@glasslion 北京，今天举行的。不论票价，只为Python，但显然被忽悠了。

我转个图吧，虽然标题不一样，但是内容都一样的。
http://ww3.sinaimg.cn/mw690/67b05ff9jw1dx8molbiucj.jpg

支持，长沙很多大学生都很厉害哟

- 尝试将策划，设计，开发混编一起，或者至少一起开会，用固定的会议，暴露问题（Scrum）
- 拆分职责，不要怕完不成，人才都是坑出来的
- 放权
- 留给自己固定的时间，告诉别人不要打断
- 周期性技术内部总结，分享，提高 会议，培养技术氛围
- 培养招聘有责任感的员工，目前感觉技术能力算是其次，整个团队还没有形成


如果你顶不住了，走吧。前提是，别留遗憾。

看书 != 藏书

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--2012-10-12 09:59:20-- http://ww1.sinaimg.cn/bmiddle/77f98d6ajw1dx3v6si5x2j.jpg
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HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length: 543793 (531K) [image/jpeg]
Saving to: “77f98d6ajw1dx3v6si5x2j.jpg”

8% [=======> ] 44,780 5.02K/s eta 97s

一般recommender system有几个评价指标。这些指标都是有user log（训练集）来验证。
召回度，RS 返回的item数/符合条件的item总数
精确度，和user log 匹配程度
覆盖率，RS给出的推荐item出现次数加权求和，一般用作为对长尾内容的挖掘
多样性，推荐的item之间差异程度
新颖性，一般而言相对热门item而言，也就是将推荐的item的热门程度计入权重
惊喜度，比较新颖度而言，惊喜item一般为反user log的推荐，或者看似没有遵照user log的推荐，前提是这个推荐是用户喜欢的（定义喜欢？发生点击，持续发生动作。。。）
信任度，推荐item和你之前行为的联系（Amazon的“由于您购买了XXX所以给您推荐YYY“，weibo中的“你们之间有XX个共同好友“），其实就是推荐系统的推荐行为自我解释。
还有实时性，健壮性。。。。建立这些标准都是为了在多个推荐系统实现中评定算法好坏。

通过上面的一些评判指标，应该可以解决你的疑问。
国内已经有很不错的推荐系统应用（淘宝，百分点。。。。），但是推荐系统只是整个系统生态的外围设施，对于传统的指标：内容，用户，产品，体验。。比较来说，推荐至多算作锦上添花。

其实都是在捧杀v2ex么？

@Livid @clowwindy 你们买火车票么？

不登录抓取

贵在坚持！加油！

for f in os.listdir("."):
with open(f) as fhandler:
print fhandler.read().count("WORD")

如果还需要IDE帮助你“输入”Python代码，请不要断言


脱离维修死丢丢（VisualStudio)的IDE环境后，让我清楚了编译，链接，环境这些被埋藏在一个F5 Build指令上的细节。我很享受这个过程。
如果兴趣和工作不能挂钩，那我会主动选择我的工作。

非常有爱！！赞！

这种国情需求太刚性了啊！一百年不变。

前者。

@yuelang85

直接给出
薪资水平： a6f62b73f5a9bf380d32f062f2d71cbc

gitcafe 的站长人不错，维护开源社区有挺久了。
他们的想法似乎是作为一个教育目的，以gitcafe为平台。具体的不是很了解。

不过说白了就是一个代码存放的地方，但是如果从不同的视角出发，形态如何又怎样呢。
我是觉得，国内能够起来一批即便现在还是盖在github之下的站也是一种好的趋势。无论开源也好，收费也罢。
起码得做点什么。

- 使用virtualenv构建基本环境
- 本地调试通后。`pip freez > requirements.txt`，并将requirements.txt添加到版本库
- 上传版本库。搭建virtualenv环境，执行pip install -r requirements.txt

完成。
如果还需要连接其他webserver（比如nginx），安装uwsgi，使用uwsgi启动应用，然后nginx转发。flask官方有详尽的文档。

Web-based encrypted file storage using Flask and AWS
http://charlesleifer.com/blog/web-based-encrypted-file-storage-using-flask-and-aws/

自己动手，丰衣足食。