crackhopper 最近的时间轴更新 crackhopper 最近的时间轴更新
这网站还不错，挺好玩。
2017-04-02 22:42:51 +08:00
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crackhopperV2EX 第 223983 号会员，加入于 2017-04-01 10:22:04 +08:00今日活跃度排名 27893 |
crackhopper 最近回复了
8 天前 回复了 LuckyPocketWatch 创建的主题 › 职场话题 › 工作中，需要花费大量学习过时且没用的技术，你们是如何应对的？ |
要是换做让我做，我就换工作。
要我是公司管理层，想法就是：总之只要钱给到位，还是有人会硬着头皮干的；而且总是有人不怎么在乎职业发展，或者没办法在乎职业发展的，人肯定是能找到。
要我是公司管理层，想法就是：总之只要钱给到位，还是有人会硬着头皮干的；而且总是有人不怎么在乎职业发展，或者没办法在乎职业发展的，人肯定是能找到。
55 天前 回复了 runninghipp 创建的主题 › 程序员 › 传统开发如何入门 ai |
推荐看李宏毅老师的视频课。
55 天前 回复了 drymonfidelia 创建的主题 › 程序员 › 为什么 Python 、Node.js 就不能学习一下 C#这种优雅的依赖管理方式？ |
我其实刚想说，看已经撕起来了，哈哈。
还真没看到过啥优雅的依赖管理方式。说优雅只能说，用得还不够深度。而且，我比较喜欢都复制在本地文件夹。放在全局，项目一多了，真的头疼。每个项目都能隔离好，才是真正的优雅。而且放在本地还能一起复制走，多好。浪费点存储算什么。我有时候还会 hack 到依赖包里改源码（当然也不提交版本库，要提交也有专门的方法打 patch 吧，通过 build script 什么的），这种改依赖包源码的情况，放全局岂不是灾难？
还真没看到过啥优雅的依赖管理方式。说优雅只能说，用得还不够深度。而且，我比较喜欢都复制在本地文件夹。放在全局，项目一多了，真的头疼。每个项目都能隔离好，才是真正的优雅。而且放在本地还能一起复制走，多好。浪费点存储算什么。我有时候还会 hack 到依赖包里改源码（当然也不提交版本库，要提交也有专门的方法打 patch 吧，通过 build script 什么的），这种改依赖包源码的情况，放全局岂不是灾难？
114 天前 回复了 SmithJohn 创建的主题 › 职场话题 › 大佬们，一人出一道后端面试题，年后准备跳槽 |
读了一下 2 楼的内容，精神压力直接飙升。虽然我不用 java……
201 天前 回复了 HikariLan 创建的主题 › 职场话题 › 我这一生如履薄冰，你说，我能走到对岸吗？（21 岁生日总结） |
看开头，我以为是要做独立游戏咧。不过我预判你早晚要搞游戏的，哈哈。很欣赏你，可以做个朋友？ UTogNzEwNTkgMTIwOQ== ，有空可以多交流。
201 天前 回复了 HikariLan 创建的主题 › 职场话题 › 我这一生如履薄冰，你说，我能走到对岸吗？（21 岁生日总结） |
可以，看到算法题的时候，我赶紧查了一下。哈哈。习惯性查答案。
333 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。
333 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。
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。
2024-03-24 08:51:37 +08:00 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。
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。
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