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V2EX  ›  babyformula  ›  全部回复第 2 页 / 共 4 页
回复总数  77
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2021-10-20 09:36:09 +08:00
回复了 NanonaN 创建的主题 Apple 新 MacBook Pro 可以下单了
硬盘也拉满了...还有救吗, 因为算下来平均 2k/1T 价格, 还是说这就缴智商税了
2021-10-20 09:34:27 +08:00
回复了 NanonaN 创建的主题 Apple 新 MacBook Pro 可以下单了
同 3-4 周
2021-10-19 09:57:48 +08:00
回复了 babyformula 创建的主题 Apple MBP“breathtaking display”, 我窒息了
冲了, 准备下单买回来训模型去了
2021-10-19 01:57:22 +08:00
回复了 seaswalker 创建的主题 Apple 14 寸能买了,可是为什么 10 核 CPU 还要单独加 1500
为啥我是暂无供应?
2021-10-19 01:38:11 +08:00
回复了 babyformula 创建的主题 Apple MBP“breathtaking display”, 我窒息了
Pro Motion 我又行了…
凸显一个又高又贵(简写高贵)
2021-10-11 10:00:12 +08:00
回复了 nbweb 创建的主题 问与答 索尼电视到手了,求安装的 app
apple TV, aptoide 二选一. 我俩都弄了, 用处不太一样, 估计后者就能解决你的问题, 直接安装你想要的预编译 apk 就好
2021-09-30 09:55:10 +08:00
回复了 imydou 创建的主题 小米 吐槽下小米净水器,体验极差
我就问问现在 mi 家有啥东西是体感好的吗...
2021-09-18 10:57:58 +08:00
回复了 NCZkevin 创建的主题 Apple 大家预售都抢到了吗?
"这就更新完成, 一会儿见" 到晚 8 点 10 来分, 苦苦等待进去后发货就已经要 10 月中旬了. WQNMD 不买了!
“家人手持 6 个人的 11”我在想那不是 iPhone66 么兄弟 666 呀
2021-08-20 11:54:46 +08:00
回复了 akinoniku 创建的主题 哔哩哔哩 我为了创业而出道成为偶像了,求一键三连
@coderluan 我吐了, 你随意...
object detection 一类任务, 相关论文和开源 git, 包括开源数据集有很多, 从最原始的 SIFT, Hog, 再到 fast RCNN, SSD, FPN, 甚至 yolo 已经 v6 还是 v 几了现在没太关注了
联系过贵司贵部门, 体验目前最差, 面试官全程玩手机, 就算是 KPI 也稍微走点心啊喂. 从此大会员退订, B 站是路人
2021-07-17 10:35:15 +08:00
回复了 realpg 创建的主题 全球工单系统 支付宝-爱奇艺 免密协议支付自动扣款会员的奇葩事儿
求问‘律师级话术’是什么, 学习一下
@huzhikuizainali 这是个很现实的问题, 只说每家企业或者机构可能都会有一些相应的限制, 有些内部公开, 有些部分公开, 有些用作 PR, 有些用来引领行业制定标准, 因人而异吧
@huzhikuizainali 不客气, 欢迎交流

[这段文字所说的创新突破大概是什么段位的创新突破?]
A: 几乎涉及到所有 ML/DL 学术界除综述外的成果. 像 ls 老哥所说的 learning theory, (在 ML/DL 领域)要做研究也是需要写代码 /跑程序(实验)/拿数据结果的, 不然的话是不是就变成民科了
[新的算法或结构又是在什么层面的?]
A: 可能小到一个 custom op, 或者 explicit regularizer, 可以理解为“k 临近算法,回归,卷积神经网络”中间的一个算子; 大到一个经典算法 /结构(CNN, LSTM 等等), 一套 efficient training 系统, 或者 cuda 架构
[“ 创新性和突破性”是指为这个“工具库”发明添加一些没有的工具么?]
A: 可能没到造车这个级别, 但是至少需要通过程序语言, 通过数据, 在可复现的前提下来表达“创新性和突破性”
[不知道有没有这方面“导论”水平的书推荐]
A: 这个通用导论会比较复杂, 横跨软件硬件, 暂时还没遇到过, 即使有应该也是大部头吧; 推荐可以先看单一架构, 比如 cuda 的综述, 针对其硬件的设计思路, 架构, 算法层面的设计 /优化等等, 网上都可以找到官方的一些宣讲
@huzhikuizainali "代码"也会区分到不同的专业和方向, 如果只是调用 matlab 或者 python 常用库其实在 ML 和 DL 领域可做的东西真的不太多. 举个例子, 研究领域要体现创新性 /突破性势必会要提出一些新的算法或者结构, 那么如何验证这种算法可行或者 benchmark 还是要落在程序的实现上, 这种往往都不是常用库里会出现的. 工业场景就更不用说了, 训练验证只是其中一小部分, 数据和部署有可能是更重要的环节.
是否亲力亲为得要看具体怎么定义, 如果数据处理(甚至是前处理), 还有训练 /验证框架(甚至是训练代码), 然后还有模型的压缩和部署都由其他专人给处理好, 那剩下的岂不是缓缓键入‘python run.py’就好了. 现实情况下往往这些都是需要 ML/DL engineer 需要考虑的内容
最后模型的效率和具体语言无关, 和硬件 /架构 /数据结构 /计算机系统 /算法优化 等等这些计算机不同方向的关系很大
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