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书海为家：#人脑vsAI# 尽管深度学习的最初灵感来源于人类的大脑，但二者的运作方式截然不同：深度学习所需要的数据量远比人脑所需要的多得多。可是一旦经过大数据训练，它在相同领域的表现将远远超过人类（尤其是在数字的量化学习，例如挑选某人最可能购买的产品，或从100万张脸中挑选最匹配的一张）——相对来说，人类在同一时间内只能把注意力放在少数几件事情上面，而深度学习算法却可以同时处理海量信息，并且发现在大量数据背后的模糊特征之间的关联，这些模糊特征不仅复杂而且微妙，人类往往无法理解，甚至可能不会注意到。 虽然深度学习拥有人类所缺乏的并行处理海量数据的“绝技”，但不具备人类在面对决策时独一无二的汲取过去的经验、使用抽象概念和常识的能力。 与人类相比，深度学习想要充分发挥作用，离不开海量的相关数据、单一领域的应用场景以及明确的目标函数，这三项缺一不可，如果缺少其中任何一项，深度学习将无用武之地。

钱嘛数字而已：辅导员肯定不能同意，不然你出事了，他要承担责任。但是，脚和脑子都长在你自己身上，使用它还需要向辅导员报告么？ 辅导员必须按流程拒绝你，然后你拿出成年人的态度，做自己的选择。

拒绝996的悲伤蛙：此贴终结｜给路过的牛友分享一下心得👇 实习的时候不要光埋头干活，身边的大佬同事才是真·宝藏人脉！大胆请教他们工作以及职场上的问题以我的经历，我的带教有十几年工作经验，做过运维、后端开发、web测试，现在是高级软测，是行走的避坑指南 我之前纠结要不要学Web测试简历，被他一句话点醒：Web发展成熟，岗位需求在缩，AI对互联网的冲击可能以后架构+开发+测试一人包揽。现在用户更多用的是移动端APP/小程序，相比之下天天守着电脑刷网页的人基数小。 这里我的纠结得到反馈，于是我又把简历发给带教，获得了一对一的简历指导。 感兴趣的可以看看： 1.教育背景：本科→本科（全日制） 2.实习经历：总体问题不大，但第2点要稍作修改，可以写但做功课，如风机、水箱……可能会问用哪个供应商的？使用寿命、型号、电压电流、多少秒会触发逻辑？ 3.项目经历（坑太多，大型翻车现场）： - 项目名越直白越好，让人一眼就知道你干了啥。 -用的什么语言设计核心接口，异步执行做功课，涉及线程问题，被问可回答n个功能是如何错开异步执行的 - “验证任务消费……阻塞丢包”“高负载稳定性”这种词，没三五年开发功底不要写，不然面试时被问线程、数量级、CPU占用，内存带宽等影响性能的直接原地社死。 -做功课 -做功课，测了哪些模块，如何设计，接口流量抓包，token，变量…… -做功课，要熟悉网络协议…… 带教之前做互联网开发的时候面试过很多人，总的来说不要为了显得项目高大上过渡包装，写了就要做好拷打的准备