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2017-07-25 11:42:11 +08:00
回复了 bulabean 创建的主题 Python 来提个 Python 问题,以前一直没发现,相加的问题
![不损失精度的运算]( https://ws2.sinaimg.cn/large/006tNc79ly1fhvzc6p0vsj30s802c0t8.jpg)

你看,不损失精度的运算,也是很容易构造出来的。关键是你要明白,浮点数到底是什么……
2017-07-23 17:09:51 +08:00
回复了 miniyao 创建的主题 Python IEEE: Python 成为 2017 年最受欢迎的编程语言
@Cbdy 大哥,能用来做玩具和能用来产生实际价值,这能等价嘛?

比如 TensorFlow 是给 Deep Learning 的研究产生实际价值的。苹果那套深度学习 API 和 Caffe 之类的可能已经用来做实际的产品了。可是 JS 的深度学习库它有研究员用来发很厉害的论文了没?做出来什么厉害的产品了没?

其他领域我不熟,我就不评价了。但是我觉得“ JS 只能做各种平台的前端,以及轻量级后端”,我这个评价不过分。我这里“只能做”包含了实用性的判断,对于玩具项目,我是不考虑的。 @Tunar 你为什么就是认为我这句话不对呢?
2017-07-22 23:47:12 +08:00
回复了 pushforce 创建的主题 Apple IOS 上有什么视频播放 App 类似 nplayer 这种
iina 其实还不错
2017-07-22 23:46:09 +08:00
回复了 ichanne 创建的主题 macOS Mac 上最好用的 NTFS 读写 App 是哪个?
Mounty 有权限问题,不推荐使用。

不过我用 FUSE for Mac,加上 brew install ntfs-3g,感觉还可以。
2017-07-22 15:00:17 +08:00
回复了 miniyao 创建的主题 Python IEEE: Python 成为 2017 年最受欢迎的编程语言
@Tunar #16:“那就只能做 web & desktop & mobile 的前端,加上一部分轻量级的后端。”

这句话好像没什么问题啊?
2017-07-22 09:37:47 +08:00
回复了 miniyao 创建的主题 Python IEEE: Python 成为 2017 年最受欢迎的编程语言
@Tunar 抱歉有些失言…… 那就只能做 web & desktop & mobile 的前端,加上一部分轻量级的后端。

重量级的都 Java 做的,这个不要和我争论。

就算严谨地说了,我的结论还是没有改变。Python 虽然每个领域都不是非常出挑(除了人工智能),但是打击面非常广。因此最受欢迎是有可能的。

而且我觉得你高估了前端+轻量后端在所有程序开发里面的比重。
2017-07-22 09:30:54 +08:00
回复了 miniyao 创建的主题 Python IEEE: Python 成为 2017 年最受欢迎的编程语言
@Tunar JS 只能做前端。

Python 从 web 后端,到运维,到嵌入别的语言的项目,再到人工智能,这么大的打击面,每一个虽然都不是最领先(除了人工智能,几乎已经一统江湖),自然比前端界更受关注。

看看 TensorFlow 这个基础 DL 库的 star,比 Python 本体还要多: https://github.com/tensorflow/tensorflow。它的用户是各种领域的科研工作者,不仅仅是人工智能,更不局限于程序员。
2017-07-21 11:05:03 +08:00
回复了 tinycold 创建的主题 求职 18 届本科求大佬们指点下简历
@tinycold 你这是完全前端狗的简历啊,你真的要跳这个无底深坑?
2017-07-21 11:00:51 +08:00
回复了 Seymer 创建的主题 问与答 这个动图用前端如何还原实现?
@zhlssg 用框架、分组件,好写。用 jQuery + bootstrap 你会得到一团乱麻的改不动的代码。
2017-07-20 23:21:39 +08:00
回复了 Seymer 创建的主题 问与答 这个动图用前端如何还原实现?
三大前端库,Vue.js, React, AngularJS,随便选一个慢慢做呗。

只要有 two-way binding 或者类似机制,基本都能做。
2017-07-18 13:32:07 +08:00
回复了 ydxred 创建的主题 程序员 求大神指导!不会 Python 怎么入门去学习机器人学习..
@swordspoet …… 其实无数遍是夸张了,我也就翻过一两遍。

我初次看《统计学习方法》之前的状态是没上过什么课。

后来我上了本科的一些课,知道了个大概,这时候看《统计学习方法》,还是没个头绪。《统计学习方法》给我的感觉是它章节之间割裂太严重,没有穿插整本书的写作思路和哲学观,只是教给你一些零碎的算法(和公式),不能给你建立机器学习的思考方式。

这时候我听说 PRML,打算看,在第二章被劝退了。

后来我补了一年的概率论、微积分、线性代数、最优化方法和基础泛函(泛函学得最差,只知道了一些概念,没领会精髓),拿起《 Deep Learning 》这本书看。看了几个月,受益匪浅。这本书把 Deep Learning 的很多思考方法与哲学解释都讲了一遍,不单是数学。

再后来我才拿起来 PRML,这回终于不再劝退了。相距第一次拿起来已经过去了一年,终于能看懂了。

这回 PRML 看了之后收获简直巨大,把 Deep Learning 这本书没看懂的一些章节也搞懂了(比如 Variational Approximation 相关章节、EM 算法在 KL-divergence 下面的理解等)。
- - - -

我说《统计机器学习》是渣渣可能过了,但是我觉得它的写作思路在《 Deep Learning 》和 PRML 的对比下确实差了一个档次。《统计机器学习》有其形而无其意,可替代性非常高。但是 Deep Learning 和 PRML 是形神具备,确实是经典之作。
2017-07-17 14:26:08 +08:00
回复了 ydxred 创建的主题 程序员 求大神指导!不会 Python 怎么入门去学习机器人学习..
@ivechan 我当年看李航这本,无论看多少遍都看不懂。直到我看了 PRML,我才醍醐灌顶。

所以李航这本就是渣渣,初学者看不懂,已经从别的地方看懂的人也不会再去看了。
2017-07-17 08:23:09 +08:00
回复了 JwhSir 创建的主题 问与答 法学院准大学生笔记本电脑推荐。
Office 2016 for Mac 其实体言已经接近 Windows 版了。Office 2011 for mac 确实是渣渣。
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