huangyezhufeng

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三尺微命,一介书生
V2EX 第 174807 号会员,加入于 2016-05-26 19:45:23 +08:00
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huangyezhufeng 最近回复了
@levelworm #13 是不是可以思考下最开始的时候为什么要作这个项目,然后项目的里程碑是不是有提前规划好?我觉着自己做项目还是找出来自己真正想做的(这并不是一个容易的问题),然后定好里程碑慢慢搞。如果做了很多半成品,我觉着多半是因为一开始的目标不太清晰,或者并不是真的喜欢吧。如果是前者,可以重新规划一下;如果是后者,放弃没什么不好。
顺其自然就好。我觉着只要你是认可长期主义的,就不必着急。想写就写,不想写就扔哪里就行(如果没人用的话:)
我这个自己的项目( https://github.com/ai-glimpse/toyml/graphs/contributors),从 2020 年就开始写了,4 年来就是想写就写,不想写就放下。然后我发现,代码放一段时间再回来看还能有新的视角,也发现更多的问题,体验还挺好的。
3 天前
回复了 sai190209 创建的主题 Python Python 该如何进阶学习呢?
@huangyezhufeng 把书直接贴上吧

Fluent Python
Python Cookbook3
The Hitchhiker's Guide to Python
Python Tricks: The Book
Architecture Patterns with Python
《 Python 工匠》
Python Testing with pytest: Simple, Rapid, Effective, and Scalable
High Performance Python
Practice to the Python Pro
Robust Python
Serious Python
3 天前
回复了 sai190209 创建的主题 Python Python 该如何进阶学习呢?
这个视频是直接录屏做的吗?
4 天前
回复了 sgld 创建的主题 Python 时间序列进行异常检测(通过近 24h 数据) Python
https://datahonor.com/odyssey/aiops/tsad/paper/

先看看国内外大厂的解决方案吧。如果说 IF 都能抓到很多异常,那么上面列的这些方法大部分都会更好。
@Contextualist 感觉现在相关的生态都在快速的完善起来吧。Huggingface 在挺多的项目上都在拥抱 Rust: https://github.com/huggingface?q=&type=all&language=rust&sort=, 其中 candle ,tokenizer ,text-embeddings-inference 是比较知名的。

其他我了解到的比如 Grafana 也在用 Rust 做 ML 相关的工作,比如 https://github.com/grafana/augurs, 用在 Grafana 时序数据的预测和异常检测等。
如果想进一步探索 Rust 用于机器学习的最佳实践,可以通过这个 issue(及其背后的项目)来进一步了解: https://github.com/dustalov/evalica/issues/5

这是一位能力很强的老哥,代码质量也很高。
35 天前
回复了 Ricky123 创建的主题 程序员 探讨 AI code review 实践的可能性
产品都很多了,自己在很多项目都已经在用了: https://github.com/shenxiangzhuang/bleuscore/pull/49
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