演员改行做程序员?一男一女,这两个人你绝对想不到

说起老版《西游记》,大家肯定都不陌生,毕竟这是90后一代人的童年回忆。相信大家一定还记得里面的红孩儿,那个嚣张跋扈、梳着桃心头、穿着红肚兜的小屁孩,人小却心眼坏得很。

 

红孩儿是牛魔王和铁扇公主之子,外号“圣婴大王”,住在号山枯松涧火云洞,红孩儿是他的小名。听说吃唐僧肉可以长生不老,红孩儿便假扮成一个受难的孩童,以麻绳自缚手脚吊在树上向唐僧师徒求救,但被孙悟空识破,便直接用一阵狂风卷走了唐僧。

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猪八戒孙悟空前来搭救唐僧,红孩儿用三味真火差点儿把猪八戒烤成“烤乳猪”,孙悟空也被烧得浑身“皮肉酸麻、腰脊疼痛”, 最后还是观音菩萨出面用玉净瓶的甘露熄灭了三味真火,并用计降伏了红孩儿,让他做了座下的善财童子。

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但是你可能不知道的是剧中红孩儿的扮演者的故事。

饰演红孩儿的小男孩名叫赵欣培,1977年出生在北京市,今年已经是个44岁的大叔了。因为赵欣培塑造的“红孩儿”形象生动活泼,之后很多导演找他拍戏都被拒绝了,他没有像其他童星一样继续演艺事业,而是回到了普通人的生活,读书考大学。

 

 

因为对计算机的热爱,赵欣培于1995年考入北京大学的计算机科学技术专业学习,并在1999年从北大毕业后,又进入中国科学院软件研究所继续深造,硕博连读,最终获得计算机博士学位。毕业后进入一家知名的软件公司,成了一名高级程序员。

 

 

2014年7月,赵欣培和几个志同道合的伙伴创立了北京农管家科技有限公司,自己担任公司的CTO。赵欣培向外界解释自己在创业团队中的职能,“我主要发挥技术管理优势,结合发展战略,把握技术方向,构建技术团队。”

 

除了《西游记》里的红孩儿之外,参演过另一部四大名著的演员也改行做了程序员,她就是《红楼梦》中的尤二姐。

 

 

在《红楼梦》里,尤二姐本是贾珍的小姨子,模样美丽标致,性格温柔和顺。贾珍馋涎她的美貌,对尤二姐无微不至,两人便有了些“首尾”,当他玩腻后,就把她让给了贾琏。贾琏因为惧怕王熙凤的淫威,只得偷偷娶尤二姐为二房,并把她安置在荣国府外,但不久被王熙凤发现,在她的借刀杀人计谋下,尤二姐备受折磨,最后绝望地吞金自尽。

饰演尤二姐的演员叫做张明明,和“红孩儿”赵欣培一样,之后她再没有参演其他的影视剧,而且好像就​杳无音讯​了。不仅媒体找不到张明明的蛛丝马迹,就连同剧组的演员也与她没有了联系。

 

 

“贾宝玉”欧阳奋强的记忆红楼里没有她,零三年艺术人生再聚首没有她,“林妹妹”陈晓旭离开时的追思会也没有她,剧组成员的各种回忆文章及接受媒体访谈时都没有提到他,她似乎与整个剧组甚至是娱乐圈脱节了。

后来,欧阳奋强辗转联系到了张明明,这才知道在红楼拍摄结束后,她淡出演艺圈,去了美国留学。张明明先是拿到了加州大学伯克利分校计算机科学学士学位,后又去宾夕法尼亚大学沃顿商学院攻读了MBA学位。

 

 

张明明早期在美国担任甲骨文公司的软件工程师,先后在纽约的所罗门兄弟投资银行、美国信孚银行(BankersTrust) ,英特尔投资和JH Whitney香港分行的投资银行部门工作,领域涉及公司融资、资本市场和并购业务,用实力证明了“明明可以靠脸吃饭的人却非要靠才华”,不得不让人佩服啊!

与娱乐圈相比,实打实的技术更让这两位为之心动,一时的功成名就确实不能带给我们长久的辉煌,技术的创新与突破才是王道!(勿喷!)

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<think>好的,我现在需要帮一个程序员朋友规划转行到AI行业的学习路径。首先,我得理清楚AI开发需要哪些核心技能,然后根据他的背景推荐合适的学习步骤和资源。 程序员已经有编程基础,这应该是优势。但AI涉及的领域比较广,可能需要补充数学知识,比如线性代数、概率统计和微积分。不过,具体需要掌握到什么程度呢?可能得先了解常用的数学概念,比如矩阵运算、梯度下降、概率分布这些,而不是深入理论证明。 接下来是编程方面。Python在AI领域用得最多,尤其是数据处理和模型训练。虽然他可能熟悉其他语言,但Python的库像NumPy、Pandas、Matplotlib是必须的。然后是机器学习框架,比如TensorFlow和PyTorch,这两个应该重点学习。还有数据处理工具,比如SQL,可能也需要补充。 然后是机器学习的基础知识。监督学习、无监督学习、强化学习这些概念,常见的算法如线性回归、决策树、SVM、神经网络。需要理解原理和应用场景。项目实践很重要,可以通过Kaggle竞赛或者开源项目来练习。 深度学习是AI的重要部分,得学习神经网络的结构,CNN、RNN、Transformer这些模型。可能还要了解自然语言处理或计算机视觉的具体应用,比如BERT、ResNet。框架方面,PyTorch现在比较流行,应该深入学习。 工程化能力也不能忽视。模型训练好后如何部署,比如使用Flask或FastAPI搭建API,Docker容器化,云计算平台如AWS、Azure的使用。模型优化方面,剪枝、量化这些技术,以及分布式训练的知识。 行业应用方面,不同领域有不同的需求,比如推荐系统、图像识别、NLP。他需要明确方向,学习相关的技术和业务逻辑。同时,了解伦理问题,比如数据隐私和算法偏见,也是必要的。 最后,保持学习的态度,跟进最新的论文和技术动态,参与社区和项目积累经验。可能需要推荐一些书籍和在线课程,比如《机器学习实战》、Andrew Ng的课程,或者Hugging Face的教程。 总结一下,学习路径大概分为数学基础、编程工具、机器学习理论、深度学习、工程化部署、行业应用几个阶段。根据他的情况调整深度和顺序,重点放在实践和项目上,逐步过渡到AI开发岗位。</think>以下是针对程序员转行AI开发的系统性学习路径(分阶段递进,带关键工具/概念标注): --- ### **一、夯实数理基础(选择性补足,聚焦应用层)** 1. **线性代数** - 核心:矩阵运算($Ax = b$)、特征值分解(PCA基础)、张量概念($T_{ijk}$) - 工具:NumPy实现矩阵操作(`np.linalg.svd`) 2. **概率统计** - 核心:贝叶斯定理($P(A|B) = \frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}$)、高斯分布、假设检验 - 应用:评估模型指标(准确率/召回率计算公式:$\text{Precision} = \frac{TP}{TP+FP}$) 3. **微积分** - 核心:梯度概念($\nabla f$)、链式法则(反向传播基础)、最优化(损失函数曲面) --- ### **二、掌握AI开发工具链** 1. **Python生态** - 数据处理:Pandas(DataFrame操作)、NumPy(广播机制) - 可视化:Matplotlib(`plt.subplots`)、Seaborn(分布图) - 范例:用Scikit-learn快速实现分类(`from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier`) 2. **深度学习框架** - PyTorch:动态计算图(`torch.autograd`)、模型定义(`nn.Module`) - TensorFlow:静态图(`@tf.function`)、Keras高层API(`model.fit()`) 3. **数据处理工程化** - 大数据:PySpark(RDD操作)、Dask(并行DataFrame) - 数据库:SQL查询优化(窗口函数`OVER(PARTITION BY...)`) --- ### **三、机器学习核心知识体系** ```mermaid graph LR A[机器学习方法论] --> B[监督学习] A --> C[无监督学习] A --> D[强化学习] B --> E[回归问题: 房价预测] B --> F[分类问题: 图像识别] C --> G[聚类: 用户分群] C --> H[降维: t-SNE可视化] D --> I[Q-Learning] D --> J[PPO算法] ``` 1. **经典算法实现** - 手写梯度下降(代码示例): ```python def gradient_descent(X, y, lr=0.01, epochs=100): theta = np.zeros(X.shape[1]) for _ in range(epochs): grad = X.T @ (X @ theta - y) / len(y) theta -= lr * grad return theta ``` 2. **模型评估** - 交叉验证(`sklearn.model_selection.KFold`) - ROC曲线绘制(`sklearn.metrics.roc_curve`) --- ### **四、深度学习专项突破** 1. **CV方向技术栈** - 核心架构:ResNet残差连接(解决梯度消失) - 实践:使用MMDetection训练目标检测模型(配置文件`configs/faster_rcnn_r50_fpn.py`) 2. **NLP方向技术栈** - Transformer详解:自注意力机制($\text{Attention}(Q,K,V) = \text{softmax}(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V$) - 实战:Hugging Face库调用BERT(`AutoModelForSequenceClassification`) 3. **模型压缩部署** - ONNX格式导出:`torch.onnx.export(model, input, "model.onnx")` - TensorRT优化:FP16量化(`builder.fp16_mode = True`) --- ### **五、工程化落地能力** 1. **MLOps全流程** - 持续集成:GitHub Actions自动化测试 - 模型监控:Prometheus + Grafana指标看板 2. **云平台实战** - AWS SageMaker全流程示例: ```python from sagemaker.pytorch import PyTorch estimator = PyTorch(entry_point='train.py', role=sagemaker.get_execution_role(), framework_version='1.8.0', instance_count=2, instance_type='ml.p3.8xlarge') estimator.fit({'training': inputs}) ``` --- ### **六、持续进阶策略** 1. **论文复现** - 使用Papers With Code查找实现(如Vision Transformer复现) - 参与AI竞赛(Kaggle特征工程技巧积累) 2. **社区参与** - 贡献开源项目(PyTorch Lightning模块开发) - 技术博客撰写(Medium/知乎分享模型优化心得) --- **转行建议**:优先从AI工程岗切入(模型部署优化),逐步向算法岗过渡。初期可关注以下岗位: - AI平台开发工程师 - 机器学习系统工程师 - 计算机视觉部署工程师 当前行业对具备传统开发经验+AI工程化能力的复合型才需求旺盛,平均薪资溢价可达30%-50%。保持代码能力优势的同时深化AI专项技能,是成功转型的关键路径。
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