先练盲打，再说其他的。

你为什么需要多 IP ？

你不怕安全漏洞盗密码？

@addidd 我的手机不行。我这是亲儿子啊！！！

搜索很恶心。假如一个人叫金三胖，搜金才能搜到，搜三不行，搜胖也不行。

good luck ！

@frank1998sj 他以为他的 CPU 是双核。其实不是

人家没错，你这 CPU 就是只有一个核

这事情没那么简单。如果追求质量，那就是得每个程序自己添加这样的支持。一端发操作(如 play xx.mp4)，另一端执行。

法律不同。你翻翻劳动法。两国差异甚大

复制粘贴麻烦死。

呃，忘了，不知道楼主毕业了没。要是学生党，那签证可有些麻烦。

有钱就去呗。纽约很好玩，远非一个技术大会能比。

@ipwx 不是。它和收敛性没有关系

@ipwx 假如 batchsize 等于 1 呢？

你要是身在此行，必定需要经常读 paper ，关注行业动态。每年那么多大会，那么多 paper 发出来，总有几篇会启发到你，需要你去尝试。这时候你需要去准备 data ，去写 code ， 去尝试你的想法。在别人那工作的好好的东西，在你这未必就有效。可能是他在撒谎，也可能是你工作做的不细致。总之，你不能坐等着，等着别人把这些都在 tensorflow 上面实现了，等着别人把一切都准备好了你只管输入几个参数点下 run 。那你就等着吧，等个 3-5 年肯定会有的。

还是那句话，你懂得越少，越是觉得什么都知道。你懂得越多，越发现这简直就是伪科学。
举个例子， SGD 被用了 10 几年，这东西真有什么理论基础吗？要说 paper ，早在 1950s 就有了。可是如果你拿它和 GD 、 BFGS 之流相比，你根本说不出来这东西为什么会 work ，你连优化的目标函数是什么都不一定能搞清楚。

举个例子，几个月不写 c++，你会觉得自己什么都懂了，语法上没有什么需要继续学的。但是一旦回到天天写 c++的日子，就会时不时的有新收获，发现要学的还很多，这东西很难

机器学习呢，现在还是很幼稚的阶段，理论欠缺甚多，远未成熟。实际做事也是，摸索着前进。

第一次租房就选自如吧。