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大事拎不清,小事阻碍成长
视频中,讲师Alex与一位期望转型进入运维领域的中年职场人士进行了交流。由于该人士年龄偏大,Alex建议其考虑网络安全领域,因为该领域目前就业门槛较低且异常火爆,市场需求强烈。讲师提到,尽管该学生渴望成功转型,但现实中他面对的挑战与时间压力很大。讲师强调,重要的是认识到自己处于职业转型的关键时期,应专注于迅速完成转型,而不是纠结于其他不重要的事项。这一讨论也反映出了IT圈中存在的年龄偏见问题以及如何通过教育和转型来克服这一困境。
程序员怎么搞副业? #程序员
视频讨论了程序员如何通过副业来增加收入,强调了程序员应该利用自己的专业技能来寻找副业机会。提到了编写爬虫、制作编程课程、兼职讲师等副业方式,并指出了程序员在金融投资和创业中面临的高风险。建议程序员从稳妥的副业开始,逐步摸索,避免盲目投资和创业,减少风险。
大数据开发都卷成啥样了
当前大数据行业竞争激烈,只有少数大型企业如飞机公司、银行和电信才有真正意义上的大数据工程师需求,且职位有限。这给专科生寻找大数据相关工作带来了挑战。面对技术领域的火热趋势,专科生应务实选择学习,比如转向云计算和测试安全等更普遍、需求量更大的技术领域。另外,对于很多高校开设的大数据专业,应保持批判性,识别其中的教育质量和就业前景问题。选择技术学习路径时,要结合市场与个人实际情况,并保持技术敏感性和实用性。
搭建私人助理大模型需要什么环境?
讲者在视频中指导如何搭建Streamlit环境,突出点在于使用Python语言进行开发,推荐使用Anaconda进行一站式环境配置,易于管理包和编辑器。强调Streamlit的安装非常简单,仅需使用pip进行安装无需复杂配置。此外,还推荐了几种集成开发环境(IDE)如PyCharm、VS Code,依据个人喜好选择。这项内容适合于已经对Python有一定了解的人群,尤其是有兴趣在数据科学和Web应用快速开发领域进步的开发人员。
还百度上搜数据集吗?记住这个地方啥数据都有!
在快速获取准确数据的需求日益逼切的背景下,传统搜索引擎和社交媒体平台常因广告和套路层出不穷而不尽人意。为解决业界数据紧缺和数字化人才的匹配问题,"cover"平台应运而生。该平台聚集了各行业积累的大量数据,积极搭建连接数字化需求与解决方案提供者之间的桥梁。通过提交数据并提供奖金激励,平台鼓励技术人员提供创新的解决方案。此外,平台不仅提供数据资源,还包含源码和完整的项目配套,为数据分析和项目开发提供了全方位的支撑。适合有志于数据分析、技术解决方案开发以及数字化转型领域的专业人士。
【职场秘籍】怎样安全的度过试用期?快来get试用期“安全攻略”!
在职场中安全度过试用期关键在于明确个人定位与积极主动的工作态度。成功案例描述了一个口才良好的学员如何因过度包装自己导致职位不匹配而被辞退,而失败案例则讲述了即便技术能力强,因缺乏主动沟通和团队协作而多次被辞退。从这些案例中可以看出,对于新人而言,既要真实展示自己的技术水平,又要积极融入团队,保持与周围同事的良好沟通。此外,及时向上级报告工作进展、遇到问题时主动寻求帮助,也是确保试用期顺利过关的重要因素。适应职场,不仅需要扎实的技术功底,还必须具备良好的工作态度与沟通协作能力。
无人驾驶是怎么呈现的?
视频主要围绕深度估计技术展开,讨论了通过车载摄像头视频分析,判断物体远近的技术应用和重要性。深度估计关键在于识别图像中每个像素点的距离信息,生成类似热度图的结构,区分颜色深浅来展现物体距离。此技术在辅助驾驶、三维重建等场景中至关重要,且展示了使用单目摄像头配合神经网络模型,作为成本效益高的替代方案来进行深度估计。该内容对于追求技术与成本平衡的应用场景和对深度感知算法感兴趣的研究人员或开发者有着实际指导意义。
神经网络整体框架概述
本节课的重点是从零开始构建一个神经网络算法,并以手写字体识别为例进行实践。过程涉及输入特征处理、隐藏层映射、权重参数矩阵构建和初始化,同时介绍了前向传播和反向传播的基础概念。反向传播作为神经网络训练中的关键步骤,难度较大,是权重参数更新的核心。课程通过讲解和代码实践,逐步展示如何解决多分类问题,并提供了数学公式和计算流程的指导。内容适合希望深入了解和实跨入神经网络领域的编程者和学习者。