编程师男友

⑴ 俄罗斯00后编程情侣携手加入华为，他们到底有多优秀

俄罗斯00后编程情侣携手加入华为，他们到底有多优秀？

不久前华为公司收获了两名外国工程师的事情登上了网络热搜，在经过仔细了解之后我们才明白了这两位工程师的伟大之处。据相关人员的讲述称：这两位工程师一个名叫瓦莱里娅，一个名叫伊里亚，二人同是国际程序设计锦标赛的冠军，此次能够一同加入华为，二人表示十分幸福，希望能够为世界科技的进步做一些贡献。很多网友在看到这样的爱情之后，都纷纷表示有被这甜美的爱情酸到，希望能够向他们学习。

在瓦莱里娅的个人采访中我们能够了解到，他们在大学期间就有想加入华为的想法，在了解到华为涉及到的项目之后，更是对华为产生了浓厚的兴趣，希望他们在华为当中能够做出杰出的贡献，他们为当下有梦想的年轻人树立了一个好的榜样，值得我们学习。

⑵ 男朋友算法工程师好么

这周面试了一个候选人，面CV/DL/AI的TechLead。简历很牛逼，做过很多CV的工业项目，涵盖detection, OCR, face recognition, fire/smoke detection等好多项目. 给我们讲了45分钟做得项目，讲得很自信。我挑了一个大项目，我说你在这个项目中的贡献是什么？他说整个项目的所有算法部分都是他实现的。

OK,我开始进行深度学习的技术面。

我先问了两个深度学习的中等难度的问题，他都说不知道。有点冷场，那我赶紧问点简单的吧。我说，深度学习网络，进行分类时有哪些loss?他犹豫了一下，回答: relu.

瞬间把见过大场面的我还有同事都震住了。

面试另外一个人，我说目前我们检测主要用yolo，他反问了一句，怎么不用tensorflow？

......

算法工程师的目标既不是精通各种框架，会调各种包，也不是会发paper就是成功，而是有能力解决实实在在被提出的算法问题。

这里的问题可能来源于业务，也可能来源于长远的战略部署，甚至可能来源于一次大领导的拍脑袋。不管怎么说，个人觉得能独立分析，拆解，建模和解决算法问题的算法工程师就是胜任的，否则再怎么花里胡哨都是差劲的。

从反面回答一下，我碰到什么样的算法工程师会认为他/她是优秀甚至是卓越的大佬，并选择紧紧抱住大腿不松手。

本文很多观点也是来源于不同公司的前辈们讨论过这个问题，这里也感谢大家的指点。总得来说，以下几个特点是我特别留意的，如果碰到了我就会认为这位很厉害：

基础非常扎实。问他/她一些比较经典的算法，能够很清晰地说出算法的特点、适用的场景、坑点、里面的细节等等。
工程能力很强。我是一位“工程狗”，自己的工程能力很菜，但对工程能力强的同学非常崇拜 Orz 如果碰到一位算法工程师的工程能力很强，仅凭这一点，我就认为他/她基本上一定是大佬Orz
重视代码的测试。算法岗的工作并不完全就是调参炼丹，往往也是需要去写一些代码的，例如写些spark/sql代码获得特征，写模型等等。既然是写代码，就可以而且应该在其中加上测试。实际上，根据我的经验，如果碰到某个其他地方好用的模型在自己的场景下效果很差（不reasonable得差），那很可能是数据、特征的处理代码有问题，或者模型的代码有问题。这种问题可以用单元测试（断言等）来提前发现，也可以用一些sanity check来发现。
对场景业务的认识很深刻。软件工程没有银弹， 机器学习也没有银弹。 用什么样的特征、什么样的预估目标、什么样的评价指标、甚至什么样的模型，这些东西都是要与场景业务结合的。换言之，工业届里，业务先于技术。很多大神在这个方面做得尤其出色。
在实际场景中，注重先把整个pipeline搭建起来。个人认为，这一点在实际应用中往往应该是最优先的。搭建起来之后，机器学习系统的上下游也都可以工作，也可以更好地判断系统的瓶颈所在，把好刚用在刀刃上。这其实就与做开发的程序设计一样，较早地抽象出比较好的接口、搭建一个系统原型是很重要的。
能够持续学习新的知识，跟踪最新的成果，对各种模型的motivation有自己的理解，有自己的insight与vision。这里举几个我自己学习过程中碰到的例子来说明一下这点。例如，推荐系统中，在Youtube 16年的推荐paper中，为何step1和step2的优化目标是不一样的？人脸检测中，MTCNN为何要分为多阶段？landmark检测中，3000FPS为何要分为两个阶段？（这些是设计相关的motivation）Google的wide&deep为何在Google store的场景下效果好，而在其他的场景下效果不一定好（这是对场景的motivation理解）？文字检测中，PixelLink为何要引入link？OCR中，CRNN为何要引入一个RNN？机器学习系统中，LightGBM是如何针对xgboost存在的哪些缺点进行改进的？（这些是对改进的motivation理解）我认识的一些大佬们会主动结合文章思考这些问题，有的时候会有与paper所claim的不同的理解（毕竟写paper的story很多时候也不一定靠谱，大家都懂），甚至还会做实验验证自己的理解。然后拿这些问题来考我，在我思考不出来后再告诉我他们的理解与实验结果Orz
做多数实验之前有自己的假设，根据实验结果会根据实验结果做进一步实验，或修正假设、或进一步探究。
自己参与的项目，对其中与自己比较相关的内容的细节比较清楚，自己负责的部分能够了如指掌。
能系统性地分析出机器学习整个系统的瓶颈所在，并提出相应的解决方案。当系统效果不好的时候，知道如何去debug，找到问题所在，改进系统的性能

⑶ 有一个痴迷于编程的男朋友是种怎样的体验

那就是天天都是自己一个人吃饭逛街看电影，明明有男朋友却过着孤独的生活。整天被朋友嘲笑我这是有男朋友还是被甩了呢，我的那颗心啊拔凉拔凉的，看见他我就生气都想分手了，既然那么喜欢编程那你就和电脑在一起吧，你的电脑就是你的下一任女朋友，你俩双宿双飞吧。岂不快哉。

我不止一次的和他谈这个问题了，可是他呢总是一副我无理取闹的样子。我还能怎么办呢，坚持吧实在心伤了那就散了吧。太辛苦心累了我想歇歇。我给他的机会他并没有珍惜还是和以前一样，把我当做空气，高兴了给你一个枣，不开心了你就自己玩吧。我总是一个人也会很孤独需要有人陪伴，他并不在乎这些。

⑷ 有一个呆逼程序员男友是一种什么体验

互联网趣闻：有个非常污的程序员男友是种什么样的体验？

谁说程序员都是老司机？谁说互联网人常开车？没错，事实就是这样的，前方高能，不信你往下看！

互联网趣闻：有个非常污的程序员男友是种什么样的体验？你会开车了吗？

⑸ 男朋友是一个程序员，几乎每天都在加班该怎么办

作为一个程序员的女朋友，要关心理解男朋友的这些种种苦衷，毕竟程序员加班是一个很普遍的一个现象，所以说不要经常的去抱怨他们没有时间陪你。因为程序程序，而工作的时候会伤害颈椎、眼睛，所以说可以给男朋友买一个靠枕；晚上下班以后可以在家做饭，然后等男朋友回来一起吃饭……总之一句话就是理解万岁。