當(dāng)你初入江湖，迷茫不知道該干什么的時(shí)候，不妨去模仿前人是如何進(jìn)行科研的，并從中歸納出最適合自己的道路。為此，我們推出“學(xué)術(shù)人生”專欄，介紹科研的方法與經(jīng)驗(yàn)，為你的科研學(xué)習(xí)提供幫助，敬請(qǐng)關(guān)注。

目錄：模型策略篇。討論算法方案的思考。工作思路篇。工作思維，結(jié)果導(dǎo)向。個(gè)人成長(zhǎng)篇。如何讓自己更好地解決更多問(wèn)題。這次給大家介紹的是自己在解決特定算法問(wèn)題下的模型和策略思路上的經(jīng)驗(yàn)。

01、模型策略篇

從模型套用到方案設(shè)計(jì)：模型的套用和調(diào)參是不能解決所有問(wèn)題的。

從單一指標(biāo)到綜合效果：優(yōu)化不能只盯著一成不變的指標(biāo)。

從實(shí)現(xiàn)本身到可拓展性：開(kāi)拓思路，思考戰(zhàn)勝更多問(wèn)題的方法。預(yù)警，有些東西可能比較扎心，說(shuō)的是我自己的經(jīng)歷，大家有則改之無(wú)則加勉。

從模型套用到方案設(shè)計(jì)

在我剛學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)候（大概是16、17年的時(shí)候吧），躊躇滿志，自以為拿到一把屠龍寶刀，自然是想霍霍一下，找到一個(gè)問(wèn)題，開(kāi)始張羅準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，然后就開(kāi)始整分類了，本以為效果非常好結(jié)果不行，手足無(wú)措的我開(kāi)始了效果調(diào)優(yōu)（當(dāng)時(shí)寫的還是py2）：

沒(méi)錯(cuò)，還是手動(dòng)調(diào)參，非常暴力。運(yùn)氣好，找到一個(gè)比較不錯(cuò)的調(diào)參結(jié)果，但問(wèn)題是，后續(xù)可不是每次都這么好運(yùn)了。這件事之后一直在反思一個(gè)點(diǎn)，就是這種調(diào)參到底是否健康合理，于是逐步走的方向是，挖掘問(wèn)題、解決問(wèn)題的道路，從而逐步擺脫“調(diào)參師”、“調(diào)包俠”的流程，這里我要感謝很多工作中的導(dǎo)師，出于隱私的原因我這里就不說(shuō)名字了，懂得大家都懂。那么正確的方式是什么呢，最簡(jiǎn)單的就是讓自己的思路從使用特定方法來(lái)解決問(wèn)題轉(zhuǎn)移到為了解決問(wèn)題設(shè)計(jì)特定方案，這點(diǎn)能讓自己從模型本身跳出，把模型當(dāng)做是自己解決問(wèn)題的工具（這個(gè)在哲學(xué)上應(yīng)該叫工具主義，不說(shuō)對(duì)不對(duì)，至少這個(gè)思想更符合日常工作的需求），而不是我要去用這個(gè)模型。舉個(gè)例子，收到一個(gè)需求，要做文本分類，那我就要去了解問(wèn)題，例如看數(shù)據(jù)、看文檔，充分了解數(shù)據(jù)后設(shè)計(jì)解決方案，來(lái)盡可能又好又快地解決問(wèn)題，我們的目標(biāo)就很明確，是一個(gè)特定的文本分類問(wèn)題，深度學(xué)習(xí)也好，規(guī)則詞典也罷，我們要解決問(wèn)題。于是這里會(huì)引申出一個(gè)比較關(guān)鍵的能力：自己手里到底有多少方法。首先，方法不多，只知道上面的模型的話，是很難支持你為問(wèn)題設(shè)計(jì)方案的，因?yàn)樵O(shè)計(jì)方案是一個(gè)選擇的過(guò)程，沒(méi)有足夠的方法知識(shí)支撐，何來(lái)選擇。其次，這個(gè)階段我們了解問(wèn)題的核心是找方法，我們了解問(wèn)題的方向其實(shí)就是套用方法的方向，自己手里的方案是指導(dǎo)自己了解問(wèn)題一個(gè)重要方向標(biāo)，如果簡(jiǎn)單規(guī)則這個(gè)方法你沒(méi)有掌握，你根本不會(huì)思考這個(gè)問(wèn)題是不是一個(gè)規(guī)則就能解決。第三，方法的多少和質(zhì)量決定了你能解決問(wèn)題的程度，這個(gè)和集思廣益思路一致，多人想，自然更容易想到更好的方法，更多的方法支撐你是否能想到足夠好的方法。所以，很多人問(wèn)的一個(gè)問(wèn)題：為什么大家工作之后還要持續(xù)學(xué)習(xí)持續(xù)看論文，答案很明顯，就是擴(kuò)充自己的知識(shí)面，以便解決更多更多復(fù)雜的問(wèn)題，這個(gè)點(diǎn)放在很多領(lǐng)域都是正確的?；氐叫?biāo)題本身，大家在成長(zhǎng)的過(guò)程中，要逐步從模型套用解脫出來(lái)，不糾結(jié)于模型本身，考慮問(wèn)題的解決方法，你會(huì)發(fā)現(xiàn)你成長(zhǎng)了一大截。扎心的話來(lái)了：如果給定一個(gè)問(wèn)題，你張口就來(lái)一個(gè)方法，這時(shí)候記得反思自己是不是只會(huì)這個(gè)方法。

從單一指標(biāo)到綜合效果

指標(biāo)是評(píng)價(jià)一個(gè)問(wèn)題解決的重要手段，這點(diǎn)應(yīng)該是毋庸置疑的，但是評(píng)價(jià)一個(gè)問(wèn)題解決的手段能局限在幾個(gè)指標(biāo)里，而是應(yīng)該多看幾種甚至是為了觀測(cè)某些問(wèn)題情況去設(shè)計(jì)一些自己需要的指標(biāo)。

現(xiàn)在有1個(gè)病人，99個(gè)正常人，現(xiàn)在我手里有一個(gè)判斷人是否得病的手段，結(jié)果是所有人都正常，我們很容易算出準(zhǔn)確率是99%，明眼人很容易看出來(lái)這個(gè)99%里面充滿了水分，因?yàn)椴∪藟焊鶝](méi)檢測(cè)出來(lái)，于是我們還要進(jìn)一步設(shè)計(jì)一些指標(biāo)來(lái)表達(dá)這個(gè)問(wèn)題，于是我們?cè)O(shè)計(jì)了召回率，召回率顯示我們能找到的病人占比為0%，于是輕松表達(dá)了這個(gè)問(wèn)題。

這個(gè)問(wèn)題的理解非常簡(jiǎn)單，但是道理卻很深刻，我們需要明白的是，指標(biāo)不是我們算法的目標(biāo)，而是一個(gè)表達(dá)問(wèn)題的方法是，我們借助指標(biāo)來(lái)了解自己的問(wèn)題現(xiàn)狀如何，從而保證我們達(dá)到目標(biāo)，我們最終追求的其實(shí)是一個(gè)比較模糊的東西——“綜合效果”。
綜合效果是什么？對(duì)于推薦系統(tǒng)，可能是用戶的點(diǎn)擊率，停留時(shí)間等，對(duì)于對(duì)話系統(tǒng)，可以是需求的滿足率，可以是和用戶的平均多輪次數(shù)，可以是對(duì)話任務(wù)的完成率，我們是通過(guò)觀測(cè)這些指標(biāo)，來(lái)判斷我們需要怎么優(yōu)化我們的方案，例如點(diǎn)擊率高停留時(shí)間低，可能就要評(píng)估是不是要處理一下標(biāo)題黨，點(diǎn)擊率本身就不高，是不是因?yàn)橥扑]的東西用戶不喜歡等，最終，其實(shí)我們的綜合效果是各種維度指標(biāo)的全面提升，當(dāng)然這不容易，但確實(shí)我們各個(gè)領(lǐng)域算法工程師所追求的。另外需要討論的兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，是指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)和評(píng)測(cè)集，這兩個(gè)點(diǎn)直接影響的是指標(biāo)的表達(dá)能力，最終影響我們對(duì)問(wèn)題的判斷。首先是指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)，舉個(gè)例子，文本分類，什么叫做“天氣”意圖，我們需要有一個(gè)盡可能明確清晰的邊界去劃定什么是天氣，或者什么不是天氣，只有這個(gè)判斷清楚了，指標(biāo)才可能正確，因此，這值得我們花費(fèi)很多時(shí)間來(lái)保證這個(gè)點(diǎn)。然后是評(píng)測(cè)集，由于大部分指標(biāo)的計(jì)算來(lái)源于大量的數(shù)據(jù)，即評(píng)測(cè)集，因此在這里談評(píng)測(cè)集，是希望大家關(guān)注評(píng)測(cè)集的數(shù)量、分布、質(zhì)量，這些方面的合理性才能支撐指標(biāo)的準(zhǔn)確，乃至對(duì)效果的評(píng)估。因此回到問(wèn)題，單一指標(biāo)到綜合效果，我們作為一名算法，雖然面向的是指標(biāo)優(yōu)化，但是我們最終希望得到的是綜合效果比較好，這要求我們把思路打開(kāi)，而又因?yàn)榫C合效果是依賴各種指標(biāo)來(lái)表現(xiàn)的，因此我們要關(guān)注指標(biāo)的構(gòu)成，關(guān)鍵就是指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)和評(píng)測(cè)集。科研可能會(huì)讓很多學(xué)生都關(guān)注于指標(biāo)，指標(biāo)的提升能帶來(lái)論文（真實(shí)），但實(shí)際應(yīng)用中太關(guān)注于指標(biāo)可能會(huì)把你帶到溝里去。

從實(shí)現(xiàn)本身到可拓展性

開(kāi)始我只是接受老師、領(lǐng)導(dǎo)給出的任務(wù)，這個(gè)任務(wù)往往比較明確，問(wèn)題給到我，甚至把解決方案都告訴我了，然后按著寫代碼就完事了，這個(gè)事情確實(shí)很簡(jiǎn)單，一般按部就班的就能完成，但逐步發(fā)現(xiàn)，很多時(shí)候完成任務(wù)并不是任務(wù)本身，很多時(shí)候還包含了很多沒(méi)有在明面上。

• 代碼是否具備可讀性和可拓展性。這是每一位工程師，不局限于算法工程師。

• 思考方案是否具備通用性，是否可以用比較穩(wěn)定可靠的方式來(lái)完成相似的任務(wù)，一方面可以平臺(tái)化中臺(tái)化，另一方面對(duì)自己則是可以把一些算法任務(wù)變成一個(gè)工程任務(wù)，提升效率降低風(fēng)險(xiǎn)，畢竟算法本身的項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)較高，一不小心效果出問(wèn)題就會(huì)延期。

前者其實(shí)是比較基本的開(kāi)發(fā)能力，寫代碼，為了團(tuán)隊(duì)合作，為了自己日后的維護(hù)，代碼要規(guī)范，很多設(shè)計(jì)的細(xì)節(jié)需要考慮到：

• 命名、注釋是否具有可讀性。

• 函數(shù)意識(shí)，很多重用的、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的東西，需要構(gòu)造成類，這個(gè)能力對(duì)于面向過(guò)程入門的python同學(xué)，是非常需要培養(yǎng)的。

• 工程服務(wù)的一些常見(jiàn)操作需要學(xué)習(xí)到，例如怎么向外提供服務(wù)、怎么熱更新、怎么打日志等。

• 服務(wù)性能的考慮，一些動(dòng)不動(dòng)上bert的同學(xué)，需要考慮這些問(wèn)題哈~

至于后者，則是一個(gè)對(duì)解決問(wèn)題更高的要求，就是你能不能想出一個(gè)類似問(wèn)題都能解決的方案。

• 這一類的問(wèn)題都具有什么特點(diǎn)。

• 有沒(méi)有什么能夠相似問(wèn)題都用的模型、詞典。

• 在此基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)好構(gòu)造腳本，能快速完成。

不僅要學(xué)會(huì)打敗一個(gè)人的方法，還需要學(xué)習(xí)打敗一萬(wàn)個(gè)人的方法。

小結(jié)

洋洋灑灑快3千字了（em...有一大部分是代碼），是一些自己在算法策略上的一些新的思路和總結(jié)，這些都有別于1年期、剛?cè)腴T的自己，這些是思維的提升和覺(jué)醒是非常有利于真實(shí)能力的提升，模型固然是要學(xué)習(xí)提升，但是今天聊的種種其實(shí)都在告誡我們，不能局限于模型，不能局限于模型，不能局限于模型。

02、工作思路篇

算法工程師是職場(chǎng)內(nèi)的崗位之一，從新人走來(lái)，自己是要負(fù)責(zé)或大或小的項(xiàng)目推進(jìn)的，因此，如何在工作中保證自己的工作能正常推進(jìn)將是不僅算法需要掌握的必修課，所以在模型思路之外，特地安排了一期有關(guān)工作思路相關(guān)的討論。

從完成任務(wù)到解決問(wèn)題

培養(yǎng)新人的其中一個(gè)思路是在基礎(chǔ)比較扎實(shí)的前提下，開(kāi)始給新人一些簡(jiǎn)單任務(wù)實(shí)踐，讓新人干中學(xué)，我就是從這么一個(gè)新人走過(guò)來(lái)的。那么，接受的這種任務(wù)，一般都是比較明確的，類似新手村任務(wù)，任務(wù)中會(huì)告訴你怎么操作，教著你一步一步完成任務(wù)，但是隨著時(shí)間發(fā)展，你成長(zhǎng)起來(lái)后分配給你的任務(wù)可能就沒(méi)有那么多支持了，給到你手里的可能就是一個(gè)問(wèn)題，一個(gè)或模糊或清晰的問(wèn)題，但是往往不能給到你什么思路，這時(shí)候需要你自己去思考怎樣才能解決這個(gè)問(wèn)題。能到這個(gè)程度，一定情況說(shuō)明老大是認(rèn)可你的能力的，應(yīng)該值得高興，但是要時(shí)刻有一些意識(shí)：

• 就是你手里的方法不夠多的時(shí)候是無(wú)法解決問(wèn)題的，我們不能沉迷與幾個(gè)baseline模型，不能說(shuō)想幾條規(guī)則就完成，我們要持續(xù)去積累。

• 思路從模型本身打開(kāi)去，盡可能讓自己腦子里有一個(gè)比較完整的解決方案，訓(xùn)練的數(shù)據(jù)怎么來(lái)，離線的模型怎么訓(xùn)，訓(xùn)練完成后模型在線怎么用，數(shù)據(jù)流怎么流進(jìn)來(lái)的，接口協(xié)議怎么樣，自己能想的越完整越好，總有一刻獨(dú)當(dāng)一面的時(shí)候你要解決這些所有大大小小的問(wèn)題。

• 機(jī)器和模型都是死的，人是活的，上下游的溝通要自己嘗試去達(dá)成，不要等，主動(dòng)負(fù)責(zé)起來(lái)。

從被動(dòng)到主動(dòng)

上面一點(diǎn)提到要把事情主動(dòng)負(fù)責(zé)起來(lái)，需要展開(kāi)說(shuō)一下，這個(gè)非常重要。從小大大，老師教知識(shí)，布置作業(yè)，我們都是被動(dòng)的接受，哪怕到了大學(xué)很多人都還是比較安分地完成任務(wù)就行，但是未來(lái)的日子可不能這樣，要是真的想把事情做好，想做自己想做的事，首先就是要主動(dòng)，主動(dòng)推進(jìn)自己想做的事，無(wú)論是科研上需要自己主動(dòng)閱讀論文，還是工作上主動(dòng)學(xué)習(xí)，主動(dòng)推進(jìn)某一件事，當(dāng)一件事情推進(jìn)不太順利的時(shí)候，要自己主動(dòng)找解決方案，找相關(guān)負(fù)責(zé)人，把這件事推進(jìn)下去。要主動(dòng)，首先自己要明確問(wèn)題和當(dāng)前的難點(diǎn)，然后開(kāi)始找解決方案，比較容易想到的是自己解決，但自己解決終究會(huì)有限制，例如技術(shù)上的難題、跨團(tuán)隊(duì)溝通等，需要自己的老大或者其他團(tuán)隊(duì)的大佬幫忙解決，此時(shí)自己要找到對(duì)應(yīng)的人主動(dòng)溝通，盡快推進(jìn)處理，這種方式能更加有效地把事情搞定。

從學(xué)習(xí)到調(diào)研

大學(xué)以來(lái)，自己的學(xué)習(xí)更多是出于興趣，以及后續(xù)的一些可能面對(duì)的工作壓力，自己會(huì)去學(xué)習(xí)，看大量相關(guān)的技術(shù)文章，并且自由地開(kāi)始進(jìn)行嘗試，這可以說(shuō)是一個(gè)有點(diǎn)壓力但還算輕松愉快的過(guò)程。到了工作后，雖說(shuō)加班不算嚴(yán)重，但是能自由學(xué)習(xí)的時(shí)間終究是被大大壓縮，而吸收知識(shí)的形式，更多地是變成一種調(diào)研的方式。調(diào)研和學(xué)習(xí)的區(qū)別在于，調(diào)研的目的性會(huì)更加明確，而且是后續(xù)是要求落地的，所以要找的方案需要是能夠快速可靠地實(shí)現(xiàn)，考慮到場(chǎng)景特定，我們可能還要加一些場(chǎng)景特定的策略，那我們?cè)谟邢迺r(shí)間下就需要保證我們調(diào)研的主干方法不是短板。那么調(diào)研的方式和學(xué)習(xí)，其實(shí)非常接近：

• 讀論文、讀博客、讀代碼。

有的時(shí)候可能要出一份調(diào)研報(bào)告，總結(jié)技術(shù)相關(guān)的發(fā)展情況，介紹一下方法，這樣一份文檔下來(lái)，無(wú)論是自己還是老大，其實(shí)都對(duì)有關(guān)技術(shù)了解了。這個(gè)過(guò)程對(duì)工作算是調(diào)研對(duì)自己其實(shí)也是一種學(xué)習(xí)和成熟，調(diào)研過(guò)程中自己也經(jīng)常思考，這些方法的思路和設(shè)計(jì)原因是什么，這都很有利于自己后續(xù)方案設(shè)計(jì)的思考。

從點(diǎn)到面

學(xué)?？裳砸粋€(gè)比較尷尬的點(diǎn)就是，都是對(duì)點(diǎn)的研究，更可怕的是我們對(duì)這個(gè)點(diǎn)還不一定就很深。但是到了工作中，要求的很可能就不是會(huì)一個(gè)點(diǎn)就夠了。到你手里的可能是一個(gè)比較完整的任務(wù)，例如完整某個(gè)技能，那你需要會(huì)的就不只是一個(gè)文本分類、文本匹配就夠了，你還要知道數(shù)據(jù)怎么處理會(huì)比較好，會(huì)比較方便，另一方面，要從聚焦于模型算法的思路擴(kuò)展到工程、性能等的一些其實(shí)算法也應(yīng)該考慮的技能技術(shù)上，廣度在日常工作同樣非常重要。當(dāng)然，這并不意味著就不需要關(guān)注深度，論文要跟，實(shí)驗(yàn)要嘗試，我們?nèi)砸掷m(xù)學(xué)習(xí)，持續(xù)分析，一技之長(zhǎng)是自己突出拔尖的重要因素。

從模型到技術(shù)

無(wú)論是學(xué)校里做科研，還是在入門過(guò)程，我們毫無(wú)例外的首先接觸的就是各種各樣的模型，這導(dǎo)致我們?cè)诜桨高x擇的時(shí)候只能想到模型，在效果不好的時(shí)候只能想在模型修改上，但是實(shí)際上我們還有大量可以學(xué)、需要學(xué)的東西。

• 在效果調(diào)優(yōu)上，規(guī)則詞典的方式，模型組合的方式，算法架構(gòu)的整體設(shè)計(jì)等。

• 工程技術(shù)上，數(shù)據(jù)庫(kù)類技術(shù)（mysql、redis等），大數(shù)據(jù)技術(shù)（hadoop、hdfs、hive），各種網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（http、grpc，以及zookeeper等），還有好多。

所以，借助工作實(shí)踐，我們能擴(kuò)大自己的知識(shí)面，讓自己知道了很多自己原來(lái)壓根就沒(méi)聽(tīng)過(guò)的東西，我們都可以學(xué)起來(lái)。模型固然要持續(xù)學(xué)習(xí)，但是工作中我們還需要用到大量的技術(shù)，有時(shí)間我們要把各種相關(guān)技術(shù)拾起，逐步成長(zhǎng)起來(lái)。

獨(dú)立思考

信息時(shí)代的我們其實(shí)并不非常缺乏足夠我們決策的信息，我們實(shí)際上缺少的是辨別信息的能力，識(shí)別什么是有效信息，什么是可靠的信息，什么是我們需要的信息。有關(guān)獨(dú)立思考我能寫一篇很長(zhǎng)的文章，后續(xù)我會(huì)聊，這里簡(jiǎn)單展開(kāi)。所謂的獨(dú)立思考，其實(shí)是一種特質(zhì)，在信息時(shí)代其實(shí)尤為重要，他是一種甄別信息的意識(shí)和能力，我們能在大量信息中查詢或者篩選出自己需要的信息，這時(shí)候需要我們有明確的、主動(dòng)的目標(biāo)，從而能讓我們從奶頭樂(lè)、販賣焦慮、錯(cuò)誤冗余信息從解脫出來(lái)。所謂的奶頭樂(lè)，其實(shí)是一種簡(jiǎn)單的樂(lè)趣，當(dāng)然我們生活中需要這種樂(lè)趣，但是不能任由這種樂(lè)趣充斥我們的世界，如我們?cè)谝恍W(xué)習(xí)的時(shí)候不能被這個(gè)給帶走了。販賣焦慮應(yīng)該是我們這行最容易陷入的東西了，就是所謂的內(nèi)卷。說(shuō)實(shí)話，焦慮是真的焦慮，但是我們需要考慮這個(gè)東西其實(shí)應(yīng)該更理性，我干脆展開(kāi)聊得了，我們要思考的是這個(gè)問(wèn)題：

• 我到底是不是真的有問(wèn)題，這個(gè)問(wèn)題是否真的發(fā)生在我身上，要認(rèn)清自己，明確問(wèn)題。

• 我們需要解決的不是焦慮本身，而是根源，很多人容易陷入這里，而我們需要的是行動(dòng)，很多人的處理方式只是給自己一個(gè)安慰，并不是處理焦慮的根源，那焦慮會(huì)持續(xù)存在。

• 不要被情緒所影響，解決問(wèn)題，解決問(wèn)題，解決問(wèn)題。

• 焦慮是看參照物的，平淡的我們不一定每天都和清北的比，我很坦然，現(xiàn)階段要我年薪100w也是不太可能的，我只希望能比之前的自己強(qiáng)一些，成長(zhǎng)一些，足夠了。

• 事情的發(fā)展總有過(guò)程，自己要有規(guī)劃，或長(zhǎng)或短，只要路徑正確，自己一步一步走，基本沒(méi)什么問(wèn)題，所以我們需要正確的方向、正確的路線以及堅(jiān)定路線的信心，有一個(gè)說(shuō)法叫做“路線自信”。

• 被報(bào)道多的，應(yīng)該是更少的事，而不是多的。例如知乎上不是人均211985，首先具備發(fā)完整文章能力的人真的不多（這個(gè)是真的），其次混得不好的人大都不太會(huì)出來(lái)丟人現(xiàn)眼；例如年薪50w、100w的人被拿出來(lái)曬，托福110、120的被拿出來(lái)曬，為什么拿出來(lái)炫耀，因?yàn)橹档渺乓?，為什么值得炫耀，因?yàn)榇蠹叶紱](méi)有，這么說(shuō)懂了吧，想想自己在朋友圈放的，是不是都是不怎么平常的東西。所以不要被鋪天蓋地的這種信息給騙了。

錯(cuò)誤冗余的信息經(jīng)常會(huì)影響我們的判斷，網(wǎng)上很多輿論帶節(jié)奏能帶起來(lái)就是因?yàn)檫@個(gè)，我們需要甄別，一方面我們自己要足調(diào)研，另一方面我們自己要有足夠的知識(shí)儲(chǔ)備，這些東西越多，我們能甄別的能力就越強(qiáng)。

小結(jié)

說(shuō)實(shí)話，第三年末期自己的可見(jiàn)成長(zhǎng)其實(shí)不是很大了，好像是到了一個(gè)瓶頸，這個(gè)瓶頸讓自己多少會(huì)看不到進(jìn)步的方向，但是近期盤算下來(lái)，其實(shí)只不過(guò)是因?yàn)橛行〇|西不太好總結(jié)罷了，很模糊，和會(huì)了一個(gè)兩個(gè)模型完全不同，有一些開(kāi)悟的感覺(jué)，這種開(kāi)悟不見(jiàn)得是在解決某一兩個(gè)問(wèn)題上，而是一系列問(wèn)題上。如果很早之前自己學(xué)的是武術(shù)，能打敗一兩個(gè)人甚至幾個(gè)人，而現(xiàn)在學(xué)的是兵法，能打敗的可能是一個(gè)軍隊(duì)，項(xiàng)羽本紀(jì)中有一段“劍一人敵，不足學(xué)，學(xué)萬(wàn)人敵”，“學(xué)萬(wàn)人敵”的重要性在此刻能逐步明白。

03、個(gè)人成長(zhǎng)篇

技術(shù)人，還要一直做技術(shù)，總需要持續(xù)各級(jí)各個(gè)技術(shù)的發(fā)展，同時(shí)也要花時(shí)間來(lái)點(diǎn)亮自己的各個(gè)技能項(xiàng)，所以持續(xù)的學(xué)習(xí)成長(zhǎng)就是必要的。

有關(guān)算法模型類

算法模型相關(guān)是算法工程師的必修課，我們需要更新自己的知識(shí)，完善自己的裝備庫(kù)武器庫(kù)，從而保證甚至是提升自己的能力。首先是基本的模型方案學(xué)習(xí)，雖如我經(jīng)常談到的，我們?nèi)粘?yīng)用中使用模型的情況并不多，但是我依舊建議大家還是要持續(xù)看模型方面的論文和文章，原因不只是讓大家學(xué)會(huì)這些模型方案，而是通過(guò)模型我們能吸收到的是我們?nèi)粘Ｆ鋵?shí)能遇到的問(wèn)題以及他的解決方案，問(wèn)題我們是經(jīng)常遇到，而方法確實(shí)多種多樣的，我們要能和作者產(chǎn)生首先共鳴是我和他能遇到相似的問(wèn)題，然后是我們看看是否可以借鑒他的方式或者是用什么降級(jí)或者升級(jí)方案來(lái)解決他的問(wèn)題。然后是完整的技術(shù)方案，非常建議大家好好看一下。這些資料大都來(lái)源于大廠的分享，一般大廠的分享會(huì)給大家介紹的都是一大個(gè)項(xiàng)目的完整方案，例如我的[前沿重器]欄目中就給大家介紹了不少，這些完整的技術(shù)方案其實(shí)為大家做技術(shù)設(shè)計(jì)提供了很多建議，同時(shí)也讓大家的水平和大局觀有提升，從小項(xiàng)目小問(wèn)題的解決提升為更大項(xiàng)目的技術(shù)實(shí)現(xiàn)，這其實(shí)對(duì)個(gè)人晉升有很大好處。當(dāng)然除此之外，自己所在項(xiàng)目相關(guān)的技術(shù)方案和整體架構(gòu)也盡可能熟悉清楚，這會(huì)讓自己對(duì)技術(shù)設(shè)計(jì)的敏感度有新的提升。多看數(shù)據(jù)。眾所周知算法項(xiàng)目本身是一個(gè)數(shù)據(jù)依賴性特別嚴(yán)重的，而且最終的算法效果也會(huì)隨著數(shù)據(jù)的變化會(huì)產(chǎn)生變化，因此只有我們更加熟悉數(shù)據(jù)、了解數(shù)據(jù)，才能夠更好地完善我們的數(shù)據(jù)方案。因此經(jīng)常閱讀數(shù)據(jù)是非常有利于解決問(wèn)題的，另一方面讀數(shù)據(jù)其實(shí)也對(duì)我們理解數(shù)據(jù)的能力有幫助，為什么會(huì)有人問(wèn)為啥我看數(shù)據(jù)看不出問(wèn)題，一定原因就和看數(shù)據(jù)不夠有關(guān)，看的數(shù)據(jù)不夠?qū)Ρ炔怀鰯?shù)據(jù)的特色，這個(gè)和看人識(shí)物一樣的。建議產(chǎn)品經(jīng)理也多看看，很多時(shí)候問(wèn)題都反饋應(yīng)在數(shù)據(jù)里，無(wú)論是單條的數(shù)據(jù)還是整體數(shù)據(jù)分布。多實(shí)踐。很多問(wèn)題實(shí)踐才會(huì)被暴露，對(duì)某些方法的理解才能得以加深，因此，我們?cè)诟鞣N閱讀吸收知識(shí)的同時(shí)，要記得多實(shí)踐，對(duì)比多個(gè)方法之前的優(yōu)缺點(diǎn)，這些優(yōu)缺點(diǎn)的提煉其實(shí)非常有利于我們后續(xù)需要考慮的方案選擇。

有關(guān)工程技術(shù)類

算法工程師是怎么都避不開(kāi)工程的，這個(gè)入行后的各位應(yīng)該都有所感受，而沒(méi)入行的各位也需要時(shí)刻明白這點(diǎn)。而為了更好地應(yīng)對(duì)這個(gè)問(wèn)題，我們需要做的就是提升自己的工程能力?？偟膩?lái)說(shuō)，工作后我花了大概一年半的時(shí)間來(lái)集中補(bǔ)充工程方面的能力和知識(shí)，這個(gè)階段的整體學(xué)習(xí)雖然讓算法這塊小幅度落后，但是工程這塊不再成為短板，還算值得，我來(lái)簡(jiǎn)單聊聊我是怎么做的，我的思路是這幾點(diǎn)：

• 以工作為起點(diǎn)，去查詢自己缺漏的技術(shù)點(diǎn)，然后按時(shí)學(xué)習(xí)。例如git、c++/java、shell、hadoop大禮包相關(guān)，這些工作中經(jīng)常遇到的一定要盡快學(xué)習(xí)起來(lái)。

• 官方文檔結(jié)合網(wǎng)上的教程，快速get起來(lái)是關(guān)鍵。

• 通過(guò)工作來(lái)驗(yàn)證自己的技術(shù)，增強(qiáng)技術(shù)信心。

我們都知道我們的專長(zhǎng)在于解決算法問(wèn)題，但這不代表所有的工程問(wèn)題都要丟給工程，或者說(shuō)不見(jiàn)得所有工程都可以丟給工程做，例如一些數(shù)據(jù)流的操作，為了不太依賴工程，其實(shí)我們需要自己多掌握一些，從而保證很多事情的推進(jìn)不依賴別人，同時(shí)自己的技術(shù)也有提升，這對(duì)于晉升還是有用的。

有關(guān)工作技能的成長(zhǎng)

很多時(shí)候，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)有些事情的進(jìn)展不佳，不是因?yàn)槲覀兊募夹g(shù)不行，而是一些諸如溝通、項(xiàng)目管理等問(wèn)題導(dǎo)致，因此我們可以沉迷技術(shù)，其實(shí)還可以多讀一些管理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)甚至哲學(xué)之類的書籍來(lái)提升自己，這種學(xué)習(xí)我一般是當(dāng)做閑書來(lái)看，平時(shí)輕松愉快地閱讀一下其實(shí)也挺不錯(cuò)的，這塊畢竟不是我們現(xiàn)階段的重點(diǎn)，我不展開(kāi)啦~

學(xué)習(xí)時(shí)間的安排

說(shuō)實(shí)話，學(xué)習(xí)的時(shí)間真的被壓縮到很少很少，比較無(wú)奈是正常的，我通常的學(xué)習(xí)時(shí)間就是通勤、晚上回家的時(shí)間，另外是工作過(guò)程有一些調(diào)研和方案分析的時(shí)候我們是可以借此來(lái)學(xué)習(xí)的，不要太說(shuō)沒(méi)時(shí)間，大部分時(shí)間都是因?yàn)樽约好~(yú)給浪費(fèi)了。另外還有一個(gè)比較關(guān)鍵的事情就是要學(xué)會(huì)總結(jié)和積累，有一個(gè)比較合理的筆記庫(kù)，通過(guò)這個(gè)筆記庫(kù)記錄自己做過(guò)的事情，總結(jié)沉淀下來(lái)就是自己的東西了，此時(shí)很多東西能被快速記錄從而實(shí)現(xiàn)快速成長(zhǎng)，通過(guò)這種方式的成長(zhǎng)在新人期其實(shí)收獲會(huì)非常大，所以非常建議大家花點(diǎn)時(shí)間把基礎(chǔ)的筆記體系建立起來(lái)。

小結(jié)

一連3篇的小結(jié)到此結(jié)束，這也算是自己的一個(gè)里程碑式的結(jié)點(diǎn)吧，畢竟沒(méi)想到自己已經(jīng)是一個(gè)3年的老人了，新人光環(huán)逐漸散去，很多事情也要開(kāi)始獨(dú)當(dāng)一面，當(dāng)然工作中會(huì)遇到很多困難，但是這些沒(méi)打倒我的最終都會(huì)成為我的養(yǎng)料。

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