工作经验之谈

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转载 最新推荐文章于 2026-09-11 16:14:22 发布 283 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
Fedproto:原型聚合的联邦学习框架 文中说明，联邦学习通过计算传递梯度聚合模型时，客户端之间的异构性通常会阻碍模型优化收敛和泛化性能。故本文提出新的FedProto框架，将梯度替换成为原型，通过计算、聚合从不同客户端收集到的本地原型，然后将全局原型发送回所有客户端，以规范本地模型的训练。对每个客户机进行局部训练的目的是最小化对本地数据的分类损失，同时保持生成的本地原型足够接近相应的全局原型（损失函数最小+正则）。什么是原型？文中提到：“ 阅读详情

因为公司做ERP系统，有封装很好的技术平台，套着用就行了，所以工作都花在写业务逻辑和数据逻辑上

我还关注的东西有前端工程化构建，js模块化，浏览器缓存管理，移动端页面开发包括适配及优化等，这些都不是很高大上的一些技术名词，仅仅是前端基础知识的范畴，我去了解它们的目的，是觉得这是把这个岗位的工作做好的准备

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简要介绍 | 两阶段点云目标检测：理论与实践 目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，其目的是识别和定位图像中的物体。对于二维图像，这已经有许多有效的方法。然而，对于三维数据（如由LiDAR生成的点云数据），目标检测则更为复杂。 阅读详情

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数据标注的下一代SOP，可能不是Word，而是一段Prompt

再给几个反例：“这个只是正常纹理，不算。真正用于数据生产的Prompt，可能至少包含：任务定义、正例、反例、边界案例、优先级、输出格式、验收逻辑。一个项目100个人，如果100个人对这句话有100种理解，最后返工的就不是一个框，而可能是几十万帧数据。一个项目启动以后，项目经理先研究SOP，培训组长，组长再培训标注员，最后几百个人按照同一套规则干活。实际上一个成熟的项目经理，最重要的能力之一，就是：把客户的业务语言翻译成生产规则。真正让项目难交付的，从来不是80%的普通数据，而是那20%的长尾数据。

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工作之经验之谈

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从编译到启动：RV1106嵌入式Linux系统构建的效率优化与深度实践

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【转帖】经历工作的同事给我的经验之谈

原帖地址：http://user.qzone.qq.com/375502894/blog/1197685729 求职方面：待遇方面不能只以月薪来衡量，还需要考虑一些麻烦事：-是不是大公司。这类具有一定基础的企业有技术沉淀，能够学到好多好东西。小公司也有一些好处，因为你进去“作挂你”而不是“作经理”，很快就能变成一个独当一面的家伙走出来。-买社保问题。有些公司买够社保的规定人数份额就不会为你买社保了

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1不要工作不要找小公司，做的事情多，工资低，再就业范围窄，学的东西杂，工作时间长没有个人时间去学习，娱乐。 2，如果没有大公司录用你，那进入小公司也要找盈利的小公司，有些小公司一年赚个几百万，面试前先问问贵公司盈利了没有，公有盈利的的话不一定有年终奖，但是没有盈利，一定没有年终奖，而且还容易倒闭，小公司基本一年一倒，你在大公司待三四年起码两万月薪，我深圳第一家公司主管待了三年还是一万多。 3，...

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🏆本文收录于 《全栈 Bug 调优（实战版）》 专栏。专栏聚焦真实项目中的各类疑难 Bug，从成因剖析 → 排查路径 → 解决方案 → 预防优化全链路拆解，形成一套可复用、可沉淀的实战知识体系。无论你是初入职场的开发者，还是负责复杂项目的资深工程师，都可以在这里构建一套属于自己的「问题诊断与性能调优」方法论，助你稳步进阶、放大技术价值。

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