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这网站还不错,挺好玩。
2017-04-02 22:42:51 +08:00
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V2EX 第 223983 号会员,加入于 2017-04-01 10:22:04 +08:00
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6 天前
回复了 yikuxia 创建的主题 职场话题 大龄专科前端如何认清局势?未来迷茫
至于学历,随便搞搞就能拿个非全日制本科学历吧。大专不够用。
6 天前
回复了 yikuxia 创建的主题 职场话题 大龄专科前端如何认清局势?未来迷茫
用不到,然后忘了,那就搞个开源项目直接用新技术去做。连项目没有的情况下,当然学了就忘。效率为零。

公司项目如果让你练手,那你就在公司里用新技术。不让练手,搞开源项目呗,有啥的。

另外,做得深入一些了,自然就会涉及到各种原理性质的、算法性质,乃至数学相关的东西。自然就提升了。至于方向,要么做感兴趣的,要么做擅长的。如果没有感兴趣,也没有擅长的,只能说,不适合吃技术这口饭。
92 天前
回复了 jacklinfan 创建的主题 创业组队 寻找一名 AI 技术合伙人
看完,个人觉得你不应该找 AI 技术合伙人。除非你很有钱,或者已经有融资了(那样也不会在这里找人了)。

应该找尽可能全栈的工程师。AI 方面可以调用别人的模型或者 API ,以出效果为主,不以调优为主。

行业方向上,先从工程和需求开始做,而不是从算法。主要是算法 ROI 比较低(主要还是投入大,产出小),调算法包则 ROI 比较高(调包当然容易了,同时出效果也快)。

不建议做自己想出来的新需求,除非你是多次创业者;建议从一些已经有的需求上做,然后用 AI 做微创新。

直接考虑用 AI 技术作为卖点下场,会有很多问题。在大部分实际需求中,AI 都是锦上添花,并非雪中送炭。没有基础功能需求支撑,基本做了也是徒然,竞争力弱,效果大概率跟做个好的 ppt 差不多。此外,要搞清楚你的产品是 2c 还是 2b ,2c 重点是怎么搞流量,2b 重点是怎么搞客户。不管是哪个,自己去研发行业模型都不是最重要的事儿。

AI 技术方面:搞 AI 需要数据,需要算力。人的方面主要是需要有经验的,或者足够聪明的。然后基本就是调参,根据结果来测试参数,不断调优,时不时看论文,用点新技术调优。问题是,数据算力其实都不便宜,做完之后的产出也仅仅是模型,离产品还有很大差距,大概是 1 分到 100 分的差距。并且,产出模型所需的时间并不稳定,取决于数据质量,算力多少,问题难度。而且每次调整,都不是那么可控的,玄学。所以你找了个 AI 工程师,大概率就是做了个模型,给你演示一下自己研发是啥效果,然后发现很难往下做了并且钱也没了。
我个人预判还能凑合跑一些图(仅仅做一些推断),但应该比较慢。

4070 ti super 我用着的话还可以,不过那个机器只用来跑图,不做别的。4090 ,我也入手了,4090 可以勉强做一些 LoRA 微调。主要点:机箱弄大点,方便后续添东西。电源功率高点,免得负载上不去。散热看情况弄,差了自然也是有问题的,不过那个主要看 CPU 负载。另外,GPU 卡都这么贵了,主板 CPU 内存也得上来吧,要不然 IO 方面的瓶颈或者 CPU 不够导致性能发挥不足,岂不是浪费。总之,照着 2 万以上来配电脑可能更加好一些,别想着太便宜了。(如果 4090 ,照着 2.5 万以上配吧)

至于全量训练啥的,就别想了,不是个人玩得起的,至少 8 卡吧。
我印象里,没有 main(当然动态库也有自己的 main),加上编译上带有--shared ,输出是 so ,就会形成动态库。其他主要就是写 makefile, cmake 之类的。好久没写了,我当年一般用 cmake 多一些,这样编译器标签什么的,基本都构建系统给你处理好了。就只需要项目编译组织对了就行,正确的添加好依赖,然后构建;一般项目应该都做好这些依赖的 link 配置了,当然 linking 出问题会比较麻烦,又很多细节,我也不展开说了,你可以先试试。
此外,.so 里面函数签名也有可能是麻烦的点,如果为了更好被别的语言调用,C 的封装接口更加易用一些( C++的 mangling 可能会导致查找符号上还挺困难的,但是如果项目本身是 C++的你会发现封装一层 C 接口也有不少工作量)。另一个常见做法是,在项目中添加比如 java 语言的头文件,然后对相关调用当前 java 提供的 native 函数进行封装,这样会直接导出 java 可有识别的函数。(我推测大概率可以,其他语言都有类似做法) java 的调用技术,应该叫 jni ?你可以自己多研究研究。我对 java 不太熟,只停留在表面使用。
116 天前
回复了 bleulucaswu 创建的主题 Java 分布式事务,怎么感觉不需要那么复杂
我反正也是个分布式方面的外行,就随便说点自己想到的复杂性:
需要有除了操作以外的日志记录步骤,这样回退出问题可以检测到,并重新回退。然后加了这个步骤就成了 2pc 。
还有其他复杂的地方,比如每个 api 要保证幂等,api 之间的依赖。。。回滚过程中和其他事件的互斥,以及业务上怎么更好处理互斥,互斥带来的性能问题。然后就复杂了呗。本身锁的实现可能不复杂,怎么用锁才是复杂的根源。
有贷款有家要养 => 选钱多但不喜欢
选钱少但喜欢的 => 没负担

但是,下面不一定成立:

没负担 => 选钱少但喜欢的

因为可能没负担只是必要条件,不是充分条件。证明完毕。
243 天前
回复了 firhome 创建的主题 程序员 大家是如何学习并且做笔记的?
之前 org-mode ,现在感觉就 txt 就可以了。
此外很多时候,会直接做成 ppt ,顺便给别人讲一波,感觉 ppt 记笔记也挺好,至少自己看着也容易懂一些。

所以目前是:ppt+txt 记笔记了。我觉得记个大概,然后附带一些网址链接。后续回顾的时候根据网址索引,这样比较有用。

脑图可能也有点用,但我不喜欢使。我个人觉得脑图更适合准备考试/面试之类的,根据脑图直接回想对应知识点。

如果是看书学习这种,我估计我还是会切换回 org-mode 这种吧。现在看书学习比较少了,大部分是看源码、看论文、看论坛、看技术帖子。如果是系统看书,可能还是记录功能更多更便捷的会好点;比如用 obsidian/org-mode (后者门槛有点高,还得上手 emacs ,不推荐新手。
2023-05-12 13:48:05 +08:00
回复了 panxnan 创建的主题 酷工作 决策规划算法工程师怎么样, 有没有在在职的答疑
没做过。看了一下技能要求,我感觉门槛不低呀。
算法要求比较杂:
- 图搜索 A*之类的,这种在游戏里面用的多一些,地图上寻路之类的。A*算法本身不太难,但这个方向还是有很多 heuristic 和 meta-heuristic 的优化,因此深入也可以很难。
- 强化学习 RL ,这个方向挺火,比如 chatGPT 训练的 RLHF 。理论较多,稍微难一些,整体来说我觉得学科还是比较新,很多时候难点还在于能不能优化出来。RL 和 CV 里的 GAN 类似。
- 滤波器,Kalman Filter, Particle Filter 。应该是控制里的一些算法,我记得 CV 里也有用,数学比较多,稍微难一些,tracking 方向。
- 控制方法:我会的也不多,我只用过 PID 。PID 比较简单,更高级的控制方法可能会难一些。
- 规划类算法: 基本即使运筹学上的,线性规划、整数规划等等的 。这块数学较多,较难。但用的时候就调包就完了。
- 曲线拟合: Bezier 之类的,这种比较简单,一般属于图形学几何的入门内容。入门级别比较简单,但深入很难。几何从来就没简单过。
- 轨迹采样 Lattice 。我不会,刚简单看了一下,基于 Frenet 坐标系的轨迹计算和采样,看起来涉及一些简单的微分几何知识,可能还涉及微分方程求解,我觉得应该会较难。
- 路径规划。难道是 TSP 和 VRP 这类么?求解基本就是一些 meta-heuristic 的方法:遗传算法、模拟退火等等的。
- 概率图 /Bayesian Network: 这块个人觉得数学挺多,较难。如果机器学习出身学过 PRML 的应该会比较熟悉了。求解方面 EM ,VI 等等技术。有的还会用 reparameterization trick 。做过 CV 如果深入研究过 VAE 这块可能也会,做过推荐如果用过 GNN 之类的相比概率图也有所涉猎。
- 优化: 入门简单,SGD 和一阶方法都不难,牛顿法也不难。但坑还是挺深的,数学较多,我评价也是较难。
- 机器学习: 这个你应该比较熟,不多说了。对新手学这方面,我觉得也是较难的。
- 状态机: 这个我不太懂,深入也有很多内容,编译器基本就是状态机,写一些分布式算法基本也是状态机。我觉得理解容易,实现挺难。

从上面要求来看,我觉得可能需要对某几个方面比较深入了解可能就够了。全会的人太少了吧。

从你的背景,我觉得机器学习、概率图、优化,这几个方向可能会的多一些。强化学习可能也会点。

会的方向强化一下,不会的其他方向可以入个门我觉得差不多能过面试了。毕竟看起来很多岗位也没给多少钱。

至于职业发展什么的,应该还好吧。看起来如果上面都掌握的人,应该还是哪儿都吃香的。

坐等行业里的大佬来回帖。我也学习学习。
虚拟机方案也用过,性能不太好。一些性能比较敏感的应用,调试可能都跑不起来。
远程服务器的话也是个方案,不过公网的机器都比较贵。但可以买个垃圾的公网云服务器,用 wireguard 做个隧道,穿透到内网。然后远程访问自己的服务器,这样也挺不错的。反正用 linux 主要也是命令行操作,有个终端也够用了。
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