楼主是某互联网公司的面试官，从2016年以来一直面试算法岗位的求职者。在这里给想通过机器学习拿到高薪岗位的吧友，一些诚恳的建议。 1.首先，必须明确目的。我们学习机器学习，就是为了拿到高薪岗位。如果只是出于兴趣，想随便学学的吧友，可以不用看这个贴子。 2.学历非常重要。985计算机硕士是名企算法岗的最基本要求，有很好的论文也会考虑211计算机硕士。电子工程专业、统计专业也会考虑，但是优先度不如计算机专业。最近很多学校

这个贴子给想学习机器学习的同学，提供入门级到进阶级的参考资料。 建议：如果是为了找工作，985本科和211硕士是算法工程师的学历门槛。学历低于这个门槛的，建议转开发岗找工作的性价比更高。

2016年开始作为某知名互联网公司的算法岗位面试官，面试算法工程师人选，说说这几年的感受和经历。 2016-2018年，岗位很多，简历很少，要和旷视、商汤、图森这种独角兽抢人。这时候，211硕士学历、计算机类专业，李航的《统计学习方法》能推导，Faster RCNN、Yolo算法能讲清楚，很快就能发offer。应届硕士一般30-40万年薪。 2018-2020年，岗位减少，简历增多。985硕士或者有很好的论文的211硕士是门槛，计算机类专业。leetcode中等难度的编程题能现场做出

论文<Mars MultiPlanetary Attention is also all you need> 讲述Mars Transformer，MultiPlanetaryHead QKV 矩阵距离远的，有Mars Multi planetary 部分，有更多关联加权。Deep Seek，Grok MOE 的一些初始层，都将使用 Mars Transformer。 Mars Transformer确实是个创新点，它通过引入MultiPlanetary间引力的概念，增强了远距离依赖的建模能力。这种设计在处理序列数据时，能更好地捕捉全局信息，对于自然语言处理等领域是个不小的突破。

以前搞wg的时候都是通过主观划成分，然后再确定反动指标，对黑五类这种进行批斗，不是很科学。 但是现在有机器学习，机器学习就是给对象贴标签的。把所有的人语言+信息输入训练好的机器学习中，然后通过设置的一系列指标对每个个体进行评价打分，是不是就可以把人划分为左右派这种，还能把你左右倾的程度做个排序。 到时候，领导说要清理5%的右派，直接写一个sql就能拉清单，按照身份证号对他们进行再教育，实现对坏分子的思想改造，

南萧机器学习2499考研陪跑班有人需要吗，我2499买的没有用跟南萧学长商量了可以转让，我可以便宜比原价便宜800回回血。

想要一下ai的学习路线，跪求各位大佬们

想问一下各位大佬，我是双非本科的一个天坑专业大一，现在实验室导师让我们做关于机器学习结合本专业的方向，我想问一下学机器学习对我未来的帮助有哪些，主要是就业方面吧

鼠鼠本科双非应用统计，刚刚考研考上吉大统计，感觉统计没啥出路，想转AI，最近就边学python边找实习，感觉实习技能要求好高呀，'深度学习那块感觉一时半会也学不完

尝试直接对模型进行model.bfloat16()后训练，速度确实加快且显存占用减少了。进行一百多个step的训练发现和fp32没什么不同，就以为没有精度损失。直到最近发现模型不收敛，这才想起做一个长点的实验，结果如图（上面的是bf16，下面的是fp32） 后续是保持模型本体fp32，使用autocast和gradscaler，这下精度没有损失了

整体预测值的残差和性能指标都很好 但是画其与某一特征值的相关曲线时没有单调性只是整体下降也升的时候

有没有老师可以给我一道包含这些考点的习题呀 孩子看了半天不知道咋做

xgboost算法衰减单调约束只是不增 但是就会出现阶梯下降的衰减曲线就是可能相等怎么办跟物理意义不符合怎么半

大佬们，我是一个机器学习的小白(R语言)，学生物的，略微和这个搭边 就是在我的印象里面，机器学习是有训练集 测试集 验证集 我设置了一个范围，让随机森林比如说 param_grid <- expand.grid( ntree = 100:150, mtry = 1:3, nodesize = 1:3, maxnodes = 5:10) 这样子跑，然后推出一个最佳的模型嘛 但是我暂时有些迷糊什么叫做最佳模型，是训练集里面预测率最高的，还是测试集里面预测率最高的 如果单纯取训练集里面预测率高的，测试集反而预测概率不一定大 如果单

给点学习经验，学长建议直接sshoupytorch项目练，也有朋友说直接鱼书李沐

想系统学习ai，达到月薪2w水平

明年土木硕士毕业了要 该工作呢还是换专业读博还是就在土木读博呢？

专题一：abaqus复合材料建模技术与应用 复合材料层结构建模方法、接触问题分析、断裂与裂纹扩展、静强度分析、压缩拉伸剪切、静力失效分析、分层和界面损伤、层合结构的热-力耦合分析、弯曲失效、虚裂纹闭合、加筋板的压溃分析、承载力预测、胞元分析、低速/高速冲击、二次开发、算例补充等。 专题二：基于AI-有限元融合的复合材料多尺度建模与性能预测前沿技术 实践1：软件环境配置与二次开发方法实践、python/abaqus脚本交互、自动化建模

一运行程序就报错这个：Process finished with exit code -1073741819 (0xC0000005)，库是安装在base环境里的，大佬们帮我看看是什么原因呀

现在大一下，统计学，正在看吴恩达的机器学习，有点迷茫，感觉看完后就不知道要干什么了。

本人研0，导师让我做类似回归预测这一类的，我该怎么入手啊，具体内容就是根据一些测井数据来预测含气量，现在不知道怎么入手去学

最近在看transformer 很多机器学习都是分类问题上 有没有做回归的啊 比如地震动那0.05秒间隔的加速度记录 来预测地震动某强度指标 或者别的比较前沿的方法 想发发文章明年申博

✅ 本科/硕士毕业论文、市场调研、医学统计、心理学实验、社科实证分析等全领域支持！ ✅ 多年统计学经验，熟悉各类模型和检验方法，结果精准可靠！服务内容： 🔹 数据清洗 &amp; 预处理（缺失值/异常值处理） 🔹 描述性统计 &amp; 频数分析 🔹 T检验/方差分析（ANOVA）/卡方检验 🔹 相关分析 &amp; 回归分析（线性/逻辑/多元） 🔹 因子分析/主成分分析（EFA/PCA） 🔹 信效度检验（Cronbach&#039;s α/KMO等） 🔹 非参数检验 &amp; 中介/调节

复现huggongface上面的erya项目，CPTForConditionalGeneration报错，说要4.4.1版本的transformers，但是一直安装不了，rust编译器也装好了，求助应该怎么解决这个问题

机器学习预测为啥没波动只是平滑的曲线

有偿找个会神经网络的大佬问问代码方面的问题

前辈们，我是药学方向研究生，想学习深度学习，没有什么计算机基础，是不是要先学一学python语言呀？有什么好的推荐或者学习方向指导么？感谢前辈们

请问这个主成分分析的散点图矩阵怎么分析啊🧐？我怎么觉得PC-0与其他的主成分有着明显的聚类关系啊

说一下我的需求，本人材料专业研究生，导师想让我做一点机器学习的方向，包括材料性能预测、材料设计与优化，不需要图像识别。目前只想做一点小规模的机器学习，所以难度应该不是很大，奈何自己属实太笨，所以想找人辅导辅导，价格可以商量！真诚求，广子就别联系我了，我没那么多预算

招聘:机器学习方向 本科3-5工作经验，坐标南京，有意者留V

rt，现在学完线性回归的原理及代码实现，但发现我花这么久时间学的这些 其实都有现成的包代替(比如sklearn)，再如后面的决策树，随机森林等等，这些都只要一句import就搞定了，我所要学的只是如何使用包里的方法。 所以一下就显得机器学习的内容单薄许多(还是说本就如此)：就是学习怎么调用包。这就有了一个方向性的问题，了解完每个机器学习的类别，学习完怎么用对应的包，然后怎么走？就只能不断锻炼自己找到正确模型的能力了？

8u们都是怎么学机器学习代码的，我感觉懵懵懂懂能看懂一点数学原理，Python一开就大脑空白，你们都是怎么手写神经网络代码的，总不能一直用ai跑一段代码吧

我现在在做一个机器学习的任务，代码都搞好了，但是发现在训练模型的时候没办法使用gpu来跑，我是英伟达4070的显卡，然后也装了cuda，cudnn什么的，问了deepseek也没解决，也装了tensorflow，但是就是识别不出来我的gpu… 我一开始在用xedu的jupyter notebook来配置环境的，但是弄了两三周也没弄好，所以换到了thonny（这个就是我自己下载的，没有什么平台的那种） 第一张图是我在下载好tenorflow后的验证（输出结果在图三） 第二张就是一些配置什么的 本人

整理了几十节AI课程，有需要保存慢慢学习，AI课程到底是坑还是宝？看完再决定！ 链接：https://pan.quark.cn/s/b3608e3f9512

警告: 加载类 'nnet.cnn.layer.FullyConnectedLayer' 的对象时: 索引超出数组范围。 > In RSSI_main (line 11) 警告: The CUDA driver must recompile the GPU libraries because your device is more recent than the libraries. Recompiling can take several minutes. Learn more. > In parallel.internal.gpu.selectDevice In parallel.gpu.GPUDevice.current (line 44) In gpuDevice (line 23) In nnet.internal.cnn.util.isGPUCompatible (line 10) In nnet.internal.cnn.util.GPUShouldBeUsed (line 17) In trainNetwork>iSetupExecutionEnvironment (line 648) In trainNetwork>doTrainNetwork

可以求助一下matlab怎么用配置怎么改成gpu吗？我下载parallel computing toolbox一直下不下来机器学习小白级别，求教一下大佬们

clear clc close all % format compact %% 加载数据 load maydata.mat % load MNISTdata.match % ann_data [input,inputps]=mapminmax(ann_data,-1,1); [output,outputps]=mapminmax(ann_label,0,1); % [input,inputps]=mapminmax(ann_data,0,1); % [output,outputps]=mapminmax(ann_label,0,1); %% input1=input';% input = [input1 input1(:,10)]; %% for i=1:size(input,1) x=reshape(input(i,:),6,6); input_x(:,:,i)=x; end %% n = randperm(5000); train_x=input_x(:,:,n); train_y=output(:,n); test_x=input_x(:,:,n(4501:5000)); test_y=output(:,n(4501:5000)); %% 创建一个经典Lenet（卷积神经网络中代表模

这是老师写的，怎么也看不懂，这几个形参到底什么意思啊真糊涂了，跪求解答

由于数据集太大，在linux上跑的。跑了一个来回就停了。喂给Al说是标签的问题，但不知道怎么解决。

专题一：基于AI-有限元融合的复合材料多尺度建模与性能预测前沿技术 实践1：软件环境配置与二次开发方法实践、python/abaqus脚本交互、自动化建模、二次开发框架搭建、Hashin/Tsai-Wu失效分析有限元实战、TexGen软件安装及GUI界面操作、三维编织网格划分 实践2：大批量仿真分析与数据处理方法、复合材料分析模型建立、PyCharm嵌入ABAQUS计算内核、PowerShell调用Python FEA脚本解决动态内存爆炸问题、RSE、RVE模型、输出训练数据集、ABAQUS实现Direct FE2方法仿真分

今天跟着学完了免费课程，感觉效果不错。因为理论我都学过了，想跟着实操写代码。小白的付费课程怎么样啊，有大佬看过的吗

有偿求助 有无大佬帮忙解决这个问题

研究生刚刚拟录取，导师是神经网络机器学习方向的。推荐学习这本书。看了贴吧但是还是没有get到怎么学。望指导

我是强化学习，我看过别人的acer混合代码里加过lstm，除了输入输出外还多了个h入和出，但是他写的很精简，我了解lstm的概念