最近又是一波新行情，比特币最大的作用还是没脱离投机，离实用还差一点距离

@itlynn 只能说有可能，如果你本来颈椎就不好就更要注意了，去检查一下才是最好的

@alexapollo 请假 w2v 如何解决这个问题

顺便去检查一下颈椎吧，颈椎病可能导致这个情况

我写了那么大一段，表达的意思就是这个数据不可靠，然后您这么回复，我觉得没什么可讲的了

手机发的，把情感分析全打错了，抱歉

太乐观了，这种数字水分很大。他用的数据集肯定是随机采样的短文本，这类数据的特点是主要靠内部的关键字就能判断出情歌倾向，这么做在非常简单的领域里行得通，比如淘宝京东的商品评价。但是只要语句稍微复杂一点，比如加一层否定或者转折就崩的不要不要的。

再说这个 85%的准确率，也很难说明白是怎么来的。从-1 到 1 打分，是不是只要打分和答案的符号一样就算正确呢？但是实际最需要情歌分析的时候显然是不够的。

同样的道理在语义分析上也一样。现在绝大多数语义分析也还都是语法模板，稍微长一点的文本就无能为力，更别说上下文相关的情况。说得不好听一点，和堆叠正则表达式相比差别也不那么大。而且最可怕的是，直到现在，根本没有任何能有效表达语义的技术。所以大家只能做模板匹配，在小领域短文本上可行，出了这个圈子什么都是扯淡。

另外作为娱乐大家的机器人，这些技术还是可以用的，至少可以像微软一样，从一大堆人的聊天记录里抽出一句看起来不错的回复，给人一种不明觉厉的错觉。但是，怎么变现？

不过我也就提醒一下，语义分析和情感分析都不是最近有突破的领域，早在五六年前就有和现在相当的水平，这么久都没成熟，难道指望产品做出来迭代几次就能成熟么

27 和 24 像素数一样，为什么会有卡不卡的区别？想要高清晰度小尺寸就 24 ，想要屏幕大就 27

看你有什么信号能用来预测了

六月不是只有三号和五号么

接到消息自己本身也要判断。我虽然不是研究生，但是根据我对 NLP 学术圈和业界的了解，目前为止语义分析和情感分析都远远不到实用的地步。假使无中生有的事情，你替他说一遍，等于你也有责任吧？

VR 我不懂，但看起来比前两者靠谱的多，至少已经有成熟的 VR 设备（ htc 的 vive ）和一大批正在路上的游戏。但说实话，这都是大厂烧钱才能做出来的，无论硬件还是软件都是这样。

内存改 16G 双通，显卡随便淘个矿卡顶几天，等 1070 ，以及上 ssd ，最好不要是 tlc 。

@ech0x 为了入门的话不必在意大多数证明，只要能理解每种算法的复杂度和适用情况就够了，如果在此之上还能动手解决一些中等难度的问题，又有一定项目经验，可以来谷歌了

不是吧，算法导论基本是自洽的，不需要很深入的预备知识。我最早在初三，连集合都没学的时候就看了大半本，高一基本全看完了。两个建议：首先买一本类似的书，遇到看不懂的两本对着看；第二，不认真思考不要找借口，初中生都能看懂你凭什么高中都毕业了还不行。

我的话也是出租房，手里有 rmbp ，所以问题主要是没地方放完整的台式机， rmbp 性能也不够强。于是解决方案就是：高配台式机，视频输出直接接电视，配游戏手柄，平时想放松可以进 win 玩游戏，不想玩游戏的时候重启到 linux 或者 mac （黑苹果...），当作 workstation ，远程上去跑代码。尤其是在 ipython notebook 里跑机器学习，开浏览器连上和本地一样，非常开心。

@only0jac 我觉得你可以把具体的需求稍微说一下，大家给你推荐几个候选，然后你按喜好选择一个就是了。都是正经的语言，使用得当好坏差别并不是特别大。比如我就不喜欢$，所以大家推荐 php 和 py ，我选择了 py ，这就没问题。当你经历几次这种项目就能体会到具体的区别了。其实很多情况还是看喜好。