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    蓝色关注,回复“1”获取知名公司程序员和产品经理职级

    这是我的第89篇原创文章

    见字如面,我是军哥。

    上周日我组织了一场上海读者见面会,我把组织会议的方法和会议中一些好的问题写出来,与你分享。

    最后有一个「取名字拿红包」的活动,来参与哦。

    加我一起共17位朋友,有做后端开发的,有做安卓iOS开发的,有做工程效率的,有做产品的,有做架构的,有做管理的朋友,有自己创业的CEO朋友。

    我当时开场白是,这就是一家公司在开会呀。哈哈

    今天的文章将从「会议的定位和设计、会议中6个好问题、不足之处」三点逐一展开。


     1 

    会议的定位和设计

    事实上这是上海的第二次线下聚会,我的定位是把人数控制在20人左右,毕竟疫情下组织太大规模的会议还是有风险的,而且本质是让大家有充分的认识和沟通(人再多了就达不到效果),各取所求。于是我在几个读者群里发了群的二维码,一共来了23人,最终17人完成押金支付并最终全部到场。

    紧接着的问题就是如下两个:

    第一:是先定时间还是地点?

    这个是一个很好的问题,我认为是先定时间再定地点,而且定了时间后先收100块押金(违约了就不退了)。

    为什么呢?

    因为我的目标是更多的人参与,大家投票先定时间(注意时间给2个选择即可,还可以多选),我们再挑一个上海中心区域的地段,我相信大家都没有什么问题的。反之先说地点,很多人就会说地点不合适不参加了。顺序换了下效果可不太一样哦。

    第二:聚会提供给来的读者朋友什么价值呢?

    我at所有人,请大家提自己来参会的需求或可以分享的,于是有2位朋友直接提了问题,这里相当一部分是来认识朋友(没啥具体需求),感谢大家的捧场。

    最后我做了一些思考,把整个聚会设计为四大块:

    1、自我介绍环节:让大家2分钟时间介绍自己,做什么工作,最近有什么开心或者不开心的事。

    2、分享环节:一位朋友分享了自己公司的 CICD 产品,很棒。我分享了一些最近阅读的思考(推荐了好几本书,我不是卖书的)。

    3、讨论环节:针对之前两位朋友提的问题,还有今天分享过程中一些问题进行讨论(这里注意开小会,主持人要控制节奏)。

    4、自由讨论和合影留念。

    总结:整个聚会有破冰环节,分享环节和互动交流环节,我认为可以达到预期效果的,事实也是一样的。


     2

    会议中6个好问题

    1、技术人员的职业发展路线是什么样子的,如何提升职场竞争力?

    答:一般只有两条,一条纯技术专家线,一条技术管理线。

    2、作为技术人,可以考虑发展的副业有哪些, 身边有相应的案例吗?

    答:我认识的也有很多,比如某90后写公号月入3万,但是人家是有积累的,人家在自己的领域有很大的优势,要做副业第一考虑是自己的优势是什么,是否在市场上稀缺,用户是否愿意买单。但是很多是没有核心优势,需要多积累才可以为之。

    3、从开发转产品,军哥有什么样的心得可以跟大家分享?如果开发人员想转型做产品,如何可以成功转型,需要哪些必备的技能?

    答:俞军说过要具备深度思考和超强同理心,深度思考是喜欢问问题(why),找到事物的本质。超强同理心是可以和各种不同(测试,开发,业务等)的人沟通协同。而开发人员的思维里更多考虑怎么做的问题(how)。

    开发转产品,我认识转成B端产品有4/5个,C端几乎没有。具体哪些技能公号公号后台回复“66”获取产品能力模型。

    4、成为架构师需要哪些素养?面试官面试架构师会有哪些侧重点?

    答:我之前写一个 P7 能力模型,我这里贴一下图,具体可以再参考原来的文章《认真读完,助你月薪2W到3W(系列之二)》。

    5、如果公司一般,项目一般,如何能自我突破呢?要换个环境吗?

    答:找到自己的优势,我之前说过我们要先设定目标然后和自己优势和机会取交集,比如行业经验丰富也是优势,并擅于找到自己的独特优势。

    当前情况下,换环境请慎重,就算要换也要骑驴找马。

    6、程序员年纪大了就不好找工作了吗?35岁以后怎么办?

    答:年纪大了不太好找工作,是肯定的。找到自己的优势不断的从困境破局呀,谁的人生不是这样呢?

    但是不用太焦虑,比如我之前写过《40岁后的程序员去哪里了》,总能找到方向,并提前制定目标,早做准备,然后每日精进。

    总结一下,以上都是特别典型的问题,还有一些朋友分享的话题和观点也非常棒,但我考虑了一下不适合大范围公开,你感兴趣期待下次当面交流。


     3

    不足之处

    最后我问大家对本次分享的不足有什么建议,总结下来有「以下三点」:

    1、会议的主题一开始不太明确,参与的人数从刚入群的23人到实际参与的17人,这里的用户为什么流失是需要分析的(我相信大部分是分享主题不喜欢,回头和退群朋友一一访谈)。

    2、分享的话题不够专注,因为尽量照顾到大家的需求广度有了忽略了深度,下次改进。

    3、女生参与太少,只有1位(有两位有事临时退出),看下图哈。



    写在最后

    以上,是今天文章的全部。

    总之,组织一次会议不容易,需要设计整个会议主题和议程,协调好参会人群,还有会议场地,还可能有一些突发事件处理,最难也是最重要的是让大多数人满意。

    当然大家都反馈不错,有一位朋友甚至还问我下次什么时候?

    我有点傲娇了,但我知道聚会的主体框架和细节需要优化,加油吧中年人。

    另外请各位朋友们「留言」想一个线下分享会的名字(比如鲲鹏会),入选的话,军哥私你「66元」的红包一个,来参与哦。

    最后感谢参与聚会的16位朋友,特别是找的高逼格的场地的波哥和专门准备分享的热心读者????,「下次聚会见了」。

    关于今天的主题,你有什么样的收获或建议?请留言区留下你的「精彩」评论吧。


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  • 残差网络

    千次阅读 2019-07-07 14:35:51
    目前俱乐部每周六在杭州举办以机器学习为主题的线下技术沙龙活动,不定期进行论文分享与学术交流。希望能汇聚来自各行各业对人工智能感兴趣的朋友,不断交流共同成长,推动人工智能民主化、应用普及化。

    残差网络

    残差网络(Residual Network简称ResNet)是在2015年继Alexnet Googlenet VGG三个经典的CNN网络之后提出的,并在ImageNet比赛classification任务上拔得头筹,ResNet因其简单又实用的优点,现已在检测,分割,识别等领域被广泛的应用。
        ResNet可以说是过去几年中计算机视觉和深度学习领域最具开创性的工作,有效的解决了随着网络的加深,出现了训练集准确率下降的问题,如下图所示:
    image.pngimage.png
    Fig. 1
      图中56层的普通神经网络在训练集上的表现明显的比20层的差很多,从而导致在测试集上的表现也相对较差。


    做过深度学习的同学应该都知道,随着网络层数的增加而导致训练效果变差的一个原因是梯度弥散和梯度爆炸问题(vanishing/exploding gradients),这个问题抑制了浅层网络参数的收敛。但是这个问题已经通过一些参数初始化的技术较好的解决了,有兴趣的同学可以看下以下几篇文章[2][3][4][5][6]。
    但是即便如此,在网络深度较高的时候(例如图中的56层网络)任然会出现效果变差的问题,我们在先前的Alexnet Googlenet VGG三个模型中可以看出,网络的深度在图片的识别中有着至关重要的作用,深度越深能自动学习到的不同层次的特征可能就越多,那到底是什么原因导致了效果变差呢?
    ResNet的提出者做出了这样的假设:如果一个深层的网络在训练的时候能够训练成一个浅层的网络加上一堆恒等映射的网络,那这样的得到的深层网络在训练的误差上是不会比这个浅层的网络还要高的,所以问题的根源可能在于当网络深度较深的时候,多层的非线性的网络在拟合恒等映射的时候遇到了困难,于是就提出了一种“短路”(shortcut connections)的模型来帮助神经网络的拟合,如下图所示:
    image.png
         Fig. 2
    假设是我们最终要拟合的函数,则令  其中代表普通的堆叠起来的网络拟合出来的函数, 是输入,普通网络的激活函数用的是ReLU函数。非常简单的一个结构,整个网络就是普通网络加上一个恒等映射,普通网络只是整个网络的一部分(),这也是 Residual (剩余的)名字的由来。由上述结构可以得到公式:
                                                               
    这里的  是输出, 是输入, 是图中“短路”的起点和终点之间的网络所要拟合的函数,
    是第  层的系数矩阵。图中是用的普通的网络,但对于卷积网络这种结构也同样适用。对于这个公式需要注意的 一点是这里的输入和输出可能是不同维度的,需要用一个线性映射解决这个问题:
                                                                                                      
    这里  也是系数矩阵。
    下面我们来看作者设计的34层ResNet的结构与VGG网络结构的对比(参加比赛使用的网络达到了152层):
    image.png
    Fig. 3
    左侧19层的VGG模型的计算量是 19.6 billion FLOPs 中间是34层的普通卷积网络计算量是3.6 billion FLOPs
    右边是34层的ResNet计算量是3.6billion FLOPs,图中实线的箭头是没有维度变化的直接映射,虚线是有维度变化的映射。通过对比可以看出VGG虽然层数不多但是计算量还是很大的,后面我们可以通过实验数据看到34层的ResNet的表现会比19层的更好。
    更详细的结构如下图所示(包括一些层数更多的ResNet):
    image.png
    Fig. 4


    残差网络虽然在结构和原理上都非常简单,但表现不俗且解决了随着深度增加效果变差的问题,下面是实验数据:
    image.png                                                                            Fig. 5
    这是普通网络(左)和残差网络(右)的对比,图中细线代表训练误差,粗线代表检验误差,蓝色是18层,红色是34层。从图中可以看出普通网络是存在较深的网络比浅的网络效果差的问题,而残差网络却是层数越高效果越好。
    image.png
    Fig. 6
    这是残差网络,VGG和GoogleNet在ImageNet数据集上的测是数据,top-1 err表示1000种类别中分类错误的概率,top-5 err 表示1000种类别中网络得出的最有可能的5种类别中任然没有正确类别的概率。图中34层A,B,C是指上文提到的输入输出维度不一致问题中当卷积层之间维度变高的时候采取的三种方案,A是将所有增加的维度都用0填充。(zero-padding)B 是保持原始输入,增加的维度用线性映射填充。C 是将所有的输入都进行线性映射再加到输出中。
    从图中可以看出在效果上,34层的残差网络比VGG和GoogleNet都要好,A,B,C三种方案中C方案效果最好,但是B,C方案在计算量上比A方案要大很多,而效果提升的又很少,所以论文作者建议还是使用A方案较为实用。
    下面我们介绍层数在50及以上的残差网络的结构: Deeper Bottleneck Architectures。这种结构是作者为了降低训练时间所设计的,结构对比如下图所示:
    image.png
    Fig. 7
    图中左边是34层ResNet使用的普通的结构,右边是50层及以上的所使用的瓶颈(Bottleneck)结构,
    这里的瓶颈结构中有两个1X1但通道数分别为64和256,第一个是将256通道的输入降维到64通道,第二个是将64通道升维到256通道。中间是普通的3X3的卷积网络,最后整体的计算量与左边的相近。这样的结构的好处是在卷积的同时就完成了维度上的适应,输入可以直接加到输出上,这样可以让计算量减少一半之多。在图5中有50层网络的整个结构,总共的计算量为 3.8 billion FLOPs 只比34层的多0.2 个billion。
    同样的在图4和图5中可以看出101层和152层的残差网络也用这种结构在计算量上比16层的VGG还要少,而在准确度上比VGG高出许多。

    总结:

    ResNet通过残差学习解决了深度网络的退化问题,让我们可以训练出更深的网络,这称得上是深度网络的一个历史大突破吧。也许不久会有更好的方式来训练更深的网络,让我们一起期待吧!
    目前,您可以在人工智能建模平台 Mo 找到基于tensorflow 的34层的残差网络(ResNet)实现样例,数据集是CIFAR-10 (CIFAR的十分类数据集),这个样例在测试集上的精度为90%,验证集上的精度为98%。主程序在ResNet_Operator.py中,网络的Block结构在ResNet_Block.py中,训练完的模型保存在results文件夹中。
    项目源码地址:http://momodel.cn/explore/5d1b0a031afd944132a0797d?type=app




    参考文献:
    [1] K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun. Deep residual learning for image recognition. arXiv preprint arXiv:1512.03385,2015.
    [2] Y. LeCun, L. Bottou, G. B. Orr, and K.-R.M¨uller. Efficient backprop.In Neural Networks: Tricks of the Trade, pages 9–50. Springer, 1998.
    [3] X. Glorot and Y. Bengio. Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks. In AISTATS, 2010.
    [4] A. M. Saxe, J. L. McClelland, and S. Ganguli. Exact solutions to the nonlinear dynamics of learning in deep linear neural networks.arXiv:1312.6120, 2013.
    [5] K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun. Delving deep into rectifiers:Surpassing human-level performance         on imagenet classification. In ICCV, 2015.
    [6] S. Ioffe and C. Szegedy. Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift. In ICML, 2015.

    关于我们

    Mo(网址:momodel.cn)是一个支持 Python 的人工智能在线建模平台,能帮助你快速开发、训练并部署模型。


    Mo 人工智能俱乐部 是由网站的研发与产品设计团队发起、致力于降低人工智能开发与使用门槛的俱乐部。团队具备大数据处理分析、可视化与数据建模经验,已承担多领域智能项目,具备从底层到前端的全线设计开发能力。主要研究方向为大数据管理分析与人工智能技术,并以此来促进数据驱动的科学研究。

    目前俱乐部每周六在杭州举办以机器学习为主题的线下技术沙龙活动,不定期进行论文分享与学术交流。希望能汇聚来自各行各业对人工智能感兴趣的朋友,不断交流共同成长,推动人工智能民主化、应用普及化。
    image.png

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  • 自定义 Typora 皮肤主题

    万次阅读 多人点赞 2019-12-10 21:11:14
    上了,不需要积分下载,欢迎大家前去下载交流,由于能力有限,主题中可能还存在一些 Bug ,欢迎大家及时反馈,我也会及时回复大家的。 1、订制 Typora 皮肤主题 Typora 的主题格式是 .css 格式也就是所谓的 前端...

    如果对你有帮助的话,记得给博主点个赞哟!

    也欢迎各位土豪朋友打赏博主,博主会继续分享优质的内容给大家的!

    在这里插入图片描述

    不管是对于CSDN的小伙伴,还是其他网站的小伙伴,相信大家大多数都是采用的 MarkDown 格式写的博客,其实在刚开始写博客的时候我根本不知道什么是 MarkDown ,对于 MarkDown 的格式简直懵的一逼,好在一直坚持,现在对于 MarkDown 也算是略微熟悉了。

    使用 MarkDown 两年多来,我已经被它的便捷深深吸引,简直就是利器,不论是写博客还是还是日常的笔记记录,我都已经开始使用 MarkDown 从而取代 Office 等其他软件了,可能有的小伙伴比较喜欢使用云笔记等软件,其实大多数的云笔记软件同样是支持 MarkDown 格式的,如此利器还有谁不喜欢呢?

    在此向还不懂 MarkDown 的小伙伴推荐一波,相信我,你绝对会喜欢上它的!

    MarkDown 语法这么流弊的神器,怎么能缺少相应的软件呢?Typora 就是另外一个神器,桌面版简直不要太好用好么!特小的安装包,急速的打开方式,以及完美的表现,使得它完完全全俘获了我的心,还有一点就是它的图片是可以显示出来的,相比某些 MarkDown 软件强了不知道多少倍。但天下没有绝对完美的事情, Typora 的主题始终没有一个令我十分满意的(我是个很挑剔的、要求还贼多的一个极客),好在 Typora 支持修改主题,也支持用户自定义自己的主题,这简直不要更爽了好么?

    于是有了这篇博客的诞生。事先声明:继承于开源世界的开源精神,我已经将 订制的主题放在我的

    Github : https://github.com/ViatorSun/Typora

    上了,不需要积分下载,欢迎大家前去下载交流,由于能力有限,主题中可能还存在一些 Bug ,欢迎大家及时反馈,我也会及时回复大家的。

    1、订制 Typora 皮肤主题

    Typora 的主题格式是 .css 格式也就是所谓的 前端,对于没有接触过前端的小伙伴,可以参看以下方法快速入门

    前端 主要分为 Html 界面 以及 css 布局,两者是共同使用的,所以在查看 css 个时候是不能缺少 Html 的,只有理解了 Html 中的专属名词,才能顺利解读出来 css 中的代码是什么含义,在此推荐大家参考菜鸟教程

    • Html标签列表: http://www.runoob.com/tags/html-reference.html
    • CSS参考手册: http://www.runoob.com/cssref/css-reference.html
    • CSS颜色名称: http://www.runoob.com/cssref/css-colornames.html

    效果图

    附上几张效果图,大家可以前往 Github : https://github.com/ViatorSun/Typora 查看,修改标题的属性,订制称为属于自己的 主题风格,css 文件里已经添加备注,大家自行修改哟!

    也非常欢迎优秀的小伙伴将自己修改成功的优秀主题分享给大家!
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    2、将自己的主题添加到 Typora 中

    1. 首先我们需要将主题下载下来 ,链接如下
      Github : https://github.com/ViatorSun/Typora

    在这里插入图片描述

    1. 然后,解压,将里面的 viatorsun.css 文件放置到 Typora的主题文件夹内

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    1. 最后,只需要重启 Typora 就可以看见自己的主题选项了

    在这里插入图片描述
    Github : https://github.com/ViatorSun/Typora 中的风格只是我之前修改的,未必适合大多数小伙伴,上面我已经附加了注释,追求个性的小伙伴,完全可以设计为属于自己风格的主题格式哟!

    3、Typora 常见快捷方式

    功能快捷键
    加粗Ctrl + B
    查找Ctrl + F
    斜体Ctrl + I
    替换Ctrl + H
    表格Ctrl + T
    超链接Ctrl + K
    下划线Ctrl + U
    选中当前行Ctrl + L
    跳转到所选内容Ctrl + J
    引用Ctrl + Shift + Q
    代码块Ctrl + Shift + K
    公式块Ctrl + Shift + M
    内联代码片Ctrl + Shift + `
    图片Ctrl + Shift + I
    展开全文
  • 关于webstorm更换主题

    万次阅读 2019-06-27 09:46:51
    现在我们前端使用编辑器,只要用习惯就好,...下面有一个网站,这个网站的名字叫 http://www.themesmap.com/ 这个网站是JetBrains全系列主题下载,支持:InteliJ IDEA, PhpStorm, PyCharm, RubyMine, WebStorm and ...

    现在我们前端使用编辑器,只要用习惯就好,不过这里推荐使用webstorm,因为被称为,'js神器’的称号,不是白说的。
    接下来我们来看下怎么引入主题。

    下面有一个网站,这个网站的名字叫

    http://www.themesmap.com/

    这个网站是JetBrains全系列主题下载,支持:InteliJ IDEA, PhpStorm, PyCharm, RubyMine, WebStorm and AppCode.
    选择自己喜欢的主题下载,

    然后我们打开编辑器,这里我汉化了(英文没那么好)

    打开如下图所示

    在这里插入图片描述

    你会看到一个方案,对这就是主题引入之后所能看到的,接下来引入主题,点击右边的小齿轮图标,之后,点击最后一个选择项,导入选择方案。会打开一个本地文件目录。
    选择你刚才下好的文件,确定,然后你就可以在方案框里找到你引入的主题了。
    点击确定就ok了

    到最后呢,推荐大家一个绿柔主题,为什么呢,我在那个网站上没找到这么好的主题。分享给大家

    在这里插入图片描述

    链接: https://pan.baidu.com/s/13ojPrbX0bin_j9mBK-HaNQ
    提取码: 9984

    谢谢大家

    最后我自己创建一个QQ交流群。IT各行各业的人都有,欢迎大家加入,分享自己的心得体会。
    QQ群:716560543

    展开全文
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    千次阅读 2013-10-09 14:40:38
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    万次阅读 多人点赞 2016-07-29 15:46:40
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    万次阅读 多人点赞 2018-08-15 17:48:52
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空空如也

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