My first blog

 

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作为第一篇技术博客,不打算写很多技术性的东西,主要就写一下当前的想法和大致的规划。

1.良好的解决方法

       想要成为职业素养高的码农,对自己的要求不能差不多就行,要想靠这个成为行走江湖的看门技术,得有良好的训练体系。

  从解决实际问题的角度看,遇到问题时,首先得靠自己解决

  提供解决方法:

  1)善用搜索引擎 :Google > 必应·> CSDN >百度

  2)从行业大牛的技术贴中学习 

    Python:廖雪峰(首页 - 廖雪峰的官方网站 (liaoxuefeng.com)

    Java、数据结构:兰亭风雨(兰亭风雨的专栏_兰亭风雨_CSDN博客-剑指offer,剑指offer,Java并发编程系列领域博主

    算法:OiWiki (OI Wiki (oi-wiki.org)

    机器学习:Jason Brownlee(Machine Learning Mastery)+(The Spectator – Shakir's Machine Learning Blog (shakirm.com)

  3)通过技术交流群拓展知识面

  4)一定得自己动手敲代码:不要只局限在看懂代码的表面,自己构建时才能发现其中的细节

  5)debug这个技能非常重要:调试能够帮助自己理清思路,找到问题

2.基础(背景)知识学习

  首先是得掌握两个方面

  1)数学:线性代数 + 高等数学 + 概率论 + 数值分析

  2)Python面向对象的编程: 廖雪峰 +【用Python做数据分析】 

3.机器学习理论入门

  机器学习理论算法:李航的统计学习 + 刘建平 + Sklearn

  学习重点在于能够手推公式

4.机器学习竞赛实战

  :【阿里云天池大赛赛题解析--机器学习篇】

  重点关注在:工业蒸气预测、阿里云安全恶意程序检测

  方法:赛题理解、数据探索、特征工程、模型训练、模型验证、特征优化、模型融合

5.深度学习理论学习:

   李沐老师:【动手学深度学习】

   NLP任务上大概可以分为四种:文本分类 文本匹配 序列标注 文本生成,

        CV任务大致也可以分为图像理解和生成:

         理解这块大致可以分为:分类、检测、分割、追踪;

    生成这块基本就是GAN模型

  cs231n + cs24n:不用多说了,公认的好课

  +刘二大人(CNN+RNN)

  框架:Pytorch + tensflow

6.深度学习竞赛实践

  一个是新闻分类项目,一个是街景字符识别,也就是图片分类项目

7.GPU云服务器平台

  智星云(智星云 AI Galaxy | GPU云服务器 GPU服务器租用 远程GPU租用 深度学习服务器 | 免费GPU 便宜GPU (ai-galaxy.cn)

  其中用户类型很多:人工智能 + 渲染测绘 +围棋AI

 

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