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    信号音会出现哪些问题

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2020,程序员找工作会更难吗 打开各大招聘网站,明显感受到今年招聘信息少了很多,而且企业对面试者的技能要求更高,技术覆盖面也更全。在2019年,互联网寒冬本就是比较火的一个词,现在加上疫情的冲击,更是雪上加霜,公司关门的新闻也有很多,看来程序员不是失业了,就是在失业的路上。 今年想要轻轻松松跳槽,确实不太容易。因为现在行业出现一个现象叫做-“从业者饱和,而人才匮乏”,不仅招聘信息少了,条件也越发的严苛。这个时候,技术能力过硬的人才不愁不好找工作,但对一些没有核心竞争力,不上不下的从业者来说,工作形势会比较严峻。所以我们更应该沉下心来,好好梳理自己的技术,加强提升自己的技能。 就拿我身边的事情来说说,像我本人是做java开发的,身边接触的不外乎是web相关的人员,有的是java,也有的是做前端。我现在这家公司是小的创业公司,在年前前端由于一些原因离职了,到现在公司还缺着前端的职位,在复工之后呢,也陆续面试了一些人,我个人的感觉就是不仅仅是简历变少了、有实力的人不太会选择小的创业公司,而一些普通的前端自己的技能也并不是很扎实,所以现在就有一种假象,企业会招不到人,求职者也难找到合适的职位。所以最根本的问题还是需要将自己的技术变得更扎实。 提到技术,那我们应该怎么样巩固提升呢?首先要明确自己的方向,保持自己的专业性。工业化的特征之一就是分工与合作,工程的复杂程度与人员的相互协作必然是成正比的,作为职场中的一员,程序员也必须保持自己的专业性,这无疑是在职场安身立命的定海神针。在下面我列举一些提升自己技术的方法: 善于利用学习资料。 学习资料有非常多-书籍、论坛、视频、博客等等。面对现在互联网那么多资料我们唾手可得,我们该如何选择呢。我认为有些要找到适合自己的,而不是一味的死记硬背,这样会造成了解几个概念意外对自己的技术毫无提升。 练习 比如说一些算法题,可以使用现在的一些在线刷题,来提升自己。 阅读源码 阅读一些开源代码不仅可以学到自己没有的知识,还可以学习他人的写法,有助于自己代码质量的提高。吸收别人的思想,避免闭门造车。 擅长使用工具 俗话说工欲善其事必先利其器,熟练使用各种工具可以提升自己的工作效率,以及工作质量,剩下多出来的时间可以用来学习 除了提升自己的技术外,与人沟通也是非常重要的。在求职过程中面试是最重要的一个环节,而在疫情这个大背景下,大多数招聘主阵地从线下搬到了线上。形式的改变其实对招聘方也是一种挑战。那么我们要更注意在面试中的几个问题: 工具选择 无论音频还是视频,都会因为信号的干扰而导致各种障碍,所以一个稳定流畅的通讯工具就显得格外重要,现在来说,首选的还是电话、其次再是一些软件的语音。 面试环境 面试最好要选择一个安静的环境,这样不仅会使自己可以保持头脑清醒的状态,这有很大的程度会影响到自己的发挥。 顺便说一句,如果在家的话最好还是不要穿着太随便。 自我介绍 一般面试官首先就会让求职者自我介绍,我们要先做好准备,自己可以写个草稿记熟。要将自己的工作经历、项目经历等说的简洁明了不要拖泥带水。 回顾和总结 要懂得在一次面试中总结经验,获取长进,有助于下一次面试的到来。比如说上一次面试有哪些问题自己并不是记得非常清楚,或者说自己的哪些话会让面试官感觉不是特别好。这些也可以在面试结束时向面试官获取到反馈。 说到最后,不得不说一些程序员的软技能也就是说在写代码之外的求生之道。 自我营销 现在很多的人都在做相同的事,那就是写个人博客。这不仅仅是体现自我技术的很好方法,也是一个自我营销的基本机制。这很可能会给你的面试加分。 参与开源 如果你有非常感兴趣的开源代码或者其他的小工具,你可以参与他们的开源工作,一起探索,开源会让技术得到更多人的认可,在一次次交流过程中,你的编码也会变得更加优秀。 好的身体 在现在互联网公司普遍996的背景下,又有着疫情的冲击,我认为一个好的身体比任何技术还要重要。我们要懂得平衡工作与生活,更要懂得调理自己的身体。 建立关系 在公司内外能够结识很多的人,说不定就会给自己的职业生涯带来意想不到的好处。比如会有更好的工作机会,或者是不经意间解决你的一个难题等。 开放思想 虚心 在任何时候都要怀着敬畏的心来做事情,要懂得包容和开放。
kun坤 2020-03-19 11:17:00 0 浏览量 回答数 0

问题

移动元年短视频、直播爆发,又将出现什么样的转码格式?

近二年随着短视频、直播迅猛爆发,越来越多的企业希望能够搭上这趟高速车,用视频、直播来为自家的产品创造新的内容、吸引更多的用户。 曾有人认为,视频是最为直观、成本最低的表达方式,但另一...
爵霸 2019-12-01 21:58:15 2521 浏览量 回答数 0

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关于神经网络也有很多的种类,考虑到它们的使用效果,有些使用起来恰到好处,但事实表明,到目前几乎所有由神经网络创造的经济价值,本质上都离不开一种叫做监督学习的机器学习类别,让我们举例看看。 在监督学习中你有一些输入,你想学习到一个函数来映射到一些输出,比如我们之前提到的房价预测的例子,你只要输入有关房屋的一些特征,试着去输出或者估计价格。我们举一些其它的例子,来说明神经 如今应用深度学习获利最多的一个领域,就是在线广告。这也许不是最鼓舞人心的,但真的很赚钱。具体就是通过在网站上输入一个广告的相关信息,因为也输入了用户的信息,于是网站就会考虑是否向你展示广告。 神经网络已经非常擅长预测你是否会点开这个广告,通过向用户展示最有可能点开的广告,这就是神经网络在很多家公司难以置信地提高获利的一种应用。因为有了这种向你展示你最有可能点击的广告的能力,而这一点击的行为的改变会直接影响到一些大型的在线广告公司的收入。 计算机视觉在过去的几年里也取得了长足的进步,这也多亏了深度学习。你可以输入一个图像,然后想输出一个索引,范围从1到1000来试着告诉你这张照片,它可能是,比方说,1000个不同的图像中的任何一个,所以你可能会选择用它来给照片打标签。 深度学习最近在语音识别方面的进步也是非常令人兴奋的,你现在可以将音频片段输入神经网络,然后让它输出文本记录。得益于深度学习,机器翻译也有很大的发展。你可以利用神经网络输入英语句子,接着输出一个中文句子。 在自动驾驶技术中,你可以输入一幅图像,就好像一个信息雷达展示汽车前方有什么,据此,你可以训练一个神经网络,来告诉汽车在马路上面具体的位置,这就是神经网络在自动驾驶系统中的一个关键成分。 那么深度学习系统已经可以创造如此多的价值,通过智能的选择,哪些作为哪些作为,来针对于你当前的问题,然后拟合监督学习部分,往往是一个更大的系统,比如自动驾驶。这表明神经网络类型的轻微不同,也可以产生不同的应用,比如说,应用到我们在上一个视频提到的房地产领域,我们不就使用了一个普遍标准神经网络架构吗? 也许对于房地产和在线广告来说可能是相对的标准一些的神经网络,正如我们之前见到的。对于图像应用,我们经常在神经网络上使用卷积(Convolutional Neural Network),通常缩写为CNN。对于序列数据,例如音频,有一个时间组件,随着时间的推移,音频被播放出来,所以音频是最自然的表现。作为一维时间序列(两种英文说法one-dimensional time series / temporal sequence).对于序列数据,经常使用RNN,一种递归神经网络(Recurrent Neural Network),语言,英语和汉语字母表或单词都是逐个出现的,所以语言也是最自然的序列数据,因此更复杂的RNNs版本经常用于这些应用。 对于更复杂的应用比如自动驾驶,你有一张图片,可能会显示更多的CNN卷积神经网络结构,其中的雷达信息是完全不同的,你可能会有一个更定制的,或者一些更复杂的混合的神经网络结构。所以为了更具体地说明什么是标准的CNN和RNN结构,在文献中你可能见过这样的图片,这是一个标准的神经网络。 我们会在后面的课程了解这幅图的原理和实现,卷积网络(CNN)通常用于图像数据。 你可能也会看到这样的图片,而且你将在以后的课程中学习如何实现它。 递归神经网络(RNN)非常适合这种一维序列,数据可能是一个时间组成部分。 你可能也听说过机器学习对于结构化数据和非结构化数据的应用,结构化数据意味着数据的基本数据库。例如在房价预测中,你可能有一个数据库,有专门的几列数据告诉你卧室的大小和数量,这就是结构化数据。或预测用户是否会点击广告,你可能会得到关于用户的信息,比如年龄以及关于广告的一些信息,然后对你的预测分类标注,这就是结构化数据,意思是每个特征,比如说房屋大小卧室数量,或者是一个用户的年龄,都有一个很好的定义。 相反非结构化数据是指比如音频,原始音频或者你想要识别的图像或文本中的内容。这里的特征可能是图像中的像素值或文本中的单个单词。 从历史经验上看,处理非结构化数据是很难的,与结构化数据比较,让计算机理解非结构化数据很难,而人类进化得非常善于理解音频信号和图像,文本是一个更近代的发明,但是人们真的很擅长解读非结构化数据。 神经网络的兴起就是这样最令人兴奋的事情之一,多亏了深度学习和神经网络,计算机现在能更好地解释非结构化数据,这是与几年前相比的结果,这为我们创造了机会。许多新的令人兴奋的应用被使用,语音识别、图像识别、自然语言文字处理,甚至可能比两三年前的还要多。因为人们天生就有本领去理解非结构化数据,你可能听说了神经网络更多在媒体非结构化数据的成功,当神经网络识别了一只猫时那真的很酷,我们都知道那意味着什么。 但结果也表明,神经网络在许多短期经济价值的创造,也是基于结构化数据的。比如更好的广告系统、更好的利润建议,还有更好的处理大数据的能力。许多公司不得不根据神经网络做出准确的预测。 因此在这门课中,我们将要讨论的许多技术都将适用,不论是对结构化数据还是非结构化数据。为了解释算法,我们将在使用非结构化数据的示例中多画一点图片,但正如你所想的,你自己团队里通过运用神经网络,我希望你能发现,神经网络算法对于结构化和非结构化数据都有用处。 神经网络已经改变了监督学习,正创造着巨大的经济价值,事实证明,基本的神经网络背后的技术理念大部分都离我们不遥远,有的是几十年,那么为什么他们现在才刚刚起步,效果那么好,下一集视频中我们将讨论为什么最近的神经网络已经成为你可以使用的强大工具。网络已经被高效应用到其它地方。
因为相信,所以看见。 2020-05-19 20:32:55 0 浏览量 回答数 0
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