@galenzhao 其实先配一个 luks 分区然后写 0 可能比你这更快。

十进制的准确值换算成二进制可能就要写无穷多位… 比如 1/10=1/16+1/32+1/256+1/512+…，所以对应二进制就是 0.00011001100110011 …

打英文慢还是中文慢？

有这个疑问，那就是 PS4 了。

如果你问 Surface Pro vs iPad Pro，那还有得讨论。

@4thmagi 还是建议参考 tensorflow-serving，好歹官方出品。要我自己手写，我会写个 while True socket，单独运行，做微服务，然后 django 负责转接这个微服务。当然也可以考虑微服务上多线程多进程。不管则么样我不会直接用 django 调模型

拿到 Tensorflow 的输出，直接用 session.run 。这部分做成单独的 API 供调用。可以参考 tensorflow-serve。别用 keras 封装的什么 predict，细节都被掩盖了，不好改

Travis CI + GitHub Pages

确认一下 int 是几字节

你这代码没问题。另，还可以有三层的

pattern 用 word-embedding 不一定能行，pattern 信息量太少，word-embedding 容易过拟合。

DeepLog 这篇论文了解一下，我没试过，不过好像挺厉害的。

@msg7086 Docker 应该都够呛。

你想想，如果一个 Docker 外的程序和一个 Docker 里面的程序同时访问同一个 Named Semaphore，结果你要休眠 Docker 里面那个程序，那你里面的程序如果不释放 Semaphore，外面的程序就无限期死锁了。如果释放了，那么休眠的程序逻辑就要错误了。

更别提如果你重启了系统，再唤醒这个里面的程序，该 Semaphore 根本就不存在，怎么玩？如果你让操作系统搞出一套重启还能恢复的 Semaphore，那么原本重启就能修好的死锁程序，现在也修补好了。

类似的问题还有 pipe，socket，etc ... 太多太多问题了。

自带输入法确实可能卡，我记得当年不仅 Idea 有过这个现象。后来我换了搜狗

你没有 close bufferedwriter

讲道理俩文件对拷不需要 buffered

操作系统不会无缘无故把一块物理内存给某个进程，有需要的话，要申请。

但是每次向操作系统都申请太慢了，所以各编程语言其实是一大块一大块地向操作系统申请的。

每次有个小内存的 malloc，编程语言先试图从已经申请但没有用的内存里面切一块给用户程序。如果不够，再向操作系统申请。

而所有已经向操作系统申请的大块内存、以及切分方案，各个编程语言在全局变量空间自行维护。

函数里面的临时内存空间那是栈空间，不归 malloc 和编程语言的这套机制管。

Linux 下面 Ctrl+C 中断是标准行为，Ctrl Shift C 复制

500 是按专业排名 500 嘛？那太低了，没有读的必要。综合排名没有参考价值。

你先得确定 os.system 用了啥 shell。不一定是 bash