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回复总数  3873
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2017-01-27 12:16:47 +08:00
回复了 JingJIngHack 创建的主题 站长 想转战静态博客,望推荐静态博客生成器
静态博客想要用的舒畅,动态的管理后端必不可少。

然而这个你得自己开发。
2017-01-27 11:26:16 +08:00
回复了 lun10439547 创建的主题 iOS 你们会对苹果越狱吗?
话说,最大的嘈点难道不在于“手机借来借去”的问题吗?

我的做法是,除了不到一只手的几个核心亲友,其他人一律不借。不给密码,不给指纹解锁,谁的面子都不给。这种关系不够亲近还乱借手机的人,不用当他是朋友。
接上面没说完的话。楼主问普通程序员的价值在哪里?那我可以明确说,价值就在调参。每一个公司、每一个不同应用,都是要调参的,不可能让学术界的人在这上面浪费大量时间(他们还要研究新的结构、新的模型呢)。

而调参需要很多知识,否则你只能暴力调参,吃力不讨好。所以现在的“普通程序员”是没有调参的能力的。至于怎么办?我不知道。如何培养“普通程序员的调参能力”,这需要工业界去摸索。
首先反驳“机器学习的算法就这么几种”这一观点。少年你得去看看 Graphical Models ,针对每一个实际问题要先建概率图模型,这一步就得兼顾可计算性和对问题的刻画能力。然后你找一种分布式算法去算吧, Parameter Servers 在向你招手。可以说每一个不同的数学模型建出来的 Graphical Model 就是一个不同算法,要是不同意,你就得承认 HMM 和 Logistic Regression 是同一种算法(都可以由 Graphical Model 刻画)。

要能精确通过数学语言刻画一个实际问题,这就是功力。

如果你不想用 Graphical Model 而投降“黑箱”算法——深度(神经网络)学习。呵呵,你真以为神经网络是完全黑箱吗?你明白 CNN 是针对数据的什么特性在工作吗?( local receptive field + 平移不变性)应用到具体的问题上就更复杂了,比如两分类,我如果保证正例标注只会漏标不会错标,你如何修改标准的 loss function 以提升在这个具体问题上的性能?

神经网络现在有很多零件,包括结构上比如 CNN, LSTM, Auto-Encoders ,启发式约束比如 L1/L2 正则化,各种 Sparsity Constraint ,训练方法比如 Nesterov Momumtum (一阶方法), L-BFGS (二阶方法)。网络结构尚且不说,其他每一个超参都会影响到最终训练出来的模型。如何训练神经网络是一种艺术而非技术。
2017-01-26 16:55:55 +08:00
回复了 lun10439547 创建的主题 iOS 你们会对苹果越狱吗?
不越狱,绝不越狱。倒不如说不越狱用的很开心是我用苹果的理由。
2017-01-22 09:34:24 +08:00
回复了 fengxinghuoxing 创建的主题 职场话题 1 月 22 号周日上班是否合理?
春节法定假期是 3 天,就好像国庆法定假期 3 天,劳动节法定假期 1 天一个道理。

所谓 7 天黄金周,是通过 3 天法定假 + 2 天周末 + 2 天调休形成的。

这么多年了连这种制度都没看明白么?
2017-01-21 20:29:32 +08:00
回复了 cbais7890 创建的主题 macOS Mac 上的 Smoothscroll 有类似的替代软件吗
试试罗技 G502 急速滚轮。
2017-01-19 16:38:47 +08:00
回复了 palmers 创建的主题 Python 关于 Python 的默认参数,有一个疑惑,请教大家![python3]
Python 语言设计的一个规定,参数的默认值是对象而非一个表达式,不会每次重新执行,所以你在默认参数写 l=[] 才会导致 mutable 。

C++ 的规定正好相反,参数的默认值是一个表达式而非一个对象,每次调用都会重新执行这个表达式。
2017-01-19 16:36:51 +08:00
回复了 whx20202 创建的主题 Python 话说 try catch 执行效率低吗?不限于 Python
try: ... catch ... else: ...
2017-01-15 22:06:53 +08:00
回复了 pastel 创建的主题 程序员 用 c++做算法,用什么编程工具比较好?
IDE 上手慢,但是熟悉之后绝对可以提升任何任务的工作效率。
2017-01-15 13:59:35 +08:00
回复了 MrBearin 创建的主题 MacBook Pro 8g 内存就那么不堪用么?
@guolingbing 用用看吧,习惯了会很爽的。
2017-01-15 11:46:12 +08:00
回复了 imcocc 创建的主题 Python Python 多 for in 问题
你可以看看 itertools 这个包,有很多好用的函数。
2017-01-15 11:44:58 +08:00
回复了 pastel 创建的主题 程序员 用 c++做算法,用什么编程工具比较好?
完善的平台:

Windows 平台用 Visual Studio >= 2015 ,如果不差钱再加上一个 Visual Assist X 。
Mac 平台可以考虑 JetBrains CLion ,或者 Xcode 也能凑合用。
Linux 可以考虑 KDevelop 。
2017-01-15 11:30:25 +08:00
回复了 MrBearin 创建的主题 MacBook Pro 8g 内存就那么不堪用么?
@guolingbing 可能是因为你没写过几百个文件、有 unittest 、用 git 做版本管理、本地环境还不能跑(需要设置 deployment + auto upload )的项目。

jupytor 根本没有项目管理,智能化程度也不高。 PyCharm 做各种 Rename 和 Refractor 就是一绝,而且能识别各种 Doc string ,如果你传参类型出错可以下划线提示出来。所有这些 IDE 该有的功能 jupytor 都是不具备的。所以 jupytor 也就能跑一个实验脚本有用了。
2017-01-14 22:08:10 +08:00
回复了 MrBearin 创建的主题 MacBook Pro 8g 内存就那么不堪用么?
@guolingbing 写 Python 不上 PyCharm ,说明你的工作效率还有待提高。
写 Python 不用 SciPy 全家桶( NumPy + SciPy + Scikit-Learn ),证明你已经跟不上时代的潮流了。

这两个情况都是吃内存的大户。
2017-01-07 11:19:41 +08:00
回复了 2232588429 创建的主题 iPad 港真, iPad 你们觉得适合移动办公么?
看书,看论文。
都上虚拟化独显了,为什么不考虑两台电脑……
2017-01-05 22:01:21 +08:00
回复了 cfczdws 创建的主题 编程 求这样的正则匹配模型
@LigeLaige (\D|^) 和 (\D|$) 是不可或缺的,否则匹配不了开头和结尾出现的六位数字。

另外我平时觉得用前向断言更方便,毕竟扔掉了这个组, re.findall 可以把所有匹配项直接一次性拿出来。当然对于这个例子可能没什么区别。

@cfczdws 恩,其实我回复的时候一时间没想起来 [^\d] 等同于 \D 而已。
2017-01-04 18:44:35 +08:00
回复了 cfczdws 创建的主题 编程 求这样的正则匹配模型
(?<=[^\d]|^)\d{6}(?=[^\d]|$)
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