今天的效率还算可以，就是前面太紧，后面就要松。
其实专心到最后，应该要有boring, 就像和vikesh, LY 的partner coding 那样，不紧，就专心致志。我觉得要把专心变成一种自然，这样才是sustainable。
基本对于recommendation有一个比较大体的了解了。
bottleneck:
- 对于pytorch 和 tensorflow的熟练
- 对于recommendation 整体趋势的了解
- algorithm的训练
paper - 整体来说，需要改变的是要松弛，要fun
algorithm - 必须要放一小时进去
pru - 把data science level 要放入进程
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