キャリアプランニング: インターネット業界ではどのようなポジションがありますか?どのテクノロジーを学べばよいですか?
前書き: 昨日、友人から電話があり、子供が大学を卒業したものの、まだ適切な仕事を見つけられていないとのことでした。彼は、インターネット業界が近年比較的人気があり、給料が高いことを知っているので、彼に相談しました。子供にもインターネット業界に携わってほしいと思っていますが、インターネット業界でどんな仕事があるのか知りませんか?どのテクノロジーを学べばよいですか?私は彼に、基礎がなく、仕事を始めたばかりなので、プログラマーとして始めて、ゆっくりと自分の興味のある方向を見つけてはどうかと直接提案しました。 PHP 言語は簡単に始めることができ、仕事も見つけやすく、全体的な給与水準も悪くありません。以下では各ポジションの具体的な条件を詳しく分析していきます!
まず、需要はどこから来るのでしょうか?
顧客のプロジェクト
顧客のプロジェクトを行っている場合、当然、需要は顧客から来ます。顧客のほとんどはソフトウェア開発の初心者ですが、実際のビジネス要件を明確に説明するのが難しい顧客もいます。それは、ビジネス アナリストです。 。大企業の場合、ビジネス アナリストは常勤ですが、中小企業の場合は、プロジェクト マネージャーまたは開発バックボーンが業務に従事するだけです。ビジネス アナリストは要件を明確にし、設計のために背後のアーキテクトに要件を引き渡す必要があります。
ビジネスアナリストは、特定の業界で長く働いていれば、例えば、国内大手銀行の基幹システムプロジェクトをすべて完了していれば、銀行業務に対する精通度がそれを超えることもあります。現時点では、あなたは銀行にとって非常に貴重な人材であり、ビジネスを分析するだけでなく、銀行のビジネスを最適化するのにも役立ちます。
Q: ビジネス アナリストはテクノロジーを知る必要がありますか?
回答: 分析したものはプログラマーによって実装される必要があることを理解しておくのが最善です。既存のテクノロジーを考慮せずにユーザーに盲目的に対応すると、間違いなくプログラマーから叱られるでしょう。
あなたがプログラマーから成長し、技術的に熟練したビジネスエキスパートである場合は、ただ座ってお金を数えてください。
会社の製品
WeChat、QQ、Taobao、World of Warcraft、Journey、Westward Journey などの製品を作成している場合、そのニーズは実際には自社の従業員によって定義されます。
現在、この要件を定義するファッショナブルな職業が存在します。プロダクト マネージャーです。たとえば、Zhang Xiaolong は WeChat のスーパー プロダクト マネージャーであり、Shi Yuzhu は Zhengtu の筋金入りのプロダクト マネージャーです。
プロダクトマネージャーは主にユーザーの心理と経験に基づいて、誰もが楽しく使えるように製品を設計します。現在、優れたプロダクトマネージャーは非常に人気があり、また不足しています。
Q: プロダクト マネージャーにはテクノロジーの知識が必要ですか?
答え: はい、プログラマーとして成長して、製品を設計して実装することがいかに難しいかを知ることが最善です。そうしないと、自分の楽しみのためにプログラマーに叱られるでしょう。
設計開発
アーキテクト
とても名誉ある職のように聞こえますが、高い技術力と深い技術蓄積が求められます。建築家の成長には、経験、技術の幅広さ、そして適切な深さが必要です。エレガントで柔軟、スケーラブルなアーキテクチャを設計することがアーキテクトの主な仕事です。
最新の最先端のテクノロジーを追求するだけではなく、既存のチームの能力とテクノロジーの成熟度も考慮する必要があります。
人材要件:★
難易度指数:★★★★★
Webバックエンドプログラマー
バックエンドプログラマーは主にビジネスロジックの実装やフロントエンドで使用するインターフェースの提供を行います。
もちろん Java が最もよく使用されますが、他にも Python、Ruby on Rails などの比較的ニッチなものや、シンプルで粗雑で中小規模の Web サイトでよく使用される PHP もあります。どちらであっても、学ぶのは難しくありません。
この分野の人材需要は比較的大きいです。
スタッフ要件: ★★★★★
難易度指数: ★★★
Webフロントエンドプログラマー
主にJavascript、CSS、JQueryなど、近年ブラウザサイドに注目が集まっています。ユーザーエクスペリエンス、ブラウザDuanはますます魅力的になっており、非常に人気があります。
スタッフ要件: ★★★★★
難易度指数: ★★★
モバイルプログラマー
モバイルインターネットの発展により、現在非常に人気があり、比較的需要が高いです。一般的にiOSの方が敷居が高く、プログラマーの数も少ないですが、給料は高いです。
人材要件: ★★★★
難易度指数: ★★★★
システムプログラミングプログラマー
いくつかの要件は非常に単純ですが、いくつかの要件は非常に複雑で、大規模なユーザーと大規模な同時実行をサポートする必要があります。タオバオの「ダブルイレブン」はWeChatの春節紅包掴みのようなものだ。
クラウドコンピューティング、仮想化、分散処理を行い、システムの水平拡張をサポートする必要がある。大量のデータの場合は、Hadoop などの貴重な情報を抽出するためのビッグデータ分析も必要です。 OSやデータベース、サーバーサイドシステムの開発はカスタマイズ、あるいは自作する必要があるため、一般的に中小企業にはそのような技術力がなく、BATのような企業が主に行っています。プログラマーの場合、人材の需要はそれほど大きくなく、分野を深く掘り下げ、比較的優れた技術的安定性を持っている必要があります。
スタッフの要望:★★
難易度指数:★★★★★
セキュリティ
インターネット時代、気をつけないと情報が盗まれる可能性があり、セキュリティの重要性はますます高まっています。そのため、単に機能を実装してパフォーマンスを満たすだけでは十分ではなく、BAT を中心に多くの企業がセキュリティを重視しています。もちろん、この方向性にはテクノロジーの深い研究も必要です。
スタッフ要件: ★★
難易度指数: ★★★★★
テスト
高度な技術要件はありませんが、テストケースの設計、テストの準備ができるなど、テスト関連の知識も必要です。データを取得し、テストを実行します。
アジャイル開発は現在人気があり、テストには開発の知識と、少なくともいくつかの自動スクリプトを開発する能力も必要です。その後、多くの女の子がテストのポジションに移ったのは、主に女の子がより慎重になったためだと思います。 IBM で非常に優れたテスターに会いました。彼女は、割り当てられた作業をうまく完了できるだけでなく、設計や開発のディスカッションに参加することもでき、開発者がテストの観点から考えなかった質問をすることができ、非常に役立ちます。ソフトウェアの品質を向上させます。
データベース管理者
大規模プロジェクトや非常に大規模なプロジェクトの場合、ほとんどすべてのプロジェクトで DBA と呼ばれるポジションが必要になります。彼はデータベースの知識に非常に精通しており、開発中にデータベースを日常的に管理し、開発チームがデータベースを設計し、パフォーマンスのボトルネックを特定し、パフォーマンスのチューニングを実行できるようにします。
アート/ドキュメントアーティスト
主にインターフェースの美化を行います。アーティストはまずインターフェースのプロトタイプを作成し、全員で議論、修正、確認した後、アイコンやボタンなどのさまざまなインターフェース要素を生成します。 。
現在、アーティストにはインターフェイスを描画するだけでなく、HTML テンプレートを作成するための特定の技術要件もあるため、アーティストは HTML、CSS、さらには Javascript の知識も必要です。プログラマは HTML テンプレートを取得したら、それにビジネス コードを追加するだけです。
ドキュメントライター
小規模なプロジェクトは通常、チーム内の誰かがパートタイムで担当しますが、大規模なプロジェクトや製品ではフルタイムでドキュメントを書く人がいます。2003 年に私は上海証券取引所のプロジェクトに参加しました。ドキュメント ライターが作成した Word ドキュメントは非常にプロフェッショナルで美しく、直接公開する準備が完全に整っています。真似して真似したかったのですが、同じようには出来ませんでした。
プロジェクト管理
プロジェクトが始まりました。ビジネス アナリスト、アーキテクト、開発者、テスター、その他の人々は飢えた狼のようなもので、必ずプロジェクトを粉々にします。しかし、これほど多くの人がどのようにして協力できるのでしょうか? 管理方法は?必要に応じて進捗を完了できますか?これには、プロジェクト マネージャーが行動を起こす必要があります。
プロジェクトマネージャーは、端的に言えば、プロジェクトを進めるために全員を指揮し、主に人と関係を持ち、プロジェクトを円滑に進めるためにあらゆる面で人間関係を調整する必要があります。
質問: プロジェクト マネージャーはテクノロジーを知る必要がありますか?
答え: もちろん、開発の経験があることが最善です。そうでないと、プログラマーが何を言っているのか理解できず、他の人はプロジェクトに深く入り込むことができません。あなたを受け入れなければ、チームは間違いなくあなたを導くことができません。
オペレーション
独自のプロダクトを開発している場合、開発が完了した後、すぐに問題に遭遇します、それをどのように推進するか?
インターネット時代では、世界は公平で、競争は非常に激しく、優れたソフトウェア、アプリ、ウェブサイトが動作しなければ、どんなに優れた技術を持っていても機能しません。
実際には、あなたの製品を他の人に知ってもらい、使ってもらうための方法を見つけようとしています。たとえば、ソフトな記事を書く方法などです。ソーシャル ネットワーク、WeChat、Weibo でマーケティングを行うにはどうすればよいですか?どのように数え、分析し、正確に位置を測るのか?
この点で、2014年以前のXiaomiは間違いなくモデルです。 Lei Jun の 7 つの言葉からなる公式: 集中力、完璧さ、評判、スピード。 李万強の「参加感覚」は古典です。
優れたインターネット運用人材は不足していますが、もちろん人気は非常に高いです。プログラミングに興味がない学生は、この方向に目を向けるとよいでしょう。
非常に多くのキャリアの方向性について話した後、そのほとんどが特定のテクノロジーの知識を必要とすることがわかるでしょう。そこで私が実際に言いたいのは、単にこの仕事に参加するのであれば、最初はプログラマーとしてスタートしたほうが良いでしょう。それからゆっくりと自分の興味のある方向を見つけてください。
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StableDiffusion3 の論文がついに登場しました!このモデルは2週間前にリリースされ、Soraと同じDiT(DiffusionTransformer)アーキテクチャを採用しており、リリースされると大きな話題を呼びました。前バージョンと比較して、StableDiffusion3で生成される画像の品質が大幅に向上し、マルチテーマプロンプトに対応したほか、テキスト書き込み効果も向上し、文字化けが発生しなくなりました。 StabilityAI は、StableDiffusion3 はパラメータ サイズが 800M から 8B までの一連のモデルであると指摘しました。このパラメーター範囲は、モデルを多くのポータブル デバイス上で直接実行できることを意味し、AI の使用を大幅に削減します。

自動運転では軌道予測が重要な役割を果たしており、自動運転軌道予測とは、車両の走行過程におけるさまざまなデータを分析し、将来の車両の走行軌跡を予測することを指します。自動運転のコアモジュールとして、軌道予測の品質は下流の計画制御にとって非常に重要です。軌道予測タスクには豊富な技術スタックがあり、自動運転の動的/静的知覚、高精度地図、車線境界線、ニューラル ネットワーク アーキテクチャ (CNN&GNN&Transformer) スキルなどに精通している必要があります。始めるのは非常に困難です。多くのファンは、できるだけ早く軌道予測を始めて、落とし穴を避けたいと考えています。今日は、軌道予測に関するよくある問題と入門的な学習方法を取り上げます。関連知識の紹介 1. プレビュー用紙は整っていますか? A: まずアンケートを見てください。

この論文では、自動運転においてさまざまな視野角 (遠近法や鳥瞰図など) から物体を正確に検出するという問題、特に、特徴を遠近法 (PV) 空間から鳥瞰図 (BEV) 空間に効果的に変換する方法について検討します。 Visual Transformation (VT) モジュールを介して実装されます。既存の手法は、2D から 3D への変換と 3D から 2D への変換という 2 つの戦略に大別されます。 2D から 3D への手法は、深さの確率を予測することで高密度の 2D フィーチャを改善しますが、特に遠方の領域では、深さ予測に固有の不確実性により不正確さが生じる可能性があります。 3D から 2D への方法では通常、3D クエリを使用して 2D フィーチャをサンプリングし、Transformer を通じて 3D と 2D フィーチャ間の対応のアテンション ウェイトを学習します。これにより、計算時間と展開時間が増加します。

著者の個人的な考えの一部 自動運転の分野では、BEV ベースのサブタスク/エンドツーエンド ソリューションの開発に伴い、高品質のマルチビュー トレーニング データとそれに対応するシミュレーション シーンの構築がますます重要になってきています。現在のタスクの問題点に対応して、「高品質」は 3 つの側面に分離できます。 さまざまな次元のロングテール シナリオ: 障害物データ内の近距離車両、車両切断中の正確な進行角、車線などラインデータ 曲率の異なるカーブやランプ・合流・合流などの撮影が難しいシーン。これらは多くの場合、大量のデータ収集と複雑なデータ マイニング戦略に依存しており、コストがかかります。 3D 真の値 - 一貫性の高い画像: 現在の BEV データ取得は、センサーの設置/校正、高精度マップ、再構成アルゴリズム自体のエラーの影響を受けることがよくあります。これが私を導いた

19 年前の論文を突然発見 GSLAM: A General SLAM Framework and Benchmark オープンソース コード: https://github.com/zdzhaoyong/GSLAM 全文に直接アクセスして、この作品の品質を感じてください ~ 1 抽象的な SLAM テクノロジー近年多くの成功を収め、多くのハイテク企業の注目を集めています。ただし、既存または新たなアルゴリズムへのインターフェイスを使用して、速度、堅牢性、移植性に関するベンチマークを効果的に実行する方法は依然として問題です。この論文では、GSLAM と呼ばれる新しい SLAM プラットフォームを提案します。これは、評価機能を提供するだけでなく、研究者が独自の SLAM システムを迅速に開発するための有用な方法を提供します。

この四角い男性は、目の前にいる「招かれざる客」の正体について考えながら眉をひそめていることに注意してください。彼女が危険な状況にあることが判明し、これに気づくと、彼女は問題を解決するための戦略を見つけるためにすぐに頭の中で探索を始めました。最終的に、彼女は現場から逃走し、できるだけ早く助けを求め、直ちに行動を起こすことにしました。同時に、反対側の人も彼女と同じことを考えていた……『マインクラフト』では、登場人物全員が人工知能によって制御されている、そんなシーンがありました。それぞれに個性的な設定があり、例えば先ほどの女の子は17歳ながら賢くて勇敢な配達員です。彼らは記憶力と思考力を持ち、Minecraft の舞台となるこの小さな町で人間と同じように暮らしています。彼らを動かすのはまったく新しいものであり、

9 月 23 日、論文「DeepModelFusion:ASurvey」が国立国防技術大学、JD.com、北京理工大学によって発表されました。ディープ モデルの融合/マージは、複数のディープ ラーニング モデルのパラメーターまたは予測を 1 つのモデルに結合する新しいテクノロジーです。さまざまなモデルの機能を組み合わせて、個々のモデルのバイアスとエラーを補償し、パフォーマンスを向上させます。大規模な深層学習モデル (LLM や基本モデルなど) での深層モデルの融合は、高い計算コスト、高次元のパラメーター空間、異なる異種モデル間の干渉など、いくつかの課題に直面しています。この記事では、既存のディープ モデル フュージョン手法を 4 つのカテゴリに分類します。 (1) 「パターン接続」。損失低減パスを介して重み空間内の解を接続し、より適切な初期モデル フュージョンを取得します。

上記と著者の個人的な理解は、画像ベースの 3D 再構成は、一連の入力画像からオブジェクトまたはシーンの 3D 形状を推測することを含む困難なタスクであるということです。学習ベースの手法は、3D形状を直接推定できることから注目を集めています。このレビュー ペーパーは、これまでにない新しいビューの生成など、最先端の 3D 再構成技術に焦点を当てています。入力タイプ、モデル構造、出力表現、トレーニング戦略など、ガウス スプラッシュ メソッドの最近の開発の概要が提供されます。未解決の課題と今後の方向性についても議論します。この分野の急速な進歩と 3D 再構成手法を強化する数多くの機会を考慮すると、アルゴリズムを徹底的に調査することが重要であると思われます。したがって、この研究は、ガウス散乱の最近の進歩の包括的な概要を提供します。 (親指を上にスワイプしてください