关于我

只要我坚持一直写,这个世界就不会太坏!

 

自己的一些经历分享

10年读大学后接触到计算机编程,爱上了编程,从此一发不可收拾。

大学

半野生程序员  伪全栈工程师  

本科专业是通信工程,计算机相关的课程比较少,自己就凭兴趣,看了很多编程相关的书,所以编程路子有点野(大学课程与实际偏离太远,其实计算机专业的也差不太多)。

由于没有考试压力,自己想了解什么就去看什么,囫囵吞枣的看了很多编程相关的书,编程语言就学过了解过的有:C/C++/C#、Java、PHP、JS、汇编、Android、Python吧,帮别人改VB代码也花了几个小时学了下怎么写VB,自己读研又开始用MATLAB。,读研的时候做实验都是用的MATLAB,期间还经历node.js大火,跟风看了几天Angular、React、Vue,以及有段时间痴迷Lisp,假模假样的写Clojure,这些都是后话了。

除此之外,计算机相关的其他也看看,什么计算机网络,操作系统,数据库啥的杂七杂八都学了一些。大三暑假找了个实习,本以为是开发,去了安排的活儿都是运维相关的,从此习惯了在Linux下编程,一些简单的运维工作也能够应付过来。

研究生

关于为什么读研,为什么换专业,原因有很多,一方面是自己的确喜欢计算机,想要在这方面能够更进一步;另一方面,也是因为有点介意自己非科班出身(现在回头看,这个想法太幼稚)。

研究方向是图像处理相关的,更具体点是图像融合,将同个场景的多张照片融合为一张包含尽可能多原始信息的照片,是一个比较小众的方向。那个时候,卷积神经网络刚刚出圈,也基本上都是用于目标检测和识别场景,对于如何将图像融合与卷积网络结合起来,没有很好的思路,所以我用到的算法主要还是使用人工设计的特征进行处理。最后发表了一篇SCI的小论文。

在毕业的时候(17年)这个方向的技术应用都很有限,工作机会很少很少。直到后来,手机厂商开始卷摄像头,多颗摄像头拍摄的照片融合为一张照片,以及最近几年的自动驾驶,可能也会用到这项技术,工作机会应该多了一点吧,很久不关注这个方向,就不了解了。

工作

全职炼丹师 

第一份工作是NLP相关的,之后自己的工作方向就一直是NLP了。随着深度学习的技术突飞猛进,使用传统的机器学习方法做NLP的越来越少(其实在Word2Vec出现之前,NLP相关技术很简陋粗糙,淘汰是迟早的事情)。自己也就开始全面转向深度学习,跟着NLP技术的发展,自己在这条路上也越走越远了。

咒语研习者 

22年底23年初,ChatGPT的出现,NLP迎来一个大变革,颠覆了算法人员的工作方式。原来很多的需求,需要先拆分成不同任务的小模型,再标注数据训练这些小模型,最后合起来才能完成的任务。

现在使用大模型可以一步到位直接解决了。我所在的公司,规模很小,资源有限,甚至最后算法团队就我一个人,如果还是使用原来的NLP技术开发,不太能做出什么AI的产品出来。现在基于大模型,我们能快速搭建一套生产可用的AI服务,再通过小步迭代的方式,在生产环境验证思路,持续优化,最终通过算法给企业带来价值。当然,大模型也带来一些新的问题需要解决,我会在博客里面一一分享。

 

如何找到我

希望能与你们多多交流

 


关于本站搭建

基于Trilium搭建的一个博客平台,详细内容见 站点搭建

“您的支持是我持续分享的动力”

微信收款码
微信
支付宝收款码
支付宝

目录