身处美国大乡下，这片饮食洼地，晚上肚子饿的慌，遂晚上只能搞个炒饭来满足一下自己的胃了。

大概中午的时候，做饭的时候多做了一点，扔冰箱里，因为刚做好的饭水分太大，吵起来容易糊锅，所以所以放冰箱里可以蒸发一下水分，让米更有颗粒感。

然后就是烧肉、虾，我是懒人，放一起焯，然后一起炖了，油、生姜、老抽、生抽、糖、醋、鸡精一个都没少，不知道是不是我的错觉，感觉这边猪肉腥味不是很大，也没必要放酒。先做好一个类似糖醋猪肉虾的魔性菜，还剩下适当汁水的时候，把饭倒进去，让饭吸收一下汁水，最后放菜，铲刀一顿胡搞，基本就能出锅啦，味道还不错。

其实主要是虾买的比较大，如果不像搞红烧肉那样炖，基本很难入味，也就很难吃。但是光搞虾又吃不饱，所以只能把虾和肉放一起胡搞啦。

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今天听到一师兄做关于reinforcement neural network的报告，突然很想把以前某个关于机器学习的想法给实现一遍，再说现在机器学习红遍全世界，再不了解一下，感觉跟科研脱节了。

话说十年前，我入数学建模时，就开始跳进了神经网络的坑，那时候学了很多，也做了很多推导和工作，但是那时候限于cpu计算能力，这个方向一直不温不火，自己也在校报水了一点小文章，标题叫《基于XXX模型的XXXX系统》，可以说大概有了解，却没有深入，大概11年的时候，跟着学校的研究生做了一点NN的工作，结果还不错，但是那时候完全没有发文章的意识，只是觉得好玩，毕业了，工作了也就丢了。但是大概14还是15年开始，随着gpu加入，这个方向大火，今天已经燎原了，感觉错过了整整100亿。同时在12年，玩了一下比特币，觉得没挖到，就算了，看看今天的价格，感觉自己又错过了100亿。感觉自己天生就是穷的命

今天突然有种想玩一把机器学习的冲动，再一看，基本上机器学习都是用Python写的，毕竟现在核心计算都交给GPU了，用点胶水语言也无所谓了，要是放过去，说用Python做高性能计算是绝对不可想象的。大概五六年前，计算机领域大概流行这样一种模式，小规模验证用脚本语言，大规模计算用C来干，这才几年的光景，感觉这句话过时了。

话说自己接触Python也是本科期间，我本科没事的时候，最爱干的事情就是把图书馆理工科区转一遍，看看有什么好玩的书，所以也大概接触过Python，大概知道是个脚本语言，会写个Hello World。直到读研的时候，才开始用了比较多，用Python做爬虫，特别是Html上结构化的东西，用BeautifulSoup是比较方便的，再后来，用Python写点网络协议方面的东西，最后止步用Python写后端，说实话，读研那会真的是不务正业，天天搞这些乱七八糟东西，果然读博了感觉自己还是同样不务正业。

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