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2017-04-02 22:42:51 +08:00
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125 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。
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。
忘了提一句了。mac 的话,跑 cuda 程序挺费劲的。这也是我不用 mac 的原因。。还有很多特别新的库和软件,mac 支持的都晚一些。另外我用 mac 总是找不到它安装东西到哪里了,很多打包在一起了,app 内部就是个文件夹....当然,linux 下的 snap 也类似。我不是特别喜欢这种。
我用 ubuntu 可能有 5-10 年了吧。基本原则就是:不用腾讯系软件,最多 web 版微信用一用。编程基本 emacs 和 vscode 。听音乐也直接浏览器打开听。输入法 fcitx 的 google 拼音(会在部分软件上有些问题,但我都解决了)。网盘百度云也用一用,但其实使用频率很低。。WPS 会用,另外 WPS 云文档基本保存了云文档。。

日常的话:
vscode 做开发。emacs 做笔记和 latex 文档。WPS 做做 ppt 。telegram 会用一下,部分技术群还是有干货的。翻墙 clash ,外加用了 clash-verge 做前端。

基本上用 linux 效率挺高。另外避免了 QQ 、微信这种时间杀手,效率更高了。

唯一麻烦就是腾讯会议,我基本手机参会。zoom 的话 linux 支持也挺好。
2022-10-05 12:30:42 +08:00
回复了 fumeboy 创建的主题 程序员 关于二本学历的程序员学习路线设计
@Allonsy 那个自学指南太棒了,我感觉自己找书也很困难,看这个整理得很全,而且一些我看过确实质量很高!
2022-10-05 12:15:46 +08:00
回复了 fumeboy 创建的主题 程序员 关于二本学历的程序员学习路线设计
加强英语不错,不过 TOEFL 和 IELTS 考试费太贵,而且如果不申请出国我估计很多人都学不动。四六级先好好考过吧,然后尝试多听原版电影,听写台词,能听懂个 80%那些英语考试也差不多了,至少听力肯定够。
技术方面,关注原理吧,语言的话 C 应该就够了。要再学,我也不建议 go, rust 。建议 java, python/js 这种,不同类型的每个学一个:纯编译型、JIT 编译型、解释型。语言选流行的,选不流行的竞争不见得少,天花板可能还受限制。go 和 rust 虽然有越来越流行的趋势,但新手就别追趋势了,追错了多麻烦,就找当前最多用的语言就行了。而且这些用的多的语言,社区和依赖库建设也更完善,对新手更好点。
2022-05-07 13:36:16 +08:00
回复了 Monearod 创建的主题 程序员 自学有可能达到研究生水平吗?
研究生最大的优势就是有证书吧。思维能力,这和是不是研究生没关系。

如果只是提高思维能力,自学达到教授水平都不成问题。

文献这东西,你读不懂就是基础没掌握好。

拿我熟悉的领域举例子,比如你读 ML/AI 方向的论文想做到复现论文,那有几个前置课程必须学明白了(倒不用很精通):微积分、线性代数、概率统计、多元统计分析、机器学习入门书(统计学习方法-李航、机器学习-周志华、ESL 、PRML 、MLAPP ,以上这些读 1-2 本)、深度学习神经网络相关一些补充资料。理论上这些掌握差不多了,动手上还需要你掌握一定水平的实践能力:c++、python 以及相关库 pytorch, tensorflow, caffe 等。到此,根据细分的研究领域,需要继续看几本书,比如 CV 需要看信号与系统、数字图像处理、一些研究方向的综述、以及深入用用 OpenCV 。上面基础都万事了,开始读入门级别的论文,比如 CV 方向,AlexNet ,BN ,ResNet ,RCNN ,Faster RCNN ,YOLO...,然后,可以跟进最新的论文,尝试复现了。

我其实觉得我上面说的方向难度还算中等吧,如果要搞高性能 AI 计算框架或者其他基础设施,技术路线就完全不一样了。编译原理、操作系统、汇编(类似 SIMD 、缓存等指令层面上的利用)、GPU 编程、分布式一致性算法等等。

总之,如果只是提升能力,你需要足够耐心,投入足够时间。
95%的工作用不上深入理解 GC 。但还有 5%的工作是需要理解的。

有 GC 的语言可能由于 GC 有 bug 、或者使用语言的写法是标准里未定义的,都会导致内存泄漏。

以此判断对某门语言花了多少心思,是有这方面考量。另一种隐含的考量是,是否一个人有机会接触到底层细节。一般来说,机会往往是:项目用得特性比较深入,技术含量高;个人自驱动强,不断加深深度触及到了底层技术。不管是那种,都应该是面试官更青睐的人选,后者尤其青睐。
简单点,天赋。
复杂点:
1. 知行合一:5 分行动,3 分学习,2 分深入思考,交替执行。具体到玩游戏上,玩 5 局,看别人讲解 3 局,对自己玩的两局深入反思,总结失败,总结成功点。(也就是上面有人说的,需要你足够“刻意”去玩)
2. 建立知识图:一般知识都可以按照树来组织。玩游戏也是一样,你讲的几个技术点都可以组织成树状,总结一下。比如,玩游戏玩得好,至少可以拆分成几个方面:基础操作技术(练习连招),情报能力(对数值分析),战局判断能力,等等的。拆分之后,每个环节可以具体练习,订立目标,能用数值上反应自己的进步。就好比上学的时候是考试,玩游戏,就是单位时间伤害啊、连招失误率之类的。
3. 合理添加训练。
不过按照上述方法玩,就算是游戏也没啥乐趣了吧。而且按照上面方法玩,你大概率比你同事进步速度还快,并能迅速达到业余高手级别。后续就是吃天赋的环节了。
至于为啥同事进步那么快,可能按照我说的 1 、2 模式来玩的,3 大概率没有,外加以前有相关游戏经验,外加可能有操作技术的天赋,综合来说,达到了很快进步。
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