我来教大家“手机微乐麻将总是输太坑了教你开挂”(确实是有挂)-哔哩哔哩

网上有关“如何转行做程序员?”话题很是火热,小编也是针对如何转行做程序员?寻找了一些与之相关的一些信息进行分析,如果能碰巧解决你现在面临的问题,希望能够帮助到您。

您好:手机麻将有挂是真的吗这款游戏可以开挂,确实是有挂的,咨询加微信【】很多玩家在这款游戏中打牌都会发现很多用户的牌特别好,总是好牌,而且好像能看到其他人的牌一样。所以很多小伙伴就怀疑这款游戏是不是有挂,实际上这款游戏确实是有挂的
http://www.boyicom.net/sheng/1.jpg
1.手机麻将有挂是真的吗这款游戏可以开挂,确实是有挂的,通过添加客服微信 2.咨询软件加微信【】在"设置DD功能DD微信手麻工具"里.点击"开启". 3.打开工具.在"设置DD新消息提醒"里.前两个选项"设置"和"连接软件"均勾选"开启"(好多人就是这一步忘记做了) 4.打开某一个微信组.点击右上角.往下拉."消息免打扰"选项.勾选"关闭"(也就是要把"群消息的提示保持在开启"的状态.这样才能触系统发底层接口)

转行并不是一件容易的事情,需要付出很多努力和时间。以下是一些转行可能会遇到的困难:

1. 缺乏相关技能和经验:如果你想转行到一个完全不同的领域,你可能需要学习新的技能和知识,这需要花费时间和精力。

2. 面临竞争:当你转行时,你可能会发现自己需要和其他有经验的人竞争,这可能会使你感到挫败。

3. 降薪:如果你从一个高薪行业转到一个低薪行业,你可能会面临降薪的情况。

4. 心理压力:转行可能会给你带来很大的心理压力,你需要适应新的环境和工作方式,这可能会使你感到不安和不确定。

为了转行,你可能需要做以下工作:

1. 确定你想要转行的领域:你需要了解这个领域的工作内容、薪资、前景等信息,以便做出决定。

2. 学习新的技能和知识:你可能需要参加培训课程或自学,以便掌握新的技能和知识。

3. 建立人脉:你需要与在目标领域工作的人建立联系,了解他们的经验和建议。

4. 准备好面试:当你找到一个新的工作机会时,你需要准备好面试,展示你的技能和热情。

总的来说,转行需要付出很多努力和时间,但如果你做好了准备并且充满了热情,你就有可能成功转行。

普通程序员如何向人工智能方向转型?

一、转行难。

很多人选择转行都是因为不满意现在的职业,不满意的方面也许是现在的工作氛围、工作环境、薪资待遇、人际关系、发展空间等。所以你在选择了新的行业后,如果也存着这些方面的问题,而你却依然不能规避掉这些不满意的方面,那么转行对你而言是难的。

另外,很多人在一个行业工作一段时间后,因为自己本身的惰性,就不再学习新知识,报着“不求有功但求无过”的心态来做事,从而造成自己升职难、加薪难的情况。但往往出现这种情况后大家不但不会从自身找问题,反而还会觉得是行业不景气。如果你是这一类人,在转行后也不愿意付出,顶不住辛苦,那么转行于你是难的。

转行只是个开始,转行成功后,你还需要做很多的积累才能获得你想要的东西,如果想要投机取巧,想要不劳而获,那么建议不要转行。

二、转行不难。

据调查,80%的人在工作前三年会转行1次,有40%的人甚至会转行2次,这其中又有近16%的人在30岁还会选择转行。所以客观来看,转行更像是换了一种生活方式。

成功或许不易,但转行一定不难。

很多人转行的目的可能是因为觉得自己不喜欢现在这个行业,自己更喜欢** 之类的,但实际上呢?

很多时候我们口中的不热爱、不感兴趣,或许都是借口,本质原因可能是因为你做的不够好。

举个例子,我表哥转行做开发的时候他根本对开发没什么了解,也根本不知道自己是不是真的对编程感兴趣,他就是冲着程序员是做技术,薪资高去的。他是在工作了一段之后,才觉得自己挺适合编程的。

很多时候,你对一件事情的兴趣不是一开始就有的,而是在长时间的慢慢接触中产生的,而且把这件事做的更好,回报越大,你会更有成就感,自然也会越来越感兴趣。

当你萌生要转行的想法时,在考虑清楚的前提下,一定要趁早,因为你在一个行业积累的经验越久,你转行付出的成本也就越大,你会更没有勇气。

另外你还需要明白一个道理,任何一个领域都存在竞争,要想得到更多,你必须要付出更多,混日子在任何行业都发展不下去,职场归根结底还是要凭实力和已有的成果来晋升。

当下,人工智能已经成为越来越火的一个方向。普通程序员,如何转向人工智能方向,是知乎上的一个问题。

一.目的

本文的目的是给出一个简单的,平滑的,易于实现的学习方法,帮助“普通”程序员踏入AI领域这个门。这里,我对普通程序员的定义是:拥有大学本科知识;平时工作较忙;自己能获取的数据有限。因此,本文更像是一篇“from the scratch”的AI入门教程。

二. AI领域简介

AI,也就是人工智能,并不仅仅包括机器学习。曾经,符号与逻辑被认为是人工智能实现的关键,而如今则是基于统计的机器学习占据了主导地位。最近火热的深度学习正是机器学习中的一个子项。目前可以说,学习AI主要的是学习机器学习。

但是,人工智能并不等同于机器学习,这点在进入这个领域时一定要认识清楚。关于AI领域的发展历史介绍推荐看周老师写的《机器学习简介》。下面一个问题是:AI的门好跨么?其实很不好跨。我们以机器学习为例。

在学习过程中,你会面对大量复杂的公式,在实际项目中会面对数据的缺乏,以及艰辛的调参等。如果仅仅是因为觉得这个方向未来会“火”的话,那么这些困难会容易让人放弃。考虑到普通程序员的特点,而要学习如此困难的学科,是否就是没有门路的?答案是否定的。只要制定合适的学习方法即可。

三.学习方法

学习方法的设定简单说就是回答以下几个问题:我要学的是什么?我怎样学习?我如何去学习?这三个问题概括说就是:学习目标,学习方针与学习计划。学习目标比较清楚,就是踏入AI领域这个门。这个目标不大,因此实现起来也较为容易。“过大的目标时就是为了你日后放弃它时找到了足够的理由”。

学习方针可以总结为“兴趣为先,践学结合”。简单说就是先培养兴趣,然后学习中把实践穿插进来,螺旋式提高。这种方式学习效果好,而且不容易让人放弃。有了学习方针以后,就可以制定学习计划,也称为学习路线。下面就是学习路线的介绍。

四.学习路线

我推荐的学习路线是这样的,如下图:

这个学习路线是这样设计的:首先了解这个领域,建立起全面的视野,培养起充足的兴趣,然后开始学习机器学习的基础,这里选择一门由浅入深的课程来学习,课程最好有足够的实验能够进行实战。基础打下后,对机器学习已经有了充足的了解,可以用机器学习来解决一个实际的问题。

这时还是可以把机器学习方法当作一个黑盒子来处理的。实战经验积累以后,可以考虑继续进行学习。这时候有两个选择,深度学习或者继续机器学习。深度学习是目前最火热的机器学习方向,其中一些方法已经跟传统的机器学习不太一样,因此可以单独学习。除了深度学习以外,机器学习还包括统计学习,集成学习等实用方法。

如果条件足够,可以同时学习两者,一些规律对两者是共通的。学习完后,你已经具备了较强的知识储备,可以进入较难的实战。这时候有两个选择,工业界的可以选择看开源项目,以改代码为目的来读代码;学术界的可以看特定领域的论文,为解决问题而想发论文。

无论哪者,都需要知识过硬,以及较强的编码能力,因此很能考察和锻炼水平。经过这个阶段以后,可以说是踏入AI领域的门了。“师傅领进门,修行在个人”。之后的路就要自己走了。

下面是关于每个阶段的具体介绍:

0.领域了解

在学习任何一门知识之前,首先第一步就是了解这个知识是什么?它能做什么事?它的价值在什么地方?如果不理解这些的话,那么学习本身就是一个没有方向的舟,不知道驶向何处,也极易有沉船的风险。了解这些问题后,你才能培养出兴趣,兴趣是最好的引路人,学习的动力与持久力才能让你应付接下来的若干个阶段。关于机器学习是什么,能做什么,它与深度学习以及人工智能的关系,可以看我写的博客从机器学习谈起。

1.知识准备

如果你离校过久,或者觉得基础不牢,最好事先做一下准备复习工作。“工欲善其事,必先利其器”。以下的准备工作不多,但足以应付后面阶段的学习。

数学:复习以下基本知识。线性代数:矩阵乘法;高数:求导;概率论:条件与后验概率。其他的一些知识可以在后面的学习的过程中按需再补;

英文:常备一个在线英文词典,例如爱词霸,能够不吃力的看一些英文的资料网页;

FQ:可以随时随地上Google,这是一个很重要的工具。不是说百度查的不能看,而是很多情况下Google搜出来的资料比百度搜的几十页的资料还管用,尤其是在查英文关键字时。节省时间可是很重要的学习效率提升;

2.机器学习

机器学习的第一门课程首推Andrew Ng的机器学习。这门课程有以下特点:难度适中,同时有足够的实战例子,非常适合第一次学习的人。cs229这门课程我这里不推荐,为什么,原因有以下:

时间:cs229的时间太早,一些知识已经跟不上当今的发展,目前最为火热的神经网络一笔带过。而Cousera上神经网络可是用了两个课时去讲的!而且非常详细;教学:Ng在cs229时候的教学稍显青涩,可能是面对网络教学的原因。有很多问题其实他都没有讲清楚,而且下面的人的提问其实也很烦躁,你往往不关心那些人的问题。这点在Coursera上就明显得到了改善,你会发现Ng的教学水平大幅度改善了,他会对你循循善诱,推心置腹,由浅入深的教学,在碰到你不明白的单词术语时也会叫你不要担心,更重要的,推导与图表不要太完善,非常细致清晰,这点真是强力推荐;字幕:cs229的字幕质量比Coursera上的差了一截。Coursera上中文字幕翻译经过了多人把关,质量很有保证;作业:cs229没有作业,虽然你可以做一些,但不会有人看。这点远不如Coursera上每周有deadline的那种作业,而且每期作业提交上去都有打分。更重要的是,每期作业都有实际的例子,让你手把手练习,而且能看到自己的成果,成就感满满!

3.实践做项目

学习完了基础课程,你对机器学习就有了初步了解。现在使用它们是没有问题的,你可以把机器学习算法当作黑盒子,放进去数据,就会有结果。在实战中你更需要去关心如何获取数据,以及怎么调参等。如果有时间,自己动手做一个简单的实践项目是最好的。

这里需要选择一个应用方向,是图像(计算机视觉),音频(语音识别),还是文本(自然语言处理)。这里推荐选择图像领域,这里面的开源项目较多,入门也较简单,可以使用OpenCV做开发,里面已经实现好了神经网络,SVM等机器学习算法。项目做好后,可以开源到到 Github 上面,然后不断完善它。实战项目做完后,你可以继续进一步深入学习,这时候有两个选择,深度学习和继续机器学习;

4.深度学习

深度学习:深度学习是目前最火热的研究方向。有以下特点:知识更新快,较为零碎,没有系统讲解的书。因此学习的资源也相对零散,下面是一些资源介绍。其中不推荐的部分并不代表不好,而是在这个初学阶段不合适:

推荐,UFLDL:非常好的DL基础教程,也是Andrew Ng写的。有很详尽的推导,有翻译,且翻译质量很高;推荐,Deep learning (paper):2015年Nature上的论文,由三位深度学习界的大牛所写,读完全篇论文,给人高屋建瓴,一览众山小的感觉,强烈推荐。如果只能读一篇论文了解深度学习,我推荐此篇。这篇论文有同名的中文翻译;推荐,Neural networks and deep learning:这本书的作者非常擅长以浅显的语言表达深刻的道理,虽然没有翻译,但是阅读并不困难;推荐,Recurrent Neural Networks:结合一个实际案例告诉你RNN是什么,整篇教程学完以后,会让你对RNN如何产生作用的有很清晰的认识,而这个效果,甚至是读几篇相关论文所没有的;不推荐,Neural Networks for Machine Learning University of Toronto Coursera:深度学习创始人教的课,最大的问题是太难,而且老先生的吐字有时不是很标准;不推荐,Deep Learning (book):同样也是由深度学习大牛所写的书,但感觉就像是第二作者,也就是他的学生所写的。很多内容都讲了,但是感觉也没讲出什么内容来,只是告诉你来自那篇论文,这样的话可能直接阅读论文更合适。不推荐,cs231n:李菲菲的课程,很有名,专门讲CNN。但是这门课程有一个最大的问题,就是没有字幕,虽然有youtube的自动翻译字幕,但有还不如没有。

5.继续机器学习

深度学习未必就是未来的一定主流,至少一些大牛是这么认为的。传统的机器学习有如下特点,知识系统化,有相对经典的书。其中统计学习(代表SVM)与集成学习(代表adaboost)是在实践中使用非常多的技术。下面是相关资源:

推荐,机器学习(周志华):如果是在以前,机器学习方面的经典教材首推PRML,但现在周老师的书出来以后,就不再是这样了。首先推荐读周老师的书。这本书有一个特点,那就是再难的道理也能用浅显精炼的语言表达出来。正如周老师的名言:“体现你水平的地方是把难的东西讲容易了,而不是把容易的东西讲难,想把一个东西讲难实在太简单”;

不推荐,Pattern Recognition And Machine Learning:当前阶段不推荐。PRML是以贝叶斯的观点看待很多机器学习方法,这也是它的一大特色。但对于初学者来说,这种观点其实并无必要。而且此书没有中文翻译,当前阶段硬啃很容易放弃;

6.开源项目

当知识储备较为充足时,学习可以再次转入实践阶段。这时候的实践仍然可以分两步走,学习经典的开源项目或者发表高质量的论文。开源项目的学习应该以尽量以优化为目的,单纯为读代码而学习效果往往不太好。好的开源项目都可以在Github 里搜索。这里以深度学习为例。深度学习的开源优秀库有很多,例如torch,theano等等,这里列举其中的两个:

推荐,DeepLearnToolbox:较早的一个深度学习库,用matlab语言撰写,较为适合从刚学习的课程转入学习。遗憾的是作者不再维护它了;

推荐,tensorflow:Google的开源库,时至今日,已经有40000多个star,非常惊人,支持移动设备;

7.会议论文

较好的课程都会推荐你一些论文。一些著名的技术与方法往往诞生于一些重要的会议。因此,看往年的会议论文是深入学习的方法。在这时,一些论文中的内容会驱使你学习数学中你不擅长的部分。有时候你会觉得数学知识储备不够,因此往往需要学习一些辅助课程。

当你看完足够的论文以后,在这个阶段,如果是在校学生,可以选择某个课题,以发论文为目的来学习研究。一般来说,论文是工作的产物。有时候一篇基于实验的论文往往需要你写代码或者基于开源项目。因此开源项目的学习与会议论文的工作两者之间是有相关的。

两者可以同时进行学习。关于在哪里看论文,可以看一下CCF推荐排名,了解一下这个领域里有哪些优秀的会议。

下面介绍两个图像与机器学习领域的著名顶级会议:

CVPR:与另两个会议ICCV和ECCV合称计算机视觉领域的三大会,注意会议每年的主页是变动的,因此搜索需要加上年份;Conference on Neural Information Processing Systems:简称NIPS,许多重要的工作发表在这上面,例如关于CNN的一篇重要论文就是发表在上面;

8.自由学习

到这里了,可以说是进入这个门了。下面可以依据兴趣来自由学习。前阶段不推荐的学习资源也可随意学习,下面是点评:

cs229:Ng写的讲义很不错,其中关于SVM的推导部分很清晰,想学习SVM推荐;Neural Networks for Machine Learning:大牛的视角跟人就是不一样,看看Hinton对神经网络是怎么看的,往往会让你有种原来如此的感悟。其实看这门课程也等同于读论文,因为几乎每节课的参考资料里都有论文要你读;CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition:最新的知识,还有详细的作业。国内应该有团队对字幕进行了翻译,可以找找;PRML:作为一门经典的机器学习书籍,是很有阅读必要的,会让你对机器学习拥有一个其他的观察视角;

五.总结

本文的目的是帮助对AI领域了解不深,但又想进入的同学踏入这个门。这里只说踏入,是因为这个领域的专精实在非常困难,需要数年的积累与努力。在进行领域学习前,充分认识自己的特点,制定合适的学习方法是十分重要的。

首先得对这个领域进行充分了解,培养兴趣。在学习时,保持着循序渐进的学习方针,不要猛进的学习过难资源;结合着学习与实践相辅的策略,不要只读只看,实际动手才有成就感。学习某个资源时要有充分的目的,不是为了学开源项目而看代码,而是为了写开源项目而看;不是为了发论文而写论文,而是为了做事情而写论文。

本文来自公众号:“大技术技术汇”,guanzhu了解大数据行业学习大数据技术和学习路线,还有免费学习资料放送。

如果一个学习资源对你过难,并不代表一定是你的问题,可能是学习资源的演讲或撰写人的问题。能把难的问题讲简单的人才是真正有水平的人。所以,一定要学习优质资源,而不是不分青红皂白的学习。最后,牢记以兴趣来学习。学习的时间很长,过程也很艰难,而只有兴趣才是让你持之以恒,攻克难关的最佳助力。

关于“如何转行做程序员?”这个话题的介绍,今天小编就给大家分享完了,如果对你有所帮助请保持对本站的关注!

(0)
上一篇 2024年05月16日
下一篇 2024年05月16日

相关推荐