2023 年KPI (KPI:Key Performance Indicator) review

本文作者回顾了2023年的工作和个人学习情况,包括计算机视觉技术的提升、NLP和AIGC的兴趣点、设计模式的停滞、Coursera学习计划以及阅读和面试准备。作者完成了大部分工作内容,但基础巩固和部分AI兴趣领域仍有待加强。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >


2023 年的 kpi 本身就订的低,结果发现定的低也完不成,距离年底还有3个月有余,下面来一一回顾一下。

1. 总体情况

目前总体完成情况约为 60%

  1. 基础巩固 (10%)
  2. 工作内容充实 (75%)
  3. AI 兴趣: NLP & AIGC(75%)
  4. 面试、笔试题常读常新 (0%)
  5. 读书笔记 (100%)

2. 回顾与总结

2.1 基础巩固

设计模式和架构设计的学习停滞不前,只更新了一个设计模式,但是找到了一些比较有效的资料。

自己新开一个仓库:

  • https://gitee.com/wangyaning/designPattern

2.2 工作内容充实

计算机视觉

目前工作中使用比较多的目标检测框架YoloV8 我已经比较熟悉了,剩下的主要集中在3个方面的提升:

  1. 业务逻辑梳理脚手架,如定时任务与实时逻辑的解耦;
  2. 深度学习网络优化
  3. 部署推理优化,TensorRT的使用

coursera

由于工作的原因,可以上免费的课程,整好可以看到科班机器学习使用的处理方式,我们姑且按照一年学习4门课程进行规划。

2.3 AI 兴趣: NLP & AIGC

这部分主要缺失了两个部分:

  1. 自动化知识抽取,利用大模型打造领域知识库
  2. 微调大模型的技术实践

2.4 面试、笔试题常读常新 (0%)

2.5 读书笔记

今年实际读完 9 本书,罗列如下

  • 关键对话:程序员创富
  • 芯片战争:世界最关键技术的争夺战
  • 启迪智慧的365个科学故事 – 科学发现的方法
  • 世界上最伟大的推销员
  • AIGC:智能创作时代
  • 曾国藩传(张宏杰全新增补版)
  • 将军决战岂止在战场
  • Python 计算机视觉与深度学习实战
  • 芯片战争

参考文献与学习路径

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

shiter

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值