但是，我个人的感觉是：她对基础的算法涉猎很广，但是你很难从她的博客里面看到Beyond the paper的东西。她对算法的推导都非常细致，但是就止于论文。虽然她早就成为了实验室甚至学校的学术明星，但是没有看到她在某个方向上有原创的idea，甚至是原创的理解。说的苛责一点，她对算法了解很“博”，但是相对来说缺少深度。另一个说明问题的是，作为CV方向的研究生，实际上Rachel没有能够真正有分量的论文产出，而这个方向，是最考验机器学习学术功力的方向之一。实际上，浙大每年在CVPR,ICCV,SIGGRAGH上发表论文甚至发表多篇论文的学生不在少数，以Rachel同学在论文上的学术产出，在计算机学院算到Top恐怕非常困难。所以“学术女神”这个称号真的是过了。
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通过科普博文没法评价学术水平。
她的博客整理的挺好。也很新。是挺不错的科普入门文章。这就够了。
和自己过不了公司面试和试用期然后还敢出书教别人面试的大神被放在一起，是Rachel被黑的最狠的一次。
说点跟大家认知不太一致的话。
首先Rachel非常勤奋认真，这个是毫无争议的。在机器学习的基础算法上做了很多非常细致的理解，整理工作，并且能够分享出来，这个工作对大家，尤其是初学者理解算法基础是有着巨大帮助的。这些都是毋庸置疑的。
但是，我个人的感觉是：她对基础的算法涉猎很广，但是你很难从她的博客里面看到Beyond the paper的东西。她对算法的推导都非常细致，但是就止于论文。虽然她早就成为了实验室甚至学校的学术明星，但是没有看到她在某个方向上有原创的idea，甚至是原创的理解。说的苛责一点，她对算法了解很“博”，但是相对来说缺少深度。另一个说明问题的是，作为CV方向的研究生，实际上Rachel没有能够真正有分量的论文产出，而这个方向，是最考验机器学习学术功力的方向之一。实际上，浙大每年在CVPR,ICCV,SIGGRAGH上发表论文甚至发表多篇论文的学生不在少数，以Rachel同学在论文上的学术产出，在计算机学院算到Top恐怕非常困难。所以“学术女神”这个称号真的是过了。
我同意有个答案的说法，她并不是很好地研究者，但是会成为很好地工程师。她的勤奋，专注和分享精神，会使得她在公司里面成为非常优秀的工程师。
1.July 面百度 卒
2.Rachel 百度IDL
难道不是高下立判？
承认吧，你就是想把她知乎号钓出来……
工业界大神就应该这样：背景漂亮而不显摆 基础深厚而不外露 勤奋而不抖机灵 她的博客我觉得长期跟读会有很好的收获。
算是同龄人中的佼佼者了
很欣赏的一位博主
我厂的RD，我必须来客观评价一下。无论是算法还是工程，把事情做得这么细致，真是非常的赞，我厂如果都是这样的同学，绝对是幸甚至哉。不过我依然坚持我的观点，机器学习水平需要用顶级会议和期刊的论文发表数来衡量。但是既然在IDL，估计距离发表顶会论文不远。
这种问题很无聊。。。。。
打过交道，实话实说并不聪明，但是踏实认真，努力肯学。提出自己的想法并不多，但是可以很好完成交下来的任务。不会是很好的研究者，但会是很好的工程师。