文章、回答、视频、播客和访谈的统一归档 · 知乎 · 1067 条 · 第 7 / 36 页
2022
硅谷人的财务风险
那天 A 过来找我吃饭，看他愁眉苦脸的，跟他聊了聊原因，他竟然在哭穷。 A 绝对是大佬，名校毕业，毕业后就在硅谷上市大厂工作，职位也不低，单身多金。在我看来光环满满，一聊才发现，他痛苦的原因竟然是觉得财务上看不到希望。 “也不是穷，我也知道我手上有车有房，有投资房，有股票。但是就是什么东西好像不对，感觉我做的决定明明都...
如何看待谷歌华裔员工妻子病逝后火速再婚，最近起诉驱逐亡妻父母，募捐回国机票钱，令老人募捐应诉律师费？
孝顺套餐 (网图)
在旧金山生娃娃花了多少钱
生娃娃前对于生产的花费会是多少并不清楚，很紧张，感觉网上的信息不多。经历过了后对于整个流程清楚了不少，来分享一下。 医疗保险 在硅谷的公司打工一般保险都还可以，一般都是员工和公司各出一部分保费。常见的保险种类包括 HMO，EPO，PPO，CDHP。核心的区别大体就是保费、可以去的医院范围、自付额度、最高额度等等。 PP...
加州人寿、意外、健康保险经纪人考试流水账
一直想在工作之外学点东西。之前在 Coursera 上陆陆续续上完了20门左右的课程，总感觉还是不太过瘾。就想看看有啥证可以考一考。 我老婆是 CPA，正在读兼职的 JD（法律博士），准备几年后考 Bar，这两个月在考房地产经纪人的证（也可能顺手再考个贷款经纪人的证）。我顺着这个思路，本来想着是看看 CFA，但是吧又觉...
猫科动物国际联合会宣布制裁俄罗斯境内的猫，如何评价这种做法？猫会怎么想？
俄罗斯方块可能快要玩不到了，抓紧时间多玩两把。
入室后不偷任何东西，只把猫剃秃了犯法吗？
英文原文是啥，真的是“猫咪”吗？
如何看待知乎CEO周源点赞并转发“头部创作者如果够优秀，不该停留在知乎，而是回到现实世界中”的说法？
知乎还是一个比较奇妙的地方，有时候不知道是它不够真实，还是过于真实。我最大的困惑，就真的不知道面对的什么样的读者。 我能说我一年赚了多少钱吗？我能说我真实的生活吗？我能说我真实的想法吗？我能问我真的想问的问题吗？都不能，真实情况就是说了会被人追着“不友善”。 慢慢地就关掉了点赞提醒，关掉了评论提醒，关掉了所有提醒，放弃...
在明白什么道理后，你不再焦虑了？
赚了一些钱后，感觉就不怎么焦虑了。
如果没有谷爱凌一样的原生家庭和资源背景，普通人家的孩子应该怎样去努力与进步？
普通人家的孩子还是可以努力成为她妈妈那样的人的。 为了下一代还是要多鸡自己。
去年立的flag都实现了吗？新的一年你又立了哪些flag？
疫情这两年一直在家办公，大体上还是快乐的。 装修了房子。大装修，从拆墙开始。过程中一边选一边买，感觉是一个非常独特的体验。感觉 flip 也没有后那么复杂，以后有机会想多弄弄。 猫猫狗狗也都挺快乐的，没生什么大病。 在家里没什么事想多学习，就开了 Coursera 的会员。断断续续学完了20门左右的课程（半途而废的课程...
美国旧金山市内旅行不开车方便吗？
方便，建议车不要进旧金山，酒店也没必要住城里，住在机场周围都很好，进城坐车也就20分钟。 建议打 Uber 、Lift，坐 Bart （地铁）也行。实际上很多景点走路也能到。 砸玻璃偷东西太常见了。城区又不好停车又不好开。
2021
国家新闻出版署将实施网络游戏正能量独立计划，杜绝无版号上线运营，对此你有哪些看法？
利好元宇宙，可以把多个游戏放在一个游戏里只要一个版号！一切游戏都是启动器，毕竟还是打昆特牌要紧。
美国通货膨胀严重，最后一家一元店涨价，再无一元商品售卖，目前美国社会情况如何？反映了哪些问题？
旧金山的宠物商店都要防零元购，是不是有点意思。
如何看待「禁止用没学过的知识解题」这样的要求？
标准化考试，熬一熬，毕业了就好了。
大家对于知乎盐值的体验如何？
听说知乎有好多十万粉大v群，不知道有没有盐值900群，顺便也告诉我一下能有啥用。
为什么做数学题不要轻易看答案？
做题就像走迷宫。 周围一片漆黑，反复探索，一直到找到出路。 看答案是容易，一下子就能知道出路。 但是，下一个题目还要来的呀，新的迷宫还是得走一遍。不会走还是不会走呀。 其实看不看答案并不本质，而是要去学习走迷宫：自己想是一种方法，对着答案反着推导也是一种方法。做题的目的不是答案，而是学习做题的方法，积累解题的直觉。毕竟...
有哪些方法可以帮助AB测试显著更快一些？
方法是有不少的，比较常见的一个方向是做方差缩减（Variance Reduction[1]）。这里分享一篇来自 Netflix KDD 2016 年的文章 Improving the Sensitivity of Online Controlled Experiments: Case Studies at Netfli...
如何看待某教授认为在美国修理工年赚15-30万美元的事情，真的吗，有门槛吗?
坐标旧金山，我给们家装修的华人包工头老大哥估计就四十来岁，朋友圈发过兰博基尼，见过开保时捷卡宴 GTS 。家里几个娃娃一人一套独栋房在湾区好区都买好了。修房子的项目排到了几个月以后，一年大大小小大概三四十个项目。说现在工人不好请，都去种叶子去了。 年薪这事也没问过，但是这钱肯定不是天上掉下来的是吧。 有一说一，有一技之...
[ML 1分钟]细节太多，犯错太容易
机器学习工程师小月最近一直在研究新的深度学习算法。相对于现有的算法框架，新算法要求兄弟团队一块搭建了不少新的框架，也选用了一些以前不太熟悉的库。经过了三个月的准备，终于可以上线AB测试了。 但是AB测试效果老是不好 经过了几个月的迭代，效果依然不佳，仅仅只比手动排序更好，与现有的模型相比效果差距甚远。离线数据 AUC，...
支持向量机（SVM）是什么意思？
大部分答案都在写公式，我来聊聊直觉上的东西。 设想一下你要做一个分类器，区分狗和炸鸡。首先假定我们只有两个数据，那么这条线会很容易画，自然而然就会画在正中间。 这个时候，我们加入一个新的数据，这个狗跟现有的数据差别很大。这个时候，分类线应该画在哪里？ 这就是 SVM 跟其他线性模型很不一样的地方了，SVM 这条分类线不...
如何看待深度学习中不分验证集？
这就是典型的 overfitting 嘛，自欺欺人地刷数据。有限数据，天赋异禀，看着训练集，靠着随机函数丢硬币丢出完美符合的测试集的 if-else，拿到完美指标。刷就是了。 不过这是所有公开数据集都难以避免的，毕竟所有的数据都开放了，只要数据有限，不管怎么分，总有可能过拟合。所以刷数据的论文主要是看个 insight...
如何评价 KNN 算法？
K-NN 算法好啊，特别是深度学习出来后万物皆可 Embedding，几乎啥问题都可以转换成为两者 Embedding 的相似度问题，不管是分类、回归、排序等等，Embedding + K-NN 打分简单易行。 而且 K-NN 线上服务也特别好做，简单，速度快。如果 Embedding 数量特别多，也有很多近似 K-N...
[ML 1分钟]第一个模型能跑通就不错了
有业务能上机器学习模型了，算法工程师小月开心地不行。毕竟作为一名机器学习工程师，口袋子藏着无数陈年老模型：线性模型、树模型、深度模型、增强学习，要啥有啥。业务一来，恨不得立刻就掏出最炫酷的模型，一步到位。 但是，第一个模型，一定要简单 正当小月兴奋着呢，经理大圆泼了一瓢冷水，“第一个模型，一定要简单”。 第一个次迭代往...
[ML 1分钟]第一版排序不上机器学习算法
一个新的产品需求来了，产品经理总会提前很久就来找机器学习的团队，讨论能不能在第一版上线中就加入“神奇的”机器学习排序算法。 “我也是想呢，但是不行“。 我们当然想着用机器学习去帮助每一个产品，但是在实践中，最早的版本不应该考虑机器学习算法。 原因 背后的原因有很多。 第一当然是数据。不管是有监督还是无监督算法，或多或少...
美国加州买一部128G苹果13要交多少税？
2021 年加州的 Sales Tax 是 7.25%[1]。 但是每个郡/城市可能有自己额外的的税，比如华人住的比较多的旧金山 Sales Tax 是 8.625% [2]，宇宙中心 Palo Alto 是 9.125%。 iPhone 13 128G 原价是 $799，如果是在旧金山买的话税就是 7998.625%...
你从你身上能数出多少个天下第一？
我曾经是世界上年龄最小的人。
长大以后，你悟出过哪些不一样的道理？
小时候觉得沟通就是说话，就是把心中所想说出来，是最简单的事情。 现在看沟通简直是最难的事情。如何把自己所想，清晰地按照对方能理解的方式让对方理解，并且确保对方理解的方式跟自己的预期相同，简直难上加难。同样，如何确保自己对于对方说话的理解，能够跟对方的意图一样，也真是难上青天。 不仅说了什么很难理解，很多时候对于意图的理...
推荐系统有哪些坑？
最近在团队分享了旅游网站 Booking 在 KDD 2019 年的文章150 Successful Machine Learning Models: 6 Lessons Learned at Booking.com，里面提到了一些有意思的“坑”，分享一下。 Booking.com 网站界面 线上线下结果不一致 做机器...
如何评价 Twitter 将允许员工永久在家工作？在家办公会成为互联网行业的新常态吗？
我的感觉是会也不会，因为有两个相悖的方向。 说不会，是因为远程工作是另一种交流方式，很容易造成沟通不畅，曾加沟通成本。但另一方面，随着工具的演进，一个人能做的事情越来越多，对于沟通的需求在降低。所以大概会是种螺旋前进吧。 回顾历史，曾经的科技公司与其他公司一样，也都是格子间办公室。直到 Facebook 这样公司的出现...
计算商品embedding然后平均得到用户embedding，会不会存在这种问题？
因为在高维空间中的平均，会依然离原来的点特别近，离其他的点特别远？ 我们假设这样一个情形，在空间中取4个点{A1..A4}，取平均得A‘可以看作 User Embedding，再在空间中随机生成100个点{B1..B100}。我们计算A' 最近的点是在 {A1..A4} 中还是在 {B1..B100} 中。 在二维空间...