編程師男友

⑴ 俄羅斯00後編程情侶攜手加入華為，他們到底有多優秀

俄羅斯00後編程情侶攜手加入華為，他們到底有多優秀？

不久前華為公司收獲了兩名外國工程師的事情登上了網路熱搜，在經過仔細了解之後我們才明白了這兩位工程師的偉大之處。據相關人員的講述稱：這兩位工程師一個名叫瓦萊里婭，一個名叫伊里亞，二人同是國際程序設計錦標賽的冠軍，此次能夠一同加入華為，二人表示十分幸福，希望能夠為世界科技的進步做一些貢獻。很多網友在看到這樣的愛情之後，都紛紛表示有被這甜美的愛情酸到，希望能夠向他們學習。

在瓦萊里婭的個人采訪中我們能夠了解到，他們在大學期間就有想加入華為的想法，在了解到華為涉及到的項目之後，更是對華為產生了濃厚的興趣，希望他們在華為當中能夠做出傑出的貢獻，他們為當下有夢想的年輕人樹立了一個好的榜樣，值得我們學習。

⑵ 男朋友演算法工程師好么

這周面試了一個候選人，面CV/DL/AI的TechLead。簡歷很牛逼，做過很多CV的工業項目，涵蓋detection, OCR, face recognition, fire/smoke detection等好多項目. 給我們講了45分鍾做得項目，講得很自信。我挑了一個大項目，我說你在這個項目中的貢獻是什麼？他說整個項目的所有演算法部分都是他實現的。

OK,我開始進行深度學習的技術面。

我先問了兩個深度學習的中等難度的問題，他都說不知道。有點冷場，那我趕緊問點簡單的吧。我說，深度學習網路，進行分類時有哪些loss?他猶豫了一下，回答: relu.

瞬間把見過大場面的我還有同事都震住了。

面試另外一個人，我說目前我們檢測主要用yolo，他反問了一句，怎麼不用tensorflow？

......

演算法工程師的目標既不是精通各種框架，會調各種包，也不是會發paper就是成功，而是有能力解決實實在在被提出的演算法問題。

這里的問題可能來源於業務，也可能來源於長遠的戰略部署，甚至可能來源於一次大領導的拍腦袋。不管怎麼說，個人覺得能獨立分析，拆解，建模和解決演算法問題的演算法工程師就是勝任的，否則再怎麼花里胡哨都是差勁的。

從反面回答一下，我碰到什麼樣的演算法工程師會認為他/她是優秀甚至是卓越的大佬，並選擇緊緊抱住大腿不鬆手。

本文很多觀點也是來源於不同公司的前輩們討論過這個問題，這里也感謝大家的指點。總得來說，以下幾個特點是我特別留意的，如果碰到了我就會認為這位很厲害：

基礎非常扎實。問他/她一些比較經典的演算法，能夠很清晰地說出演算法的特點、適用的場景、坑點、裡面的細節等等。
工程能力很強。我是一位「工程狗」，自己的工程能力很菜，但對工程能力強的同學非常崇拜 Orz 如果碰到一位演算法工程師的工程能力很強，僅憑這一點，我就認為他/她基本上一定是大佬Orz
重視代碼的測試。演算法崗的工作並不完全就是調參煉丹，往往也是需要去寫一些代碼的，例如寫些spark/sql代碼獲得特徵，寫模型等等。既然是寫代碼，就可以而且應該在其中加上測試。實際上，根據我的經驗，如果碰到某個其他地方好用的模型在自己的場景下效果很差（不reasonable得差），那很可能是數據、特徵的處理代碼有問題，或者模型的代碼有問題。這種問題可以用單元測試（斷言等）來提前發現，也可以用一些sanity check來發現。
對場景業務的認識很深刻。軟體工程沒有銀彈， 機器學習也沒有銀彈。 用什麼樣的特徵、什麼樣的預估目標、什麼樣的評價指標、甚至什麼樣的模型，這些東西都是要與場景業務結合的。換言之，工業屆里，業務先於技術。很多大神在這個方面做得尤其出色。
在實際場景中，注重先把整個pipeline搭建起來。個人認為，這一點在實際應用中往往應該是最優先的。搭建起來之後，機器學習系統的上下游也都可以工作，也可以更好地判斷系統的瓶頸所在，把好剛用在刀刃上。這其實就與做開發的程序設計一樣，較早地抽象出比較好的介面、搭建一個系統原型是很重要的。
能夠持續學習新的知識，跟蹤最新的成果，對各種模型的motivation有自己的理解，有自己的insight與vision。這里舉幾個我自己學習過程中碰到的例子來說明一下這點。例如，推薦系統中，在Youtube 16年的推薦paper中，為何step1和step2的優化目標是不一樣的？人臉檢測中，MTCNN為何要分為多階段？landmark檢測中，3000FPS為何要分為兩個階段？（這些是設計相關的motivation）Google的wide&deep為何在Google store的場景下效果好，而在其他的場景下效果不一定好（這是對場景的motivation理解）？文字檢測中，PixelLink為何要引入link？OCR中，CRNN為何要引入一個RNN？機器學習系統中，LightGBM是如何針對xgboost存在的哪些缺點進行改進的？（這些是對改進的motivation理解）我認識的一些大佬們會主動結合文章思考這些問題，有的時候會有與paper所claim的不同的理解（畢竟寫paper的story很多時候也不一定靠譜，大家都懂），甚至還會做實驗驗證自己的理解。然後拿這些問題來考我，在我思考不出來後再告訴我他們的理解與實驗結果Orz
做多數實驗之前有自己的假設，根據實驗結果會根據實驗結果做進一步實驗，或修正假設、或進一步探究。
自己參與的項目，對其中與自己比較相關的內容的細節比較清楚，自己負責的部分能夠了如指掌。
能系統性地分析出機器學習整個系統的瓶頸所在，並提出相應的解決方案。當系統效果不好的時候，知道如何去debug，找到問題所在，改進系統的性能

⑶ 有一個痴迷於編程的男朋友是種怎樣的體驗

那就是天天都是自己一個人吃飯逛街看電影，明明有男朋友卻過著孤獨的生活。整天被朋友嘲笑我這是有男朋友還是被甩了呢，我的那顆心啊拔涼拔涼的，看見他我就生氣都想分手了，既然那麼喜歡編程那你就和電腦在一起吧，你的電腦就是你的下一任女朋友，你倆雙宿雙飛吧。豈不快哉。

我不止一次的和他談這個問題了，可是他呢總是一副我無理取鬧的樣子。我還能怎麼辦呢，堅持吧實在心傷了那就散了吧。太辛苦心累了我想歇歇。我給他的機會他並沒有珍惜還是和以前一樣，把我當做空氣，高興了給你一個棗，不開心了你就自己玩吧。我總是一個人也會很孤獨需要有人陪伴，他並不在乎這些。

⑷ 有一個呆逼程序員男友是一種什麼體驗

互聯網趣聞：有個非常污的程序員男友是種什麼樣的體驗？

誰說程序員都是老司機？誰說互聯網人常開車？沒錯，事實就是這樣的，前方高能，不信你往下看！

互聯網趣聞：有個非常污的程序員男友是種什麼樣的體驗？你會開車了嗎？

⑸ 男朋友是一個程序員，幾乎每天都在加班該怎麼辦

作為一個程序員的女朋友，要關心理解男朋友的這些種種苦衷，畢竟程序員加班是一個很普遍的一個現象，所以說不要經常的去抱怨他們沒有時間陪你。因為程序程序，而工作的時候會傷害頸椎、眼睛，所以說可以給男朋友買一個靠枕；晚上下班以後可以在家做飯，然後等男朋友回來一起吃飯……總之一句話就是理解萬歲。