我实在是不知道 mas 慢的人是用的什么网，我家里，学校，公司全部是满速，至今不知上限是多少

实习生，每天吃完晚饭赶班车闪人，周末没去过不清楚，有一天听个讲座到九点基本上没剩下几个人了

考虑到 go 是一个毫无设计的，虽然刚刚推出但本质上就是个八十年代的语言，你说他使用古老模式倒是也没啥特别的。
不过返回错误值的方式其实是非常好的方式啊， rust 也是采用这种方式， haskell 也类似，只不过那个都做的比 go 不知道高到哪里去了。
这个问题其实已经反反复复有过讨论了，一搜就是一大堆，连 go 自己都解释了 https://golang.org/doc/faq#exceptions 。

@skyduy 这里只是有个初始化的 filler ，不是 filter ，初始化的方式很多， gaussian 只是最常见的一种，和网络结构完全无关。
由于性能原因，现在的神经网络的非线性体现在 RELU ，早已经不使用任何 sigmoid 。
个人建议还是从基本一点的开始学习理解。

@skyduy 这里必须要 supervise ， cnn 基本没有办法 unsupervise

weight 就是连接权重，初始化用了 gaussian 随机采样，都是最常见的方式

@skyduy autoencoder 是 unsupervised 学习，自然不需要任何其他信息， cnn 是 supervised ，你要有一个目标，由 loss 层表示

不用浪费时间，任何社区都会蒸发，更何况你连初始的大牛都没有，大牛永远不会和普通人在一个圈子沟通的。所有优秀社区都是：全是大牛，小众平台》社区出于某种原因居然开放了，普通人慕名而来，还积极发言》大牛离开，建立新的小众平台，现有平台平庸化。
别的不说，如果你是大牛，为什么要花时间在一个毫无门槛的群里解答毫无技术价值的问题？

你还是先对 cnn 有个概念再来弄 caffe 吧，你这里连个 loss 都没有， solver 和初始化有什么关系

不过这个课应该是针对非计算机专业的通识课，老师也就讲讲，最后差不多能做出个东西就完事了。

看过 iOS6 的时候的课程，没看几节，没觉得好在哪，讲的既不系统也不深入，还没讲几节我已经搞不清那堆拖来拖去的东西的原因了，还不如自己看看 Apple 官方的 doc 就会了。而且 Stanford 这种学校教这个真心感觉和技校没差了，虽然老师水平更高。

@blacktulip 不懂可以不发话，发话至少要有了解。除了是和否你还可以说不知道的。

@blacktulip 如果你不懂生物就给这样的建议，我不明白你哪里来的自信做人生导师；如果你懂生物还这么说，只能说是太无耻。

虽然 windows 下如何没用过，但是 atom 的性能问题实在是，反正我过一段时间试一次，然后就删了

@adrianzhang 你直接说你要的东西都没有电子版权所以哪家有盗版哪家就好不就完了么。

卡的和鬼一样，而且都不需要安任何插件自带的那些就足够卡死。试了不知多少个版本，还以为正式版会好，没想到一样卡。

这就是全民创业啊，本来是最优秀的人都很难活下来的战场变成找不到工作的人自我欺骗的手段，连用git都成为炫技，完全看不到活下来的可能性。就如同Paul Graham说的一样，他如何打败竞争对手的？因为他用lisp几个钟头写完的功能他们几周都出不来。连git的都不会，并且不想学习，现在的水平和将来可能的成长都一目了然。我觉得这样的创业公司是很难活下来的

你类比的群和对象的关系完全不对……