crackhopper

以前 emacs org-mode，现在 vs-code markdown 。后者通用性好点，前者功能强些。

还可以用 queue，有个线程安全的 queue，用 multiprocessing.Manager，上面带了一个 queue 。

不想着跨越阶层，多想想怎么控制物质欲望，让自己更有时间去享受做事的成就感。难做到，但我觉得每个人幸福的真谛都在这里。

挺喜欢这个方向，不过对于算法能否做成内容创作有所疑虑。目前算法也就生成图片啥的，人脸表情啥的。内容创作，要么视频，要么文章。如果只是静态图片生成我很难认为是内容创作。而 DL 这边涉及到视频和文章的生成，我印象里还差得远，到不了应用的水平。毕竟神经网络目前最大的问题是因果推断以及需要大量的数据作为“燃料”，如果 AI 内容创作可行，我估计也是几个头部内容平台公司更容易做。
另一个角度，如果只是做内容生成工具的话，我觉得可行性倒是高一些。不过更多的是 CG 的算法，GAN 这种也就只能做到部分的替换传统纹理和滤波的手段吧。
先 mark 关注一下。

反正国内大厂的论文，除了堆数据、堆模型、堆机器的那种，也没啥东西了。而力学仿真、图形引擎、并行算法、偏微分有限元计算等等的，没听说有哪个大厂做的，毕竟哪有搞金融赚得多啊。可能华为还是有点技术深度的，做通信编码大量的信息论算法和设备底层研发。

只要问题整理得全，也能编出来。所谓的不容易编，只是说会问到想不到的点而已。但总结的全，想不到的点其实并不多。答不上来一两个也不会影响面试。想面试出有技术强的人，不那么容易；但筛掉技术明显不行的人，还是挺容易的。
不过说实话，技术只要不是太差，以现在大部分互联网公司（包括大厂）的技术深度来说，解决问题还是绰绰有余的。

这种代码写法，猜测你们公司是不是按照代码行数论绩效？哈哈。

补充一下，高中没搞过 NOIP 的，大学直接 ACM 打到有分量的奖项，我觉得基本不可能（个例极少）。发顶会 paper 的话，如果跟老师关系搞得好，外加自己天赋也不错（英文写作天赋），反而更容易点。

整体我认为性价比低。
1. IT 国内就可以学的很好了，出国性价比不高。国内学不好的，出国也学不好。
2. 找工作，留学会容易点，但可以考虑读个非常短时间的 master，性价比更高点。
3. 定居，国外可不容易留下来，建议好好细致的考察一下。如果最终还是要回国的，那出国的成本可以说几乎都损失了。所以不定居不建议出国，定居建议深入研究一下：怎么拿绿卡，通常的收入，通常的买房，文化差异，政治因素等等。
如果收入情况还需要换房子才能出国，那我非常不建议出国，尤其是出国读本科。

假设想移民了，我认为性价比最高的办法是：不休学，继续上学，最大程度的翘课，混过考试；旁听 CS 专业课，跟老师混熟；混 ACM 圈，参加比赛；自学大量 CS 专业课和数学课；再牛逼点，发计算机顶会。
- 便宜的方案：考研+研究生期间发顶会+直接投海外岗位 or 申请海外 phd （还可以后续 phd 转 master 找工作；或者 drop 了找工作）。
- 牛人的方案：准备语言考试+申请海外研究生，凭 ACM 的奖项+论文 作为主要资本。
- 贵的方案：花钱找个水校申请。有些学校牌子好，但很申请很水的专业。比如以前的哥大统计。
建议，先积累上面说的内容，如果大三就能参与到顶会 paper 或者 ACM 打到 asian regional 级别，考虑牛人方案；其次建议便宜方案；经济允许考虑贵的方案兜底。