Java難學(xué)么？當(dāng)你想學(xué)習(xí)一門技術(shù)時，不要猶豫。;不要考慮難不難，要考慮怎么學(xué)，怎么讓它容易理解。如果你想學(xué)Java，先考慮這個技術(shù)有多難，你很可能會打退堂鼓。在所有編程語言中，Java是最好學(xué)的。J

Java難學(xué)么？

當(dāng)你想學(xué)習(xí)一門技術(shù)時，不要猶豫。;不要考慮難不難，要考慮怎么學(xué)，怎么讓它容易理解。如果你想學(xué)Java，先考慮這個技術(shù)有多難，你很可能會打退堂鼓。

在所有編程語言中，Java是最好學(xué)的。Java本身非常簡單，易學(xué)易用。使用Java語言，可以寫出短小、準(zhǔn)確、清晰的一流程序。

但是，也有朋友覺得很難學(xué)。我不 我不想在培訓(xùn)機(jī)構(gòu)花那么多學(xué)費，但我想自學(xué)。我也可以通過看Java視頻教程來學(xué)習(xí)。對于沒有基礎(chǔ)，沒有編程基礎(chǔ)的人來說，自學(xué)真的很難，效率很低。沒有專業(yè)的IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，掌握起來高效快捷。

興趣是最好的老師。如果你對編程感興趣，你會很快很容易地學(xué)會所有的東西。

算法工程師如何突破模型調(diào)研的瓶頸期？

從大處著眼

我們的整體模型研究之路穩(wěn)扎穩(wěn)打，在每一個大版本的研究結(jié)束時，都會從各個維度審視現(xiàn)有模型整體結(jié)構(gòu)的潛在問題或不足。在現(xiàn)有模式下修修補(bǔ)補(bǔ)能解決這些問題中的哪些？現(xiàn)有模式下有哪些難以解決的問題？這些判斷也是區(qū)分低水平學(xué)生和高水平學(xué)生的重要標(biāo)志。后一個問題在瓶頸階段會更加突出。比如在基于樹模型的研究后期，我們發(fā)現(xiàn)宏觀意義上的統(tǒng)計特征基本得到充分利用，而微觀意義上的細(xì)粒度信息由于模型的局限性無法考慮，于是轉(zhuǎn)向支持海量特征的FM模型。

看看文獻(xiàn)

這里的文獻(xiàn)包括論文、技術(shù)博客、官方賬號等。所有能得到想法的資源。論文主要包括經(jīng)典論文或者行業(yè)發(fā)布的一些論文。與圖像領(lǐng)域不同的是，由于實際業(yè)務(wù)的強(qiáng)大驅(qū)動和海量的數(shù)據(jù)資源，行業(yè)的研究肯定比學(xué)術(shù)界好。新的論文總是眼花繚亂，創(chuàng)新不斷，能被業(yè)界采納并成為標(biāo)準(zhǔn)的很少。至于如何將論文中的模型運用到現(xiàn)實場景中，我傾向于借鑒論文中一些可能有用的思路，相當(dāng)于把現(xiàn)有的模型加上去，而不是把論文的整個模型搬過來，效果不好的時候再減去。由于問題場景和數(shù)據(jù)特征的差異，一般很難直接動起來有明顯的效果，這是很多高水平的學(xué)生容易犯的錯誤。

檢查箱子

很多算法崗位的同學(xué)執(zhí)著于探索如何使用更復(fù)雜的模型，往往不屑于看case。這是典型的誤解。研究工作不僅要仰望星空，還要仰望腳踏實地在公司安身立命的根本是提高經(jīng)營效果，不拘泥于任何可行的方案。針對如何起到看案例的作用，具體來說，可以輸出模型預(yù)測誤差的案例，仔細(xì)分析。對錯誤的原因進(jìn)行分類，然后針對每一類問題分析解決方案，是增加功能還是修改模型結(jié)構(gòu)？這種方法有望提高效果。比如一類預(yù)測不正確的情況占0.1%左右，那么修復(fù)后準(zhǔn)確率提高的上限就是0.1%。當(dāng)然，也有可能引入新的壞案例。

認(rèn)真思考

許多學(xué)生喜歡快速粗略地嘗試他們想到的所有模型或網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。如果效果不好，他們會一次次嘗試其他新方法，最后得不到明顯的商業(yè)效益。個人建議每次嘗試后多思考。對于一次有效的嘗試，要看效果有沒有發(fā)揮到極致。其實沒有效果的嘗試是有意義的，至少可以說明一個潛在的方案沒有效果。鑒于這種無效的嘗試，我們應(yīng)該思考它為什么沒有成功。;不工作。這背后通常有一些原因。如果我們不這樣做。;如果不清楚，這種嘗試的意義將會大打折扣。另一方面，如果明確了，對后續(xù)的模型迭代工作有一定的指導(dǎo)意義。勤于思考的結(jié)果是，業(yè)務(wù)特征會越來越清晰，會激發(fā)越來越多的想法，提高效果的可能性會更大。

快速迭代

迭代速度是制約模型研究的核心因素。充足的機(jī)器資源，充分利用，可以大大加快型號研究的步伐。這一點比肩前所有杠加起來都重要。一個人 對商業(yè)指標(biāo)的貢獻(xiàn)可以粗略地認(rèn)為與被探索的想法的數(shù)量成正比。在總時間固定的情況下，單個實驗的成本越低，自然可以做的實驗就越多。我們公司提供的GPU資源還是很充足的。當(dāng)初探索單機(jī)多卡訓(xùn)練，可惜在收斂效果不理想的情況下放棄了。