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新闻与评述
用不到1000美元攒一台深度学习用的超快的电脑 是的,你可以在一个39美元的树莓派板子上运行TensorFlow,你也可以在用一个装配了GPU的亚马逊EC2的节点上跑TensorFlow,价格是每小时1美元。这些选择可能比你自己攒一台机器要更现实一点。但是如果你和我是一样的人,你绝对想自己攒一台奇快无比的深度学习的电脑。

一千块钱对于一个DIY项目来说是太多了。但是一旦你把机器搞定,你就能构建数百个深度学习的应用啦,从拥有增强大脑的机器人到艺术创作(至少这是我为花这些钱找的理由)。最差的理由也是,这个机器至少能轻松打败那个2800美元的Macbook Pro笔记本。除了用电多一点,所有的性能都比Macbook强。另外这台电脑很容易被升级,从而能保证它的性能可以领先笔记本好几年。
数学与软件工程那些令人惊讶的相似性 我们的文化在灌输一个很奇怪的理念,即数学是很难的,数学看起来是太抽象、太难学、太难理解,所以几乎无法学会。但换个角度来看,数学和软件工程有着令人惊讶的相似性。这两个学科都会使用自己的行话与表示法。但一旦我们理解了这些行话后,我们就可以看到数学的灵与肉了。理解数学的设计原则可以引领我们进入这个充满层级对象和变换表现的世界。在对于数学有更多的了解后,就可能帮助我们产生更多的数学与软件工程学交叉的想法。甚至我们也能开始去对数学的设计做修改,产生新的数学设计。想想,现在的实数系统已经非常得古老和笨拙了。是时候来点新的东西了!
Velocity China 2016 VC2016活动已经结束,请参考讲话幻灯片和视频。

“如果您对开发运维和Web性能是认真的,Velocity 是必须参加的会议。“
– Eliazer Braun
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