楼上就瞎说吧。我网申建行的卡并不需要去银行开卡。

感谢楼主。最近正好遇到工作上协同缺乏规范的问题，版本控制有点混乱。学习了。

啥是动态变量？...

你是想这样吗
var = [0, 1, 2 ]
for i in range(3):
print(var[i])

但 python 里一般都直接这样：
list = [0, 1, 2 ]
for var in list:
print(var)

频率会不会太高了...

以前 iTunes 里还买过一些电影呢。后来国区 iTunes 电影关了。白买。

@JJBOOM
三星官网也已经提供支持 970 Pro/EVO 的 NVMe 驱动，http://www.samsung.com/semiconductor/minisite/ssd/download/tools/

另外也不太能理解 wildcat 为什么觉得上来就看论文是搞笑。你要了解某一领域目前最新的学术进展，难道不是看论文最快么。

对不同的人适用不同的方法吧。
如果要看论文，GitHub 上有个仓库 Deep Learning Papers Reading Roadmap： https://github.com/floodsung/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap
如果是学 Deeplearning.AI 的课程，这里有全套笔记给楼主助攻： https://github.com/mbadry1/DeepLearning.ai-Summary

应该是给评测人员提供驱动了。不然他给你测出个 bug 什么的……

西瓜书我也觉得不错。我第一次看的时候是跳过大多数公式当科普书看的。
不过后来再想认真看的时候又发现它「教材」性质比较重。面铺得比较广，一些在实践上比较关注的技术它都没有深入去讲。

@WildCat
楼主理科研究生毕业。我不认为他拿到这种数学公式多的资料会是一脸懵。他上面说的懵逼我个人理解为谦虚了，是假懵逼。学过考过忘掉了，和完全没碰过是不一样的。

deep learning.ai 的课我也在学。现在刚学完两门。
但我给吴恩达的斯坦福 ML 课打了 10 分推荐度，给他 DeepLearning.ai 前两门只打了 7 分。它太简单了。过于简化了。仗着深度神经网络一些优越的特性而抛掉了很多细致的论证。
我在这套课里获得的成就感远小于斯坦福 ML。如果是很功利地急于在这方面产生价值，当然可以学这个。但是我还是推荐走一条稍微困难一点但是更坚实的路。

……不要从头开始学吧，那个太多了。你会死在半路的。

deep learning 领域几位神级人物写了一本书： https://www.deeplearningbook.org
貌似是从数学角度入手的。你挨着看，看不懂的再去找相关的基础教程。

机器学习用得到的也就只是数学里的线代、统计、概率，但又分别只用了这几门里的一部分。要找准方向啊兄弟。

加-F 的话程序启动速度会变慢很多。而且我遇到过加-F 打包数据文件调用失败的。

编辑. spec 文档去控制打包时包含的数据文件，参考：
https://blog.csdn.net/u010159842/article/details/53212443

都用过，MIUI 比 EMUI 好

还是别去了。
我们公司合同里就有规定，在职期间如果公司安排你外出进行学习、培训，离职时公司就有权要求你退回这些培训发生的相关费用。
神 tm 合同把这些情况都预备好了。

公司规定是要叫英文名……

催更催更

@nopy 短期过去公办似乎是可以用自由行的签注。即使需要商务签，台湾母公司应该也能帮出具材料。
我估计签注问题不大。