技术道路分享|算法岗

1、为什么选择了这个方向?
当时大四刚刚保研完(2016年年底),ACM退役,感觉算法比较有前途,要读研的人了没必要还做后台开发,那和本科生有什么区别?(这句话其实后来有点打脸2333)。然后正好要做本科毕设,我们本科(GIS)要是和编程有关的话,就可以做遥感图像分类这个方向,试着做了做,感觉还阔以。
大四期间进入研究生实验室做项目,是WEB开发的,相比之下觉得WEB开发没啥意思(主要是我太菜,除了搬砖不会别的),觉得机器学习很棒棒呀~~
忙完本科毕设就到了暑假,要带(ti)本科同学做大创,关于EEG的,开始用SVM搞了一下。
导师又承接了一个关于DR(Diabetic retina)的横向项目,第一版用深度信念网络搞了一下,发现泛化能力不好,第二版研一上用卷积神经网络+迁移学习搞了一下,效果还不错。
转眼就要定毕设方向的时候了,我特别不喜欢做毕设写小论文只是为了毕业,学的东西以后用不到,所以商量一下就做DR了。后来写了两篇小论文,写的过程中,用啥学啥吧,期间还是继续做了实验室的两个WEB开发,业务代码真的蛮无聊的,再次坚定了自己搞算法的想法。

2、做了哪些准备,具体是如何学习的?
搞本科毕设的时候,学习了传统机器学习:SVM、bp神经网络、朴素贝叶斯。抽时间补习了网易公开课上线性代数的课(强推,老头讲的好明白)和网易公开课上吴恩达的课(吐槽一下,那个讲的好难啊,讲义也是英文的,和论文似得)
搞大创的时候,学了深度信念网络。
做DR横向课题的时候,学了吴恩达deeplearning那套课和我相关的部分(一、二、四)
搞小论文,学了迁移学习+集成学习,用了tensorflow和pytorch框架。参考了Kaggle上比赛的kernel
想接着大创做的深入一些,研究半天找了github很多代码,用了决策树对比实验。
到了研二的时候,就有点发慌,想着要还有半年就找实习了,西瓜书和统计学习方法还有花书都是用的地方看了,没用过的算法没看(比方说序列模型那些),就看了《百面机器学习》,提到什么算法我就看三本书中的什么算法,估计Hulu出的书要是都没写的小众知识点,估计我看太多了也记不住。
但是看到今年算法岗的形势太不好,还是留了一手,从头开始看《王道程序员面试宝典》,毕竟算法岗也看到面经说有问这些基础知识的。
为了提前了解形势,2018年没少面试,范围从我这辈子都去不了公司到给我offer我可能都不会去的公司都有,然后查缺补漏。看这个帖子:   回馈牛客,头条日常实习-数据挖掘offer(附一年面经)_笔经面经_牛客网_牛客网 https://www.nowcoder.com/discuss/142996

3、遇到困难时,如何解决?
真的是赶鸭子上架的赶脚T^T 承接的项目实验室前辈没人会,只好自己学啊,也是赶到这个青黄不接的状态了,我一直秉承着技多不压身的想法一边做一边学习相关的知识,(主要是你不会咋写小论文啊QAQ)
实验室前辈没人能请教真是太难受了,还好我导还是会一些传统机器学习的,也不至于太惨吧,主要也是自己作,非不和之前学硕一样选择简单的课题。
如何解决?学呗……能谷歌的不要百度,能找github的不要下载csdn,能在stackoverflow上找问题答案的不要搜乱七八糟国内的博客。
自认为学习能力还可以,自己学会解决问题是十分必要的

4、其他你想介绍的
很早就想写这个了,前几天我导还问我来着“你那些都咋学的”orz, 我感觉自己其实也就是水平一般般,远没到给别人提建议的程度,收的两个offer(鹅厂机器学习和头条数据挖掘)主要是看在我能实习去的早,时间长的原因。也可能是看在我是妹子降低标准了叭 o( ̄ヘ ̄o#)


看过的书籍:
都没看完呢QAQ  西瓜书 统计机器学习 花书 百面机器学习 图解机器学习(这个书我是在火车上没事闲的看) 王道程序员面试宝典(这个书太应试了,前面C++的知识点简直良心,算法岗也会问C++啊……)

学过的课程:
深度学习工程师微专业 - 一线人工智能大师吴恩达亲研-网易云课堂 - 网易云课堂 https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
麻省理工公开课:线性代数_全35集_网易公开课 http://open.163.com/special/opencourse/daishu.html
斯坦福大学公开课 :机器学习课程_全20集_网易公开课 http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html

做过的项目:
本科毕设:基于Python的遥感图像工具开发
大创:脑电信号分类
小论文:视网膜分类
(找实习之前真的自己项目必须要每个点都会啊……百度就是这么挂的_(:з」∠)_ )

对零基础入门的学弟学妹们说一句话:
越努力~越幸运~


突然看到有奖征集里面,说是让回顾如何学习编程的……那就简单回顾这四年的心路历程吧
2014年年底,专业学完了C语言,自认为学的不错,追随之前学姐的步伐跨学院参加ACM训练,跟大一的一起,寒假的题也没多难,深刻意识到纸上得来终觉浅,实践编程还是正路,哭哭啼啼还是想坚持下来
2015年初,参加ACM培训,认识了久仰大名的窝校教练(也是后来我导师),由于自己还算勤奋吧,老师对我挺鼓励的,并没有因为我是外院而且大二撵我走(但是我之后就没人大二进来了)跟着实验室训练
2015年一年都是磕磕绊绊吧,但是专业里开的编程课给予了很多自信(c++ JAVA C# JSP等等)
2016年上半年,又是准备比赛又是准备找工作的,又发生了很多忧伤的事情,可以说是我前24年中最down的半年。特别难过,觉得自己时刻处于崩溃的边缘。
2016年暑假换了队友,开学保研了,10月拿了两块铜(别笑我,我们学校拿银的挺少的)后来就是上文写的那些了。
挺感谢自己那会能坚持下来赌一把的,换做自己现在这么怂,可能就放弃了吧……


下面这段话本来是放在“对零基础入门的学弟学妹们说一句话”里面的,好像劝退不太好
算法岗形势真的不好……要不是自己实验室是相关方向或者论文比较厉害就不要过来凑热闹了……我要是明年找实习的话,肯定是后台+算法都投递的……我明年要实习六个月,都不确定秋招的时候一定能拿到不错的offer
给学妹一点鼓励吧,周围的妹子太少了。其实我觉得不是因为妹子们本身水平差,也有很多有潜力的妹子,但是被舆论误导,觉得程序员不是女生干的活,然后就放弃了。本科ACM妹子就少,退的还多;读研压根同级的就没听说哪个妹子一定要做开发的……挺可惜的

#算法工程师##数据挖掘##面经##实习#
全部评论
本科打了若干铜铁的,想找个开发的实习
2 回复
分享
发布于 2019-01-17 00:30
劝退是不可能的,今年研究生咨询导师全都要做算法,前几年被冷落的cv和nlp导师现在邮箱爆满😌还是两年制非科班,很多学生还都没有多少编程基础,全都相信一句话,不搞AI研究生基本白读了
2 回复
分享
发布于 2019-02-24 15:04
百信银行
校招火热招聘中
官网直投
大佬您好,能否恳请您提供给我一下你做EEG的思路、数据和代码呢?万分感谢
1 回复
分享
发布于 2019-07-30 14:25
大佬,头像好评
点赞 回复
分享
发布于 2018-12-03 17:26
大佬
点赞 回复
分享
发布于 2018-12-04 00:27
楼主要做c++开发吗?
点赞 回复
分享
发布于 2018-12-04 14:56
提前给咱林大学姐提醒下,头条和鹅厂的日常实习转正率都不算太高,千万要留好后手,我们这届有在它们日常实习9个月不给转正的情况。
点赞 回复
分享
发布于 2018-12-05 15:03
啊我也是学gis的
点赞 回复
分享
发布于 2019-01-17 00:16
现在选择去哪
点赞 回复
分享
发布于 2019-01-17 17:05
后台和算法岗可以都投吗?
点赞 回复
分享
发布于 2019-09-30 09:45
学gis的哈哈,你这个经历说明视野很开阔,学习动力也强啊!!!加油
点赞 回复
分享
发布于 2019-10-03 13:25
研究生计算机吗?
点赞 回复
分享
发布于 2020-11-29 23:24

相关推荐

上次发布过一个投票,有40%的24届同学都不打算参加暑期实习,那就真的“很危险”了!为什么呢?因为放弃暑期实习,等于放弃了50%以上的机会上岸大厂啊。而且,根据往期不二学员的反馈来看,参与暑期实习的同学的上岸率可以说是“远大于”未参加的同学 此外,不二建议25届同学一定要参加暑期实习的原因,还有以下关键3点:1、暑期是上岸大厂的最快路径。大厂在每年的暑期实习都会提供50%以上的转正hc,像腾讯/阿里暑期转正率更是70%+,而且,由于很多人不知道暑期实习这回事,很多普通背景的同学也能通过这个渠道进入大厂2、暑期是提升面试能力的最优方式。暑期实习的面试流程和难度和秋招是基本一致的,因此,暑期实习相当于秋招前的面试模拟,可以极大的锻炼并提升面试能力3、暑期是积累经验的最佳选择。相比“打杂”偏多的日常实习,暑期实习含金量高,不仅能够帮助你积累业务经验,还能提升简历深度和面试发起率拿到暑期实习offer,基本上半条腿就已经迈进了大厂。但这也意味着,暑期实习的面试难度也是很大的。笔试,群面,单面样样都有,考核难度和秋招也是基本一致而通过暑期实习面试后,进入大厂实习如何提高实习产出,顺利完成转正,也是一个问题;加上,暑期实习结束和秋招提前批时间点上也会有重合部分,如何合理安排暑期转正和秋招也会是一个不小的挑战为此,不二面向25届同学,推出了一对一帮助,从暑期实习准备,面试,拿offer,再到实习转正以及后续的秋招。#无实习如何秋招上岸##秋招##实习##春招#
点赞 评论 收藏
转发
29 172 评论
分享
牛客网
牛客企业服务