听完这些大佬发言,2023年你最想去哪家互联网大厂?

3天干完6个月的活,Claude把模型搬上AMD 一条挺刺激的消息:Anthropic 给投资人的材料里有一张幻灯片,写着它的 Claude Mythos Preview 只花了大约​,就摸清了怎么让另一个 Claude 模型在 AMD 的 MI355X 上跑起来。同一处还写了个对照数字:过去给一块新芯片做推理适配,通常要几十名工程师、​。3 天对 6 个月,这个比值太扎眼,当天中文互联网上就冒出一堆「英伟达的护城河塌了」的说法。我把能翻到的材料都翻了一遍,越看越觉得,塌掉的那一小块是真的,可塌的位置和很多人想的不一样。 阅读详情

岁末年终,打工人忙着在朋友圈编辑年度总结期和下一年的规划,期待能收获好友的点赞。而一众互联网大厂的掌门人,同样忙着发送全员信和召开全员大会,既要回归过去一年成就与不足,更要向员工交代来年的经营战略。

而我们互联网大佬们的年终发言,也能窥探到互联网行业的现状:谁在焦虑,谁满怀希望,谁又已经佛系躺平,一一展露无疑。

毫无疑问,由于近几年疫情的影响,很多互联网大厂的日子不像从前那么美好。也正因如此,大佬们才会在年底变得愈发紧张,亲自下场整治职场。

当然,发飙也好,发奖也罢,大佬们的言辞、动态背后,揭示的远不止企业过去一年的表现,更关系到未来许多年的规划。随着互联网行业的大环境不断变化,大厂不止会调整旗下各项业务的规划,其企业文化、经营风格也将发生深刻的改变。

今天我们就总结一下各位互联网大佬的发言,大家可以自己判断一下2023年哪家互联网企业会迎来更好的发展。

01

发奖派大佬——主要代表:小米雷军,乐视张巍

最近一个发声的大佬是小米创始人雷军, 2023年1月3日,雷军发布全员内部信,宣布了一系列人事任免,也对小米未来一年的表现作出预测,并将2023年称为“开启全新发展周期的一年”。

总的来说,雷军发布的内部信不长、信息量也不算大,但字里行间均透露着他的信心与希望。雷军既在信中勉励全体员工“为未来2-3年的新一轮爆发做好充足准备”,也不忘猛灌鸡汤,称“无论当下面临什么挑战,我们都能昂首挺胸跨越,并不断赢得最终的胜利”。

面对并不乐观的业绩和市场环境,雷军还能保持自信和乐观,要归功于小米稳健的经营战略:聚焦智能手机、AIoT市场,没有盲目扩张、开辟新赛道。即便是备受关注的造车计划,其实也和手机、AIoT两项主业务密切相关,瞄准的是智能车联网、万物互联等大热风口。

另一个和小米一样积极乐观的互联网企业乐视,在业务规划上也与前者有不少相似之处。

尽管乐视的总负债规模超过220亿,在很多人眼里可以已经不属于大厂范畴,但其最新动态,则让所有大厂人直呼嫉妒。

1月3日下午,乐视在官微、微信公众号刊登致全体员工内部信,宣布了一个广大互联网打工人艳羡的消息:从2023年1月1日起,乐视将实行“四天半工作制”,每周三实行半天弹性工作制。

过去几年,乐视几乎没有开发任何新业务,扩张更是无从谈起。但凭借从前积累的版权和会员,濒临破产的乐视硬是活成了别人眼中没有内卷、996,不担心优化、被毕业的神仙公司。

所以说世事难料,忍过一时艰辛,后面可能就是柳暗花明。所以看好小米了乐视的小伙伴,可以在2023年抓紧行动,让自己去心仪的公司里发光发热。

02

发表派大佬——主要代表:京东刘强东、腾讯马化腾

和温和且充满希望的雷军相比,不少互联网大佬的年终言论就没有那么积极昂扬了。

刘强东在去年11月率先发飙:一边对中高层动刀,宣布集团副总监及以上管理层现金薪酬下降10%-20%,省下来的钱将拿来为德邦基层员工缴纳五险一金;另一边在内部讲话中痛批零售业务高管偏离经营战略的核心,部分高管花里胡哨的故事讲太多,成本、效率、体验谈得太少,很难带领团队长远走下去。马化腾随即跟进,在内部会议上大肆批评各大事业群,并强调会在未来对腾讯的很多业务进行调整。

而京东和腾讯的发展增速回落,主要是因为过去几年过于强调扩张,团队规模过度膨胀、组织架构也变得混乱。所以京东和腾讯,在22年年底也裁撤了很多不必要的岗位与人员。

但京东和腾讯底蕴依然还在,核心业务也依旧在国内处于霸主地位。如果它们能在2023年调整成功,必然会在再度起飞,更上一层楼。而且越是变革期,越是需要有技术,有实力的人才。所以各位技术大牛可以抓住京东和腾讯的调整期,选择相对核心的业务条线,投递简历,未来的发展可以说是不可限量。

03

闷声发财派大佬——代表:拼多多陈磊、美团王兴

除了雷军、马化腾、刘强东等高调发言的大佬之外,也有部分互联网大厂的掌门人选择噤声。这当中,有的企业在过去一年取得骄人业绩,是典型的闷声发大财;也有的大厂选择低调处事,集中精力为承载公司增长希望的业务保驾护航。

而闷声发大财的典型代表,非拼多多莫属。

自从2020年7月接替黄铮担任CEO以来,拼多多现任掌门陈磊就鲜少参与公开活动,在内部也没有放过什么狠话。技术出身的陈磊身上,体现了典型的IT男特质:脚踏实地、不喜社交,只懂埋头苦干。

目前,拼多多的重心放在两条主线上:一是继续扎根农业,扶持实体经济;二是出海开拓新阵地,Temu打头阵杀入北美跨境市场。去年12月底,Teum在美国的下载量突破1100万次,成为美国下载量最高的移动应用,承载着拼多多增加海外收入的希望。

而且由于拼多多的海外业务刚刚起步,目前有很多技术岗位依旧空缺,所以有想法的小伙伴可以利用新年的假期,好好准备简历和面试,在金三银四把握住这个机会。

王兴的最新动态,是在去年11月退出美团打车股东行列,从边缘项目中抽身。在早前将集团战略调整为“零售+科技”之后,王兴就亲自担任了零售业务特别小组的负责人。过去一年美团发力猛攻即时零售赛道,想必少不了这位掌舵人在背后的操盘。所以想稳步发展的小伙伴,可以考虑美团,根据招聘网站数据显示,美团在数据分析工程师、架构师、算法工程师等岗位的人才需求,依旧十分火爆, 

总结下来,无论是乐观积极的雷军,强调变革的马化腾、刘强东、还是闷声干活的陈磊、王兴,都体现了互联网行业未来一年的两个主旋律:一是精简架构提高组织效率,二是聚焦核心业务。

在这两条主旋律的引导下,2023年的互联网行业必将进入一个新阶段。2023年的互联网大厂,一定会更强调技术本身,有能力的人会发展的更快,滥竽充数的人更容易被淘汰。

所以我在这里奉劝那些想进大厂的小伙伴,一定要抓紧时间提升自己的技术水平,2023年的互联网行业,需要那些有真才实干、有真本事、愿意努力的人,也希望你就是这样的人。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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本篇实现一个购物车:商品目录、加入商品、修改数量、移除商品、查看小计、计算满减与 VIP 折扣、结算扣库存。核心设计是"目录与购物车分离"——目录存商品主数据,购物车只存 {商品编号: 数量};金额一律用 Decimal 并做 ROUND_HALF_UP 舍入。折扣部分讲清阶梯满减的匹配顺序(阈值从高到低、命中即停)与叠加顺序(先满减、后打折),并用一次完整结算演示 706 元如何变成 613.70 元。

xinjiyaya的博客 218

【随笔】KV缓存量化:省下的显存,要付出多少数值误差

用可运行量化器解释位宽、比例信息、分组和离群值的关系,核算KV缓存实际载荷,并给出Transformers配置与容量、延迟、质量验收方法。

code2cat的博客 472

Spring Boot 自动配置原理

Spring Boot 自动配置由 @EnableAutoConfiguration 导入选择器,读取 jar 中 .imports 候选清单,经去重、排序、排除后逐类做条件判断,通过才注册 Bean。延迟导入让用户 Bean 优先,@ConditionalOnMissingBean 使默认配置让位。失效时查清单和 Negative matches。

2401_89855466的博客 394

Python的字典

Python字典是存储键值对的数据结构,通过键(key)快速查找对应的值(value)。可使用{}定义,支持增删改查操作:通过dict[key]查询或修改值,get()方法安全获取并设置默认值,del dict[key]删除键值对,keys()、values()和items()用于遍历。items()结合双变量循环可高效遍历所有键值对,提升代码可读性与灵活性。

qq_43010954的博客 199
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