面向 print 调试...

感觉都是词库式的把..

说实话可以考虑请人代抄. 这也是 人工的"人工智能".

之前用过 Arduino + WIFI 模块 搭建了一个在手机上 APP 监测各类传感器的小东西.
感觉物联网技术方面难度整体其实不大, 重点是怎么融合才能提供更好的体验.

1. 类在被实例化的时候才会调用类方法__new__ , 之后才会调用实例的 __init__ 方法. 模块被加载你指的是什么时候?
import module 的时候 ?
2. 前面一句没有错. 但是 Meta_1 和 Class_1 又不是同属一个类. 一般元类的__call__ 里面才会调用 Class_1 的 __new__来生成一个新的类.
3. 没有证据看到不是执行语句 2...不知道怎么说

用 pyenv.

之前还疑似爆出 Cookie 混乱的 BUG 的, 就是你点某个网页, 发现随机登录了别人的京东账号.

能 hash 的都能.

@XiaoFaye 突破肯定是有的, 比如 GAN 模型就是一个非常精彩的区别有别于传统 CNN RNN 的模型,
而且在相同的计算量下, 深度学习具有比传统方法更好的性能, 否则 CVPR 也不会一大堆深度学习的文章了.

@guyeuro 因为人工智能会让互联网更加强大. 我觉得人工智能需要 C++ 程序员的地方有:
1. CUDA 程序员, 毕竟 GPU 加速需要 2. 框架底层代码需要 C++去写 3. 移动端可能需要底层优化
但是这些地方需要的人很少啊.

@bestkayle japronto 令人吃惊，感谢，跑去看看。

@slideclick Python 性能问题确实是阻碍其发展的一大阻碍，这个不能否认啊， 否则 PyPy 就不会一直被提到。
当然现在更普遍的做法是用 C 写底层代码，这也是 Python 的一个优势吧。

@vansouth 我觉得在人工智能里， 目前 Python 肯定比 Go 更好的，Go 是没有哪点明显的优势能替代 Python 的。
Go 的优点好像在分布式里？但是在分布式部署里，Java 有更多的轮子可以直接给 Python 用， 甚至有 deeplearning4j 这样更加简单粗暴的方法可以替代 Python。
Python 在 AI 运用的很广， 更多的是它的灵活性非常强， 特别是像 PyTorch，非常自由地就能实现一个动态网络。
当然了， 也有 TensorFlow 这种老古板，难用的要死。

@XIVN1987 我写那么一长串说明 Python 是第二工具就被你忽视了......
我也有没有说 Python 已死这种话啊, 怎么是危言耸听呢? AI 之前也很火, 那时候谁想到"AI Winter" 会出现?
当然可能我的表述是很有问题, 造成了你的无解, 换句话说可能更容易理解, "Python3 是很危险的", 应该更容易理解.
我更多的只是表达我的悲观.(没有哪个 Pythonista 会盼着 Python 死掉)
我所谓秋天的说法, 完全是因为"现在是学 Python2 还是 Python3"这个问题的基础上的.
除非这个问题不在, 否则我还是会坚持我的观点.

我是很喜欢 Python, 我推荐别人都是推荐 Python3, 但是我现在还没看到<dive into python3> 真正实现,
你让我不悲观, 我也乐观不起来.

@XIVN1987 "但是仅仅作为一个工具, 他是很优秀的."

补说明: 为什么我说 Python 是在秋天?
举一个简单的例子, Python3 出了差不多十年有了, 还有很多人问新学 2 和 3 选择哪一个?
这种问题经常出现, 说明了 Python3 是有多么失败. 你见过到现在有人问, 应该学 JAVA 6 还是 JAVA5 吗?
会不会有人在 PHP4 和 PHP5 里纠结吗? 根本不会, 现在会问 JAVA8 的新特性该不该用, PHP7 牛不牛.

更别说 CPython 现在一大堆需要亟待解决(并且短时间看不到解决希望)的问题存在, 所以作为一个编程语言
Python 是及其危险的, 随时可能入冬, 但是仅仅作为一个工具, 他是很优秀的.(你甚至现在还能考虑学习 Python2)