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❶ 上岸演算法 I 在北美工作的碼農找對象容易嗎

北美IT公司有個很有趣的現象，單身的碼農們很多都找同公司的data scientist作為自己心儀的另一半。為什麼呢？ 因為大數據研究顯示，data scientist是一個盛產帥哥美女的崗位呀~ 那我們就來研究一下這個盛產男神女神的data scientist崗位到底是做什麼的呢？

大型科技公司的data scientist一般分為 inference、analytics、modeling/algorithms三個板塊，分別做的是假設檢驗和實驗設計、數據智能和產品分析、機器學習和數據建模。

大型IT公司的Data Scientist分工比較明確，特別是general hiring的公司，一般一個崗位focus在inference、analytics和modeling其中的一到兩種。 像微軟、亞麻這樣按組招聘的公司，DS具體的職責崗位根據對應的組會有很大的差異。其他行業，零售公司或者startup的DS比較full stack，什麼都要做；醫葯行業側重於inference；金融行業側重於modeling。下面來具體說一下每家大IT巨頭對data scientist、data analyst、machine learning engineer、data engineer、research scientist的劃分。

Google： 谷歌曾經有個崗位叫quantitative analyst，即QA，是他們硬核的data scientist。可能是覺得QA這個名字實在是太不吸引人了，所以加上了大名鼎鼎的前綴——Data Scientist。谷歌家還有一種data scientist叫data scientist, proct analytics。 谷歌的data scientist崗一半偏QA，一半偏PA，面試的時候HR會和面試者確認。 除此之外，和ML相關的崗位還有software engineer machine learning，也就是MLE，也有的software engineer是做data engineering，即DE。

Facebook ：data scientist, analytics是proct analytics，infra data scientist和core data scientist做的活更偏Machine Learning。Research Scientist對應的頭銜是PHD Scientist。和谷歌一樣，Facebook和ML相關的崗位還有software engineer machine learning，也就是MLE，以及Data Engineer。

Amazon： 亞馬遜有四類和Data密切相關的工作——business intelligence engineer、data scientist、research scientist、applied scientist。其中，BI Engineer是analytics和data engineer的結合。他們的data scientist做一些analytics和一部分的machine learning modeling。A家的Research Scientist做ML的research但是coding部分偏少。聽上去最最接地氣的applied scientist是他們家要求最高給錢最多的崗，非常硬核，不要被名字中的applied所迷惑了，這個崗位需要ML和coding都很強的科班人才。

Airbnb ：他家的data scientist是出了名地分track的，analytics，inference和algorithms三個。analytics就是proct analytics，inference主要做假設檢驗和實驗設計，algorithms做Machine Learning models。

LinkedIn： LinkedIn的DS也有三個track——strategy and insights類似於analytics，inference and algorithms類似於inference and modeling，以及data engineering，LinkedIn也有software engineer machine learning，但是和data scientist不在一個org。LinkedIn的ML非常硬核，基本只招PHD，做很多演算法。

Uber： 黑車家的proct analyst是做analytics的data scientist，而data scientist乾的活偏inference和modeling，同時Uber也有另設的MLE。

Lyft ：research scientist偏modeling，data scientist偏inference和analytics。他們本來對應的崗位是analyst和scientist，後來順應行業趨勢把analyst改成data scientist，把原來的scientist改成research scientist。

Apple： Apple因為是按組招人所以比較mixed。同樣是data scientist，有的組做dashboard有的組做machie learning engineer。有些DS和其他公司的MLE是一樣的，所以要了解得通過工作描述、HR介紹、面試的時候多和組里的人問問。

Microsoft ：和Apple一樣，微軟常見的也是按組招人所以比較mixed，有的是analytics，有的做Deep Learning。

Twitter ：Twitter的DS是綜合性的，Algorithm、Analytics、Inference都做。面試的時候可以問：analytics，inference，和ML modeling這三大DS板塊中，你們組平時的項目在這三種領域占的比例大致是多少？通過這個問題就可以基本上了解他們組的工作性質。

由此可見，雖然都叫Data Scientist，但是每家科技巨頭的DS工作范圍可都不太一樣呢。 不管你是喜歡硬核的deep learning，還是注重溝通的analytics；不管你是擅長設計實驗的inference，還是專注建造機器學習模型的algorithms，需要知道的是DS這個領域的spectrum非常的廣泛。面試的時候還是每個領域都要或多或少地准備到的。 只有發揮長板優勢、補足短板不足，才能在朝夕萬變的市場潮流中快速上岸，拿到大包。 同時，這對面試者的能力和准備工作也是很大的挑戰。

❷ 生物鍾是由什麼來控制的會失靈么

人體的生物鍾：人的生命過程是復雜的，又是奇妙的，它無時無刻不在演奏著迷人的「生物節律交響樂」。這就是通常人們所說的生物鍾。生物鍾也叫生物節律、生物韻律，指的是生物體隨時間作周期變化的包括生理、行為及形態結構等現象。科學家發現，生物鍾是多種多樣的。就人體而言，已發現一百多種。生物鍾對人健康的影響是非常巨大的。整個人類都是按以一晝夜為周期進行作息，人體的生理指標，如體溫、血壓、脈搏；人的體力、情緒、智力和婦女的月經周期；體內的信號，如腦電波、心電波、經絡電位、體電磁場的變化，等等，都會隨著晝夜變化作周期性變化。沒有人否認這一系列的現象與人的健康毫無關系。科學發現，生物鍾紊亂的時候，人類甚至所有生命就容易生病、衰老或死亡。有的人的生物鍾幾十年都是相對穩定的，他的健康狀況是良好的，而生物鍾表一旦被打破，較長處於紊亂狀態，就產生各種各樣的不適或疾病，有的甚至危及生命。據說，歐洲名酒棗威士忌的商標是一長壽老人的頭像，這老人活了152歲。當時，英國國王想見這位長壽老人，就請他到皇宮來吃喝玩樂，以示隆重款待，誰知，由於生活規律被突然改變，一周後老人不治死去。在我們的生活中，也有一些健康老人，幾十年如一日，終日勞作，越顯健康，有一天，由於兒女的孝順，讓他休息「享清福」，結果不是周身不舒服，就是一病不起。有的剛退下來的老人，身體狀況反而不如上班的時候，都是與生物鍾突然改變有關。我們認為，年輕人要及早認識、發現和掌握自己的生物鍾，然後、逐步順應它，使之發揮良性效果。老年人要對幾十年形成的生物鍾要保養好，不要輕易改變它，免得引起生物鍾紊亂而影響身心健康。孝順的兒女們，也不要輕易讓老人遷就你們的「孝心」。據調查，在一家叫老人保健康復中心裡，好幾個九旬老人在家的時候身體狀況、精神狀態都很正常，兒女送他們到中心是讓他們得到良好的醫療保障，但結果，這幾個老人都是不到半月，「無疾」而終。這與老人的生物鍾被改變有無關系，我們無法深究 。不過，我們相信，認識生物鍾、掌握生物鍾、順應生物鍾對維護和增進人們的身心健康是有幫助的。

如何調整生物鍾？
在冬季，人們的食慾多有增加，但這並不意味著在冬季人體需要更多的熱量，這是由於人體的「激素鍾」在寒冷的氣候下，運轉有所改變造成的。
科學研究發現，冬天的寒冷影響著人體的內分泌系統，使人體的甲狀腺素、腎上腺素等分泌增加，從而促進和加速了蛋白質、脂肪、碳水化合物三大類熱源營養素的分解，以增強機體的禦寒能力，這樣就造成人體熱量散失過多。因此，冬天營養應以增加熱能為主，可適當多攝入富含碳水化合物和脂肪的食物。
對於體質偏弱而無嚴重疾病的人來說，可以根據自己身體的實際情況，適當選用一些葯食兩用的食品，如紅棗、芡實、薏苡仁、花生仁、核桃仁、黑芝麻、蓮子、山葯、扁豆、桂圓、山楂、飴糖等，再配合營養豐富的食品，就可達到禦寒進補的目的。
對於肥胖的人來說，冬季是減輕體重、控制肥胖的大好時機。此時，肥胖者晚餐應少吃，並安排得清淡一些。由於晚間人體攝入的營養素易轉化成脂肪而儲存，同時，晚間活動量小，如果晚餐豐盛則易引起血脂升高，並易沉積於血管壁上，為動脈硬化埋下隱患。
婦女在冬季應增加無機鹽和維生素的攝入，尤其是鈣和鐵應有充分的供應。老人和兒童及體質虛弱者或慢性消耗性疾病患者，生理耐寒能力差，寒冷對他們是很大的威脅，尤其需要優質蛋白質。蛋白質、脂肪和碳水化合物三者應保持合理的比例，三者應分別佔13%-15%、25％-35％、60%-70%為宜。
老人冬季宜常吃粗糧、雜糧和薯類。如玉米、蕎麥、燕麥、紅薯、馬鈴薯、羊奶、兔肉、動物肝、動物血、豆腐、芝麻醬、紅糖、蝦米、蝦皮以及帶色葉菜都適於冬季進食。
此外，冬季進補禦寒，調整飲食的同時，應進行耐寒力鍛煉從而增強適應能力。如忽略了人體本身的生理耐寒力，而一味依賴食物禦寒，過多地食用高熱能高脂肪的食物和酒類等，可造成和加重心血管病。而且，一冬下來，有可能多長出贅肉，會給原來就胖或心血管功能不佳者帶來許多不利影響。因此，冬天應堅持適當的體育運動，如太極拳、散步、打球等，這樣可促進新陳代謝，加快全身血液循環，增強胃腸道對營養的消化吸收，真正達到食而受益的目的
224》如何調整好生物鍾
經過長時間的復習備考，很多考生形成了晚睡的習慣。有些人甚至到了上午10∶00左右還懶洋洋的，興奮不起來。如果到了高考時還是處於這種生理狀態，就很不利,應該注意調整好自己的生物鍾。
人的生物鍾是長時間形成的一種生理反映。要想調整到最佳狀態，應該在考前半個月左右就著手進行。高考的第一場考試一般在上午9∶00開始。考生要想保證自己有充足的精力和適度的興奮狀態，就要完全按照高考期間的作息時間安排自己一天的生活，逐步把生物鍾調整過來。
第一步是把晚睡的習慣改掉，第二天早上也不能睡懶覺。具體地說就是每天晚上一定要在22∶00以前入睡，第二天早上要在6∶00～6∶30左右起床。起床洗漱完畢後，活動一下身體，看幾頁復習資料，7∶30左右再吃早餐。這樣到9∶00左右整個人已經逐漸進入興奮狀態。為適應考試，考生在9∶00～11∶00之間可以自己找一些卷子試著做一做。這樣既能進行一下復習，又能體會適度緊張的感覺。
午飯後，考生也要按高考的需要休息一個小時左右再進行復習。從而使自己在每一場考試的時間里都處於適度的興奮中。
為什麼沒有鬧鍾的鈴聲，你卻每天按時醒來?為什麼雄雞啼晨，蜘蛛總在半夜結網?為什麼大雁成群結隊深秋南飛，燕子迎春歸來?為什麼夜合歡葉總是迎朝陽而展放?為何女子月經周期恰與月亮盈缺周期相似?生物體的生命過程復雜而又奇妙，生物節律時時都在奏著迷人的「節律交響曲」。

近年來，時間生物學認為，生物體乃至植物體的生命隨晝夜交替、四時更迭的周期性運動，揭示出生理活動的周期性節律。古代醫學視天地為大宇宙，人體為小宇宙，謂大小宇宙息息相通。健康人體的活動大多呈現24小時晝夜的生理節律，這與地球有規律自轉所形成的24小時周期是相適應的，表明生理節律受外環境周期性變化(光照的強弱和氣溫的高低)的影響而同步。諸如人體的體溫、脈搏、血壓、氧耗量、激素的分泌水平，均存在晝夜節律變化。生物近似時鍾的結構，被稱之為「生物鍾」。周期節奏近似晝夜24±4小時稱「日鍾」， 近似29.53±5天稱為「月鍾」，近似周年12±2月稱為「年鍾」。時間生物學研究揭示了植物、動物乃至人的生命活動具有一個「持久的」、「自己上發條」和「自己調節」的生物鍾 。

生物鍾依靠像時鍾那樣周期往復的振盪工作，其工作節奏是不受周圍環境影響的，故認為其周期振盪節奏是內生的或在不同器官內獨立進行。生物鍾的存在有極重要的生物學意義，它能使生物與周期性的環境變化相適應，特別是一些對生存和繁殖關系重大的，如遷徙、覓食、交配、生育等，以至作出提前安排。如糖皮質激素在清晨起床前就已升高，為白天活動作好預先的准備。然而生物的這種適應性也是有限度的，生理周期只能在一定范圍內追隨外界的周期性，當偏差太大，外環境變化造成刺激過強過弱，以致使生理振盪變為越軌的自由運轉，從而干擾了時鍾的正常運轉，造成個體不同器官內部節奏位置的紊亂，破壞有序的合作，會引起某些疾病。
近10年，生物學的研究越來越清楚地告訴我們，晝夜節律是在中樞神經系統調控下形成的。1972年研究人員證明，下丘腦前部視交叉上核擔負著晝夜節律的中樞起搏點作用。臨床觀察到人類腦腫瘤破壞包括視交叉上核區時，可導致睡眠-覺醒周期瓦解。靈長類腦內至少有兩個晝夜節律起搏點，其中一個就是視交叉上核，另一個目前尚未確定。

為何成績一般的學生考上了名牌大學，而名列前茅的學生卻名落孫山?為何一貫行為文明的青年人突然與人吵架?原來人體存在智力、情緒、體力周期分別為33天、28天和23天的生物鍾，這3種「鍾」存在明顯的盛衰起伏，在各自的運轉中都有高潮期，低潮期和臨界期。如人體三節律運行在高潮時，則表現出精力充沛，思維敏捷，情緒樂觀，記憶力、理解力強，這樣的時機是學習、工作、鍛煉的大好時機。這時懷孕所生的孩子一定是聰明伶俐的優生兒。在此期，增加學習、運動量，往往事半功倍。學生節律高潮時考試易取得好成績，作家易顯「靈感」，運動員在此期易破記錄。
相反，三節律運行在臨界或低潮期，會表現耐力下降，情緒低落，反應遲鈍，健忘走神，這時易出車禍和醫療事故，也難在考試中出成績。老年人發病常在情緒鍾低潮期，而許多疾病死亡時間恰在智力、體力、情緒三節律的雙重臨界日和三重臨界日。了解自己三節律的臨界日和低潮期，可以在心理上早作準備，以頑強的意志和高度的責任感去克服困難，安然度過臨界日和低潮期。
如何計算自己智力、情緒、體力鍾的高潮、低潮和臨界期呢?以下是一種簡演算法：
(1) 先算「總天數」即計算出生之日至所計算之日的總天數。公式：t=(365.25×周歲數)± x。式中「t」表示總天數，「x」表示除周歲數以外的天數。例某人1935年10月15日出生， 要計算1987年1月29日的這天生物節律，t=(365.25×52)-259=18734(天)。
(2) 再算「余數」，將前算得的總天數分別除以33、28、23(它們分別是智力、情緒、體力 節律周期的天數。)然後得到余數。注意必須用手算，而不要用電子計算機計算。 18734/33=567……23(智力鍾余數) 18734/28=669……2(情緒鍾余數) 18734/23=814……12(體力鍾余數)
(3) 當把余數求出之後，如你只需要了解計算日處什麼期(高潮期、低潮期、臨界期)，最簡便的方法是採用「周期天數除以2對照法」，又叫半周期法： 33/2=16.5……(智力鍾半周期數) 28/2=14.0……(情緒鍾半周期數) 23/2=11.5……(體力鍾半周期數) 將「余數」與半周期數作比較，若余數小於此種生物鍾的半周期數，此生物鍾運行在高潮期；若大於半周期數，運行在低潮期；若接近半周期數或整周期，以及余數為零者，則為臨界期。了解自己「智力、情緒、體力」三節律的運行周期，可在高潮期最大限度發揮自己的優勢，在臨界、低潮期早作準備，以防不測。
上例，智力鍾余數：23＞16.5為低潮期；情緒鍾余數：2＜14.0為高潮期；體力鍾余數12＞11.5，數字接近半周期，為臨界期。
人體生物鍾三節律周期理論是指一個人在自身「水平線」上的波動。當人體三節律處於臨界期或低潮期，人確實會感到智力下降、情緒欠安和體力易疲勞感，但人是有理智的，有責任感的。我們了解自己的臨界期、低潮期，對它沒有恐懼的必要，更不要以生物鍾低潮期或臨界期為借口。為了降低事故發生率，把處於節律雙重、三重臨界日駕駛員換下來干其他工作，或提醒他謹慎駕駛，以高度責任感來克服臨界日的不適。當然高潮期的駕駛員麻痹大意，以為亂開車也不會出事故，這是絕對錯誤的。

生物鍾老化機制至少包括以下幾個方面：
(1)生物節律振幅減小。各種組織器官功能減退，例如，神經組織萎縮導致神經傳導速度減慢，消化吸收功能減弱，肝臟解毒功能減退；心肌萎縮，心功能減退，如老年人醛固酮、睾酮、黃體生成素晝夜節律振幅明顯減小或消失。生物鍾處於高潮期，還可抵消這些功能減退，但處於低潮或臨界期，則有病變及死亡的危險。
(2)生物節律穩態遭到嚴重損害。夜班工人體溫、血壓夜高於晝，睡眠晝夜顛倒，日積月累，使生物節律一定程度損害。
(3)同步因子(生活習慣、光照周期定時進餐)作用的減弱。由於退休，長期生活習慣因改變而不適應，戶外接受日光時間減少，干擾了情緒節律，機體衰老與同步因子削弱是有關的。

人與自然界是一個統一的整體。人們只有順從它的變化及時地作出適應的調節，才能保持健康。天地四時氣候變化規律有著春溫、夏熱、秋涼、冬寒以及春生、夏長、秋收、冬藏的天地大經。賢人長壽秘訣是按照天地、日月、星辰的自然運行規律，適應陰陽升降變化，「春夏 養陽，秋冬養陰」的養生方法，使之長壽健康。歷代長壽老人均具有起居，飲食規律的生活。盡管現實生活中常常有些事不盡人意，但長壽者由於保持樂觀情緒，正確對待和處理矛盾，使生活節律中同步因子不斷維持動態平衡，這對延緩衰老有著不可估量的回春作用。

❸ 突然意識自己曾經引以為豪的編程其實是一種工具，這是一種悲哀嗎

羅曼•羅蘭說過一句話，可能不太適合回答這個問題，但我覺得還是有必要寫在這里：世界上只有一種真正的英雄主義，那就是在認清生活的本質之後依然熱愛生活。或許你發現酷酷的python作為工具，大部分時候做的都是一些excel表操作，微信好友數據分析，爬網頁，或許你發現成就了許多大神的各種開源項目。

比如springboot，最後只是在互聯網公司的伺服器上做做增刪改查，或許你發現剛開始學習C#時帶給你很多成就感的winform，wpf，blazor，相較於各種開源的UI框架和成熟的java生態體系，並沒有啥特殊的，或許你發現，曾經在一塊單片機上點亮一堆LED燈泡時的成就感，在嵌入式開發者眼裡啥都不算。

❹ 研究思路與實驗數據

4.3.1.1 研究思路

研究思路如圖4.4所示，首先對原始高光譜影像進行小波包1～N層的小波包分解，把影像從時域變成頻率域，獲取各分解層的高頻系數矩陣，然後對此矩陣進行奇異值特徵矩陣求取，得到各層高頻系數矩陣的特徵矩陣。建立分解層判定函數C（r，k），利用特徵矩陣，計算C（r，k）函數在各個分解層處的值，並根據這些值反演回歸曲線方程y（x），求y（x）二階導數y″（x），以此尋找y（x）拐點（突變點）位置。當分解到第N層時，y″（x）正負符號發生變化，就把第N－1層作為最佳分解層數。然後根據軟閾值降噪確定最佳分解層數的方法來驗證上述演算法的正確性。最後再對另外高光譜影像運用此方法，來對新方法進行普適性檢驗。

4.3.1.2 實驗數據

本實驗採用的研究數據為美國的機載可見光紅外成像光譜儀（Airborne Visible/Infra－red Imaging Spectrometer，AVIRIS）採集的數據，如圖4.5所示，它可以獲得224個連續的高光譜波段，波段范圍0.4～2.45μm，像元的空間解析度為3.5m，波段寬度為10nm。該影像包含飛機場、金屬材料、裸地、植被等地物信息。該影像經過了美國ENVI遙感影像處理軟體ACORN大氣校正和反射率定標，使像元的DN值范圍為0～10000，相應的反射值范圍為0～100％。

❺ 新手怎麼學習數據分析

第一方面是數學基礎，第二方面是統計學基礎，第三方面是計算機基礎。要想在數據分析的道路上走得更遠，一定要注重數學和統計學的學習。數據分析說到底就是尋找數據背後的規律，而尋找規律就需要具備演算法的設計能力，所以數學和統計學對於數據分析是非常重要的。

而想要快速成為數據分析師，則可以從計算機知識開始學起，具體點就是從數據分析工具開始學起，然後在學習工具使用過程中，輔助演算法以及行業致死的學習。學習數據分析工具往往從Excel工具開始學起，Excel是目前職場人比較常用的數據分析工具，通常在面對10萬條以內的結構化數據時，Excel還是能夠勝任的。對於大部分職場人來說，掌握Excel的數據分析功能能夠應付大部分常見的數據分析場景。

在掌握Excel之後，接下來就應該進一步學習資料庫的相關知識了，可以從關系型資料庫開始學起，重點在於Sql語言。掌握資料庫之後，數據分析能力會有一個較大幅度的提升，能夠分析的數據量也會有明顯的提升。如果採用資料庫和BI工具進行結合，那麼數據分析的結果會更加豐富，同時也會有一個比較直觀的呈現界面。

數據分析的最後一步就需要學習編程語言了，目前學習Python語言是個不錯的選擇，Python語言在大數據分析領域有比較廣泛的使用，而且Python語言自身比較簡單易學，即使沒有編程基礎的人也能夠學得會。通過Python來採用機器學習的方式實現數據分析是當前比較流行的數據分析方式。

對大數據分析有興趣的小夥伴們，不妨先從看看大數據分析書籍開始入門！B站上有很多的大數據教學視頻，從基礎到高級的都有，還挺不錯的，知識點講的很細致，還有完整版的學習路線圖。也可以自己去看看，下載學習試試。

❻ 如何評價微軟研究院開發的AI量化投資平台Qlib

列式存儲算標配，天生支持多線程不錯，但哪些場景有效還是未知數。最有趣的是他們搞了一套表達式引擎和緩存，你可以把布林帶這樣的計算交給底層引擎去完成，然後把表達式的計算結果緩存下來，緩存的數據和其他因子數據等效訪問。這個方法大大簡化了演算法研究中的數據生成過程，還是很棒的。遺憾的是這套框架目前支持的數據類型還不夠，除非你只用價格這樣的數量數據，文本數據、非標准化的數據沒辦法納入框架。整體而言還算不錯的嘗試，但性能好不好還是要看模型使用的演算法。研究過許多量化平台的存儲底層存儲，大多都用的現成的HDF5或者bcolz，稍微厲害點在bcolz上改改，性能也基本就到極限了，但加上其他非標准化非價格數據的存儲，整體速度會被拖慢幾個數量級。而微軟對AI的底層基礎設施要求非常清楚，就是快且靈活，只有這樣才能滿足演算法飛輪的快速運轉，才能成為真正的生產力工具，目前是沒有工具能達到這個要求的，我自己也搞過兩次，都失敗了，要兼顧的地方太多。這套系統相比國內外的其他系統而言算是一大進步，但也算不上多創新，不過至少可以期待。