程式設計這東西，面向物件是一個進步，但不是終點。以tensorflow為例，你可以稱之為面向功能（function orient）的程式設計（我自己起的名字），內部都已經高度模組化了，你無需指定先做什麼後做什麼，只需根據功能需求將你的模組新增進去就行了。未來程式設計趨勢肯定是面向人的需求和高度模組化。

很多東西你不去做一遍根本不知道下一步該怎樣。只說不做瞎比比很討厭。所以，多做少說，說也只說一些你做過的東西。

在搞計算機的人眼裡，深度學習是卷積神經網路，是RNN、CNN等。但在我這個數學出身的人眼裡，深度學習就是各種數學，資料處理。（所以講即便是計算機這樣的工科，理解仍然是處於很重要的地位。）比如卷積神經網路本質上就是加權平均，迴圈神經網路則和時間序列很相似。雖然講目前深度學習好像走了一條仿生路線，但其本質上就是資料處理。神經網路和人工神經網路都是處理資訊，只是計算機的世界資訊表現為資料的形式，在人的世界，資訊表現為其它的形式。