酒后扯淡

LeRobot 入门教程(十一)π0(Pi0)π0.5(Pi0.5)训练、推理、部署 本文介绍了Physical Intelligence公司开发的π₀和π₀.₅系列通用机器人控制视觉-语言-动作模型。π₀作为首款基础模型,融合流匹配、跨实体训练等技术,支持50Hz高频控制。π₀.₅是其升级版,通过异构数据协同训练解决开放世界泛化问题,在Libero基准测试中表现优异。文章详细说明了两个模型的安装要求、使用方法、训练策略及关键参数配置,包括混合精度训练、梯度检查点等优化技术,为机器人在多样化场景中的语义理解和动作控制提供了完整解决方案。 阅读详情

闲来无事,与一班子同学喝酒,谈到工作与晋升,扯淡很多,基本终结了一下,记录下来供后续参考。

1)流水线模式。努力工作,任劳任怨,积极主动,努力承担,按照公司的考核晋升规则,通过绩效考核让上司发现赏识自己,进而得到加薪晋升机会。

2)接口模式。与上司找到共同话题或者共同经历,比如与上司嫖娼,或者与上司的上司嫖娼。共同经历会加深你在其脑海中的印象,关键时候会想到你。

3)要敢于与上司沟通,比如上次准备换工作,上司知道后劝我留下来,并且给加薪了,这一两年没什么进展,因为辞职不干的策略也只能用一两次,直接上司也没有机会晋升,作为下属的我自然没有机会加薪晋升了。关键是机会,抓住机会就上去了,公司三四年工龄的做副经理的也有,并非技术很利害或者做人很厉害,而是公司扩张时他抓住了机会就上去了。

4)晋升方式依赖于公司的文化,不同的文化中有效晋升方式不同。在一个人员相对固定的工作环境中,流水模式是比较经典的,特别是一些大公司,工作十几年的还是工程师的比比皆是。也有一些在扩张比较迅速的公司里,可能几年工作尽力就上升到一个中级管理人员了。

5)如何选人才?如何定接班人?我想更多的是跳跃模式而非流水模式。王侯将相是有种的,基于不同的环境,接触不同的人,介入不同的圈子,结果也迥然不同,近朱者赤,近墨者黑。开拖拉机与开劳斯莱斯哪个难?很有可能是拖拉机,而事实上是两个不同的圈子的工作,两类不同的人干的活。

6)培养自己的子女,包括自己平时的认识,要从上层的角度考虑问题,从全局的角度思考问题。通常普通人不一定有机会从全局观念看问题,但更多是没有这种意识。对于发现的问题,可以建议性的提出来,努力改进,不要抱怨,提出的建议可以是小问题,但是必须是有利的问题,并一定给出解决方法,让领导做选择题,而不是论述题。

7)让理智控制情绪,任何时候多听多思考,不要在有情绪时急与表达与解释。对于利益分配,大家都是为利益工作,不要把手伸的太长,拿自己该拿的就可以了,伸的太长别人会反感并防范,影响了合作,工作就不好开展了。关于加薪与晋升,要知道谁有决定权的人,适时的在这个人面前冒个泡,会对你有好处,很多人会意识的回避老大,私下与几个同事发牢骚,貌似这不是明智的策略。当你所在的团队出现这种人时,你该怎么做?

8)越级分配工作问题,你的直接上司分配工作给你,同时又分配工作给你下属,你该如何处理?可能的方法:让你的上司知道他的越级指挥给你造了麻烦。但有可能你的上司认为你能力不够,或者对你不够信任。也有可能是公司管理模式的问题,技术人员的影响力大于管理人员,如技术人员资历老,而管理人员资历轻(为什么不能走技术管理之路)。

9)发现机会,制造机会,利用机会。机会不一定是正式的会议或者其它正式场合,正式表达你发现的问题及解决方法,而是要利用工作中的一些小插曲,比如在电梯里碰到,可以随便聊聊,或者一块儿吃饭时聊聊等。记住,一定不要回避上司,特别是那个有决定权的上司。记住别人的名字,与别人打招呼。公司里存在政治的,我们看到的是一片和谐,但真正运作肯不是这样的。

10)可以培养自己的班子,培养自己的团队,胆子要大,步子要快(小心扯着蛋)。

11)认识好自己,定位好自己,循规蹈矩没有风险,但效率太低,剑走偏锋可能会效果更佳,但风险也大(KAO,搞得与投资一样)。企业用人有三等:积极学习型的重点培养,能胜任本职工作的留着,能力不行抱怨有多的等机会淘汰。

12)最后,你的心态决定了你能够走多远,好的心态即幸福,当然,你也可以MB95--不走寻常路。

TGAT Python:图神经网络中的动态图算法 其中,图神经网络中的动态图算法成为了研究的热点之一。在模型的 forward 方法中,通过循环调用 TGATLayer 实例来进行图神经网络的前向传播。最终,模型返回图中节点的表示向量 output,可以用于图分类等任务。TGAT 算法的核心思想是在节点之间建立注意力连接,以捕捉节点在不同时间步之间的关系。TGAT 算法通过引入注意力机制和时间信息,从而有效地对动态图数据进行建模和分析。通过以上 Python 代码,我们可以方便地构建和训练 TGAT 模型,并在图分类任务中应用它。 阅读详情

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