年前计划安排

作者年前的主要目标是寻找一份稳定的大公司工作,并倾向于选择提供住房补贴的企业。期望的工作地点交通便利,同时表达了对远离大城市拥挤生活的向往,希望能够实现工作与生活的平衡。

     年前两件大事:找工作和科目二练车

     工作最好是在大公司,能有住房补贴的那种。小公司稳定性差,工资必须要高点,不然的话宁可不去。工作地点离样美要近,离地铁口十几分钟内的距离。

      理想的公司有:

       1.  BAT(百度、阿里巴巴、腾讯)  只要有机会,中国的任何地方都去。

       2.  网络公司

       3.   平安

    

     如果有去小地方工作的机会,一定要争取。我已经彻底厌倦了每天挤3个小时地铁公交去上班的生活,厌倦了跟霸道至极的房东打交道,我现在特别期待稳定的工作,稳定生活,遇到爱情,然后结婚生子,也不算虚度一生。


     好好利用闲暇时间,看看闲书、看看电影,看看技术书、写写代码,跑跑步,爬爬山,放松和愉悦自己,总结和提高自己,做个健康快乐的自己。再也不要为工作而焦虑,折磨自己。就算没有工作,也要过好自己的生活。没有就没有吧,好好的享受一下不用赶早上班挤地铁的生活,这样的日子也没什么不好。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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