思维导图|《金字塔原理》
关于作者
从计算机视觉、机器学习比赛和模型复现写起,边学边做。
进入网易游戏后,内容转向数据挖掘、用户分析、A/B 测试和模型部署。
在米哈游做算法,继续写反作弊和用户增长,也开始整理技术管理、量化研究和读书笔记。
把重心放到 AI 编程、Agent 与 Skills、内容增长和产品实践,记录真正用过之后的判断、方法和结果。
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在老一辈的眼中,学而优则仕。学习好了就去当官从政,去服务别人。而在父母这一辈人的眼中,不论你干啥,当“老实人”被人管是不行的,他们的观点有一定的时代背景,但仍然在潜移默化影响着每个人。 而对于初入职场的新人来说,虽然暂时当不上管理者,但被管理时却也会思考:“如果是自己,将会怎样去做管理?” 对于这一批新的90后甚至00后来说,管理并不再是一场服从性测试,权威性的组织管理方法或不再有效。 什么是这些 …
如何定义一个评价指标 这是上一篇文章什么是 A/B test的续集,上一篇主要讲述 A/B 测试的历史,这里接着讲如何选择指标。 从本人的经验来看,一个指标怎么选择确实重要,但更重要的是需要自上而下理解且落实科学实验。而不是拍脑袋想指标,中途随意更换指标,汇报时仅罗列有利的指标。 如果要用一句话解释,如何定义一个评价指标,那一定是“以始为终”。在定义一个指标的时候,要想一想为什么要定义这个指标,这 …
目前网上流传着一个段子,说算法工程师实际上就是 SQL boy,数据分析师是 PPT boy。艺术来源于现实,实际上的我们真的有很多时间在写 SQL 出数据,或者是针对 bad case 做数据的进一步分析。 这不,近期这边接到的一个需求就是对玩家的某项行为进行统计。一般来讲,掌握基本 SQL 的技巧,这些需求的难度都不大。但是这个需求需要将玩家用户的多个重叠日期进行拉伸去重。这一下可难到大伙儿。 …
此文总结自 Udacity 的课程:A/B test,详细而系统地讲述了 Google,Amazon 以及 Netflix 等公司是如何在商业问题中设计 A/B test 并评估效果的,对于国内的业务也有很强的参考意义。这里是总结的的一部分:什么是 A/B test,讲述 A/B Test 的定义、适用范围以及和传统方法的异同。指标选择、实验设计与评估将在后面陆续放出。 A/B 概览 Q: …
之前逛论坛,或者学习网站,看到很多人喜欢推荐书。自己早些时候也是这样,但是只 mark,却很少去看。如今作为一名社会人,虽说工作之余时间少了很多,但业余仍在坚持阅读。其中,支撑学习动力的一本书便是:《穷查理宝典》。书中查理·芒格提到的多学科思维,以及复利思维,一直在影响我的交友、做事和看问题的方式。 有关注某校友的公众号,他是做爬虫和可视乎的。某天在推荐 Python 学习资料。封面看着挺美,点开 …
深度强化学习技巧 hacks for training deep RL 这是一篇旧文,John Schulman 《深度增强学习研究基础》演讲(Aug 2017)中记录的 tricks。近日重看,发现有些东西在工程中是通用的,值得一读。 测试新算法的技巧 简化问题,使用低维变量。 使用类似只有角度和速度两个变量的 Pendulum problem 问题。 这样做方便将目标函数、算法的最终状态以及算 …
前言 学历与定位 近日在某论坛,有网友提问道:搞机器学习是不是要博士或是硕士学历,是不是要求很高,顶会论文?本科生或者更低学历的,是不是就没有机会了?从最近公司的招聘来看,算法工程师的 bar 确实有在提高。但在某些事业部,仍需要很大的人力来做落地场景。每个人都要找准自己的定位,公司也有它的部门定位。 如果是发论文、要在学术界站稳脚跟,给投资人“我们很重视最新技术”的信心,那博士确实很重要。另一个 …
这两天除了马总的 996, 互联网上最火的莫属被黑洞绊倒的视觉中国了。视觉中国因黑洞图的版权争端,被卷入更大的争端。一时间舆论哗然,其股票连续跌停。他是如何一步步壮大,又是为何跌倒的呢?往前看几年,起底其历史:公开资料显示,“视觉中国凭借其‘鹰眼技术’,有力的打击了“盗版”并成功形成了自己的商业模式。” 2016年初公司开发图像追踪系统,通过人工智能、图像比对、爬虫技术,能够追踪公司拥有代理权的图 …