华章管理 什么是复盘?复盘有哪些关键?又要做哪些区分?以下,Enjoy:什么是复盘?“复盘”原是围棋术语,本意是对弈者下完一盘棋之后,重新在棋盘上把对弈过程“摆”一遍。看看哪些地方下得好,哪些下得不好,哪些地方可以有不同甚至是更好的下法,等等。这个把对弈过程还原并且进行研讨、分析的过程,就是复盘。通过复盘,棋手们可以看到全局以及整个对弈过程,了解棋局的演变,总结出适合自己和不同对手的套路,或找到更好的下法, 809 阅读 · 41 收藏

本月薪资中位数 ¥15093,比较上月 +0.7%,其中 50%的深度学习算法工程师任职年龄在25岁-29岁
数据截止日期:2023年4月
数据来自 CSL 职业科学实验室
人工智能岗根据不同的业务类型,还有以下几种分类:
工作中,深度学习算法工程师常会用到以下书籍
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我倒是做了 7 年,做了大大小小 10 多个项目,个人体会是: 1.理论基础还有数学基础要扎实,不然大牛的论文复现都有问题。 2.要时刻关注开源的工具包,不是自己算法写不了,但是也要避免重复造轮子。 3.现在人工智能表面火其实离大面积应用还有较大的距离,还是处于发展的早期,也就是说现在是行业标准的形成时期,主要考较的是对算法的理解还有对需求的把握。
这个问题的回答包括两个方面,一是不考虑数据的物理模型时,则纯粹是一种客观的因应分析,必须考虑数据数据总量下的整体特征和局部特征,进而计算超参数的初始数值,并根据数据的特征和信息求取网络权重系数的限定范围。一般泛化代表了网络的探测能力,而过拟合则代表了网络的误判率大小。二是当考虑数据的物理模型时,必须对数据的特征进行建模和映射,否则导致网络训练效率下降或者根本就没有结果,例如雷达数据,一些医学图像识别例如肺结节即使拥有大量数据结果也很不理想,主要是 CT 图像和一般光学图像的物理机制大为不同导致。 任何时候,使用神经网络都必须牢记神经网络的关键是它的非线性模拟(分类)能力。
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