寒冬抱团取暖,推荐几个暖心的公众号

面对裁员潮,多个公众号联合提供帮助,包括技术分享、工作内推、相亲服务等,旨在为互联网人提供全方位的支持。

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

推荐语:


据说这次的裁员潮很凶猛,显得这个冬天特别的冷。

作为朋友:

如果你需要提高谋生技能,我们推荐知识公众号;

你需要工作机会,我们有内推公众号,工作机会多多;

你想恋爱了,我们帮你找个男或女朋友,提供相亲服务


这是我们能为你做的,感谢你的关注!

在寒冷的冬天,抱团取暖吧!

请仔细阅读每个公众号简介,有惊喜哦!


互联网架构师

640?wx_fmt=png

▲长按图片识别二维码关注

简介:

我们分享最有价值的互联网技术干货文章,助力您成为有思想的全栈架构师,我们只聊互联网、只聊架构,不聊其他!打造最有价值的架构师圈子和社区。


本公众号覆盖中国主要首席架构师、高级架构师、CTO、技术总监、技术负责人等人群。分享最有价值的架构思想和内容。打造中国互联网圈最有价值的架构师圈子。


方志朋

640?wx_fmt=png

▲长按图片识别二维码关注


简介:

公众号由书籍《深入理解Spring Cloud与微服务构建》的作者方志朋维护,作者是优快云博客专家,博客访问量突破一千万。专注于Java、Spring Boot、Spring Cloud、微服务、Docker容器化、Kubernetes、持续集成等领域。从零开始、以实战落地为主,不定期分享干货。漫漫架构之路,才刚开始,让我们一起见证!


校友同行内推

640?

▲长按图片识别二维码关注

简介:

      我们是一个提供内推机会的平台!截至目前,我们和300多家互联网+行业的优秀公司在职员工或HR建立了直接的简历推送通道,其中包括互联网,人工智能,互联网加传统行业的优秀企业,BATJ华为爱立信,微软滴滴摩拜等等,透过我们内推简历,可以使您跳过被粗略筛选的步骤,直达团队主管,高效而直接!

我们能为您做的:

1 求职者:关注我们-职位汇总-有中意的投递简历-也可联系本公众号了解公司背景

2 企业HR,猎头等:关注我们-导航-发布JD:有模板,简单省事

3 粉丝进入内推群:交流求职心得-offer信息-实时的内推信息


程序员修炼营

640?wx_fmt=png

▲长按图片识别二维码关注


简介:

程序员修炼营公众号致力于免费分享全网最新最全的编程资源,学习资料,实用工具等,前端、Java、Python、大数据、人工智能等等,你想要的这都有,而且全都是免费的,推荐每一位程序员关注!

新关注的朋友可以免费领取150套最新的项目实战+源码!


硕士博士精英联盟

640?wx_fmt=png

▲长按图片识别二维码关注

简介:

硕士博士精英联盟目前有25000+本科硕士博士精英,平台专注为名校高学历群体提供相亲,求职和心理咨询服务。


免费挂牌相亲,心理咨询。同时还有线上交流的行业群和一线城市单身群。在这里你可以遇上和你一样优秀的小哥哥小姐姐们,收获友情和爱情。快来关注我们吧!


 秦子帅

640?wx_fmt=png

▲长按图片识别二维码关注

简介:

「秦子帅」专注于Android技术分享,从起步到进阶,坚持原创,认真总结每一个阶段的技术干货,包括面试、设计模式架构,性能优化、技术功能实现等;不仅如此,还会分享一些职场经验感悟。每个月都会争取送书活动给大家。



Java头条

640?wx_fmt=png

▲长按图片识别二维码关注


简介:

专注java核心知识点的解剖,和面试知识点的讲解,深入浅出,维护公众号技术交流群,和每个编程爱好者共同成长!


Java和Android架构

640?wx_fmt=png

▲长按图片识别二维码关注

简介:

Java和Android架构,一个汇聚6w人的技术圈子,探讨Java/Android架构,分享和推送Java/Android方向的技术和文章,让你成为这方面的大牛,让你每天都成长一点。这里不仅仅有技术,还有职场、成长、人生和感悟同时,我们也会邀请BAT的大牛分享原创!


### 神经网络的第一次寒冬 神经网络的第一次寒冬主要源于其早期模型——感知机(Perceptron)的能力局限性。感知机是一种单层神经网络结构,能够处理简单的线性分类问题[^1]。然而,它无法解决非线性可分问题,例如著名的“异或”问题。这一缺陷使得感知机的应用范围受到极大限制,并引发了学术界对其可行性的广泛质疑。 此外,在20世纪60年代末期,人工智能奠基人之一马文·明斯基在其著作《感知机》中指出,感知机存在理论上的局限性,进一步打击了人们对神经网络的信心[^3]。这种批评不仅削弱了学界的兴趣,还导致研究资金大幅减少,许多研究人员转向其他领域。因此,神经网络的研究陷入低谷,形成了所谓的“第一次寒冬”。 --- ### 神经网络的第二次寒冬 尽管多层神经网络和BP反向传播算法的提出标志着神经网络技术的重大突破,解决了非线性问题并开启了第二次浪潮[^1],但随后仍遭遇了一次新的困境,即“第二次寒冬”。以下是主要原因: 1. **支持向量机(SVM)的竞争** 支持向量机作为一种强大的机器学习方法,在理论上更为成熟且易于实现,迅速成为主流工具。相比之下,当时的神经网络训练过程复杂、耗时较长,难以与之竞争[^2]。 2. **计算资源不足** 当时的计算机硬件性能不足以支撑大规模神经网络的高效训练。由于深度学习依赖于大量的参数调整以及复杂的梯度下降优化过程,有限的计算能力成为了发展的瓶颈[^2]。 3. **数据匮乏** 高质量的数据集对于构建有效的神经网络至关重要。但在那个时期,可用的大规模标注数据相对稀缺,这极大地制约了模型的表现和发展速度[^2]。 4. **模型自身的缺陷** 即使有了BP算法的支持,深层神经网络仍然面临诸如梯度消失等问题,这些问题阻碍了更深层次架构的设计与发展[^2]。 --- ### 影响分析 #### 第一次寒冬的影响 - 学术界对神经网络的兴趣显著降低,大量科研人员转投其他方向。 - 经费削减严重,尤其是针对神经网络相关项目的资助几乎停滞。 - 尽管如此,少数坚持者如Hinton等人继续探索改进方案,最终促成了后来的技术革新。 #### 第二次寒冬的影响 - 许多企业和机构暂停或减少了对神经网络的投资和技术开发活动。 - SVM及其他传统统计学习方法占据主导地位一段时间。 - 不过,随着GPU加速技术和大数据时代的到来,这些障碍逐渐被克服,从而迎来了新一轮深度学习热潮。 --- ```python import numpy as np # 示例:简单展示如何通过Python模拟一个两层神经网络前向传播 def simple_neural_network(input_data, weights_layer_1, bias_layer_1, weights_output, bias_output): hidden_layer = np.dot(input_data, weights_layer_1) + bias_layer_1 # 加权求和加偏置项 activation_hidden = sigmoid(hidden_layer) # 使用激活函数sigmoid output = np.dot(activation_hidden, weights_output) + bias_output # 输出层计算 return output def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) ``` 问题
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
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