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回复总数  380
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2020-10-27 15:58:42 +08:00
回复了 yizhimamong 创建的主题 职场话题 选择大厂还是小厂
小厂还是要仔细了解下的,我司经常有业务线老员工搞不定了,从外部找个大牛来救(bei)场(guo)。

如果最后问题解决了,那些元老依然能分一杯功劳,毕竟是开拓者。如果问题搞不定那都是你盘接的不好,自然离职走人他们继续给投资人画下一波饼
2020-10-21 14:03:37 +08:00
回复了 manami 创建的主题 随想 投机心理要不得
@Escapist367 所以需要凯利公式计算风险收益比啊,把把 show hand 肯定会翻车的呀。
2020-10-16 11:50:53 +08:00
回复了 py2cn 创建的主题 Python 用 Python 写开源的 MATLAB 技术方面有没有问题?
如果是已经会 numpy 与 pandas 的用户,jupyter lab 就已经能覆盖大部分的数据分析+画图场景了; 如果目标用户是作为 matlab 的替代品,那如何让 matlab 使用者快速过渡过来是个关键问题
2020-10-12 14:38:33 +08:00
回复了 zarte 创建的主题 投资 量化交易不靠谱吧。
不赞同,量化不等于只做技术分析。 很多价值量化或者套利量化肯定是可行的,期望收益都可以从纸上推演出来。

采用量化+程序化交易是因为人工操作容易失误、无法兼顾、缺乏执行纪律。
你甚至可以在 TT 里“玩” 老滚 6, 你可以在 B 社游戏里玩 TT 吗?
@diegozhu 还真的是离线语音识别,这种唤醒语的离线识别非常简单,你自己在树莓派上都可以实现。

甚至很多设备都是为唤醒专门做个超低功耗的芯片一直监听。通过实时传输音频联网唤醒不但流量爆炸,功耗也非常高 基本不会有人这么做
2020-09-21 17:57:19 +08:00
回复了 zhaianxiang 创建的主题 产品经理茶话会 为啥产品都感觉比开发高一级
@TimePPT 握个手啊,我也是一开始做产品,然后不停的学习。Python, 数据分析, 机器学习,深度学习。


然后突然有一天领导找到我,后面你就转去算法岗吧,专门做公司深度学习相关的需求。 我????
2020-09-21 10:16:38 +08:00
回复了 Lonersun 创建的主题 程序员 给面试者的四点建议
@asanelder @prime2015 我原文里并没有要问对方的职业规划,但是连要来面试的的公司是做什么的都不知道,我知道这个人是对自己没有规划的,或者是目标不明确的人。
2020-09-18 18:18:40 +08:00
回复了 Lonersun 创建的主题 程序员 给面试者的四点建议
赞同 LZ 说的,看到下面很多人纠结第一条。其实道理很简单,除非这个岗位很难招,你又特别牛非你不可,不然不值得为了一份简历去浪费时间,那么多简历看都看不完的。

我想再补充一条: 面试之前稍微先了解一下要面试的公司有哪些业务。 我每次面试都会问下面试者 “你知道我们公司是做什么的吗?” 竟然很多人都答不上来,这种一看就是海投的,而且对职业完全没有规划。
2020-09-18 18:11:47 +08:00
回复了 reaCodes 创建的主题 程序员 现在微信的语音识别技术是用的自家的技术吗?
@gowk 是的,最近贴了一段英文论文发给朋友,就用了下上面的翻译,发现真的和人翻译的区别不大了
vscode remote 是需要在 remote 服务器装一个 vscode server 的。 你本地只是展示 UI, 剩余的 vscode 功能和代码执行都是放在 remote 的,所以你觉得为什么一个叫 node 的进程让你那么卡?
2020-09-15 11:46:26 +08:00
回复了 nowx 创建的主题 奇思妙想 调查一下需求,关于记笔记软件
感觉你完美的描述了一下 Joplin 的功能?
2020-09-14 16:34:35 +08:00
回复了 sillydaddy 创建的主题 奇思妙想 点子:输验证码挣美元
这个价格基本就是用钱来换算力(电费)。 可以给一个这样的网站看看吗?
2020-09-10 10:47:15 +08:00
回复了 sillydaddy 创建的主题 奇思妙想 用程序模拟经济,也许能模拟房价?
正如楼上兄弟说的,这种 agent-based 的模型非常多人在搞了,并不是一个新东西。 很多新的量化模型都是基于 agent-based 强化学习。

程序模拟不是大问题,最大问题在于,你怎么设定 agent 的各种活动,风险偏好与差异? 如文中所说的人为设定肯定是不合理的,因为真实中的人是会学习、会改变的。一个风险偏好高的人经历过股灾很有可能就变成风险偏好低了;

更合理的是为不同的 agent 设定不同的激励函数,让每个 agent 都为获得最大的奖励而做出行为,并不断的自我学习行为模式。 但是这个激励函数又要怎么设计? 这个世界的模型又要怎么构建? 这个问题可能暂时还得不到答案
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