4 线城市一般一节课时收多少？ 如果线下授课的话，我能想到的最大问题就是师资问题怎么解决？

其实技术和语言根本不算多大的障碍吧，很容易克服的。 最难的是下定决心抛弃国内的生活，家人、朋友什么的，过去可能无依无靠。 如果楼主想好了，下定决心 我觉得并不是一件不可能的事

别的没什么，内存一定要大，建议至少 32G

@zhouyou457 还有这个功效，可是我觉得荒野之息本身也是个很孤独的游戏

我个人觉得沟通能力和语言能力有关系但是并不等价。 工作中“沟通”是为了信息同步，代码 、ppt 或者撕逼都是为了将双方的认知拉到一个水平线上。如果大家都很默契了，自然“沟通”的必要性就降低了

也三十了，感觉好迷茫

感觉可以搞个玩玩，其实大头就是 3d 打印，这个可以找别人代打

认识一个洋河厂领导的儿子，他都是收藏红酒，不怎么做高端白酒；
问他为什么不搞白酒，他说白酒太容易量产了，厂家突然决定增产就多做几个窖池就行了；而红酒如果想要增产，就算不考虑评级、土壤、适宜密度的因素，本身葡萄也要种下去很多年才能产出适合酿酒的果实

国内白酒价涨不是由于稀缺性，而是严格把控的经销商体系。你想做一套体系赚钱首先需要考虑的是如何平衡酒厂和经销商的利益，还有 ZF 的监管。 不然任何一方想干你，立刻完蛋

随着机器学习、深度学习的工具链越来越完善，其实这块门槛并不算高。而且从数据的角度出发，思考问题的方式也会发生变化。

没用过 pytorch，不是特别理解，为什么 y_train 不做独热编码？ 你用, sigmoid 做输出，最后输出都是 0~1 之间吧。 那你如何输出 2 这个标签呢？

@tictid 问题就是这个规律计算不出来。 宏观事物运行的规律和微观粒子完全不同，微观粒子似乎完全是基于概率在运行，连观测行为都会影响到运行的结果更不要说预测了。

啥？还有研究算法的算法工程师？ 一般算法研究都是研究院做的，调参侠就要有做调参侠的自觉 >.<

@charlie21 并不是所有情况下都可以大家一起连到一个环境里的。比如深度学习开发，只要一调试就要占用 tensorflow 的 session 和显存，别的开发者会受到影响。 所以环境肯定要隔离，但是又要确保最后的环境一致便于部署，那就需要利用 dockerfile 统一大家的环境。

@williamfzc vsc remote container 确实很好用，我用了很久了； 你要是不喜欢 vscode JetBrains 家也有类似解决方案；