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回复总数  3888
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2019-02-28 10:11:35 +08:00
回复了 fire9 创建的主题 机械键盘 苹果笔记本让多少制造机械键盘的公司火了啊
2018 款的键盘和 2017 款的简直不是一个物种。。。好用了不少。
2019-02-27 15:45:32 +08:00
回复了 zonghow 创建的主题 职场话题 领导今天找我谈话,说我产出太少
@zonghow 我觉得 @shyrock 的逻辑很对,这也许就是你领导的逻辑。

不过他的屁股大概是歪的,不是程序员码农的屁股,而是领导的屁股。

我感觉你领导能说出这种话,证明你在框架搭建上面有多少贡献,他自己心里面清楚的很。他只是觉得框架已经搭好了,目力可及的范围内都不需要再搭一遍,所以你要么干点别的创造新的价值(比如体力活),要么就滚。反正等下一个项目要上了,再开个 18K 找个新的,应该不算太难。(用完就再赶走呗,笑~)

对于小公司,这种价值观大概无可厚非吧。毕竟资本寒冬,人家公司法人也是要恰饭的。能省一点是一点。

这就看你自己的追求了。是追求稳定的工作,还是追求更好的环境?
2019-02-27 15:37:22 +08:00
回复了 mapnaqi 创建的主题 Python scrapy Middleware 里面的类算不算装饰器?
其实没必要死扣这些概念。

如果你想死抠,那么顾名思义,Middleware 就是 Middleware。
2019-02-23 16:01:08 +08:00
回复了 happydezhangning 创建的主题 问与答 关于神经网络训练不收敛的问题
错了,不是 Bernoulli-likelihood,是 Categorical likelihood。

https://en.wikipedia.org/wiki/Categorical_distribution
2019-02-23 16:00:06 +08:00
回复了 happydezhangning 创建的主题 问与答 关于神经网络训练不收敛的问题
Mini-batch 的本质是,通过有限个样本计算 x 上的期望。这叫做蒙特卡洛积分。

https://en.wikipedia.org/wiki/Monte_Carlo_method

真正的目标函数是 E[log p(y|x)],而你的 log p(y|x) = log Bernoulli-likelihood(y|x)。

而 1-mini batch 会让这个期望估计地非常不准,方差极大,以至于大部分情况下估计的期望所求出的梯度,连方向都是错的,自然就根本不可能收敛。

这就是 mini-batch 不能太小的数学原理。

- - - -

另外,我看你好像没用 log Bernoulli-likelihood(y|x),而是用了 Bernoulli-likelihood(y|x)(没开 log )。

这是不妥当的,会带来数值问题,容易出 NaN。

你应该用 log_softmax(t) = t - t_max - log(sum(exp(t - t_max)))
2019-02-23 15:38:28 +08:00
回复了 liuxl2333 创建的主题 iPhone iOS 12 带 Cydia 越狱来了 没人关注?
老了,安卓都不想折腾了,别说苹果了。。。

@minami 我这句话也是自己的意见啊。
2019-02-23 10:50:03 +08:00
回复了 saximoer1 创建的主题 问与答 大学打了四年 dota2 的应届毕业生怎么找工作?
楼主你进错了专业。。。
2019-02-23 10:49:18 +08:00
回复了 yellowtail 创建的主题 Python 一般来说, Python 和 excel 哪个处理数据更快?
@kiwi95 NumPy / Pandas 用 C 写的,只要你不写 Python 循环而是用这些库的向量运算,都很快。
2019-02-22 09:59:16 +08:00
回复了 DAPTX4869 创建的主题 Ubuntu Ubuntu 自带的 python3 pip 包问题
。。。。这些是 apt 装上去的。你 apt-get install python3-pip 其实也是在系统路径装了个 pip 包。

Python 现在对于 Linux 发行版大多是基础依赖。有些包是系统其它组件依赖的,你删了,系统就挂了。

所以不要乱删。。。(当然你已经乱删掉几个 .egg-info 了,那我就不知道你会遇到什么系统 bug 了)

如果你要纯净的环境,你得用 virtualenv
2019-02-21 23:43:35 +08:00
回复了 lisisi 创建的主题 Python javascript 中到处都是回调 callback, Python 很少用到,是为什么?
https://www.tornadoweb.org/en/stable/iostream.html#tornado.iostream.BaseIOStream.write

Python 当年著名的库,同样回调地狱。

当然,Python 3.5+ 拥抱 async 了,就没有回调地狱了。
2019-02-20 20:48:21 +08:00
回复了 Cbdy 创建的主题 职场话题 如何评价技术名词拼错这种现象?
举例不当也是一种不谨慎的表现
2019-02-20 11:05:28 +08:00
回复了 crabor 创建的主题 问与答 请问编写桌面软件的程序员有出路吗?
@crabor 嵌入式毕业能去 BAT,莫非楼主你是 985 顶尖的几所?。。。如果是这样,我觉得干脆跨专业读研算了。
2019-02-19 23:30:14 +08:00
回复了 crabor 创建的主题 问与答 请问编写桌面软件的程序员有出路吗?
“自己大学四年,不能只会写写普通软件吧。”

先问一句楼主什么学校的。

985 的话,奉劝学好理论课,大三再考虑工作还是读研。

其他的,你随意吧。
2019-02-17 10:59:51 +08:00
回复了 zqguo 创建的主题 Python Python web 方向还有出路吗?
@find456789 有 PyPy 优化啊~

Python 官方的态度是语法形式 > 性能。这其实对于自己写小工具用还是很友好的。不然像 Java 一样,写个小脚本还要搞半天吗?运维方面也差不多,因为都是脚本,所以 Python 很友好。

科研界对于性能有需求,但是都在数值计算方面。用上 NumPy / Pandas / Scikit-Learn / TensorFlow / PyTorch 就行,这些都是 C 扩展乃至 CUDA 加成。所以 Python 官方的这种态度依旧很友好。

总而言之,Python 火有它的道理,但就是不适合大型 web 项目。
2019-02-16 21:45:10 +08:00
回复了 wvvW 创建的主题 算法 自然语言处理序列标注算法实现
。。。难不成是毕设??
2019-02-16 21:44:25 +08:00
回复了 dazkarieh 创建的主题 Linux 外行求 find 写法
我最近喜欢这么用:

find . -name "*.xxx" -exec bash -c '
FN="{}"
... 然后你就可以随便怎么写了
' \;
问题是 Spark 这种东西难道不是一周上手,能用就好的嘛?

之所以技术迭代就是因为之前的技术在处理某些 case 不好用啊。

实在再不好用就是自己的轮子上场的时候了。

所以楼主的主要问题是上手太慢,写代码太慢,而且误以为一次学习终身受用。
2019-02-14 19:51:57 +08:00
回复了 lpdy4 创建的主题 问与答 进不去清华园,有人能捎带进去么
@anoninz 哦哦哦,南门。还有南门这个牛逼的地点!

@lpdy4 南门左侧居民区,右侧清华附中。穿过一段道路才到清华。但因为地势复杂,所以没有保安。
2019-02-14 14:11:38 +08:00
回复了 lpdy4 创建的主题 问与答 进不去清华园,有人能捎带进去么
如果你长得不很老,正门 /东北门 /西北门很自然地走进去就行了。保安如果看你不像游客,不会盘查的。

西门是肯定会查的,对就圆明园那个门。

千万不要骑共享单车。
你的问题用任何测试工具本身都是解决不了的。

你得换编程模型。

比如 Actor Model (代表类库 Scala Akka ),就基本没有 Mock 的问题。

缺点是学习曲线比较抖。
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