GitHub世界:越“无能”的人,越封闭?


最近一个问题引起了上百万人关注:

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【主要疑问在于】

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1、明明很多项目闭源的话可以赚很多很多钱。为何大家还是无私奉献自己的劳动成果呢?

2、为何代码是开源了,而别的东西为何没有被分享?

比如音乐、书本,分享出去被认同,同样会开心,被大家一起修改就无法进步吗?

他们和代码有什么区别导致了这些?

题中提到的“明明很多项目闭源的话可以赚到很多很多钱,为何大家还是无私奉献自己的劳动成果,而且很多项目的实现很困难”:

首先,大部分开放的项目,其实被淹没在源海里;挣钱的是脱颖而出的;

而且明明有很多诱惑在的好不好!

1、题中提到的“而且很多项目的实现很困难”:你都知道项目实现很困难,创作者会看不到吗?

真正在源海里脱颖而出的项目,在这个过程中,也必然有全世界各地优秀的伙伴们一起帮忙完善项目,对于任何一个创始者来说,这都是一个无法抵挡的诱惑。

谁会拒绝和全世界最优秀的同行一起完善自己的项目呢?

2、流量为王的时代。哪怕是在开源世界里也依然如此。平台助力“项目”,用户助力“项目”,当你有大量的关注度,大量的粉丝,助力让项目真正走进投资者的眼里,

甚至助力会开发出项目的商业用途和价值;

是金子也不一定发光,金子也是需要平台的。难道要在茫茫人海里,拿着项目找投资者一个一个的去推销?

你根本就无法保证你能够见得上投资者,甚至你都不一定能找到投资者。

3、对你项目成绩的最真实的评价,肯定还是同行小伙伴们的评价,作为世界顶尖的开源社区GitHub,还有比较自己的项目在里面收到欢迎,更牛的事情吗?

不管是吃饭喝酒吹同学聚会,还是上学发文、面试求职,还不是手到擒来?

【开放】
其次,开放能够得到的进步要远远大于封闭。

这点我们小时候历史课上应该是没少学习的,就不一一详说了。

而对于“那别的东西为何没有被分享?”

我们从程序本身来看:程序是基于逻辑和真理的产物,任何一个程序都存在出现Bug的概率。

所有一个程序在出来之后,需要放到各式各样的环境下去检测,去尝试不同的运行环境和情况,符合逻辑就是符合逻辑,能够应用就是能够应用,有Bug就是有bug。

对于一个便利的编程工具而言,实用就是实用,只要实用,人会蜂拥而至,影响决策的因素只有好用,而且为了更好用,会有越来越多的更新和优化,而且也会被大家认可。

那自然是人多力量大,开源可以让大家一起努力来完善。

再来看“音乐和书”。

和程序相比,三者有一个最大的区别:音乐、书属于主观意识决定的产物,也容易受到主观因素影响;程序是逻辑与真理的产物,只遵循逻辑与真理;

音乐和书是作者的主观+情感的创作,最主要的是好与坏、好与更好 没有统一的评判,一千个读者一千个哈姆雷特;

你认为歌不好听,书不好看,你提出修改,能保证大家都满意吗?(红楼梦的的续写章节,也没能做到让所有人满意。)你看一个书正好看,听一个歌正好听,突然有人

说不好听、不好看,他自行进行了修改,你自认为自己能接受的概率有多大?

而且,擅自改动别人的作品是很不礼貌的行为,甚至会侵权、吃律师函。(不慌吗?)

【比赛】
这也是为什么国内很多企业、学校都会经常举办一些AI竞赛,比如在人工智能领域,不管是国外的Kaggle,还是阿里天池、DataCastle、科赛网,每年都会举办各种各样

类型的比赛,现在应该明白了吧?

首先,参加比赛相当于为自己选择了一个“发光”的道路和平台。

简单的讲就是把自己的名声“争出来”,甚至顺便找到了自己擅长的方向,至少是企业需要的方向,至少毕业挣钱找工作有一定方向了。

提前获得一定的“商业价值”和打造自己的个人名片与社交圈。

通过参加比赛,不仅可以接触到很多同领域的的研究人员,还能够交到很多志同道合的朋友,甚至认识一些领域内大牛级别的评委、行业领先企业高管等等;这都将成为

谁也拿不走的东西,成为以后不管是学术发文、还有求职面试的资本。

探索道路上最怕什么?不知道自己走了多远,就很慌甚至迷茫。

人生需要肯定,AI更是。参加比赛凭借自身实力,选择具有挑战性的难题,搭伙志同道合的小伙伴,战胜一个又一个对手,这不仅仅是一种骨气里的诱惑,更是一种让我

们能够对未来越来越明确,信念和探索的信念也会越来越远坚定。我不是孤独一个人,我也不是探索道路上的末位者。

【实战】
当然,比赛的意义远不止如此,比如接触企业前沿探索方向、企业热门数据库等等,

但是,其实我们很多人其实并没有参与比赛的经验,也不知道如何参与比赛,甚至很少在生活中看到相关的比赛信息。

找不到队友,没有方法,只是自己摸索;找不到方向,没有办法,只能跟着原有的方向继续死磕,根本达不到目的,不仅浪费时间,而且消磨激情。

为了能让更多得到成长得到进步,七月在前八期的基础上,继续创新优化推出第九期,15个实战项目+行业大牛亲身指导+十二城线下同步开营+高薪大厂就业!

【15个实战项目】

python基本练习题 与 google python实战题;

pandas综合练习、大数据分析处理案例、sklearn建模与使用;

Xgboost与LightGBM使用、Caffe&Tensorflow实战、金融风控反欺诈项目;

异常检测和社交网络分析、大规模车辆重识别(ReID)、图像分类与检索、癌症病理检测;

文本分类系统、机器翻译系统、电商平台的商品推荐、从零开整电影推荐网站。

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【行业大牛亲身指导】

陈博士:

七月在线AI Lab负责人兼科学家。历任浪潮集团数据科学家,国家电网人工智能行业应用方向团队负责人。参与过一国家863项目,且曾主持一山东省自主创新及成果转

化专项,发明专利十余项,专业论文十余篇。对机器学习、NLP相关技术的原理推导,以及深度学习在能源、通信、气象等行业的应用深有研究。

Seven博士:

博士毕业于国内Top5高校,在人工智能和模式识别领域发表了10余篇会议和期刊。目前在国内某知名互联网公司担任人工智能算法高级技术专家,有深厚的学术背景和丰

富的项目及业务落地经验。Seven老师长期担任校园招聘和社会招聘技术面试官,授课风格深入浅出、诙谐幽默。

褚博士:

芝加哥大学计算机博士,研究方向为NLP,熟练当前深度学习在NLP领域的模型与应用,以及pytorch、pandas等python库,设计的jupyter notebook和作业备受学员

称赞,主讲的七月在线《PyTorch的入门与实战》更是被学员誉为最好的PyTorch课。

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【部分学员就业信息】

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【十二城线下】

最最关键的就是十二城线下同步开营:本期限200个名额,历时近3个月,10多个BAT工业项目全面公开,线下在北京、上海、深圳、广州、杭州、沈阳、济南、郑州、

成都、武汉、西安、长沙,十二城同步开营。保障每一位学员所学更多、效率更高、收获更大。

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【真实的学员访谈】

1、“专业知识相关:多态,虚函数,const与define的比较等等。手写编程题是:二叉树节点最近公共祖先 跟 数组中最长连续序列。”

2、“对于SVM和XGBoost这种常考的算法我几乎前前后后手推了超过10次,到后面几乎都能闭着眼睛在脑海里推导出来,而在面试的过程中也确确实实被问到了相关的问题,考察对于算法的理解。”

3、“寒老师和David讲的深入浅出,收获很大,机器学习、到深度学习,再到项目课都获益颇多。周末的线下部分可以当面答疑,解决很多疑惑。”

4、“寒老师和David讲的深入浅出,收获很大,机器学习、到深度学习,再到项目课都获益颇多。周末的线下部分可以当面答疑,解决很多疑惑。”

5、“浅入深的教学方式,夯实了python基础,巩固了机器学习理论,中期会结合好玩的天池比赛,再一次加强对算法的理解,可以在实践中真真切切体会数据挖掘流程。”

【学员真实分享面经】

1、C++转行算法拿到360年薪40万offer

2、刚毕业双非本科如何拿到NLP offer并薪资翻三倍的

3、励志!充满干货的AI面经:纯电力员工如何成功转行NLP并薪资翻倍

4、我是如何从机械行业本科社招成功转行NLP并薪资翻倍的

5、薪资近乎翻倍,题库里的xgboost笔记看了不下十遍

6、易贷网、金蛋科技、百度金融、蚂蚁金服等互联网金融面试经验

7、本科校招算法岗面经:拿到滴滴、头条offer

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