V2EX › huangyezhufeng 的所有回复

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13 天前

回复了 huangyezhufeng 创建的主题 › 数学 › 题解分享： A 有 1 块钱， B 有 10 块钱，一次赌一块钱，每次双方赢的概率都是 50%。问 A 能把 B 赢光的概率是多少？

@FoxRiverMan #1 这个带吸收壁的随机走是是后面打算加上的的解法，其实有公式可以直接套，答案就是 a/(a+b)

32 天前

回复了 Leon6868 创建的主题 › Python › 有没有更加节省空间的 Python 环境管理器

@huangyezhufeng 当你体验 1 秒装 torch 的快感之后，就离不开了

32 天前

回复了 Leon6868 创建的主题 › Python › 有没有更加节省空间的 Python 环境管理器

UV: https://datahonor.com/mppt/package/#uvrecommended

70 天前

回复了 levelworm 创建的主题 › 程序员 › 请问大家在没法写个人项目的时候是如何改善的？

@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。

70 天前

回复了 levelworm 创建的主题 › 程序员 › 请问大家在没法写个人项目的时候是如何改善的？

@huangyezhufeng
https://github.com/ai-glimpse/toyml/graphs/contributors

(这个链接识别这么差的吗)

70 天前

回复了 levelworm 创建的主题 › 程序员 › 请问大家在没法写个人项目的时候是如何改善的？

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。

70 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

70 天前

回复了 sai190209 创建的主题 › Python › Python 该如何进阶学习呢？

书: https://datahonor.com/cs/programming/python/learn/
课: https://cs61a.org

71 天前

回复了 woodytang 创建的主题 › 程序员 › 我花一个月的时间，做了一个 reactjs 的高级课程，并用 cursor 做了一个网站

这个视频是直接录屏做的吗？

72 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。

101 天前

回复了 huangyezhufeng 创建的主题 › 分享创造 › Rust 用于机器学习的一个小的尝试: bleuscore

@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。

101 天前

回复了 huangyezhufeng 创建的主题 › 分享创造 › Rust 用于机器学习的一个小的尝试: bleuscore

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。

102 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

103 天前

回复了 daishuge 创建的主题 › Python › 准高一生写的代码，请各位大佬过目，不玻璃心

https://datahonor.com/mppt/
搞清楚这些，基本可以到达社区标准的水平了

103 天前

回复了 CodeY99 创建的主题 › 机器学习 › 求推荐机器学习入门资料

只是了解下，又喜欢《算法图解》的话：
《图解机器学习》： https://book.douban.com/subject/26363531/
《图解深度学习》： https://book.douban.com/subject/30221593/