之前用过 Blender，真的是很棒的工具。之前还经常看 Blender 相关的视频的，做得也都很不错。

@zhujinliang。。我要变成 icebear。。然而。。上面是 icebear，下面就变成了古代版头像= =（用 V2 之前的 Gravatar ）。。。

@tsaoyu 稀疏奖励不好学。而且很容易学到随机特征。。不过想想也是，世界的规则就是这样，某种层面上具有非常强的随机性。。

建议 1080Ti...

有没有人觉得马赛克算法很像 Max Pooling 和 Average Pooling ？

而且对方知道你涂掉的一定是数字。而且微信公众号里字体大小和间隔都是已知的。。

其实隐含条件透露了很多了。。

@hijkzzz 目前 RL 对短距离激励还是比较容易做的（比如这个 case ），长距离激励会比较麻烦点。

关于可能的改进，提个可能的方向，不一定对：CNN 会不会套得有一些深。

当然，我更希望人用欧几里得空间来考虑人群质量的定义，因为想到这里就会放弃这个概念。。

因为这里的人群质量定义就是人群中所占的比例的取反
（ lol，不是物理的质量。）

@deepreader 你可以试一下，结果还可以。

@alex321 对，后来点了下，发现了可以切换。
关掉了一些看起来就舒服多了。

M0 和 M1 都有所回落了，M2 还在高位。看来多头有点生猛哦。。可能 M2 需要回调一下才比较健康。

可能大家生活都不容易吧。

这个问题主要还是合规性问题。
所以虽然是一块很有需求的区域，但是没法做。

正在做。。。闭源 ing。。之后靠谱了会考虑发的。

提个建议。。。同比和环比可以换一种线的样式吗？现在这样都是实线的话，对应起来有些费眼。。。

欸，不要随便发 IP 吧- -...

@lululau 别觉得不可能碰上概率分布两头的人，其实总量还是不少的。。
我知道鸡汤好喝，可是碰上这种人的话，还是扔了鸡汤比较好。。

考算法就是在考抽象能力。
如果善于思考的话，即使没学过一些算法，也能从很多领域得到一定的感觉，有些问题的回答即使和算法书上不完全一致，但可以大概看出思路的。

周围有不少人，并不是学算法的，但是算法思路也很棒，基本接近书上的最优实践。
一句话就是这些人善于总结归纳。

@deepreader 但从信号的 SNR 角度上来讲，散户在流动性足够好的市场可以更好地隐藏自身的信号属性，这一点反而是优势。就看如何平衡它和成本的矛盾了。