我当年高中物理老师是清华无线电专业毕业的，受益良多。

小城市就算不能请到清华毕业生，好歹也得是个正儿八经的师范毕业吧？

你自己的人生已经这样了，求别祸害高中学生，他们还有高考这一希望在。

Docker

我实验室用的是 192.168.64.0/18，子网掩码也就是 255.255.192.0

网关是 192.168.64.1。DHCP （用的 isc-dhcp-server ）管理的是 192.168.126.1 ～ 192.168.126.254 ，以及 192.168.127.1 ～ 192.168.127.254 。其他地址段给各个设备静态分配用。

地址分配其实没那么死板，可以很灵活的，楼主可以当作参考。

@dogandcat 我说的就是 TensorFlow 啊。TensorFlow 的 Java API 只能载入已经存下来的模型，不能自由创建模型，基本没用。 https://www.tensorflow.org/api_docs/java/reference/org/tensorflow/package-summary

TF 1.0 我都是直接 Python 代码创建模型的，载入存下来的参数。直接载入存下来的 Graph ？还不如用 Python 代码创建来的方便，随时可以改。

@habin 你这个场景可能适合用 卡尔曼滤波器 kalman filter。当年 NASA 科研人员为了处理航天器传感器的错误数据提出的。

@dogandcat 库没帮你封装，你想自己来? 没必要纠结这一点点性能问题，不占总耗时 1%

请使用 pyparsing 这个库，而且 Java 很可能有 user contributed example

@xuanbg 神他么中间人只能重放攻击。

@NoKey 我把服务器发过来的网页替换成我的 JS，让浏览器直接发明文到你中间人的服务器上，然后中间人服务器再按正常流程 MD5 一遍密码发给上游，这才叫中间人。

你这数据有周期规律么？比如按天看有规律。最好给个完整的数据图片。

我做过一篇论文，有关时间序列异常检测的。你可以把场景给我描述一下，我判断是不是适用。

论文： https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3185996
代码： https://github.com/haowen-xu/donut

至于用 python: 因为别的语言没有这么全的库呀。你列举的这些库都是 c++ 写的，给 python 能调用，所以不会有性能问题。至于为啥不用 c++？因为 c++ 程序员找不到多少靠谱的呀

不是做这块的，但我做 deep generative model。我猜测不管是用 opencv 还是用 neural network，肯定有提取特征，特征提取为向量，并且这个向量要满足向量距离越近，脸越像。然后建立人脸向量数据库，或者检索树。给一张查询人脸，通过同样的算法检索出一定量和它像的人脸，再进行两两比对，找出最像的。

"i dont know regex but i know javascript bitches"

那一天，v 友再一次回想起了被辣个男人所支配的恐怖…

bt 可以选择 transmission-daemon

历史决定了只有 twisted 才能救 scrapy... 完了编不下去了

@morethansean 这个效果不是很棒吗