个人经验：
1. 笔记本是绝对需要的，你上大学还有各种通识课公选课，没笔记本可能会做展示都没法做。因为大家 Office 版本参差不齐，有的老师会选择让大家自己拿笔记本投影而不是用教室电脑。
2. 跑 ML / DL 不等于要 GPU，教学程度的模型 CPU 跑也够了。真用到大模型的时候，学校会提供服务器跑的。

推荐理论解 https://www.zhihu.com/answer/254816221

模拟 https://www.zhihu.com/answer/201726206

以及很多回答都提到，在可负债的情况下，每个人的财富接近二项分布，而人群总体在足够多人的情况下趋向正态分布，是一个比均匀分布更常见的分布

@meetocean #63 从读者的角度讲，角色听不见自己说话当然很怪，但是属于怪的离谱，以至于没有兴趣往下看到底是为什么。而楼主给的解释，就是引入了无敌的外星人，就感觉是硬圆。

这不见得是设定的问题，而是如何详细描写和体现这个设定。“发音器官正常”的话，科学家测试了能振动吗？振动能通过空气传播出来吗？外星人是怎么样屏蔽的？是把声带转移到了别的时空，还是阻止了改变了局部物理规律，还是给了人物虚假的幻觉？

这样的设定至少要给读者一点能解释的可能性和悬念，读者才有兴趣往下看。如果直接外星人+所谓幻景时空，读者会觉得作者不会讲故事，只能瞎编。

@beidounanxizi #4 从抽象代数的角度来说，真值表版本用的异或是有限域 F_2 上的加法（可以理解为相加以后再对 2 取余数）。这题只要变成 F_3 上的加法就可以了，也就是相加对 3 取余

楼主是不是看了个 puzzle 的视频

好像回晚了，已经定好 group 的话也可以看看：
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.GroupKFold.html#sklearn.model_selection.GroupKFold

自己写的话，其实楼上用 filter 的可能比用 copy 和 pop 更好一点，或者直接更清晰一点写成类似：
TrainSet = [g for i, g in enumerate(GroupList) if i != j]

看起来是要自己写 CV ？不如考虑用 sklearn 里的 split ？

检查一下是不是发到 hangouts 里了

在不用 NLP 的情况下，如果要搜“路边有一只狗”，那“路边有一条狗”和“路边有一只猫”与它的相似程度是一样的（按 edit-distance ）， 因为都只差一个字。

但是单单 NLP 并不能自动解决复杂度的问题。Embedding 只能提供更好的相似度估计，比如“只”和“条”相似度可能是 0.9，但“狗”和“猫”是 0.6，还是需要搜索引擎领域的知识。

@lff0305 #139 有一点，很多解实际是等价的，交换行列实际上相当于交换瓶子或者老鼠的顺序，本质上没有差别。所以我比较好奇除了全是 3 瓶以外的解

@idyu #114 你这组解好像有点问题，比如区分不了 23 和 38 的情况，都是只有第 5 只老鼠不会死

@snw #129 这个 24 和 34 的结果一样的。建议大家代码验证，自己想很容易漏


@shyrock #104 我是单纯随机然后验证的，其他人可能有更好的办法

@Samuelcc #73
按这个介绍，随机出了一个可行的解：
[[0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1],
[1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0],
[0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0],
[1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0],
[0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0],
[1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0]])

@ElmerZhang #79 13 和 23 是一样的，都是前三只都死

懒得自己折腾，又需要命令行的，很大一部分会选择 mac

楼主先说了定位像 system76，又说目标是对 linux 不熟悉但是有需求的人，感觉有点冲突

1. 公式不会推很有可能过不了面试
2. 架构和 io 这种，在学生 /实验室阶段很有可能变成闭门造车。你辛苦研究了两年，毕业了发现大厂早就有比你自己项目完善得多的全套工具，支持的数据可能还比你高几个数量级
3. 你的“一些模型”不知道具体指什么，是指最新的论文吗？但是大部分论文多多少少都会有一些公式

既然做模型，有考虑过 baseline 对比码？比如直接按赔率换算

@jadec0der #15 我记得楼主之前还提到转行不做运维 /码农，说有个符合自己爱好的行业，但也没下文了