目前遇到一个很纠结的问题,还请知乎大神帮忙解答。题主女,24岁,本科学了个很没有卵用的材料专业,工科女就业情况很不好,主要也是因为相当不喜欢这专业。毕业后家里安排进了一家国企,做外贸服装,但是从工作两年的经历来看,外贸服装行业不景气,工厂都在往东南亚转移,作为业务员收入早不如前些年行情好的时候,我对是否继续从事外贸行业心存疑问?另外自学了个会计本科,马上论文答辩毕业了,计划今年搞定从业,明年搞定初级会计职称,同时在看CPA课程。目前,对于是继续从事外贸行业还是转行做会计举棋不定,主要不知道外贸行业是否值得干,目前工作的单位家里有亲戚在要职上,可以帮到自己,只是对于大环境不乐观。恳请知乎大神帮忙分析一下,先谢过各位
查看全文机器学习模型如何上线或者online学习?
目前公司模型都是使用R或者PYTHON在线下建好模型,保存好模型参数,然后打包成接口,供JAVA进行调用。 那么现在的问题是:1. 打包上线的模型长期不会进行更新,因为模型参数被固定了,也不会去主动学习新的资料2.模型出现问题很难找出原因。因为JAVA只会报错JAVA的error,不会报出R或者PYTHON的error3. 本地离线建模受到机器配置的限制。经常几个G的数据电脑就会卡死,或者out of memory尝试使用JAVA直接建模,但是发现自己JAVA功底很弱,很难写出像样的算法。。特地想请教下各位前辈:1. 你们是怎么部署模型上线的?2. 怎么使得模型不断的学习新的资料3. 除了打包这种方式,是否还有其他的更好的方式进行上 […]
查看全文在深度学习中,spark 是否能够作为一个耀眼的明星呢?
在2015年目前的环境下,spark是大数据领域中一颗非常耀眼的明星,但在深度学习方面,却较少关于它的信息,查看资料大部分介绍与其他组件合用,比如:deeplearning4j,caffe等;关于spark本身的dl,在spark1.6的roadmap也有了相应的规划,可参考:[SPARK-10324] MLlib 1.6 Roadmap。
查看全文spark中的mapper和reducer个数是否可以配置?
如图,这是网上一张讲解shuffle的经典图,不过我感觉这个图有点问题。spark中的task分为两类,一类是shuffleMapTask,另一类是resultTask。shuffle的过程应该是在shuffleMapTask之间,或者shuffleMapTask和resultTask之间。也就是说,图中的map task应该对应的是以shuffle write为结尾的某个task过程,reduce task对应的是以shuffle read为开头的task过程。(不知道理解是否正确) 针对spark,我有一下几个问题,还请大牛帮答疑: 1)我记得hadoop mapreduce中的map和reduce个数是可以设定的。在spark […]
查看全文如何成为一个年薪50万+ 的数据分析师?
跳入了挖掘机这一大坑一段时间,本来是想往机器学习方向走的,但是我偏金融学的背景时候不被机器学习方向的岗位欢迎,所以往偏业务方向发展。感觉这一起薪还可以,但是看到身边做互联网和金融销售的同学发展的不错,月收入毕业几个月就到7000+的不少,所以想问问一个什么样的数据分析师能够达到50万年薪+
查看全文如何看待诚品书店中将「趋势学习」列为一个书区?
相关新闻报道:http://china.cnr.cn/ygxw/20151129/t20151129_520631292.shtml苏州诚品书店分为5大书区,也就是中外文学、人文社科、艺术设计、生活风格和趋势学习。这是不是表明一种对于现在科技、商业等发展趋势的学习已经成为一种“潮流”?
查看全文想从事大数据工作,本科学的是电力系统及其自动化,听朋友说先学好JAVA的基础,具体学习路线是什么呢?
有工科基础,过二级C语言(算0基础吧)
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