@aec4d 单机用加个锁拉倒了吧？

@kayseen 是的，多线程的话可能会导致 count 出现脏读脏写，建议给 count 加锁

@galikeoy 20k 的前端在魔都还是能看到的，30k 基本上都架构了吧

@Ssskyl 前端恶心就恶心在天天为了所谓效果扯皮，后端恶心就恶心在 CRUD

@galikeoy 天天 CRUD，毫无乐趣

说到转方向，我每一次跳槽都属于漂移型转方向，上家公司干的活完全跟下家没关系，领导让干啥就干啥……所以感觉现在啥都只是会个皮毛，就挺烦的。

但是，逃避虽可耻但有用啊（狗头）

@37Y37 定向广告推送一关，就开始给你推全局热销了

@ming61177 基于长短期兴趣的个性化推荐，外加已购商品过滤

@jon 直接杀熟是不可能的，被抓到会直接凉凉，只会设置各种规则复杂的券进行变相杀熟

@mrrong 没有，你的购买记录和浏览记录登录地址甚至登录地址的天气都会作为特征记录下来，除非不用

@gosas 有氧拳击打了几天就觉得无聊了，还是健身环好使

造模型是不会造模型的，这辈子都造不出模型，只能从 github 上下下代码跑跑看能不能 work，才能勉强维持得了生活的样子

@raymanr 这种一般都用多线程吧，把数据从原始状态转换成某种结构化形式丢去学习，我用 joblib 就比普通循环快几十条街

隐约记得有篇论文说是取的眼睛部分的特征点……然后直接计算上下眼皮特征点的距离角度啥的，不过这应该是以前的做法了

@MekoPan 找一堆人坐在车里，做出疲劳和不疲劳的样子，拍下来标注对应结果？

@MekoPan 训练的时候给出面部图像和特征点位置，给出当前图像是否疲劳，疲劳为 1，不疲劳为 0
判断的时候输出一个疲劳程度百分比，完活

摄像头实时获取脸部图像，采集脸部特征点，用一个训练好的二分类器进行判断