Bonjour tout le monde, a récemment vu une très bonne question, appelée votre capacité de programmation à partir de la vitesse de départ? Juste récemment, de nombreux étudiants font référence à mon développement dans la direction d'algorithmes et de percées, aujourd'hui, je vous parle aujourd'hui.

Le familier avec mes amis savait que je n'ai pas lu de recherche et aucune expérience de travail connexe. C'est la moitié de la sortie pour aller à l'industrie. Parce qu'il s'agit d'une industrie des traites, alors a naturellement un processus de zéro début. Comparé à de nombreuses œuvres classiques (les principaux praticiens, presque toutes la croissance et les progrès sont leurs propres pensées, car personne n'est dirigé. Après quelques années, je n'ose pas dire de manière forte comment, mais j'ai fait de l'expérience pour l'avancement de nouvelles personnes. C'est aussi quelques niveaux et je vais prendre des stocks.

Premièrement, je sais que ces

sont connus, c'est-à-dire savoir comment le faire, disons exactement que le rôle- modèle de jeuJeu dans le système, comment est-ce? Autres systèmes interactifs.

C'est vraiment une distance énorme en théorie et en pratique, ainsi que l'exemple le plus simple. Les données sont prêtes, nous allons l'utiliser directement. Et aucune restriction dans le processus, n'ont pas besoin de prendre en compte la consommation, vous n'avez pas besoin de déterminer comment collecter des données, car la quantité de données n'est pas très grande, vous pouvez survivre en mémoire, comment jouer avec des pandas et d'autres outils à jouer. Les premiers diplômés ne sont pas trop dans le laboratoire. Certaines études peuvent avoir besoin de collecter des données, de nettoyer les données, mais essentiellement uniquement autour du modèle.

Cependant, dans l'entreprise, ce n'est pas le cas, la récupération de données et de données n'est pas ce que vous voulez. Par exemple: Si vous souhaitez collecter des informations utilisateur Connectez-vous à l'application, vous avez besoin de la section précédente et d'une série d'équipes qui vous donnent une variété de données, ces données ne sont pas placées dans un fichier. Inévitable lors de l'utilisation de techniquesNombre, tel que Hadoop, car il utilise numérique, vous ne pouvez pas lire ou le faire, évidemment, vous devez utiliser l'outil pour le magasin, tel que MapReduce, Hive, Spark, etc. Attendez.

En outre, la société n'a pas fini de prendre effet, mais doit également être appliquée. Ce pont en ligne apporte beaucoup de questions, comment puis-je obtenir ces caractéristiques en ligne? Est-ce pendant le processus de soins complète, ou temporairement créé? S'il s'agit d'une opération temporaire, le service auxiliaire est généralement écrit en langue auxiliaire Java. Même s'il est considéré comme une langue ou une prise en compte de la performance, il est souvent impossible d'utiliser la bibliothèque Python. Que dois-je faire à ce moment-là?

Nous creusons soigneusement beaucoup de problèmes, pourquoi dites-vous l'industrie et l'académie? C'est ici, où ici. Les applications industrielles ont une gamme de restrictions, très gênantes. Si seulement comprend que le principe du modèle est compris, vous pouvez lire l'article, recréer certains modèles, vous pouvez effectuer l'art.n, obtenez tout cetamount en papier.

Mais le problème est très bien une grande entreprise et de nombreux ingénieurs algorithmiques peuvent effectuer des données, un modèle de formation, puis la libérer. Les mécanismes derrière cela, chaque étape est un rôle et la structure du système derrière cette série n'est pas pensée à souligner. J'ai regardé les positions tridimensionnelles tridimensionnelles devant mes yeux, regardant les caractéristiques, les données, le modèle et ne pouvaient pas voir le système plus profondément derrière.

Par conséquent, ce niveau de percée est principalement conscient, ne répond pas au travail quotidien actuel, pense plus profondément.

Deuxièmement, la stabilité psychologique, creuser détaillée

Normalement, aussi longtemps que conscient, le premier niveau de percée est vraiment rapide, reflétant la couleur blanche petite dans un senior, tous les aspects de la Système Je comprends bien que je puisse faire tout seul fait des choses pour tout arranger.

Cependant, beaucoup de gens tomberont dans le nœud à ce moment-là et le travail actuelÉtait très bien et il y avait une certaine accumulation, mais le défi de niveau supérieur n'est pas venu. Après la route, je ne sais pas où aller. Beaucoup de gens y pensent lentement et je vais mieux traiter. Le plus gros problème de cette période est l'expansion psychologique, la plate-forme instable et la force ne peuvent pas correspondre à l'ambition. On dirait qu'il y a beaucoup, mais une seule couche de cheveux, et je saurai la moitié de la solution.

Par exemple, certaines personnes ont écrit des bouchons de fonction dans le dos, je pense que je comprends le système, les algorithmes et les doubles correctifs, mais une question est distribuée, le système ne s'ouvre pas. Certaines personnes ont utilisé des modèles de frontière. Après avoir lu deux articles, j'ai senti que je me tenais dans l'industrie, mais je n'ai pas eu mes pensées du tout. D'autres ont été dans de grandes entreprises depuis deux ans, pensant qu'ils peuvent indiquer au fils de Giang, mais une question détaillée, toutes les factures confuses et hellip; & hellip;

Prenez le travail sur T MainRong mains, ici après la montagne occupée, ne dila pas, cela commence. À ce stade, vous devriez avoir une psychologie stable, apporter vos propres choses, vous verrez lequel est sûr, c'est un bâtiment d'air. La cabine de construction d'air ne doit pas être serrée, très difficile à comprendre, et ce n'est pas une chose difficile. Une de mes suggestions personnelles peut être démarrée à partir des détails, jamais jaloux, le diable est caché dans les détails.

Par exemple: Lisez le code des dizaines de modèles, voir le code intérieur et que pensez-vous. Par exemple, essayez de penser à la logique de certaines données que vous avez apportées, ne peut pas optimiser. Par exemple, dans le groupe, les documents techniques de la société peuvent également l'ouvrir. La chose la plus importante à cette étape est de stabiliser vos pensées et de le trouver autant que possible. Mise à niveau.

III, le savez-le, "

De nombreux vieux algorithmes accrochent souvent une phrase sur la bouche pour comprendre les entreprises, comprendre les affaires ou la TMD sous des affaires. J'aiÉtrange T Chaque fois que j'ai entendu, qu'est-ce que la compréhension des entreprises ne devrait pas recommander des produits aux utilisateurs?

Jusqu'à la fin, après certaines choses, ils ont soudainement compris que la compréhension de l'entreprise n'était pas simplement comprise la scène de l'entreprise et la raison du rôle du modèle dans la scène.

Je fais une recommandation, je vais donc prendre un exemple. J'ai été mentionné dans l'article sur le système proposé. Le modèle de la recommandation est une grande tendance de FM. C'est le développement du modèle modèle de la sensation traditionnelle de la modélisation de la machine et ce développement est le noyau le plus important. Il est intégré. Les modèles d'apprentissage profond sont des applications plus intégrées et différentes applications intégrées peuvent obtenir des effets différents.

Quel est le meilleur modèle traditionnel intégré? Parce qu'il peut représenter un scalaire avec des vecteurs de hauteur, des informations plus complexes peuvent être transmises. Par exemple, le sexe, plus la quantité de 0 et 1, beaucoup de haccorder une certaine priorité de la population. Par exemple, les femmes aiment souvent les femmes, les hommes aiment souvent le sport, les jeux. En effet, les vecteurs peuvent transférer plus d'informations sur la hauteur et le modèle d'apprentissage profond peut trouver ces informations, donc dans la zone recommandée, des modèles d'apprentissage approfondis sont efficaces.

Les deux mots ci-dessus sont toutes ma compréhension personnelle, je ne l'ai pas vue dans aucun article. Pas que de grandes vaches ne pensent pas à cette classe, mais elles y pensent ou non, vous avez souvent besoin de votre propre compréhension. Comment puis-je obtenir cette information? Premièrement, nous devons mieux comprendre, connaître les principes de chaque modèle, connaître la direction à répéter le modèle. Deuxièmement, conjointement avec des scènes d'affaires, telles que l'utilisation d'utilisateurs et de biens recommandés, telles que l'analyse des caractéristiques, ce type de fonctionnalités, quel type de fonctionnalités n'ove pas. Enfin, ces perspectives et ces pensées entrent en collision, ont une conclusion plus profonde.

SiC'est juste un aspect simple, une pensée simple, ne faites pas beaucoup de pensées plus profondes, d'explorer le principe de bas en haut, ne peut évidemment pas avoir ces grottes. Cette percée de classe pense, le principe de penser, de penser derrière le mécanisme, de la logique et de penser à la loi potentielle de l'industrie.

Quatrièmement, se terminant

ce n'est pas seulement des algorithmes, d'autres industries et des directions similaires. Il y a aussi une montagne dans le développement de la montagne. En regardant la montagne n'est pas une montagne, regarder ou traiter des montagnes. Je pense que l'algorithme est très élevé avant de commencer, j'ai un sens de la technologie. Il se sent donc trop mauvais, c'est un fantôme. Après une certaine croissance, je suis retourné au passé, à nouveau, je sentais que le chemin était bloqué et long, et ma génération devait toujours travailler