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岗位职责：
主要负责机器学习算法在无人车决策问题中的应用研究，并完成算法开发，具体如下：

参与无人车决策问题建模，构建模型解决无人车决策问题；
负责模型实车适配和性能调优。

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给你个建议，职责里面把用到的算法或者模型写清楚一些。
比如到底是传统的人工做特征扔 XGB，LGBM 这种里跑的，还是拿神经网络做的，还是强化学习做的
因为大部分学生技术栈都很窄，如果过来做没做过的东西，跟个傻逼没区别，也没有提升
而且，大家都很怕过来做造数据和洗数据的工具人，如果过来三个月模型都不碰，那真是白白浪费了时间

2020 年 11 月 24 日

回复了 byte10 创建的主题 › 新手求助 › 到底啥开发，啥项目开发才要 64G 啊？

跑 LGBM

2020 年 11 月 24 日

回复了 kisshere 创建的主题 › 骑行 › 上下班骑自行车能减肥不？求自行车推荐？

天暖的时候每天骑来回 30km 的给你说说。
上面那些回复都是以己度人，没骑过的在那里意淫。
其实最大的问题不是坚持。

一开始是有效果的，因为骑车你不能半路停下来，累的不行了也骑虎难下，必须得咬牙坚持到公司。这是相对于跑步最大的优势，跑步的话你累的不行，没点意志力就会停下来休息了。

但是随着你实力的上升，就没啥用了。因为配速是有上限的，路上有红绿灯，有电瓶车，你不可能无限踩踩踩，而且骑快了很危险。所以到最后就只是从“很累的骑到终点”变成“轻松骑到终点”，然后就是普通的上下班过程了。

最后就是夜路走多了难免会遇到鬼。逆行的外卖小哥电瓶车，菜逼不看路的私家车，视野死角的大卡车……反正撞一下你就可以去做穿越者了。

2020 年 11 月 22 日

回复了 wzw 创建的主题 › 问与答 › 平时写代码用得上 i9-10900K / 3950x 这样的处理器吗? (Golang/ Python /Vue)

高 U 低内存是很蠢的，因为如果这么配置，绝大多数场景下，都会遇到 CPU 还没吃满，内存已经爆了的情况，尤其是我这种喜欢开 n 个 docker 的人。

我感觉如果你真的完全利用起 3950x 的话，内存起码也得 64g 吧？
如果是万元神机刷论坛，数框框只为自己爽，cpu 占用常年 10+％的，当我没说。

2020 年 11 月 20 日

回复了 shizishanxia 创建的主题 › 问与答 › M1 也太牛了吧， tensorflow 特供版速度快这么多？

@liprais

言必带妈，蛆是真的有素质

2020 年 11 月 20 日

回复了 shizishanxia 创建的主题 › 问与答 › M1 也太牛了吧， tensorflow 特供版速度快这么多？

@liprais

2020 年 11 月 20 日

回复了 shizishanxia 创建的主题 › 问与答 › M1 也太牛了吧， tensorflow 特供版速度快这么多？

@superlc
既然是初学者小 batch 跑跑入门，性能是最先关注的点么？
最先关注的点难道不是兼容性么？
能够直接跑通别人的开源代码，能够直接调用别人编译好的开源库，难道不是最重要的么？
初学者差的是这一点性能么？

@shizishanxia
我觉得矛盾点就是前面说的兼容性，真要训练都是上服务器，瞎逼跑跑肯定是兼容性更重要，那这东西委实没有优势。

@liprais
嘴脏不脏得看对象，言之凿凿地夸大其词，那就是该骂。

2020 年 11 月 20 日

回复了 shizishanxia 创建的主题 › 问与答 › M1 也太牛了吧， tensorflow 特供版速度快这么多？

@superlc

2020 年 11 月 20 日

回复了 shizishanxia 创建的主题 › 问与答 › M1 也太牛了吧， tensorflow 特供版速度快这么多？

用 2.4 的 tf 意味着有大量开源代码不能抄（不能抄意味着自己改写，这不是初级选手能完成的）
其次 16g 内存除开系统占用，加载数据，剩下还有多少能拿来跑模型，也是未可知的
而且谁会拿 i u 来训练啊？？？
求求果蛆别吹了，别能忽悠一个是一个了好吗

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