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从三流小公司到一线大厂,聊聊程序员的成长之道

阅读本文大概需要 2.8 分钟。 作者:黄小斜 文章来源:程序员江湖 ​ 我想,没有一个程序员能够一步登天,一下子达到很高的高度,有些路是我们必须要走的,有些阶段是我们必须要经历的。有入门,才有进阶,才有更上一层楼。 别看我现在在大厂,但是我也待过小到不能小的小公司,也许你会感兴趣,那么不妨听我说说,我在学习编程路上待过的公司吧。 不到20人的小公司 ​ 我在大学的时候学的不是计算机,上的课程基本上和计算机也没太大关系,但是我从小还是比较喜欢捣鼓电脑的,不瞒你说,以打游戏为主,修电脑为辅。 兴趣使然,于是大学期间想要自学编程,但是无从入手,于是让家里人介绍了去了当地一个小公司学习php,对,就是那个世界上最好的语言。 公司一共就10多个人,大老板就在旁边办公。当时我对计算机语言的认知是:Java好像很火,php没听说过,上班(学习)之前只在w3cschool上看了一些简单的教程,然后就自信满满地去公司实习了。 结果一看公司里的代码就懵圈了,这啥玩意啊,我学的怎么都用不上呢。再看看其他人,都很熟练地写着php代码,所谓的“师傅”压根也没空搭理我,索性我就开始自学,学了几天html和css,写了几个小页面就开心得不得了,给我师傅一看,他特别鄙夷地看了看,然后再也没管过我。 一个月之后,我就开溜了,当时主要也就是想体验一把程序员的生活,顺便学习一下世界上最好的语言。 这么一体验可把我打击坏了,原来写代码这么难啊,这么小的公司代码我都看不懂,哪有可能去大公司啊。 所谓初生牛犊不怕虎,大概也就是这个意思吧,无知可怕,但一直无知就很可怕了,后来有一个契机,让我再次接触到了编程。 500人左右的公司 ​ 大三的时候交换了一段时间,学习了几门编程语言,像Java、前端、php、Android等技术都接触了一些,算是对编程有了比较具体的理解,特别是在Android课程上,写app让我特别有成就感,那时候我就想,我以后就搞Android吧! 当时想法很单纯,感觉搞app有意思呀,于是想找一份Android的实习,我们家那边的IT公司本来就不多,稍微大点的也就一个,几番争取之后,在这家公司也获得了一个实习机会,只不过当时他们不需要Android工程师,于是安排我做Java Web,于是我和Java Web就这样结下了梁子,以至于我后来就在这条路上走到黑了。 这是我大学毕业那个暑假参加的实习。因为当时已经考上了研究生,所以想积累一点实习经验。 这个公司比上一家靠谱一些,当时用了一些框架,还需要我自己写前端代码,那时候我基本也是0基础的状态,一边学Java语法,一边学html、css、js,然后还要完成部门安排的新人作业。那时候感觉自己真的菜啊,隔壁几个学历不高的小哥哥都可以熟练上手,各种开发,我还一脸懵逼,无从下手呢。 那时候我学会了向技术大牛提问,用有道云笔记做笔记,以及使用eclipse,也算是误打误撞地入了门,当时觉得Java Web好难啊,我要去做Android开发,不过最后还是没有等到机会,于是呆了两个月就走了。 然后,我就开始念研究生了。 网易和百度 ​ 在读研之前,我是没有想过我能进大厂工作的,我记得大四的那个招聘季,投了我们省内的一些公司,罕有面试机会,有面试机会的岗位也都没有通过,当时仗着自己有Java实习经验就去投Java岗位,结果各种吃闭门羹,其实都不是什么有牌面的公司,但是却都拒绝了我,可见当时我的水平有多次。 于是从研一开始,我终于确定了Java这个方向,并且疯狂补基础,计算机基础、Java后端技术栈,需要什么补什么,大厂怎么要求我就怎么学,可能是我的执着也感动了我自己,后来就拿到了网易的实习机会,再后来也拿到了百度的实习机会。 在网易实习让我过了一把大厂瘾,当时去实习也就是打打杂,做点边边角角的任务,但是已经很震撼了,大型项目用到的技术、代码量、架构设计、标准业务流程,都让我很兴奋,不过当时光顾着兴奋了,没用到多少资源西就走了。 百度是第二次大厂之旅,相对来说没有那么兴奋,但是百度的技术还是比网易要靠谱一些,能学到的东西也更多,部门的技术栈虽然和我不是很搭,但是作为热爱学习的我来说,还是愿意花时间去学习的,在百度呆了半年,说实话技术没提升多少,其他的东西倒是学习了很多,比如百度自研的一些技术,以及部门在用的OpenStack和docker。 有了两段大厂经历加持之后,秋招也变得顺风顺水起来。最后能拿到不少大厂offer,我想是时间帮了我最大的忙。 ​ 文能码字,武能coding,是我黄小斜,不是黄老邪噢。 关注公众号「黄小斜」后回复「Java」、「Python」、「C++」、「大数据」、「机器学习」、「算法」、「AI」、「Android」、「前端」、「iOS」、「考研」、「BAT」、「校招」、「笔试」、「面试」、「面经」、「计算机基础」、「LeetCode」 等关键字可以获取对应的免费学习资料。

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专访北京飞搜科技:一个创业公司该怎样在人工智能大潮中成长

北京邮电大学董远教授指导北京飞搜科技获得VOT2017第二名 作为计算机视觉顶级会议的ICCV2017在美丽的意大利威尼斯成功落幕,40%的投稿来自中国,华人学者继续在AI领域引领一股思潮,无论是对于学术界还是工业界都能带来很多启发。每一届的ICCV workshop比赛都吸引了包括谷歌,微软,FaceBook等巨头公司参加,可谓明星璀璨,而ICCV的workshop更关注算法的某一领域算法的极限性能,因此能在workshop中独占鳌头的队伍代表了该领域的最高水平。在COCO比赛中,以商汤,旷世为首的中国团队斩获多项冠军,将FACEBOOK,GOOGLE等巨头公司甩在身后,备受瞩目的领域检测,分割等领域有了新的算法高峰。 而作为视觉跟踪领域的最高峰,VOT(visual object tracking challenge)竞赛,吸引了来自全世界的38个队伍参加(英国伯明翰大学,北京邮电大学,卡内基梅隆大学,中科院,大连理工大学,法国科学院,美国GE,香港理工,地平线,华中科技大学,国防科大,美国海军研究院,加州大学,牛津大学,中国科技大学,浙江大学等),总共有51个追踪器的结果。由于每年的评测序列都会更新,且标注的精确度一年一年提高,该竞赛也被视为视觉跟踪领域最难的竞赛,远远超过了其他数据集。因此,每年最好的追踪算法都会在上面一展拳脚,在激烈的比拼中擦出灵感的火花。 在公开的38个队伍、60个序列的排名中,大连理工大学的卢湖川教授队伍夺得第一名。由北京邮电大学董远教授指导,北京飞搜科技何智群、樊应若、庄骏飞、白洪亮组队提交的结果获得第二名(CFWCR)。 至顶网特约采访了指导北京飞搜科技获奖的北京邮电大学董远教授。 记者:北京飞搜科技,作为一个创业公司,做核心算法的精力和资源应该非常有限,而且公司成立时间也不长,您能评价一下为什么一个小型创业公司能够取得这样的好成绩。 董远:一个小型创业公司能取得这样的成绩确实不容易,因为核心技术需要多年的沉淀,但北京飞搜科技的科研能力不是从零开始的,公司的核心成员来自原北京法国电信研发中心图像搜索组,公司的CEO白洪亮博士以前就是法国电信图像搜索组的组长,公司的副总经理冯文建是原法国电信北京研究中心的首席运营官COO,公司的部门负责人也是原法国电信的研究员。 这个图像搜索组由白洪亮博士领导,在法国电信研发中心里具有光荣的历史和声誉,该研究组从2008年到2014年,连续6年在美国国家标准与技术研究所(National Institute of Standards and Technology | NIST)举办的当时世界上视频检索的最权威比赛 NIST TRECVID 上名列前茅。2013年、2014年又分别两次获得微软在西雅图举办的BING图片检索评测(MSR-Bing Image Retrieval Challenge (MSR-Bing IRC) at Bellevue, WA, USA)亚军。2014年获得华为举办的移动视频标注比赛(uawei Accurate and Fast Mobile Video Annotation Challenge, IEEE ICME 2014)最高性能奖。 参加世界评测获奖,对这个队伍来说,就是轻车熟路。 由于法国电信在中国没有业务,所以这个组只为法国电信在欧洲和非洲的图像搜索业务提供技术与支持,在中国没有直接的业务。2012年,法国电信研发中心为采购人脸检测技术,评测了法国若干商业人脸检测引擎、face.com(后被facebook收购)的人脸检测引擎和法国电信北京研究中心图像搜索组的人脸识别引擎,白博士领导的图像搜索组的引擎胜出,从此北京法国电信北京研究中心图像搜索组的图像搜索技术和人脸搜索技术就开始在法国电信集团的业务中得到应用。 2015年,为了响应国家双创的号召,由白洪亮博士引导,这个队伍的核心成员离职,开始了创业。 记者:您怎么对法国电信这么了解?您为什么选择与北京飞搜科技合作呢 ? 董远:我在2004年到2014年在法国电信北京研究中心任多媒体搜索实验室主任,下辖图像搜索组、语音搜索组、文本组、开发组,主要为法国电信集团在欧洲和非洲的Orange TV 提供多媒体搜索的业务提供核心技术支持。2015年,我回高校教书去了。然后,我们这些“法老”(我们戏称法国电信老同志为“法老”)就又合作了。 记者:北京飞搜科技目前在哪个方向发力,目前在哪些方向上具有核心竞争力? 董远:鉴于北京飞搜的起源,目前公司的主要核心竞争力还是在图像与视频分析,主要核心技术点在人脸检测、人脸识别、人脸搜索、图像识别、视频自动结构化分析等领域。 公司在2015年主要发力在重新编写code,去掉一些核心算法知识产权的问题,然后重新评估了一下自有知识产权的性能。 比如,在人脸验证1:1(Face Verification),北京飞搜科技的实时人脸识别算法,在世界公开测试基准数据集Labeled Faces in the Wild(LFW)上准确性达到99.67% ,针对同一数据集谷歌的准确率为 99.63%。我们的人脸识别算法,跻身国际一流水平。 在1:N人脸搜索方面,2015年10月,北京飞搜科技的人脸识别算法,参加了华盛顿大学举办人脸搜索比赛,测试基准数据集是MegaFace的100万张人脸数据集。当时获得第一名的是俄罗斯的NTechLAB,首选正确率为73%;获得第二名的是谷歌,首选正确率是70%;第三名就是北京飞搜科技,首选率是64%。 这次比赛之后的两年之内,又有一些其他队伍逐渐在这个数据集上开始刷分,腾讯优图于2017年4月把megaface数据集的首选准确率刷到了 83%,成绩目前领先。 北京飞搜科技的实时人脸检测算法,在世界公开人脸检测评测平台FDDB上,准确率达到95%。 跻身一流性能。 目前公司平均每年申请20余项目发明专利,软着20多个。 目前公司在智能安防、智慧城市、智慧园区的项目,需要有在视频中对人、车辆进行目标跟踪的技术需求,我们为此开发了这项目标跟踪技术,然后我们就顺势参加这个全球视频目标追踪最高水平的MOT2017 比赛,能获得这个好的名次我们也很高兴,但也不意外。 记者:如何评价AI智能大潮下,目前中国这个多人脸识别公司和图像处理公司如雨后春笋般的出现。 董远:随着人工智能的火热,确实目前国内有大量人脸识别和图像识别的公司,但能做好核心技术的公司还是不多的,而持续的核心技术更新就更困难。目前国内深入了解深度学习的人才少而贵。作为技术公司,限于人才的短缺和高端人才的价格也很高,企业能够把核心技术坚持下来并持续保持世界前列,实属不易。 记者:很多公司说自己的人脸识别技术达到99% 了,超过人类了,是否是这样? 董远:1:1 人脸识别,机器根本超不过人类的辨别能力,因为人脸有“气质”的区分的,人能分别出这种“气质”,而机器是看不出来的。人能识别出双胞胎,但机器不可能做到。如何让机器能够学习出这种“气质”,是需要大量标注数据的,但问题是,人们还不知道怎么标注出这个“气质”。 1:N 人脸搜索,机器能超过人类,特别是当N大于5000以上时,那是因为人是会累了,而且也记不住那么多人。 对于视频流中的动态人脸识别,光照、分辨率、姿态、人脸质量、带帽子口罩眼镜等情况,使得人脸识别远没有能够被理想应用的状态。而且怎么样能够降低人脸识别的硬件成本也是一个严重的问题。 虽然一个人脸识别是一个简单的词句,但里面的技术非常长多,越做发现问题越多。人脸识别研究远没有结束,或许只是才开始。 记者:人脸识别、图像识别的市场点是什么 董远:现在是智能安防、智慧城市、智慧园区, 将来可能是自动驾驶、机器人、电视视频内容自动分析、手机视频内容分析。 记者:如何评价独角兽,创业公司还有机会吗? 董远:独角兽带动了整个行业是好事。技术型公司,不像互联网+公司及 O2O 公司, 技术需要持续发展,发展中就有机会。10年前在人脸识别领域就有独角兽,但随着深度学习的发展,目前在这一领域的新独角兽(比如商汤和旷视)就超越了老的独角兽 。 同时,AI需要对客户的定制服务与支持,服务不是产品,多样化定制的服务在市场中还是有机会的。 记者:怎么评价目前中国的人工智能热? 董远:人工智能还是一个大概念,目前的一轮人工智能热是由深度学习带起来的,深度学习在图像(比如人脸识别、色情图片分析)、语音识别、文本分析、用户行为分析都得到了落地应用,以后的应用会越来越广泛。 记者:怎么评价 AlphaGo Zero 如此成功,人工智能离实用还遥远吗? 董远:深度学习是基于数据的,数据是需要标注的。 围棋是一个比较简单的情况,机器通过观察棋子是否被围上就可以断定答案,从而实现非监督学习。 但比如人脸、语音、图像,机器无法断定答案的,所以很难做到完美的非监督学习,所以人工智能里实用还有很长的路要走。 董远:北京邮电大学,教授,博士生导师,1999年获上海交通大学通信与信息系统博士学位,发表学术论文百余篇,专利申请40余项,授权专利16项。 董远工作经历: 2004年-2014年,北京法国电信研发中心有限公司多媒体搜索(Media Search Lab)实验室主任。在法国电信工作的10年期间,主持研发数十项多媒体音频、视频、文本搜索的核心算法为Orange在欧洲和非洲的多媒体内容搜索服务提供软件服务,并为此被授予法国电信集团专家 (France Telecom - Orange Expert),成为法国电信集团在多媒体搜索领域的白皮书(white paper - 战略方向)的制定者之一。 2001-2003年,英国剑桥大学工程系博士后,担任欧盟项目CoreTex剑桥大学方面的主要研发人员,参与了当时世界排名第一的语音识别系统的研发(HTK team, Cambridge, UK)。 1999-2001年,Nokia中国研发中心,任R&D Scientist , 是Nokia手机中文语音识别的主要开发人,即Nokia中文语音拨号。 原文发布时间为:2017年11月9日 本文来自云栖社区合作伙伴至顶网,了解相关信息可以关注至顶网。

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【沉淀】“三淘”和阿里云成长经历:千万不要挑活,记访谈阿里云专家子嘉

《沉淀》是云栖社区品牌栏目,在品味技术人百味人生的同时,也能够帮助你沉淀技术,获得点拨。工作中,如果有不错的大牛让你受益匪浅,也欢迎通过电子邮件(lose.zy@alibaba-inc.com)推荐采访,让更多人受益。我们的想法是:“如果你觉得某个技术挺棒的,不妨品味这些技术人背后的沉淀。” 1.毕业之后从事搜索引擎工作,曾经负责三淘的搜索业务(淘宝 天猫 一淘); 2.搜索对稳定性和延迟的要求非常高,所以会有机会碰到各种问题,比如超时、抖动等等,在解决这些问题的过程中积累了大量经验也结识了很多人; 3.后来觉得云计算在这块会有更大的发挥空间,所以来了阿里云; 4.解了RDS全链路上的很多重大的稳定性问题,如慢内存、erlang虚拟机调度不均衡、iohang等问题,同时也帮客户解了很多自身的问题,从而挽留住了很多客户; 5.将这些专家知识沉

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社区的成长才是我们的价值所在 - 阿里云全球第二批 MVP 祁宁专访

2017 阿里云二期 MVP 于九月二十二号正式对外发布。本期有二十五位不同领域的 MVP 加入,与首批八名共同组成阿里云 MVP 团队。他们将继续代表广大开发者发声,将技术人的声音反映到阿里云的技术图谱上,优化阿里云产品的开发者体验。部分MVP展示: 本篇讲给大家介绍 SegmentFault创始人 && CTO 、开源软件Typecho 作者:祁宁Joyqi 个人介绍 感谢阿里云给予的MVP称号,简单说说吧,其实我走上编程之路就是一种巧合,我大学的专业是电子信息工程,按这个套路,我毕业后应该是进入华为中兴这种企业去焊板子(华为的同学,我没有鄙视大家,因为我当时就是这么理解我的工作的)。 后来在大学不可避免受到游戏的诱惑而走上不归路,但好在与别人不同的是,除了玩游戏本身,我还热衷于它周边的一切,比如我想自己试着搭一个游戏

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Nacos

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

WebStorm

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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