1. Quelques malentendus
Parlez de malentendus, certaines choses peuvent avoir rien de plus que ce que vous ne le pensez.
1, l'algorithme n'est pas égal à l'intelligence artificielle
intelligence artificielle de cette très chaude, peu importe quelle taille s'appelle une intelligence artificielle, tout type de bovin de la technologie X souffle une respiration. Des milliers de personnes, ce qui est automatiquement reconnu, ce qui conduit automatiquement, de nombreuses entreprises ont changé de noms pour modifier les données d'origine de l'ère d'origine avant.

Je garde toujours une idée d'une intelligence artificielle est une fausse intelligence, des algorithmes ne se sont pas au courant, c'est comme complet selon l'installation du programme. Ce processus de mise en œuvre n'est que très compliqué, afin que les gens ne puissent pas savoir directement au milieu des étapes de mise en œuvre grâce aux résultats de la mise en œuvre. Beaucoup de gens soulevent la barre. Je dis, selon la définition du test conventionnel, ceux-ci sont toujours appelés renseignements. Mettons le débatCeci, même si ces algorithmes sont vraiment intelligents, il n'a pas de nombreuses technologies de renseignement technique et que des entreprises peuvent être appelées intelligence faite à la main.

La reconnaissance du visage, la reconnaissance vocale, les technologies et les entreprises ne peuvent être totalement une intelligence artificielle. Parce que la reconnaissance vocale et la reconnaissance du visage sont des algorithmes spécifiques, il n'ya aucun moyen d'interagir avec tout le monde. Comme nous l'introduisez dans les grandes entreprises, la recherche, la publicité et les ingénieurs NLP sans plus d'intelligence artificielle et plus sont des algorithmes plus intelligents. Il n'y aura pas d'interaction utilisateur, nous ne serons pas en direction de SMART, tout est pour les indicateurs d'entreprise.

2, le lecteur de technologie est une fausse clause

Ma société précédente est le pilote technique, le pilote de données. Mais vous êtes les bienvenus, de cette presque une fausse clause en Chine. Parce que la technologie est très difficile, cela ne gagne pasC de l'argent.

Même l'agence comme le célèbre tamarite, doit être sous pression pour profiter et même les institutions de recherche d'Ali, d'autres organisations peuvent imaginer. Maintenant, l'intelligence et la technologie soi-disant artificielles de différents algorithmes intelligents, il est difficile à atterrir, ce qui est difficile à trouver la scène des applications. Sans aucun script d'application, cette technologie est une autre vache, car sa société et son activité, sa mission est de gagner de l'argent, au lieu de promouvoir le développement social ou technologique, ils portent simplement le même effet.

Y a-t-il des autres algorithmes tels que la reconnaissance du visage, l'identification de l'image ou certains d'entre eux peuvent créer des applications de gain? Il est impossible de dire que cela ne peut être dit qu'aucun effet ne peut atteindre la technologie actuelle.

Par exemple: qui a rencontré un médecin, diagnostiquez qui. La précision de la machine peut-elle vraiment dépasser le médecin? Dans les capacités de l'algorithme actuel, il n'y a pas de moyen nSonnerie pour atteindre des niveaux très élevés, une vitesse précise peut être de 95%, même lorsqu'il s'agit de l'effet supérieur. Mais pour les médecins, 5% du mauvais taux est une chose terrible, ce qui signifie des accidents médicaux. Dix mille pas, même si quelqu'un a atteint un niveau élevé, les patients peuvent-ils croire le jugement de quelqu'un? Je pense que la plupart des gens sont définitivement un médecin professionnel pour évaluer plus réaliste. De plus, les données dans le domaine médical sont très privées. Les hôpitaux généraux ne peuvent pas le sortir et la société partage la société. C'est donc également le cas du traitement médical sur Internet sans une grosse action.
3, le contenu d'aucun travail intéressant non passionnant
exécutant une algorithme ou une intelligence artificielle de mise en œuvre, il est très élevé dans les scènes de travail, tous les jours, la nouvelle technologie la plus grande, lisez le dernier Posts, parlant de Hongru, pas de blanc mais

Pratique peut être des données, des données, des données, des indicateurs, des indicateurs, des indicateurs chaque jour. Comme mentionné précédemment, la plupart des technologies sont consacrées ào Services aux entreprises. Si vous ne pouvez pas apporter votre entreprise, ce département est supprimé. Dans ce cas, nous utilisons ensuite l'algorithme de l'algorithme et le but est de promouvoir le développement de l'entreprise, qui est la promotion des indicateurs d'entreprise. Par conséquent, ce que nous avons à faire est d'essayer d'apporter des améliorations. Si vous souhaitez mettre à niveau, vous avez un bon modèle, vous voulez un bon modèle qui ne peut pas être séparé des données.

Aucun nombre de papiers, clés d'or, les seules données sont noyau. Les données détermine les limites ci-dessus de l'effet, le modèle n'atteint que cette limite. Les modèles utilisés pour les données ne seront pas utiles. Dans ce cas, nous devons ensuite faire chaque jour pour traiter différents nombres ennuyeux, une grande quantité de temps pour l'analyse des données, le nettoyage des données et la création de données. De plus, il peut y avoir une autre vie sale, mal à l'aise sur le développement commun.
également, ce qu'ils font est de voir et les résultats peuvent être attendus. J'ai créé une fonctionnalité, s'il n'y a pas d'erreurs, c'est cette fonctionnalité. Mais l'algorithme est différent, tout notre travail est basé sur notre raisonnement, nous sentons ce modèle ou cette fonctionnalité peut être utile, mais la situation réelle n'est pas attendue. Il est très probable que beaucoup d'énergie viennent avec la tête, la pression n'est donc pas beaucoup plus.
Lundi, l'état de Luo sur le lieu de travail
est maintenant le cas d'algorithme maintenant, l'un des algorithmes les plus consentis est le volume. Bien que je n'aime personnellement pas le volume à l'intérieur, j'ai toujours le sentiment que c'est abusé, mais je dois admettre que cette ligne de pression concurrentielle n'est pas petite. Parlons de la situation de l'école, s'il s'agit d'une inscription, sans bon et excellent contexte académique, et les compétences de base dans ce domaine sont également très difficiles, et il est difficile pour les grandes entreprises.

parce qu'il y a trop de ngDans cette ligne, la vérité n'est pas difficile d'envoyer un article dans le domaine des algorithmes. D'autres n'ont pas dit, je n'ai pas lu les articles de direction trimestriels que j'ai lus, et certains d'entre eux sont toujours un célèbre école ou un institut de recherche. La situation d'autres différences est plus susceptible de savoir. Et maintenant, il y a beaucoup de gens, la plupart de ces personnes ont choisi des immigrants, mais en raison de la relation entre la maladie et le développement domestique, de plus en plus de personnes choisiront de retourner en Chine, ce qui conduit à la peinture des Edge est très intense, un peu financier que goût.

Les résultats non fournis par la Société doivent améliorer les exigences des enregistrements, tels que le dépistage direct des diplômes universitaires, tels que l'absence de bons papiers. Cela manquera certainement beaucoup de talents, mais peut économiser beaucoup de CV et coût de temps de l'entretien. C'est également une eau hautement recrutée comme un bateau.
Si c'est une communauté, cM. Ty veut souvent que les candidats ont une expérience de travail connexe, même les grandes entreprises sont également disposées à recruter des candidats potentiels mais expérimentés, faibles. Mais l'exigence de local est également d'apprentissage et de plate-forme, solide et poty.
Traduction solide, je suis une traduction simple. C'est probablement le personnage de stabiliser et de se stabiliser et des compétences d'apprentissage, de savoir ce que vous voulez et peut continuer à travailler dur, jeune. Oui, fondamentalement je n'étais pas là. C'est aussi la raison pour laquelle je veux convaincre plus de 30 personnes d'aller au travail, il y a beaucoup de choses dans le monde et n'a pas besoin d'être fort.
Mardi, Analyse de la population
J'ai été observée, une analyse simple de mes collègues que j'ai rencontrée, tout le monde peut le renvoyer. Parmi mes collègues, plus de 90% du niveau est excellent. Il n'a pas à dire à Singapour, une maîtrise à Singapour à Singapour, en plus de deux autres écoles célèbres à l'étranger. La même chose est vraie dans Ali, 90% est un standard 985 célèbres, au moins au moins un célèbre propriétaire de 211. Dans les tentatives inverses, si le maître est diplômé de 985 célèbre ou célèbre 211, le collège est également un piège ou une université.

Je suis une université majeure du niveau universitaire, essentiellement du gardien de but dans cette industrie. J'ai presque vu le niveau, donc si vous avez beaucoup de problèmes, il reste encore beaucoup de problèmes, devrait être prudent.

Selon le document, parce que le propriétaire national, il y aura une demande, la Société peut venir en fonction de l'ampleur de l'article sur le curriculum.. À moins que vous n'ayez maîtrisé de maîtrise, car de nombreux cours étrangers ne sont pas promulgués, ce n'est pas très bon. Cependant, si vous avez des éléments supplémentaires, vous pouvez déduire des points, en particulier une maîtrise en Chine. Au moins deux belles nouvelles personnes que je connaissais ont des papiers de qualité, alors je juge que les composantes de l'article devraient être assez lourdes.

Du concours d'algorithme, pas beaucoupFond d'ACM, peut ne pas être de 10%. C'est donc vraiment un bon point supplémentaire. En fait, les coéquipiers ACM à mon collège sont vraiment beaucoup en direction de l'algorithme et il y a plusieurs façons pour moi. Je n'ai pas continué à étudier. Du marché actuel, il possède vraiment une compétition d'algorithme d'entreprise indispensable, telle que le titre, le quatrième modèle, etc donc si vous n'en avez pas un gros, je vous recommande toujours d'essayer de concurrencer ACM.

Nous sommes donc simples à résumer que le premier écho doit être une expérience primée universitaire et une maîtrise est une bonne école et a une bonne performance à l'école et aux camarades de classe de l'article. Cependant, ces personnes ne sont pas beaucoup. Les prix ACM Silver sur le pays auront environ mille personnes, ainsi que le taux d'élimination, peuvent être comptés, des centaines de personnes, très très petites. Le deuxième échelon est un niveau scolaire célèbre + d'excellents papiers, sont également rares. J'estime que c'est 30% chez les pratiquants. Le troisième Echelon est un excellent étudiant avec la compétition. Excellents étudiants et le niveau d'éducation ont une bonne passion ou une bonne voie de l'article, formant une grande tête des algorithmes et de la force. Cependant, le nombre de personnes dans le troisième échelon est la plus grande et la concurrence devrait être la plus importante. Quand les gens presque, ils examinent essentiellement des capacités personnelles. Si votre situation actuelle est encore loin du troisième échelon, nous vous conseillons essentiellement des attitudes.

Mercredi, certaines suggestions
Bien que cela soit informé, je sais que beaucoup de gens vont encore écouter, en particulier les jeunes ont tendance à rébellion, je comprends aussi. J'ai donc préparé quelques suggestions pour ceux qui n'ont pas écouté. Qu'il s'agisse d'un accident vasculaire cérébral, il est encore beaucoup plus accumulé, pas facile à obtenir une ligne, ce doit être un effort énorme, cette préparation psychologique doit avoir. Il n'y a aucun moyen ou aucune classe d'entraînement, vous pouvez vous faire atteindre cet effet.Bien pas de lutte. Par conséquent, le reste du problème est de savoir comment travailler dur et nous allons travailler dur.
1, Réglez la fondation
J'ai donné des suggestions à définir la plate-forme + Créer une tache brillante, la base de base de l'algorithme de l'industrie des algorithmes n'est pas la structure de données de structure + la structure de la structure + la machine d'apprentissage + Profondeur de recherche. Chaque pièce n'est pas petite, et il est difficile de sortir de la tête. C'est aussi la raison pour laquelle ACM est né, car ils ont maîtrisé des algorithmes et des données. Structure, non seulement payée plus petite, mais contribue également à continuer à apprendre à apprendre l'apprentissage suivant et profond.

Ma suggestion personnelle est un grand nombre d'apprentissage rapide, la plupart des structures d'apprentissage et des données humaines doivent faire face aux entretiens. Dans ce cas, il vaut mieux apprendre sans apprendre, directement à brosser et à apprendre dans le processus de brossage des dents. Prenez du temps à apprendre à peigner les 300 premières questions à LeetCode, apprenez tous les algorithmes associés, apprenez à pratiquer. IciEn tant qu'activités mécaniques, le test est la persévérance et l'amertume, pas trop de contenu technique et d'étudiants étrangers recherchent un emploi.

Les difficultés dans les machines d'apprentissage et l'apprentissage profond sont lorsque j'ai commencé, je ne comprends pas quand j'ai été introduit et quel concept est frais, en particulier liée à beaucoup de code de formule. Cependant, en fait, la formule ne provient que de simples activités algébriques linéaires, en regardant tout le monde. Il n'y a pas de nombreux sites Web techniques spécifiques dans les machines d'apprentissage et l'apprentissage profond, en particulier dans l'apprentissage profond, est une série de grandes compétences déployées autour du réseau nerveux. Le difficile difficile pour les premiers mois commence, et ce sera beaucoup mieux dans le passé.

Parlez de créer un endroit lumineux, affirmant que beaucoup de gens penseront à Kaggle ou à d'autres jeux. Personnellement pense que ces jeux sont impliqués dans une ou deux familles, comprendre comment des algorithmes secs et secsN besoin de marquer. Parce que la technologie et le travail et les travaux réels sont utilisés dans ce jeu, il est également très différent de ces compétitions. Fondamentalement, il s'agit d'une petite entreprise intelligente artificielle en tant qu'employé à temps plein pour frapper le jeu et utiliser ces jeux pour démontrer la capacité de la société. Donc, je veux qu'un seul pistolet gagne très difficile, mais aussi beaucoup de temps, alors je ne recommande personnellement pas.

2, Lisez la thèse
, je pense qu'un meilleur moyen de lire les documents du document, de lire des articles dans l'industrie concerné, d'accumuler un peu de réussite. Pour les camarades de classe qui vient d'entrer dans la ligne, le papier est une chose plus douloureuse. La première chose difficile est de lire quoi lire. Également besoin de le lire. Tout n'est clairement pas plein d'énergie. Heureusement, Internet est très développé. Nous avons trouvé le blog et le guide des vaches sur Internet. Vous pouvez trouver une pile de listes de lecture. La deuxième difficulté est dure KCasse-tête en lecture. Après tout, il est complet anglais, plus une variété de recettes, et elle sera confirmée. Je recommande personnellement quelques pièces d'abord, puis enregistrez la position que vous ne comprenez pas, puis trouvez un blog et analysez les chinois en ligne. Dix articles tremblent, vous constaterez que cela deviendra moins difficile.
Ici, il est à noter que nous lisions l'article pour effacer les habitudes de cette zone, au lieu de la méthode de la date limite ou de la technologie. Lorsque vous trouvez votre propre méthode, vous constaterez que la lecture de lecture devient très rapide. Voir un résumé, regardez la légende, lisez quelques descriptions de base. À ce stade, c'était un expert en théorie. Il peut également être nécessaire d'accumuler certaines expériences, mais du moins la question de trouver des entretiens n'est pas grande.
Année, un petit sentiment
Tout le monde dit que de bons algorithmes, l'intelligence artificielle est très forte, en fait, c'est toujours un travail acharné et des programmeurs enveloppeLes besoins sont souvent rien à avoir.
Même si certaines réalités proviennent de revenus, il n'ya pas de plus que la section précédente, les développeurs auxiliaires et aux développeurs.Et cette ligne est instable, en plus du maintien de l'apprentissage continu, il existe une grande série de chasse, en plus des algorithmes principaux nécessitant une compréhension et une participation, une difficulté et un stress pour la conception dispersée auxiliaire, de petite taille.Donc, si cela a été fait dans l'industrie Internet, il n'est pas vraiment nécessaire de changer de direction et c'est un peu d'effort.Cela peut être facile, pourquoi devrait-il être arrêté?