做深度学习有的时候调试代码或者 demo （训练在工作站上跑），需要用到 nvidia 的显卡，所以只能 15 寸独显的还是老款。希望这次能更新 N 卡的

@sumhat 数据传输量并不大，在美国确实可以！应该是用 GPU 的，现在 GPU 在深度学习方面要比 CPU 快数十倍。

抛弃机械吧！跟着女友学习编程吧，编程不仅比你现在的工资高，关键是有趣！
在下，本科机械，硕士人工智能；现在都恨不得把一天掰成两天使。

反正 AlphaGo 不需要休息，并且多少歌柯洁都可以同时比赛。柯洁这么不服，可以去比，去比，去比！

@simapple 你说的是人身体的比较！
现在的 AI 是要走向代替人脑的路，只是现在还算是初期，只能在特定领域！

个人观点：
其实过去很多年，人工智能总是被大众不认可的，感觉 AI 还很笨。现在确实也是不够通用智能，但是随着这几年深度学习（ deep learning ）的高速、爆炸地发展。 AI 在特定领域（计算机视觉、 Speech 等方面）已经有超过人类的趋势，只是大众还没认可。典型的例子就是 Google driveless car ，其实它的安全性已经高于人类驾驶员了。但是，种种心理、道德、法律等原因，大众很难接受，或者没有机会了解它的能力。还有其他例子，如果你了解一点 Deep learning ，那一定知道 MNIST （识别手写数字），其的精度早已超过人类。
97 年的深蓝挑战人类，就曾造成很很远的影响。可能也是这样的原因， Google 选择相似的方式，以改变人们对现今 AI 的认识。
第一天比赛，我看了几个中文的直播，感觉专业选手们的前后反应，已经让他们有了对 AI 新的看法。柯洁今天还在微博上，立 Flag ！

快乐，特别快乐！不过总是伴随着痛苦！

@xjbeta 不管是组装还是黑苹果，都是图个省钱。但是伴随的是麻烦，前期麻烦比较突出。
个人建议，有了 OS X ，好好增长技能，出去实习两个月什么都有了。

我是搞深度学习的，现在最新版的 Mac 全线没有 N 卡。虽然，平时跑数据都是在工作站上，但是还是觉得 OS X 作为客户端，写脚本，还是感受要好很多。
为何 Mac 不同时出两个系列， A 卡和 N 卡选配。

辞职无非两个理由：
1.干得不爽； 2.钱给不够

刚来北京开始工作，四个月了吧！
工作的时候有压力，但是很爽很爽，因为周围有一群志同道合的人！至于生活的部分，糟糕糟糕，不想面对房子、空气、密集的人群，还有可以预见的户口、结婚、子女教育，等等。连想的成本都很奢侈，索性就不想这些想也没用的事情。所以选择让自己更加沉浸在工作中，自己热爱的事情中。
晚上睡不着，刚刚又看了阿甘正传，生活是什么，一盒各式各样的巧克力，不知道下一块是什么味道。或许北京这盒种类比较多，青岛那盒也有那么几种，但是很多人老家的那盒只有单调的一种。

基础课程上完了，只是入门，最重要的是要进行实际项目的历练，最好是跟团队协作，这样对自己的成长帮助非常大，最大的感受就是 deeper and deeper.
BTW, 不要怕什么基础，也不要被吓到了就止步，没有谁出生什么都会的。基础差一点，无非学得慢点，但是绝对不会阻止你搞定。喜欢就去学， don't settle!

thx
@mind3x

@linar 好的谢谢你

@linar Virtual private cloud ？ 可以让我的两个机器直接 ssh 吗

http://ww2.sinaimg.cn/large/6daf7076jw1ey6fwfvtmpj218g0xck3o.jpg

My desk is always messy!!!!

http://photo.weibo.com/1840214134/wbphotos/large/mid/3910953412287171/pid/6daf7076jw1ey6fwfvtmpj218g0xck3o

My desk is always messy!!!!

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