至今知识界还陷入在“公知”“中偏左”，或者只是重释中国大量历史古纸堆的状态之中飘飘欲仙，能讲几段中国历史故事就算“百家讲坛”，重复点美国一两百年前古纸堆里的东西就自以为在对中国社会进行启蒙。这样浅薄的目标和理想能够支撑中国在未来短短的10多年、最多20年历史机遇期里实现什么样的文明跨度呢？
意大利因得文艺复兴风气之先，首先开启了近代欧洲复兴和科学文明、工业文明的进程，但自己却漫不经心地错失一个又一个重大的历史机遇。为什么？
Maecenas non nisl et erat tincidunt lobortis. Sed tempus feugiat sem sed auctor. Praesent id leo nec felis tempor viverra. Praesent metus augue, porttitor at bibendum vel, adipiscing consectetur tortor. Phasellus eu ligula turpis. Nulla porta, tortor pulvinar tincidunt tristique, metus nunc vestibulum magna, vel dictum odio tellus ut nisl. Nullam euismod tristique velit at pulvinar.
当用户分布集中、规模较大或大批量购货时，他们的议价能力将成为影响产业竞争强度的一个主要因素。
Designmd says:
May 18, 2012
一种最直观的裁剪方式就是用更少位数的数值类型来存储网络参数，比如常见的做法是将 32 位浮点数模型转换成 8 位整数模型，模型大小减少为 1/4，而运行在特定的设备上其计算速度也能提升为 2~4 倍，这种模型转换方式叫做量化（Quantization）。
bingumd says:
May 17, 2012
把地产楼盘信息(户型设计、周边环境、楼盘规划、设施等)以及楼盘建成后的效果等内容以生动的形式展现出来，让人们升速的获取沙盘信息，促进购房欲望，达到良好的宣传效果；
bingumd says:
May 17, 2012
经常被问到机器学习的一个问题是我们可以为它命名多少工业应用。嗯，坦率地说，这是错误的问题。机器学习不是一种可以插入生产线并使生产线比以前更好地运行的设备。机器学习是一个需要来自许多设备的输入以向其提供数据的过程，以便可以收集，评估和使用数据来开发关于生产线如何生产产品及其所做部件的知识。然后，该知识可用于确定生产线如何具有更高的零件吞吐量，以更低的成本运行，以及更可靠地运行。
Designmd says:
May 16, 2012
Type1 和 Type2 由于是在模型浮点模型训练之后介入，无需大量训练数据，故而转换代价更低，被称为 后量化（Post Quantization），区别在于是否需要小批量数据来 校准（Calibration）；