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回复总数  412
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2020 年 4 月 26 日
回复了 binghanena 创建的主题 大连 大连程序员小伙伴在哪里
以后可能回大连~~~挽尊一下。大龄程序员不知道在大连有没活路~
可以~!我感觉我自己也很类似。语言上 - C#,- Rust, + Javascript,+ lua,+R,+Go 。技术栈 -windows 技术栈,+图形算法引擎,+数据挖掘算法、+CV/NLP 算法、+前端 vue 全家桶、- java 后台技术栈、+nodejs/Go/C++后台技术栈。(devops 上技术栈一致,自动化黑盒测试+robot Framework)。目前正在补充:编译器原理、数据库原理和 OS 原理。

我其实觉得自己技术上不欠缺,欠缺的是非技术层面的。所以估计楼主跟我困境类似。
2020 年 4 月 17 日
回复了 Catastrophic 创建的主题 职场话题 为什么现在社招面试还要 leetcode 刷题?
我最开始跟楼主想法一样。后来刷了 1 个月,发现找工作还是真好用。
- 要不要做就看自己怎么去看这个 “投资回报率” 了。
现实就是不少工作面试会面算法,尤其是好工作。存在即是合理的,抱怨是没用的。
2020 年 4 月 15 日
回复了 FutherAll 创建的主题 职场话题 聊一下客户端转服务端的前景怎么样?
爱折腾就试试。我全部都做过,目前看来最大的好处就是创业会比较需要;坏处就是比单独深入在某个领域的人来说,不够精通,找工作劣势。
2020 年 4 月 15 日
回复了 wangbenjun5 创建的主题 程序员 现在的所谓 AI 推荐算法只能这样吗?
打标签和搞相似度匹配也很难。难度在于,做到 90 分不难,做到 99 分很难。算法工程师一般就是做额外的这 9 分。虽然薪水高,但需求量不大,所以对大公司来说成本也算蛮低的,而竞争就比较激烈。一般从 90 分到 99 分的难度差距很大,这就好比写个 demo 和做个产品之间的差距一样。学个 1 个礼拜就能写出个 demo 来,但是做一个高负载、高可用、实时性好、安全性好的产品,很多人写了 10 年代码也不能做出来。
我们知道 1+1=2,定义了加法。对于任意的 x,x+0=x,得到零元:0 。
我们知道 2*2=4,定义了乘法。 对于任意的 x,x*1=x,得到幺元:1 。
再加上分配率、交换律和结合律。(上面都是小学学过的),再补充点初中学过的映射。

好了,现在你就可以直接推导:群、环、域和代数的大量定理了。要说难度断层,数学才是真正的难度断层。

而数据结构:图去除环路就成了树;树去除分支就成了链表。看起来难度曲线还是挺随和的。
买房本来就不难,还房贷难。
2020 年 4 月 10 日
回复了 GrapeCityChina 创建的主题 推广 为什么我建议每个开发人员都需要学 Python ?
我到觉得从开发人员角度考虑,js, c/c++, java 这三门最主要。python 对数据科学、算法人员作用稍微大一些;以及运维(但我运维的时候主要写 shell)。web 的话,java+nodejs 就很好了,python 有何优势。。桌面就更夸张了,常见的还是 js+h5 或者 native 开发,选择 python 做 ui 开发的,我怀疑有点想不开。。
2020 年 4 月 10 日
回复了 zc1249274251 创建的主题 程序员 关于源码和算法 大家怎么看?
工作中确实用的比较少。但从公司角度考虑,如果公司 hc 有限、应聘者很多,怎么区分应聘者?所以源码、算法这些主要是用来区分人的,并不代表工作用到。一般到这种级别区分人,就意味着岗位的竞争可能比较激烈。
2020 年 4 月 10 日
回复了 lancelock 创建的主题 职场话题 找工作心态爆炸。。。
全栈其实面试很吃亏。因为全,所以深度难免不够。所以要展示全栈,就要广且深的技术栈。我个人觉得其实广且深,差不多得工作 10 年不停学习能达到。
2020 年 4 月 10 日
回复了 lancelock 创建的主题 职场话题 找工作心态爆炸。。。
我的个人经验就是你的能力可能要再深入一下。履历的重要性是有,但能力的重要性更高。我履历一般,非科班,创业公司,小公司等等的。但进大厂也没多难,估计时机比你好一些,去年 10 月底开始找的。但我所有面试的拿 offer 率也挺高的。所以我觉得你可以考虑一下自己其他原因。如果能力强,那你可以业余维护一套框架类的开源项目,这种履历就很强了。
节奏太慢。语速,文稿内容,都是要节奏快一点。我觉得基本可以压缩到 1 分钟之内讲完,没必要 的就不用讲了。
2020 年 3 月 30 日
回复了 sagagas 创建的主题 职场话题 问问各位调参工程师的状况
模型结构创新,应该不是对方问你的重点。毕竟,很多想出来的结构脱离数据和业务,根本就不 work 。
2020 年 3 月 30 日
回复了 sagagas 创建的主题 职场话题 问问各位调参工程师的状况
听你这个像是 DL 的调参。说起来很多 paper 上讲的那些 story,差不多就是你需要回答的。可以结合实际项目来。我做的是普通 ML 的分析,最多工作量就是数据清洗,分析相关性,提取一些处理不好的 case 。调性能主要就是做特征,分析各种 case 。超参一般就 grid search 一下,不太像 DL 玄学调参。

针对你的问题,模型优化主要就是:1. 做数据,增强,清洗异常值等等; 2. 做特征,结合业务背景; 3. 讲一些 DL 常见 trick,优化过程里的梯度问题:BN 、ReLU 、跨层连接,局部化先验:conv,压缩:1x1 conv 也叫 matrix factorization,注意力机制的 trick ;结合业务可以讲一些优化,比如图像分割网络里面的连接方式就是为了 local+global 信息兼顾之类的,这些点都是可以谈的优化点; 4. 速度上和模型精简上也有很多优化可以谈,不过这个不是调参工程师的范畴,但基本的还是要知道的吧,quantilize 等等的; 5. 超参选择上还可以扯点 meta-learning 等等各种手段。6. 训练过程中的 lr 设定,pre-stop,诊断网络训练情况的手段和工具之类的。我觉得还挺能说一大堆的。虽然我不做 DL 。
@eupho 哎,艰难啊。不能深圳的话,两个 offer 其实差不多。如果女朋友能领证,去上海;如果不能,在广州待着。如果你能找到一线大厂的工作(BATTMD),不管什么地方都去。其他公司,可能差距不大。
你应该去深圳找呀。如果一定要异地,感情可能不稳。
2020 年 3 月 26 日
回复了 athens 创建的主题 程序员 金融行业从业几年很迷茫,想转程序员,合适吗?
可以做交易算法工程师。经济学的知识也能用上一些,要深入对算法的学习。
- 基本的刷题肯定是要的。基础数据结构+剑指 offer 应该就够了。
- 机器学习需要掌握的深入一些。李航的统计学习理论。外加做做比赛刷一下经验。
- 语言要求有的高有的低,深入一点总是有好处的。
满足上面三个,应该能找一个跟你金融工作差不多收入的,入门级别的算法工作。不过,随着技术能力和经验的提升,我觉得 30 万+的税后收入应该是很多人都能达到的。不过算法工作不够专心写代码,可能后端工作才更加专心写代码。相对来说入门薪酬也会低一些,内容就纯技术流了,上限也非常高(我认为可能比算法要高,或者差不多)。

后端要求:
- 刷题是必须的。基础数据结构+剑指 offer 应该就够了。
- 语言掌握要很深入。大量的相关技术栈的东西要掌握。工具,框架类的。
- 操作系统;网络;数据库都要有原理级别的了解和掌握。(但一般比较浅,本科的书本基本够)
- 项目经验。可能可以通过参与开源项目距来增强。
入门后的薪酬应该比你现在金融的要低。3 年经验差不多税后 25 吧,也是偏平均的薪水。之后都看个人能力了。
2020 年 3 月 24 日
回复了 nightan 创建的主题 Python Python 的协程到底有啥用啊…
你得整体在一个异步框架里,才有意义。比如事件驱动的框架。
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