大家好，今儿有幸邀请到：Lanking 一位亚马逊 AI 软件工程师、开源爱好者和贡献者。他是亚马逊开源的 Java 深度学习框架 DJL 的核心维护者、Apache MXNet 的 Committer（提交者），一枚喜欢滑雪的大佬程序员。
下面就让这位大佬聊聊他在 GitHub 和一位项目作者互道“你好”后聊了些什么、搞出了什么好玩的东西～
一、故事的开头
我是 Lanking 一位 AI 软件工程师、《HelloGitHub 月刊》的读者，故事的开始是我们 DJL 项目：
https://github.com/awslabs/djl
正在找增强学习的例子，然后目前全网提供的方案也没什么 Java 的实现和实战项目。
偶然间，在程序员都爱看的《HelloGitHub 月刊》 最近的一期，看到了一个仅用 Java 基础类库写的愤怒小鸟开源游戏项目。
https://github.com/kingyuluk/FlappyBird
该项目结构十分清晰，代码也很规范，我感觉自己的某些东西被触动了。于是乎，我就给这个项目提了一个 issue：
如上图，我打完招呼就直切主题，说明我的来意：您有没有兴趣用 DJL 做一个 RL 的愤怒小鸟，就是用深度学习框架 DJL 赋予这个小鸟“永生”，做个“不死鸟”。
二、他不理我了
FlappyBird 项目的作者叫：kingyuluk（后面就称呼他为“K”）
Issue 是开发者之间有效的沟通手段，但我发完 issues 后，虽然 K 当时说感兴趣，然后就没然后了...过了差不多三个月，突然有一天，他回复了这个 issue：
K 说他在用 DJL 实现的过程中遇到了问题。原来他自己闷头去搞了，现在遇到问题才想起我！
哼～虽然等待有些难熬，但我还是开心地开始帮他看代码，最开始只是在这个项目里开了一个分支，但是后来越做改的东西越多，于是作者 K 就开了一个新的项目来做这件事情。
https://github.com/kingyuluk/RL-FlappyBird
三、办法总比困难多
我和 K 开始在新的项目进行正式开发，期间出现了各种波折和奇奇怪怪的问题：
从一开始项目跑不起来，到中间连续跑两天都没好效果，到最后在 GPU 上做性能优化改进。
眨眼两个月时间过去了，我很多次都担心 K 会半途而废，放弃不做了。因为这些对于一个大三刚接触 Java 半年的本科学生来说真的有些困难。
让我们继续开发下去的动力就是经过多次改动和优化之后，这个“笨”鸟终于能稍微变得聪明些了，但是离“不死”还差很远。然后我就拉来了同为 DJL 维护者的 Zach 他比我更懂 RL，来帮我们：
通过他的鼓励，并按照他的建议修改后，我们在 CPU 上训练的小鸟可以玩到 6-7 分。然后我们决定试试看 GPU，就开了一台带 T4 显卡的机器，然后跑了几个小时，感觉训练速度还是不够快。这可不行，我就想到了 HelloGitHub 的 Java 技术群的小伙伴们，他们甩了个表情后：
开始帮我解决相关的性能问题并提供了一些解决思路，在他们的认真回答和热心指导下，问题总算解决了！然后训练就变得快的飞起，几个小时就跑了 300 万步，最后这个不死鸟就诞生了！
详细的实现过程，会在本周的另外一篇文章《用 Java 训练出“不死鸟”》细细道来～
四、故事的结尾
这个故事起于一个 “Say hi” 的 issue，结束的时候我和项目的作者成为了朋友。开源都是用课余和休息时间，真的很容易半途而废。
契而不舍的精神是开源必备的精神，花几天、几周、几个月拼命的想把自己的开源项目做好，过程虽然很难，但是看到有人用、能够把自己想法展示在大家面前，就会感觉很开心，便觉得一切值了。
DJL 一直致力于发掘 Java 在深度学习领域的应用。我们会经常去思考，如何更好的将深度学习和 Java 结合在一起，希望我们的付出能够给开源社区带来不一样的东西！
