具体来说就是从几个维度匹配公司的相似度或者说是匹配度 或者说是合作可能性。这个机遇机器学习算法如何实现

是根据实际情况抽象出ADT数据结构重要，还是给出Specialized的算法更关键？

实验室有什么规则性要求？如何逐渐提高和发论文？以出国为目的的话，参加项目比较好还是搞理论比较好？有什么好的建议？你是怎么走过来的？谢谢！

我本身打算学习数据挖掘方向，但是发现软件工程方向的工作机会更多。请问研究生时期的研究方向究竟对找工作有多大影响？数据挖掘是不是比软件工程的发展潜力更大？

作为一个数学与应用数学专业的学生，可以走数据分析，或者数据挖掘方向吗？要是可以该如何走呢，有什么好的学习方向或者想法希望大家推荐

Po主纯文科背景，大学唯一学过的数学课是以前在美帝做交换生的时学的math problem solving，大概就是各种algorithm画图算算最优路线，不重复路线什么的，已经完全不记得了，虽然这门课最后拿的A还被老师邀请去做grader。。。其余的就只学过逻辑学，symbolic logic范围内学的命题逻辑和谓词逻辑。。。求问各位大神，因为打算以后不搞文科转向cs或者data方面，不知道怎么选，究竟是选cs还是选data，哪一个对文科生更容易上手呢？并且在cmu的两年内毕业后可以在湾区找到工作（因为男票已经在那了，不然我也不会舍弃我的文科专业）。。。。。。请问下学期去cmu可以第一学期选哪些课过渡呢？希望不要特别累，多上几个学 […]

题主在想 PhD 的研究方向，想听听大家对机器学习的看法。未来二十年，或者十年内，机器学习的研究会遇到瓶颈吗？机器学习的技术转移来创业又会如何呢？

目前计算机科学专业大二，因为各种各样的原因，有志于创业。因此想请教一下1. 除了本身的专业知识以外，还需要培养哪些其他能力或是掌握哪些知识？2. 在时间和能力有限的情况下，是更应该专注于学校的课程成绩，还是应当更专注于实践（如实习）？哪一项会对未来的创业或工作更有帮助？3. 如果在本科结束后没有很好的创业想法，是更适合在国内直接工作积累经验还是出国/国内读一个硕士拓展视野？后一项是否真的能有实质性的帮助4. 如果读硕士有一定的帮助，那是否有必要花大量时间在一些培养方案内但是往后却完全无意义的课程（例如太过理论或是太过偏向硬件的课程），只是为获得一个好成绩从而申请到理想的学校？