从原理到应用的过程,毫无乐趣可言

    我们在学校学习,总是很干脆的原理,它是那么纯净,不粘人间烟火。

    当我们弄懂了原理,并用一个实例测试了它的正确性,就高兴得到处说,我有能力做某项技术工作了。

    可是,那些个企业总是带着偏见,需要有经验之人才肯给点机会。

     经验不是锻炼出来的嘛,不给我机会,哪能验证我能不能呢。

     终于找到一个买家,愿意给我尝试一下,他们实在找不到人啊。

    一下干下去,才发现那么多问题,不是我技术不行,而是这个那个的非技术问题。

   于是感叹,这里不是人呆的地方,太乱了。

    为了快速出成果,我们总是抄袭一下别人的算了,那些个原来的理想,也就呵呵了。

    为了让这个技术变成生产力,实在是费劲啊。

    一天某著名大学学院院长,找朋友谈一个项目,见了面,看了三页ppt,原理简单明了。朋友说:“我本来还在怪带过去投资的广东的老板只穿了个拖鞋,见别人显得素质太低了。看了项目介绍,才发现都不好意思跟广东老板介绍,这个是认识的大教授。”

    真实的案例啊,在做工程的人看来,那些看起来美好的项目,要实现批量上市,要考虑的因素何其多,对于只考虑原理的可行性的教授来说,他没法理解的,因为他不清楚企业经营过程中要面对的俱多问题。一个三页的ppt,你怎么让别人相信你对市场的需求做过了解。

    一个朋友想拉我去投资,去他们深圳CBD中心的写字楼看了,企业介绍也看起来有那么回事,跟英国著名大学合作,在国内有自己研发中心,技术创新不成问题。可是问题来了,现在发现市场不认可他们的产品,因为你要获得大量客户应用的案例,别人才会相信你,而产品在实际的开发应用中,各种管理问题,成本问题,售后问题,全部与技术本身八辈子打不着一撇。经过4年的投入,朋友自己都说:“我们似乎在闭门造车”。技术是好的,可是没先弄清楚市场是否真有这个需求。而没有经过市场验证的技术,其实就是空中楼阁。

     一个简单的直流电机产品、一个工业通信模块,原理上似乎很简单,你做个实验产品,很快就出来了,而且还能是那么回事运行一下下。但是当你想大批量获得客户订单时,你就不会那么淡定了。

      我们的硬件工程师,可能每天的工作就是重复的修改,测试,那些原来看起来无所谓的细节,每一个鸡毛蒜皮都可能成为你量产的阻碍。而你可能就会抱怨了,还是软件工程师好,能学点东西,自己想怎么整都可以,这个硬件就是一个苦逼的事情,必须严格的按照规范来,不断地重复这些枯燥的工作。任何的一点改动,任何一款新的产品,还得重新不断地验证。

    我们的软件工程师呢,每天编写那些重复的文档,修正那永远修正不玩的bug,做永远做不完的升级、优化。苦逼的码农就是程序员对自己的称呼。就好比自己是妓女,任由各种项目欺凌,你没有时间反抗。

    原理的明白能让你产生学到很多知识的感觉,而那些琐碎的修补让你感觉枯燥乏味,像是在浪费生命。

    但是当你过几年,回过头去看看你以前的认知,你会嘲笑那些新手,他们是多么的不专业。

    所以,苦逼的枯燥才是造就你专业的过程,而不是原理学习。

 

 

6/2025 MP4 出版 |视频: h264, 1280x720 |音频:AAC,44.1 KHz,2 Ch 语言:英语 |持续时间:12h 3m |大小: 4.5 GB 通过实际 NLP 项目学习文本预处理、矢量化、神经网络、CNN、RNN 和深度学习 学习内容 学习核心 NLP 任务,如词汇切分、词干提取、词形还原、POS 标记和实体识别,以实现有效的文本预处理。 使用 One-Hot、TF-IDF、BOW、N-grams 和 Word2Vec 将文本转换为向量,用于 ML 和 DL 模型。 了解并实施神经网络,包括感知器、ANN 和数学反向传播。 掌握深度学习概念,如激活函数、损失函数和优化技术,如 SGD 和 Adam 使用 CNN 和 RNN 构建 NLP 和计算机视觉模型,以及真实数据集和端到端工作流程 岗位要求 基本的 Python 编程知识——包括变量、函数和循环,以及 NLP 和 DL 实现 熟悉高中数学——尤其是线性代数、概率和函数,用于理解神经网络和反向传播。 对 AI、ML 或数据科学感兴趣 – 不需要 NLP 或深度学习方面的经验;概念是从头开始教授的 描述 本课程专为渴望深入了解自然语言处理 (NLP) 和深度学习的激动人心的世界的人而设计,这是人工智能行业中增长最快和需求最旺盛的两个领域。无论您是学生、希望提升技能的在职专业人士,还是有抱负的数据科学家,本课程都能为您提供必要的工具和知识,以了解机器如何阅读、解释和学习人类语言。我们从 NLP 的基础开始,从头开始使用文本预处理技术,例如分词化、词干提取、词形还原、停用词删除、POS 标记和命名实体识别。这些技术对于准备非结构化文本数据至关重要,并用于聊天机器人、翻译器和推荐引擎等实际 AI 应用程序。接下来,您将学习如何使用 Bag of Words、TF-IDF、One-Hot E
内容概要:本文全面介绍了虚幻引擎4(UE4)的功能、应用场景、学习准备、基础操作、蓝图系统、材质与纹理、灯光与渲染等方面的内容。UE4是一款由Epic Games开发的强大游戏引擎,支持跨平台开发,广泛应用于游戏、虚拟现实、增强现实、建筑设计等领域。文章详细阐述了学习UE4前的硬件和软件准备,包括最低和推荐配置,以及Epic Games账户创建、启动器安装等步骤。接着介绍了UE4的界面组成和基本操作,如视口、内容浏览器、细节面板等。蓝图系统作为UE4的可视化脚本工具,极大降低了编程门槛,通过实例演练展示了蓝图的应用。材质与纹理部分讲解了材质编辑器的使用和纹理导入设置,灯光与渲染部分介绍了不同类型的灯光及其应用,以及后期处理和高质量图片渲染的方法。最后推荐了一些学习资源,包括官方文档、教程网站、论坛社区和书籍。 适合人群:对游戏开发感兴趣、希望学习UE4的初学者和有一定编程基础的研发人员。 使用场景及目标:①掌握UE4的基本操作和界面认知,为后续深入学习打下基础;②通过蓝图系统快速创建游戏逻辑,降低编程门槛;③学会材质与纹理的创建和设置,提升游戏画面的真实感;④掌握灯光与渲染技术,营造逼真的游戏氛围;⑤利用推荐的学习资源,加速UE4的学习进程。 阅读建议:本文内容详尽,涵盖了UE4的各个方面,建议读者按照章节顺序逐步学习,先从基础操作入手,再深入到蓝图、材质、灯光等高级功能。在学习过程中,结合实际项目进行练习,遇到问题时参考官方文档或社区论坛,不断积累经验和技能。
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