估值又不按 B 格算。

这么说，一个日活 7kw，人均 70 分钟时长，还在高速增长，涨得还比竞品快，商业模式还特清晰的 App ；这就是一头高速增长的现金奶牛啊，你说值多少钱。
完了，这还就其中一个 App，你看下榜单啊，Top 20 头条有几个来着？
至于内容的格调，who care ？

雷总是把产业利润给消灭了。
你觉得房地产产业利润给谁吃了？
把它灭了，你是什么意思。

读研与否真乃月经之贴。

我想说，如果大学前三年划水的话，不用想赶紧去读个，三年里，改过自新，智力中等，方可追上某些本科生的毕业水平。
那如果足够努力的话，读研是个有可无的选择。
企业发工资给你，是要你有能力，能出活儿的，能搬砖的；
精明的资本家，不会浪费一分钱烧香供你的硕士学历；
毕竟你对企业的价值，完全源自你的能力。
所以本质上还是自我提高最重要，读研是自我提高的手段之一，但不一定最高效最稳妥的。
放羊导师，搬砖导师，理论 only 导师，极品导师，一切皆有可能。
目前制度下，高校教师也是被论文项目牵着走，
他们的利益诉求和企业差不太多，也是能干活能搬砖，培养你全凭良心。
至于良心的力量有多么大，那全靠你多年积攒的人品了。
好在，互联网这么发达，不去学校也完全不会阻挡不了强者对自我提高的渴求。
看书，看公开课，公司里找大牛请教；有心就能提高；楼上说的，什么 cv，ai，分布式，正常智力水平下，本科生多个一年自学，完全搞得定面试，硕士学历绝不是从业门槛。

所以，读研与否不是关键；时刻的自我提高才是。

@YouXia
这个有点黑啊。
1.明确讲， 16 年 HC 是不足 1k 的； 16 年实习和校招都是要求 A 的， 17 年也是。拿 BAT offer 的比例上，问题不大。
2.BAT 里哪家都有二本进去的，“阿里学历要求最低”和“阿里不在意你的学历”有啥区别呢，这句话节奏带的很好。
3.ACM 世界冠军，一年生产三个，大部分还是老毛子，大陆这么多年拢共不过十几个人，人家选择多得很，用 P7 还真招不到。
4.本科生六月入职，是赶不上第二年的晋升的。不知道本科一年升 P6 是怎么就有很多了。不过牛逼团队是会压职级。
5.6. 中立观点，不评价

BAT 技术上都是一个量级的，对码农而言，是个不错的公司。
只许飞猪抢票不许码农抢饼，这件事不能诋毁阿里的技术实力，
但表明了这家公司的价值观就是个政治工具，被拿来当大棒来使，马大师想搞谁就搞谁。

@CodingPuppy @goodryb @just1 已发

@mx1700 已发，请查收，可能进垃圾邮箱

https://crola.xyz/One
50 一年，每月 50G 流量。
有日本，韩国，香港，新加坡，英美节点，支持 SSR 协议，电信宽带 y2b 基本满速。
需要邀请码留邮箱。

1. 先打一万号，让给固定密码，要求不用客户端，理由可以是协议里并没有规定必须使用，当然结果是不会给。
2. http://www.chinatcc.gov.cn:8080/cms/ 给工信部填个单子。
3. 静候电信的电话，不管他说什么你都要假装听不懂，然后硬要固定密码不要闪讯客户端，坚持协议没写就是不用， 而且你也知道有白名单的存在。几分钟后他就怂了，帮你搞。
4. 三天左右搞定，摆脱客户端，密码可固定。

不知道你的具体图片什么样子，不太好下判断。
但是既然你们有直觉可以写程序，那应该就是可以的。

这应该是个分类问题。
你要做的就是，准备若干张(几百或者几千) 目标 pattern 的图片，还有若干张 非目标 pattern 图片。
然后训一个 SVM 或者 Logistic Regression 或者其他随便什么分类器就好了。

scikit-learn 当然是可以干这件事的，里面自带了 SVM 和 LR 分类器，非常好用的。
大概的步骤就是， n 张图片读进来，拍扁成一条条的行向量。
然后扔给 classifier 训练出来得到一个 model ，用那个 model 里的 predict 函数就可以了。

但是刚刚回头我看了下我自己 BB 的过程，觉得十分不清晰。
所以强烈建议楼主过一边 Coursera 上的 Machine Learning[https://www.coursera.org/learn/machine-learning/]
差不多看到第三章 Logistic Regression 就应该会有个很清晰的概念了，然后看看文档应该就能用了。
（之后，目测之后还有必要看一下 第八章的 PCA 。）

大学课程的目的是让绝大多数的同学都能学会，如果自觉智商不显著低于周围同学的话，通过上课学习其实就是浪费自己的时间。

(当然，若是有水平高的老师能讲的很深入，讲课内容显著的超出了大半同学的水平，还是值得听的。)

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给 lz 的建议是， 入门的话，建议往 ACM/ICPC 方向水，这几乎是效率最高的入门方法了，差不多铜牌实力就可以停，不一定要去拿奖，这个过程大概四个月左右，之后保你切 leetcode 分分钟，且码力（特指逻辑以及算法这方面）会有大的提升。（然后就可以无视 C 语言课，数据结构课，算法课了）

再之再花半年时间浏览各种在线课程，此时只要广度不需要深度，找到兴趣点。（千万不要一开始停留在"写个炫酷的网站"上，就算是真爱 Web 开发，也请绕上一圈逛逛看看，再回来深入学。）

找到兴趣点后，理论上你就知道该怎么去学了。

国家奖学金。。。。
那不就是学霸的吹 B 比赛么

有关曲线的问题请看：

http://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-837-computer-graphics-fall-2012/lecture-notes

这里的 PPT 解释的比较清楚完整，看完这里的第一章和第二章的 PPT ，相信你就能自己回答这两个问题了。


但是我感觉用曲线去模拟不会取得太好的效果。
有两个问题比较难处理，一个是随机出的曲线很可能要么看起来太乱要么就太有规律，另外一个是直接跟着路径飞匀速地飞话会很生硬。

所以我建议你还是用类似粒子动画的方式去模拟蝴蝶的运动，加上一个重力加速度，然后高度太低了就往上非。类似的方式去做应该会比较自然一些。

学习这些算法更多的是对思维的锻炼。
而上手实现这些算法，则可以锻炼你对边界情况的处理能力。
而且这些流传已久的算法大都是很美的，光是知道就会很令人高兴。

至于这些算法对做工程而言，大多是没什么用。
毕竟，做工程很多时候只是在机械得重复得写胶水代码罢了。

当你想要深入这么学科里的时候，写一些比胶水代码要高神的东西的时候（诸如浏览器，编译器，数据库），算法则是不可或缺的。
然而若是想在工程方面搞一搞的话，写点点胶水代码（诸如 HTML ， Javascript ， SQL ）便能有很大成就感，此时对于算法的需求并不是那么强烈，更多的是需要耐心和兴趣以及审美能力。

总的说算法就像人们口中说的数学，写点 HTML ， JS ，买点菜，势必是用不到的。但是要想钻研更深的计算机科学，算法知识是必备的。

至于到底要不要学算法，完全取决于 LZ 想做什么。
个人建议，不要过早的跳进 网页程序员 的大坑当中，先试试学学看，试着去干掉各大公开课网站上比较“高深”的课程，或许会发现全新的世界。

越是需要”被剥削” （收入和投入严重不成正比）的职业（军人，教师，清洁工，消防员）就越需要所谓的高尚光环来吸引人们从事。
等哪天轮到大家歌颂 软件工程师的辛勤付出了，才是真的黑了。

效率上是没有区别的。
写成 false == isShown 是为了在手抖写成 false = isShown 的时候让编译器报个错。
用 isShown == false 手抖变成 isShown = false 的时候找半天都找不到

可以。。。弄成9进制
然后替换
"012345678"---->“012356789"