@Hlianbobo

numpy 和 pandas 主要都是做 data/feature engineering，所以和 excel 有很多类似的地方

但是我们选这两个，更多的是因为 python 有很好的机器学习大环境啊。比如很多机器学习模型的库 python 都可以调（ sklearn，scipy ）； 代码共享和审阅完美和 git 融合；代码的 CI/CD 也可以走一般代码的流程；你模型用 python 写好，程序员也看得懂，可以很快改成生产环境的代码。这些都是 excel 不具备的。当然性能也是一个需求，毕竟工业界机器学习的数据量都是特别大的，100G，1TB 都遇到过。

@NakeSnail 我曾经 200 斤 高尿酸 胖子这么饮食减下来，现在没事儿了。当时我医生也建议了这个食谱。你我都不是医生，在这里杠真没什么意思。我只是说下我的个人经历。

@NakeSnail 植物的嘌呤含量低，而且对痛风没有直接影响。你不吃肉，从哪里获得蛋白质呢？

别吃任何肉类了。蛋白质靠豆制品去弥补，比如豆腐，豆浆，蚕豆这种。偶尔吃点儿鸡蛋和奶制品。

. . . . di . . .
rong GUO yi Ren is the descent of Loong
. . . . man .

di Ren
rong GUO yi R R is the descent of Loong
man R R

找导师先聊聊，看他那边有主意没。

我当年毕设对机器学习挺感兴趣，就和导师沟通了。正好导师有个认识的 PhD 也想用机器学习做点儿科研，但是他不会，于是就帮我取消了原定的课题，让我和他合作。我的活基本就是用他做实验产生的数据，然后套机器学习模型，调参，去跑预测，最后出了 2 篇 top 期刊的二作，对自己申研帮助特别大，而且还混了一个暑假 RA 当。现在想想真的很与众不同。

@Elethom 如果英语可以的话，能力又不错，你可以试下外企 remote 工作的职位，比如下面这几个，
duckduckgo senior iOS engineer in remote
gradle software engineer (boards.greenhouse.io/gradle/jobs/85251)

或者如果你经济压力不大，可以先全职参加知名的开源项目，提升自己影响力。外企这几年 diversity 很流行，其实你这个经历也算是加分吧，但是前提是，你的技术一定得优秀（至少 BAT 级别）。我相信你有能力，但你也得去证明，你不按游戏规则玩，肯定得比别人付出得多。

@Elethom 你英语沟通上怎么样？

小项目不上云就用 docker compose

success = exp( effort ) * opportunity

说实话我觉得哲学或多或少就和玄学，神学是一样，都会有尝试关于一些超出我们一般知识认知范围内的问题，可能我们都觉得这个问题不知所云，比如 Mind-Body Identity Theory，哲学还能研究几下，神学直接给定了，但是大家其实都不知道答案。或者换句话说，哲学是我们低维度文明尝试去提出一个高维度文明认知范围内的问题。

白板写好啊，出点儿小 bug，syntax 写错下 很难被发现。直接 IDE 最后都是要编译的啊，你跑不过的那一瞬间，就彻底僵住了。

@hyqCrystal 全套加依赖一起搬进仓库。一般你也不准随便去网上下依赖啊，用开源都得过安全和协议的审查。

为什么开源的东西需要公网？内网开发也可以使用啊。