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陈然的公开内容

文章、回答、视频、播客和访谈的统一归档 · 知乎 · 1067 条 · 第 11 / 36

2016

截至 2016 年 3 月,机器学习、数据挖掘、计算机视觉等的泡沫有多大?

知乎/回答
2 分钟

谢邀 现在,2016年6月,机器学习、数据挖掘、计算机视觉等应用毫无泡沫,甚至远远没有发挥算法应有的潜力。 从我在 Trulia: Real Estate Listings, Homes For Sale, Housing Data 工作的经验来看,公司几乎每一个产品线都有可以算法化的地方。同时,不少新的算法可以带来全...

机器学习与数据科学AI 与未来

我组招人啦,Sr. Data Scientist: CV & DL

知乎/文章
4 分钟

我组招人啦:Sr. Data Scientist: CV & DL 链接直接申请:Trulia - Senior Data Scientist- Computer Vision & Deep Learning 欢迎有过在图像识别和深度学习有过工作经验的工程师、科学家申请。如果你是PhD/Master毕业生,但已经有过大...

组织、招聘与管理机器学习与数据科学

有哪些比较好的机器学习、数据挖掘、计算机视觉的订阅号、微博或者是论坛?

知乎/回答
1 分钟

谢邀 Data science blogs: GitHub - rushter/data-science-blogs: A curated list of data science blogs 是一个比较长的数据科学、机器学习等内容的博客列表,给了rss,会不断增加。

机器学习与数据科学求学、留学与学习

如何看待人工智能律师的诞生,类似Ross的人工智能律师在中国是否可行?

知乎/回答
2 分钟

谢邀 我在CMU硕士毕业的时候的毕业设计,做的是AI&Law相关的研究,之前也写过一点内容: AI and Law, 人工智能与法律(一):欢迎围观 - Hello 陈然! - 知乎专栏 希望大家看看,督促我继续写下去。 总体上我是认同 @梅林 的答案的,由于现在技术的局限性,我们关注的更多的是如何使用技术帮助律师(或...

AI 与未来机器学习与数据科学

北美留学找房子找室友找房子需要注意哪些问题?

知乎/回答
2 分钟

谢邀 首先,最重要的是要去看自己学校CSSA的手册,这里面都是历年来各位学长学姐血和泪的教训,一定要仔细研读,可信度最高。 其次,考虑到每个地方都不一样,说一点通用的注意事项,只说校外自己租房子。美国的租房子主要分为两种:一类是大的 Rental Community,有专门的leasing office,有很多不同型号...

海外生活实务求学、留学与学习

CountryOS: The best way to manage country in the 21st century

知乎/文章
5 分钟

Free Trial: Country OS Great Features Security CountryOS is the first software solution whose data and servers are not only distributed globally but also throug...

随笔与杂谈

硅谷房价有多高?

知乎/回答
1 分钟

以下数据来自 Trulia: Real Estate Listings, Homes For Sale, Housing Data Real Estate Market Trends for San Francisco, CA Real Estate Market Trends for Santa Clara, CA ...

社会与科技观察财务与人生选择

如何评价知乎新版专栏?

知乎/回答
1 分钟

消息框炸了,因为没办法取消新文章提醒 专栏文章依然没法收藏,不知道知乎对于收藏夹功能的定位到底是啥,希望有一天收藏夹功能也能进主信息流 最后,依然非常关注这个问题:读读日报的内容是否会被整合入知乎主站? - 知乎 欢迎关注专栏:Hello 陈然! - 知乎专栏

随笔与杂谈

如何评价电影《蝙蝠侠大战超人:正义黎明》(BVS)?

知乎/回答
1 分钟

今天(2016.3.23)公司组织去看了提前上映版,为了不剧透,只发一个感受:为啥小扎这孩子在FB赚了大钱就变坏了呢?

随笔与杂谈

如何看待 Pinterest 的相似视觉搜索结果?

知乎/回答
1 分钟

从技术难度来讲,受益于深度学习的发展,相似图片搜索几乎已经成为一个解决的问题。 在应用的领域,Pinterest 带了一个好头,是一个非常优秀的应用典范。同时,发布的论文 http://www.kevinjing.com/visualsearchatpinterest.pdf 从系统架构来讲,也非常有指导性。 从工程角...

机器学习与数据科学构建与工程

Zillow 数据集怎么下载?

知乎/回答
1 分钟

谢邀 Zillow 是全球最大房地产数据平台。大部分的房地产有关数据都已经分门别类整理好,并按照省份、城市、社区等各个粒度提供下载: Data - Zillow Research 同时,受益于美国所有房屋数据Public Records对所有人都开放,以及成熟的MLS系统,从第三方比如 Retsly 也可以通过API等...

机器学习与数据科学海外生活实务

只有“XX”能回答此问题是知乎的隐藏功能吗?

知乎/回答
1 分钟

这是知乎早期的一个功能。 大体的流程就是向某某人问一个问题,然后只能此人能答。早期出现了很多向大V提问的问题,比如专门问李开复老师等等。 不过很早之前就下线了。

随笔与杂谈

2015

CMU硕士还有半年毕业,找工作想专注找到真正热爱的data scientist工作但又怕太冒险怎么办?

知乎/回答
2 分钟

谢邀 如果就是为了Data Scientist这个 Title的话,我觉得没有必要担心,现在很多公司也都知道求职者非常喜欢Title,所以也给了很多这个Title的职位的,所以只要你继续努力找,一定会找到一份叫Title叫做Data Scientist的工作。 如果所爱的并不是Title,而是实际工作内容的话,那么就需...

职业成长与心态机器学习与数据科学

知乎最初的一批优质用户不活跃了么?

知乎/回答
2 分钟

我是2011年进驻知乎的相对较早的那波用户。我觉得这个现象确实很明显:最早的那波用户活跃度有所降低,当然,我也是。虽然现在看的多,但写的少,这里也只说说为什么我答的少了。 2011年的时候我还是大二、大三,刚进入 THU 不久。那时知乎上关于大学生活的回答并不多,因此我主要是分享自己大学生活的一些经验,解答一些困惑。另...

随笔与杂谈创作:音乐·写作·内容

Docker 的应用场景在哪里?

知乎/回答
1 分钟

Docker for Data Science at Trulia 和一点感悟 - Hello陈然! - 知乎专栏 我们在Trulia Data Science Team 里面推行了Docker。一方面是搭建API做SOA,另一方面也在帮助每一个Data Scientist 都可以直接从最开始算法分析、开发一直做到部署...

构建与工程机器学习与数据科学

Docker for Data Science at Trulia 和一点感悟

知乎/文章
4 分钟

刚刚在 Trulia 的博客上发表了我的第一篇文章:Docker for Data Science at Trulia. -How Trulia’s Data Scientists Minimized Releasing, Testing, and DevOps Efforts with Docker 文章大意,就是我...

构建与工程机器学习与数据科学

Nexus 5X 实际体验如何?

知乎/回答
1 分钟

第一批pre-order拿到的机器,不知道是不是如其他各位所说是品控的问题,总之体验非常糟糕 各种卡成翔:相机卡,桌面卡,地图卡,什么都卡 发烫严重 掉电严重 几乎一半时间的处于没法用的状态 我从10年的Milestone 开始使用Android ,这是我遇到的第一款体验如此差的Android 手机,而且还是Googl...

社会与科技观察

你为什么没有成为学霸?

知乎/回答
2 分钟

谢邀 高考前,我可以一心一意准备高考,因为我知道在一个不大的城市,去一个好大学,是最好的出路。 去了清华之后,我做再也做不到只一心一意学课堂上的东西了。是的,辅导员总会谆谆教诲“这些该选的课要选,刷高GPA很重要”。然而我做不到。 我做不到啊,我心中太迷茫了。我是谁?我为什么要学这些东西?学了这些东西究竟有什么用?这些...

职业成长与心态求学、留学与学习

抛弃幻想,谈谈现实中的数据科学家

知乎/文章
7 分钟

Data Scientist,数据科学家,太火了,已经成为新一代改变世界的职业,引得每一个人都想往这个方向转。 学CS的觉得做码农太底层,给人打工,要转数据科学家,完美。 学统计的觉得这个不需要过多的 Coding,适合自己,要转数据科学家,完美。 学商科的觉得终于自己也可以成为科学家了,要转数据科学家,完美。 似乎每...

机器学习与数据科学职业成长与心态

data scientist 有什么常见 machine learning 相关的面试问题?

知乎/回答
2 分钟

谢邀 适合面试ML的题目可借鉴性并不大,因为很多时候你懂了就是懂了,不懂就是不懂,刷题并没有很大的帮助。努力啃课本,看论文,看公开课,才是王道。 要说题目哪里多的话,其实可以参考各大经典教材的习题,比如PRML的课后习题。 另一方面,我在我之前面试的过程中也被问了不少ML的题目,原文可参考: Data Scientis...

机器学习与数据科学

申请卡耐基梅隆Machine Learning硕士难度有多大?

知乎/回答
1 分钟

谢邀 听说申请难度非常大,不知道是不是CMU 申请难度最大的硕士项目,毕竟招的人太少。 建议自己看现在的学生列表: Masters Students-Machine Learning Department 注:其中不少人是CMU的PhD辅修MLD的Master,注意分辨。 感觉没有在顶会发过若干一作还是很难的。

求学、留学与学习机器学习与数据科学

喝过五十瓶Soylent 是一番怎么样的体验?

知乎/文章
3 分钟

Soylent 是啥? Soylent.com - Free your body Soylent 是一类可以替代食物的饮品,并且号称自己是可以长期替代食物,也即只喝Soylent 也不会导致营养不良等问题。 1.5版之前都是粉状物,需要自己冲泡。现在的2.0之后已经可以单独购买瓶装,直接打开就能喝。 你是每餐都喝Soy...

社会与科技观察

作为一个大一绩点未达2的大二在校生,怎么做才能有效的把绩点拉上来?

知乎/回答
1 分钟

谢邀 1. 多选课 2. 所有的课都尽量得满分 -- 陈然Ran的微博

求学、留学与学习

留学所在的整个班全是中国人是一种什么体验?

知乎/回答
1 分钟

谢邀 我研究生毕业于CMU的CS项目 MCDS (Master of Computational Data Science): Carnegie Mellon University 申请CS项目的同学可能会知道,这是北美最著名的CS Professional Master项目之一。从一个默默无闻的小项目,年年招人几乎翻...

求学、留学与学习社会与科技观察

该不该坚持学习Machine Learning?

知乎/回答
2 分钟

谢邀 一个技能学与不学,肯定有千万种理由,然而并没有一种理由叫做‘因为赶不上最牛的人,所以不学了’。如果你真有这样的观点,为何要继续‘老老实实做开发’呢?别人做开发了几十年了,你赶的的上最牛的人吗?为何要‘多看看系统设计类的东西’呢?别人系统设计也做了几十年了,你赶得上最牛的人吗?既然什么东西都赶不上最牛的人,还继续学...

职业成长与心态机器学习与数据科学

机器学习会变成大学本科专业吗?

知乎/回答
1 分钟

谢邀 短期来看并不会成为大学专业 但是已经成为了不少硕士项目的方向 长期来看 大学可能不会再有专业一说 毕竟高等教育并没有义务保证你能成为什么样的人 成为什么样的人是自己的选择 换句话说 上什么课 找什么工作 都是自己对自己的负责 学校理论上只需要为学生提供最好的服务 最多高质量的课程 让学生能得到他想得到的东西就好 ...

求学、留学与学习机器学习与数据科学

为什么很多专业都吐槽要条条道路通CS?

知乎/回答
1 分钟

写代码和学CS 是两回事 可能大家并不需要都做程序员 然而每个对未来有追求的人都需要会写代码 为何? 因为在现代社会 我们不仅需要与人打交道 更多的时候 我们还需要与机器打交道 而如何与机器进行交流?最简单的方法 也就是使用机器熟悉的语言 也即 写代码 甚至 我们与人交流的时间会越来越少 与机器交流的时间会越来越多 因...

职业成长与心态求学、留学与学习

Eatsa 没有店员的健康速食餐厅

知乎/文章
3 分钟

Eatsa 是一家希望全部自动化没有人员参与的健康速食餐厅。创始于2015年,位于旧金山 121 Spear Street。食物以Quinoa(藜麦)为主食,辅以各种健康的食材,保证一顿饭的热量在400~600大卡左右,同时价格差不多$7。真是健康又便宜。 官网:Better, Faster Food 亲身体验 一直念...

社会与科技观察创业与商业

旧金山有哪些好的餐馆能推荐一下吗?

知乎/回答
1 分钟

大家都在推荐餐厅,我就推荐另一种类型的:Feastly ( Best places to eat in your area ) Feastly 大概是吃饭届的Airbnb,个人厨师可以在这个平台上举办餐饮活动,而场地往往是厨师的家里。因为这类平台极大地减少了开餐馆成本,因此出现了格外多样化的饮食风格,各个国家的美食都有...

社会与科技观察海外生活实务

两个人,一副扑克牌,有哪些有趣的玩法?

知乎/回答
1 分钟

当然是算24啦 每人半副牌,每次一人出两张,谁先算出24的拿走场上的牌。

随笔与杂谈