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AIGC Browser 2007-03-18 10:48:28

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本文适合正处在大学阶段，准备毕业以及已经毕业的朋友，对于职场选择，成长方向感兴趣的相关人士。学完此课程，你能够明白你的学习方向，技巧，以及提前知道职场需要怎么突围，成长，提升，为自己突围职场，制定自己的计划。同时，文章里面给出了一些我的职场经历，希望能够让大家对程序员这个圈子有所深入理解。总计 30 讲，这一篇是上篇，目录清单：前言：关于职场，你需要不断拼搏大学最重要的 8 件事大公司...

如果你正在读这篇文章，很可能你正在用你的数据做些什么，或者想用它做些什么。但是，这并不容易，对不对？如今(实际上)大多数以数据为中心的项目都很复杂、昂贵，需要组织和文化的改变，有很长的时间来实现价值，并且不容易扩展。有什么问题？在这篇文章中，我将讨论在我看来公司试图使用他们的数据面对的最大问题，它与几十年来做的事情有关，这些事情过去有效，但现在不再有效。我真的很享受在比赛中工作的时光，在 Twitter 上与其他参赛者互动，以及它给我的灵感，让我与方糖项目一起朝着语义学和 RL 方向努力。

作者通过Imgflip生成的图片图片由作者通过Imgflip生成softmax 函数是一个激活函数，它将真实值转化为概率。在一个正常的学年，此时此刻，我可能正坐在离家两个小时的咖啡店里，读着我计算机编程课前的讲座。或者，此时此刻，我可能正在上课，试图跟上我的教授对精确方程的解释。随着世界各地的学校关闭，像我这样的学生只能靠自己来对抗拖延症。一场可悲的斗争，一场我显然不会赢的斗争。在过去的几周里，尽管我的大学有大量的在线工作，但我已经决定这是学习我所能学习的关于深度学习的一切的最佳时间。

根据我的经验，每一个重要的机器学习项目最终都是由充满 bug 和不可维护的内部工具拼接而成的。这些工具通常是 Jupyter 笔记本和 Flask 应用程序的拼凑物，难以部署，需要对客户端-服务器架构进行推理，并且不能与 Tensorflow GPU 会话等机器学习结构很好地集成。我首先在卡内基梅隆大学看到这一点，然后在伯克利，Google X，最后在 Zoox 建造自主机器人。这些工具通常是作为小 Jupyter 笔记本诞生的:传感器校准工具、模拟比较应用程序、激光雷达对准应用程序、场景回放工具等等。

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