机器学习实验室的一点年度小结

机器学习实验室

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 · 2021-01-05

年度小结


Author:louwill

Machine Learning Lab

     

本来不太想写这个所谓的总结,因为2020年公众号实在没写多少干货。但为了一点仪式感和给2021留下点期许,还是要勉强做个样子。


2020年随着我个人工作逐渐转向管理岗位,写代码的时间屈指可数,这也导致实际的技术产出远不如前两年。最大的产出还是2019年的历史遗留,把机器学习公式推导和算法实现30讲写完了,还有深度学习语义分割理论与实战指南,这两项都是在7月份的时候开源发布出来了。

【原创首发】机器学习公式推导与代码实现30讲.pdf

【原创首发】深度学习语义分割理论与实战指南.pdf


另外2019年完稿的那本深度学习笔记,也在8月份的时候出版了。虽然写的不好,但也勉强算是个人第一本书。


今年公众号还有一些不错的技术输出,虽然不多,但干货满满。

基于web端和C++的两种深度学习模型部署方式

基于C++的PyTorch模型部署

PyTorch深度学习训练可视化工具tensorboardX

用Keras写出像PyTorch一样的DataLoader方法


除了技术输出之外,今年还增加一些议论性文章,通过这些推文的反响来看,读者都是喜欢看这类写作的。

做人不能过拟合

算法工程师研发技能表

谈中小企业算法岗面试

技术学习不能眼高手低

技术人要学会自我营销

真正想做算法的,不要害怕内卷


过去的一年,从我们技术号主的圈子来看,大家都很焦虑。一方面拼命发广告来变现,另一方面也频繁焦虑没有高质量的干货产出。但依然有很多号主朋友在坚持。我相信大部分技术号主的初心仍然是给广大读者提供优质的技术内容的。


2021年,我个人和机器学习实验室的最大的任务就是要把机器学习推导30讲改写成书稿并出版,深度学习图像分割也要在下半年完稿。机器学习推导已完成书稿接近一半的内容,预计3月份可完稿,争取赶在京东618前面世。感兴趣的朋友可点击样章并提出建议。还有一项也是历史遗留问题,就是要将之前的深度学习100问系列文章更新完。

《机器学习:公式推导与代码实现》样章试读及意见征求



为了能严格的要求自己以及进一步锤炼个人为人处事的能力,我还通过个人圈子组建了毛选学习小组,分期分阶段和大家一起研读毛选,目的是用毛选中的方法论来解决大家日常学习生活中碰到的问题。


当然,机器学习实验的最终定位,仍然是给广大读者提供优质的机器学习和深度学习算法内容。


最后用习大大的新年贺词送给各位读者朋友:


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