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V2EX  ›  Escapist367  ›  全部回复第 3 页 / 共 6 页
回复总数  105
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2021-01-03 13:57:18 +08:00
回复了 Ivone29 创建的主题 职场话题 2021 年第一个计划就是离职
@Ivone29
骑驴找马,混着。
2021-01-03 13:56:53 +08:00
回复了 Ivone29 创建的主题 职场话题 2021 年第一个计划就是离职
2021-01-03 12:17:38 +08:00
回复了 Ivone29 创建的主题 职场话题 2021 年第一个计划就是离职
@wangzitiansky
一般剧情是这样的:

合同:
工资 10000,其中 20%作为绩效奖金发放

签合同的时候 HR:
只是这么写而已,考虑到别的职位,公司内要统一,技术人员都是默认 100%奖金的

现实:
20%作为年终奖发放
2021-01-03 09:45:44 +08:00
回复了 Ivone29 创建的主题 职场话题 2021 年第一个计划就是离职
每个月扣 20%的工资,说是最终会作为年终奖发下去

卧槽,我们不会在同一家吧
人际关系问题你在任何职位都会遇到,但是在技术团队里做管理占据主要矛盾的依然不是人际关系。
2020-12-02 15:41:56 +08:00
回复了 yzbythesea 创建的主题 问与答 装机大佬们,选 AMD 还是 Intel ?
2020-11-25 11:11:27 +08:00
回复了 galileo1214 创建的主题 Python 可以不进行 onehot 吗?
有的模型不需要 one-hot
@irgil 原来实习生是特权阶级吗……
@irgil
社招
@irgil
稳!
@irgil

怎么感觉很香的样子,你们还招全职吗?
岗位职责:
主要负责机器学习算法在无人车决策问题中的应用研究,并完成算法开发,具体如下:

参与无人车决策问题建模,构建模型解决无人车决策问题;
负责模型实车适配和性能调优。

###############

给你个建议,职责里面把用到的算法或者模型写清楚一些。
比如到底是传统的人工做特征扔 XGB,LGBM 这种里跑的,还是拿神经网络做的,还是强化学习做的
因为大部分学生技术栈都很窄,如果过来做没做过的东西,跟个傻逼没区别,也没有提升
而且,大家都很怕过来做造数据和洗数据的工具人,如果过来三个月模型都不碰,那真是白白浪费了时间
2020-11-24 10:30:22 +08:00
回复了 byte10 创建的主题 新手求助 到底啥开发,啥项目开发才要 64G 啊?
跑 LGBM
2020-11-24 09:00:39 +08:00
回复了 kisshere 创建的主题 骑行 上下班骑自行车能减肥不?求自行车推荐?
天暖的时候每天骑来回 30km 的给你说说。
上面那些回复都是以己度人,没骑过的在那里意淫。
其实最大的问题不是坚持。

一开始是有效果的,因为骑车你不能半路停下来,累的不行了也骑虎难下,必须得咬牙坚持到公司。这是相对于跑步最大的优势,跑步的话你累的不行,没点意志力就会停下来休息了。

但是随着你实力的上升,就没啥用了。因为配速是有上限的,路上有红绿灯,有电瓶车,你不可能无限踩踩踩,而且骑快了很危险。所以到最后就只是从“很累的骑到终点”变成“轻松骑到终点”,然后就是普通的上下班过程了。

最后就是夜路走多了难免会遇到鬼。逆行的外卖小哥电瓶车,菜逼不看路的私家车,视野死角的大卡车……反正撞一下你就可以去做穿越者了。
高 U 低内存是很蠢的,因为如果这么配置,绝大多数场景下,都会遇到 CPU 还没吃满,内存已经爆了的情况,尤其是我这种喜欢开 n 个 docker 的人。

我感觉如果你真的完全利用起 3950x 的话,内存起码也得 64g 吧?
如果是万元神机刷论坛,数框框只为自己爽,cpu 占用常年 10+%的,当我没说。
2020-11-20 18:05:38 +08:00
回复了 shizishanxia 创建的主题 问与答 M1 也太牛了吧, tensorflow 特供版速度快这么多?
@liprais

言必带妈,蛆是真的有素质
2020-11-20 18:05:02 +08:00
回复了 shizishanxia 创建的主题 问与答 M1 也太牛了吧, tensorflow 特供版速度快这么多?
2020-11-20 17:52:02 +08:00
回复了 shizishanxia 创建的主题 问与答 M1 也太牛了吧, tensorflow 特供版速度快这么多?
@superlc
既然是初学者小 batch 跑跑入门,性能是最先关注的点么?
最先关注的点难道不是兼容性么?
能够直接跑通别人的开源代码,能够直接调用别人编译好的开源库,难道不是最重要的么?
初学者差的是这一点性能么?

@shizishanxia
我觉得矛盾点就是前面说的兼容性,真要训练都是上服务器,瞎逼跑跑肯定是兼容性更重要,那这东西委实没有优势。

@liprais
嘴脏不脏得看对象,言之凿凿地夸大其词,那就是该骂。
2020-11-20 17:37:25 +08:00
回复了 shizishanxia 创建的主题 问与答 M1 也太牛了吧, tensorflow 特供版速度快这么多?
2020-11-20 11:42:16 +08:00
回复了 shizishanxia 创建的主题 问与答 M1 也太牛了吧, tensorflow 特供版速度快这么多?
用 2.4 的 tf 意味着有大量开源代码不能抄(不能抄意味着自己改写,这不是初级选手能完成的)
其次 16g 内存除开系统占用,加载数据,剩下还有多少能拿来跑模型,也是未可知的
而且谁会拿 i u 来训练啊???
求求果蛆别吹了,别能忽悠一个是一个了好吗
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