@20015jjw 都是些什么逻辑。我估计你连 witcher 3 都没买过吧？

@speck 四大不了解，但有朋友是投行基金做量化的，也有是金融公司做码农的，这两职位截然不同，没有说做了金融的码农，就更容易转量化。

美股，年初 2 月总收益 60% 多，然后熔断，割肉，半山腰抄底，再熔断，继续割肉。。。收益最低只有 10% 左右。后来 4，5 月份重新上车，现在收益翻倍了。。。真是一个魔幻的美国。。。

@Renco

项目目标：带头在 XX 时间前完成 XX 项目，以此对公司带来 XX 影响。
运维目标：改善现在的 XX 部署 /测试，以此加快产品迭代，提高代码质量等等
团队目标：协助 XX 组员或者外组完成 XX 项目，自己帮助他们熟悉（你自己懂得）这块领域知识
个人目标：开几个讲座交流学习下开源项目技术；完成几个面试

@Hlianbobo 其实 numpy 和 pandas 也做到了数据分析（ excel 也做到了），比如他们都挖掘出了海量数据背后的特征，然后这些清理好的特征，可以用来做进一步数据分析或者机器学习。

二流厂是指快手美团网易这些吗？

@Hlianbobo

numpy 和 pandas 主要都是做 data/feature engineering，所以和 excel 有很多类似的地方

但是我们选这两个，更多的是因为 python 有很好的机器学习大环境啊。比如很多机器学习模型的库 python 都可以调（ sklearn，scipy ）； 代码共享和审阅完美和 git 融合；代码的 CI/CD 也可以走一般代码的流程；你模型用 python 写好，程序员也看得懂，可以很快改成生产环境的代码。这些都是 excel 不具备的。当然性能也是一个需求，毕竟工业界机器学习的数据量都是特别大的，100G，1TB 都遇到过。

@NakeSnail 我曾经 200 斤 高尿酸 胖子这么饮食减下来，现在没事儿了。当时我医生也建议了这个食谱。你我都不是医生，在这里杠真没什么意思。我只是说下我的个人经历。

@NakeSnail 植物的嘌呤含量低，而且对痛风没有直接影响。你不吃肉，从哪里获得蛋白质呢？

别吃任何肉类了。蛋白质靠豆制品去弥补，比如豆腐，豆浆，蚕豆这种。偶尔吃点儿鸡蛋和奶制品。

. . . . di . . .
rong GUO yi Ren is the descent of Loong
. . . . man .

di Ren
rong GUO yi R R is the descent of Loong
man R R

找导师先聊聊，看他那边有主意没。

我当年毕设对机器学习挺感兴趣，就和导师沟通了。正好导师有个认识的 PhD 也想用机器学习做点儿科研，但是他不会，于是就帮我取消了原定的课题，让我和他合作。我的活基本就是用他做实验产生的数据，然后套机器学习模型，调参，去跑预测，最后出了 2 篇 top 期刊的二作，对自己申研帮助特别大，而且还混了一个暑假 RA 当。现在想想真的很与众不同。

@Elethom 如果英语可以的话，能力又不错，你可以试下外企 remote 工作的职位，比如下面这几个，
duckduckgo senior iOS engineer in remote
gradle software engineer (boards.greenhouse.io/gradle/jobs/85251)

或者如果你经济压力不大，可以先全职参加知名的开源项目，提升自己影响力。外企这几年 diversity 很流行，其实你这个经历也算是加分吧，但是前提是，你的技术一定得优秀（至少 BAT 级别）。我相信你有能力，但你也得去证明，你不按游戏规则玩，肯定得比别人付出得多。

@Elethom 你英语沟通上怎么样？

小项目不上云就用 docker compose