在Google工作的500天 | 周末加班? 文化冲击? Minority群体?

本文通过一名谷歌员工的视角,分享了在谷歌工作500天的真实体验,包括谷歌鼓励工作与生活的平衡、创新文化、开放的企业氛围、多元包容的工作环境等方面。

作者 | Johnson

在Google工作的500天 | 周末加班? 文化冲击? Minority群体?

大家好!我是来Offer的学员Johnson,入职谷歌已经有500天啦!

这篇文章是我的工作日记,如果大家感兴趣我在谷歌的工作,就继续看下去吧!

Day 1 - 14

关键字: Work Life Balance

出国以前,我曾经在中关村一个IT公司实习。作为一个小小的实习生,我也和正式员工们一样,经常加班加得眼冒金星。

住得远的同事上下班往往要花费两三个小时之久,再加上加班,每天下班回家常常已经是深夜时分,工作以外几乎不可能拥有自己的生活。

而在谷歌,情况却恰恰相反。

谷歌绝不鼓励加班,而是鼓励大家努力做到Work-Life-Balance

我的同事们也有周末跑到公司来的,但是目的不是加班,而是和其他同事们一起打高尔夫、沙滩排球之类。

工作第一周的周末,就有同组的新同事约我去公司玩桌游。

我心里还纳闷,桌游为啥一定要去公司玩呢?

去了一次才知道,第一,在公司的会议室玩桌游,不会吵到邻居,隔音效果很好,还有大屏幕;

第二,同事一起玩桌游,是Team Building的重要方式,痛快淋漓的对弈之后,同事之间也加深了感情和彼此之间的默契。

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△ 谷歌的员工游泳池

第二周周末,我去公司加班,正好收到我们组一位senior engineer群发全组的邮件:

首先,如果你们看到这封Email,你们今天不该在公司。

第二,如果你真的在公司,麻烦帮我重启一下电脑。

我汗= =。

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△ 沙滩排球是深受谷歌人喜爱的消遣运动

我虽然在公司,可是感觉好像做了什么坏事一样,只好装作听不懂的样子,收拾东西赶紧回家了,自然也没有帮这位兄台重启电脑。

后来我发现,谷歌的同志们,到了周末一般只想做一件事情,就是:我想静静,谁也别拿工作上的事情来烦我。

我觉得这样的工作方式比一味加班好太多。

因为在忙得团团转的时候,就算你脑子再灵活,也不可能产生什么灵感。

很多时候我们要加班,其实并非是要做什么重要的事情,而是仅仅因为该上班的时候我们在拖拉而已。

所以公司鼓励的是尽快完成自己的任务,剩下来的时间你可以自由支配,无论是拿来想新的idea、新的project也好,或者拿来陪伴家人、锻炼身体、参加娱乐活动也好,都能促进工作效率的进一步提高。

谷歌和硅谷其他很多IT公司一样,提倡的是上班8小时内好好干,总比上班偷偷摸摸玩游戏、晚上熬夜加班加点要好。

Day 15 - 35

关键字:Innovation

那么这样一群人在谷歌好吃好喝好玩,他们到底做了什么?

01

无所不包的产品线

第一当然就是谷歌无所不包的产品线。大家都知道,欧盟曾多次启动反垄断调查以威胁谷歌,甚至连美国政府也曾对谷歌发起反垄断调查。

原因很简单,谷歌的产品线已经扩展到互联网行业的方方面面,其他公司的众多产品都可能和谷歌产生conflict of interest.

02

20% Time Project: Gmail & more

第二点是大家没有那么熟悉的20% Time Project,但在谷歌人中很有名。

大家只要有余力,都希望能参与一个20% Time Project大展身手。

顾名思义,20% Time Project就是员工拿出自己20%的工作时间,参与推动一个独立的创新项目。

谷歌的拳头产品Gmail和AdSense就是两个著名的20% Time Project。

我自己也曾想要加入这样一个项目,但是我发现要想在完成正常工作的基础上,还能挤出时间做如此intense的创造性工作,真的很难。

在我所在的组里,只有最牛的一两个工程师才能handle这20%的宝贵时间。

03

Google X Self-Driving Car

同事们常常开玩笑说:在加州,除了DMV正在路考的新手司机,最守规矩的就数谷歌的无人驾驶车了。

Day 36 - 105

关键字: Culture Shock

01

Product vs Marketing

在硅谷,难免会接触到国内外的创投圈人士。在和他们的交流中,我发现谷歌乃至硅谷的文化和国内IT产业的文化很不一样

比如硅谷大大小小的公司,已经上市的也好,刚刚起步的start-ups也好,大家都更关注产品本身。

在硅谷,一个产品首先得有用,自身的质量和功能做得够新、够有趣、够优质,几乎不怎么重视营销。

而国内大部分情况是相反的,营销才是生死攸关的那一环。很多国内的投资人对此也有同感。

就拿谷歌来说,谷歌是没有营销的,尤其没有线下营销。

虽然谷歌本身就靠广告挣钱,但是相信你们人生中从来没见过谷歌自己的实体广告。

我刚进公司,就发现了一个有点逗比的事实:如果你想了解谷歌的公司历史,在谷歌搜索里是啥也搜不到的,你还得去wiki 『google』词条才能找到公司相关的介绍。

所以在谷歌,营销人员几乎没什么存在感,技术人员的地位普遍比营销人员高得多。

02

Industry vs Academia

谷歌有庞大的research部门。

同样做research,学术界的产出是看paper。

我自己读博的时候写paper的经验就,是绞尽脑汁把简单的事情复杂化,然后脑补一个复杂的数学模型去证明。

很显然,工业界是恰恰相反,终极追求是搞出一个大道至简的产品,把复杂的问题简单化。

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上面这个看上去有点傻乎乎的大家伙是谷歌最早的服务器,现在已经成为文物,在谷歌游客中心展示。

在1998年谷歌刚刚成立的时候,要支撑复杂的网络应用,只能依靠超级计算机。

然而即使在今天,超级计算机的制造和运营也是国家级别的事情。

在十几年前,谷歌没那么多钱去employ超级计算机,就想我们能不能把普通的便宜机器拼凑到一起,一个服务器处理一部分,用坏了就扔,也不心疼。

就是靠着这个理念,分布式系统不断地做大,现在已经成为主流了。

后来大家侃侃而谈的大数据、分布式、云计算,这些听上去很时髦的理念,最早大规模投入商用还是从谷歌开始的。

这就是工业界最推崇的解决问题的终极要领——化繁为简。

不用牛X但是昂贵的大型机,而是把一大堆普通得不能再普通的便宜服务器组合起来,于是Tada——Problemo solved!

现在谷歌的服务覆盖几十亿用户,已经远远超过这个老服务器的运算能力,但是由它开始,谷歌支撑众多用户和服务不出错的优良传统保持到了今天。

在美国,检查家里wifi最简单的方法就是用浏览器上Google主页。言下之意就是,Google绝对不会挂掉,除非你的wifi断开了。

这就是谷歌强大的服务器网络给人们留下的印象——永远不会挂掉,永远保证连接。

03

行业黑话:WFH是什么鬼?

在谷歌时间久了,也开始有一些比我后加入的新人来问我问题。

有一次,一个刚来谷歌实习的哥们跟我说,他在manager发来的邮件里看到一个词『WFH』,乍一看还以为manager在骂人呢。

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我才意识到原来在谷歌的半年中我接触到了很多行业黑话,下面就给大家列举一二。

WFH: Work from home 在家工作

OOO: Out of office 不在办公室

LGTM: Looks good to me 我觉得ok

TGIF: Thank God it's Friday 谢天谢地今天周五

SHIT: So happy it's Thursday 今儿周四真呀么真高兴

还有一次我们全组开会,Manager说完之后问大家有什么问题,结果没人理他。

Manager于是祭出小学老师的杀手锏——点名坐最后一排的一个哥们。

结果这哥们全程玩电脑没在听,被点到很无奈,只好硬着头皮提出了一个问题:

What’s the answer to the ultimate question of life, the universe, and everything?

我听到之后鼻血都喷出来了。这不是《银河系漫游指南》里,最古老的外星种族问的一个终极问题吗?

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问题一出,大家面面相觑,所有人都在等着看Manager的笑话了。

但是Manager终究是Manager,居然流利地把电影里的答案背了出来『The answer is 42』!

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而且更牛的是,他还捎带手介绍了一大堆谷歌高大上的研究项目,说这些研究对我们最终解答这个utimate question都是有意义的云云。

我学到的教训就是如果你想管理这群Geek,就也要把自己打造成一个Geek,多看看西方经典的科幻电影,星球大战,星际迷航,诸如此类,否则跟这帮Geek完全无法交流,又怎么能获得Geek们的拥戴呢?

Day 106 - 210

关键字: Open Culture

虽然Google作为一个商业公司,需要保护自己的技术和商业机密,但是对整个硅谷乃至IT业界,Google都保持了一个非常开放的姿态 —— 所谓Open Culture,这样的公司对外策略,一直以来推进了整个IT社区的成长。

Google把自己的创新ideas都写成了paper,其中最著名的三篇论文(Big Table, Map Reduce & GFS)奠定了整个大数据开源界的基础。

同时,Google员工也对这些开源项目作出了很大贡献。

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△ Google员工贡献了大量代码给Apache软件基金会

我觉得这是一个好事情,员工自由流动,公司风生水起,就像一片草原一样。

公司的管理层也应该抱着一种开放的态度,曾经Yahoo! 给的一笔支票,支持住了Google的早期发展,Google的壮大又挤压了Yahoo! 的生存空间,今天Yahoo! 的CEO是昨天的Google的CFO。

所谓铁打的营盘流水的兵。整个社区的壮大给每一个成员都更多的成长空间,总有一天后会无期。

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相比早先我拿钱抄你,或者砸死你,或者挖走你所有团队,这个其实更好一点。

一代代的公司成长不断演化替代,受益的是整个社会。

Day 211 - 350

关键字: Minority? Majority!

在美国待了五年的我,也像周围的中国学生一样,习惯了以Minority(少数民族)自居。

有一次,公司要举行一个受资助的技术讨论Event,只面向Minority群体。

一看到邮件里有『sponsored』这个字眼,我就不行了,立即放下工作,屁颠屁颠去找我的Manager,说:

我要报名!

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Manager看了我一眼:

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“ 小伙纸你想多了,亚裔已经不是Minority了……”

我的样子

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在Google乃至其他硅谷科技公司,华人工程师的确早就可以称得上是Majority(主流群体),下表为证:

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在美帝肆无忌惮享受Minority福利惯了,甫一得知自己已经成为Majority,还是有些震惊的。

不过在硅谷,国人和印度哥们占主导,也是好事,起码正宗中餐和印度咖喱遍地都是。

公司里不远就有不错的中餐cafe,中午与同事相约来一碗鲜美的鸡汤粉条,也不失为一桩美事~

Day 351 - 500

关键字: 政治正确?平等权利!

由于从来没有接受过种族、性别、性向平等的启蒙教育,中国人或多或少难免歧视思想。

而在硅谷,任何歧视都是严重的政治不正确。

除了众所周知的LGBT群体(也许他们才是硅谷真正的majority),美国快餐养育出的大码人群也是需要重点呵护的对象:Fat is just a fact, nothing about ambition or personality.

私下里和同事谈论、judge别人,本身就是不礼貌的事情,在公司这种专业环境里就更加需要避免,否则Manager可是分分钟会找你麻烦的。

△ 我认同的『政治正确』:任何身形都可以很美!

而公司也是以身作则,在招聘的各个环节都会有一系列的方法去规避歧视。

我在公司工作超过了一年,就可以帮团队去面试新的工程师。

接受第一次面试前的员工培训时,老员工就告诉我们,面试过程中千万不能问任何可能导向歧视的事情:

比如说,不能问对方在哪里出生,是哪里人,甚至也不能问对方的mother language……

因为这些问题都会引出地域歧视、地图炮的嫌疑。

再比如,招聘员工的时候不能歧视残疾人员。在美国,在任何情况下都绝对不能使用blind、deaf这样的词,政治正确的说法应该是visually impaired,和hearing impaired.

始终坚持『政治正确』偶尔也会遇到难题。如果某个岗位确实不能招残疾人,怎么办呢?其实也有办法。

比如公司要招一个搬运工,在job description里就可以这样写:此人需要能够举起多少磅的物体到多少英尺。这样就无比巧(ji)妙(zei)地消除了可能的歧视嫌疑。

撇开所谓的『政治正确』不谈,我个人非常认同这样的平等观念。

美国的立国之本《独立宣言》里,最振聋发聩的就是那句:

All men are created equal.

乍听上去如此self-evident,可是细思这句话对整个美国式民主的奠基作用,如同欧几里得定理之于现代几何学,亦如香农熵之于信息论,是整个现代社会构建和运行的基石。

意识到这一点,也许你就能重新看待美国这些平权主义的条条框框,不再觉得它们琐碎而婆婆妈妈,而是真的非常重要,不可或缺,并且自觉地遵守和维护。

△ 我认同的『政治正确』:男女平权,男女都受益

以上就是我在Google工作500天的感受。




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<think>嗯,用户想了解Multi-head Transformer在电力故障诊断中的具体实现步骤。用户提供了5篇站内引用文献,需要从中提取关键信息来构建回答。用户明确要求的是"具体实现步骤",说明需要操作层面的技术细节。 从引用内容看,[2][3][4]都直接讨论了多头注意力机制和Transformer结构,其中[2]提到局部自注意力降低计算复杂度,[3]解释多头机制原理,[4]则关联到故障诊断场景。[5]指出计算资源需求高的问,这提示在步骤中要考虑优化方案。 用户身份可能是电力系统工程师或相关专业研究者,因为查询的是特定领域的应用实现。深层需求应该不止于理论框架,而是可落地的技术方案,可能需要包含数据预处理、模型优化等全流程。 需要特别注意几个技术要点:多头注意力的参数配置(头数、维度)、电力数据时序特征的处理、TCN结合方案(引用[2]提到)、以及BWO优化(引用[5])。在回答时要突出电力数据的特殊性,比如三相电流信号的处理。 对于实现步骤的编排,考虑按标准机器学习流程分阶段:数据准备→特征工程→模型构建→训练优化→诊断输出。在模型构建环节重点描述多头注意力的实现细节,比如QKV矩阵计算、头数选择依据(引用[3])、残差连接等。优化部分准备强调BWO算法(引用[5])和局部注意力(引用[2])的结合。 最后生成的代码框架要包含关键组件:多头注意力层、位置编码、TCN块(引用[2])、以及分类头部。损失函数考虑用交叉熵,优化器用AdamW比较合适。性能评估指标准备推荐混淆矩阵和F1值,这对不平衡的故障数据很重要。 </think> 以下是Multi-head Transformer在电力故障诊断中的具体实现步骤,结合核心技术要点和工业场景需求: --- ### **一、数据准备与预处理** 1. **故障数据采集** - 收集电力设备的多源时序数据:三相电流/电压波形、温度、振动信号等 - 标注故障类型:短路、断路、绝缘老化等(需专家标注或SCADA记录) - *关键操作*:采样频率需≥10kHz以捕捉瞬态故障特征[^4] 2. **特征工程** ```python # 示例:多特征融合预处理 def preprocess(signals): # 1. 归一化(消除量纲影响) scaler = StandardScaler() normalized = scaler.fit_transform(signals) # 2. 滑动窗口分割(构建时序样本) windows = [] for i in range(len(normalized) - window_size): windows.append(normalized[i:i+window_size]) # 3. 频域特征增强(FFT提取谐波分量) fft_features = np.abs(np.fft.rfft(windows, axis=1)) return np.concatenate([windows, fft_features], axis=2) # 时-频特征融合 ``` --- ### **二、模型架构实现** #### **核心组件(基于PyTorch)** ```python import torch import torch.nn as nn class MultiHeadTransformer(nn.Module): def __init__(self, input_dim, num_heads, num_layers, num_classes): super().__init__() # 1. 输层(适配多维特征) self.embedding = nn.Linear(input_dim, d_model) # 2. 位置编码(注时序信息) self.pos_encoder = PositionalEncoding(d_model) # 3. Transformer编码层(堆叠多头注意力) encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer( d_model=d_model, nhead=num_heads, dim_feedforward=2048, dropout=0.1 ) self.transformer = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers) # 4. 分类输出层 self.classifier = nn.Sequential( nn.AdaptiveAvgPool1d(1), nn.Flatten(), nn.Linear(d_model, num_classes) ) def forward(self, x): # 输维度: [batch, seq_len, features] x = self.embedding(x) # -> [batch, seq_len, d_model] x = self.pos_encoder(x) x = x.permute(1, 0, 2) # Transformer需[seq_len, batch, d_model] x = self.transformer(x) x = x.permute(1, 2, 0) # 恢复[batch, d_model, seq_len] return self.classifier(x) # 位置编码实现 class PositionalEncoding(nn.Module): def __init__(self, d_model, max_len=5000): super().__init__() pe = torch.zeros(max_len, d_model) position = torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1) div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * (-math.log(10000.0) / d_model)) pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term) pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term) self.register_buffer('pe', pe.unsqueeze(0)) def forward(self, x): return x + self.pe[:, :x.size(1)] ``` --- ### **三、关键技术细节** 1. **多头注意力机制** - 每个注意力头独立学习不同特征关系(如:电流相位 vs 温度变化) - 头数选择经验公式:$ \text{num\_heads} = \max(4, \ d\_model // 64) $ 避免过拟合[^3] - 输出拼接公式: $$ \text{MultiHead}(Q,K,V) = \text{Concat}(head_1,...,head_h)W^O \\ \text{where } head_i = \text{Attention}(QW_i^Q, KW_i^K, VW_i^V) $$ 2. **局部自注意力优化** - 限制注意力范围至局部窗口(如200采样点),降低计算复杂度$O(n^2)\to O(nk)$[^2] ```python # 在TransformerEncoderLayer中启用局部注意力 encoder_layer.self_attn = nn.MultiheadAttention(..., window_size=200) ``` 3. **BWO优化(引用[5])** - 使用黑寡妇算法(Black Widow Optimization)自动搜索超参数: - 最优头数 `num_heads` ∈ {4,8,12} - 编码层深度 `num_layers` ∈ {3,6,9} - 学习率衰减策略 --- ### **四、训练与评估** 1. **损失函数设计** ```python # 应对类别不平衡(如罕见故障) class_weights = compute_class_weight('balanced', classes, labels) criterion = nn.CrossEntropyLoss(weight=torch.tensor(class_weights)) ``` 2. **早停策略** - 监控验证集F1-score,当连续5个epoch无提升时终止训练 3. **性能指标** | 指标 | 目标值 | 意义 | |------------|-------------|----------------------| | 准确率 | >98% | 整体分类精度 | | 召回率 | >95% (minority)| 关键故障检出能力 | | 推理延迟 | <50ms | 满足实时诊断需求[^1] | --- ### **五、工业部署优化** 1. **模型轻量化** - 知识蒸馏:用大型Transformer训练小规模TCN模型 2. **边缘计算适配** - 量化压缩:FP32 → INT8(精度损失<1%) - TensorRT加速推理
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