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1、干货分享?30天吃掉那只TensorFlow2?这本书已经全部整理完稿。本篇文章算是这本书的一个后记。本文介绍了一个吃货与算法结缘的故事并介绍了本书的写作经过。可供感兴趣的读者一乐。假如读者时间紧迫可直接浏览本文第3局部以及第4局部解析书籍内容以及获取方法。一一个吃货转行算法的心路历程2021年度6月又是一个毕业季一个吃货从北京吃饭大学毕业了。固然是吃饭大学毕业但他学的是理论物理而理论物理不是一个合适找饭吃的专业。几经辗转这个吃货在金融行业找到了一份量化程序员的工作固然收入卑微但是这个吃货梦想有一天可以找到可以稳定盈利的量化策略通过交易赚钱让自己可以每天都有口好吃的。然而资本市场波谲云诡他尝试
2、过许多交易策略却没有找到可以稳定赚钱的圣杯伙食也一天比一天变差了。在与K线的纠缠中他渐渐地迷失了固然他知道每次亏钱都是靠实力输的但是他不知道自己每次赚钱是凭借实力赚的还是凭运气赚的。他感到在金融交易这个行业很难明晰地看到自己的进步。付出了那么多的努力搞了那么多模型写了那么多策略自己就真的有成长吗在残酷的交易世界里这些东西不能赚钱不可以改善自己的伙食又有什么价值呢作为一个吃货他无法忍受伙食变得越来越差。他决定换一个可以稳定地让伙食变得更好的行业。那个时候随着AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石的故事广为人知在互联网领域有一个新兴岗位逐渐炽热那就是算法工程师。这个吃货心想我也是做模型的算法工程师也
3、是做模型的怎么伙食差异这么大不行我要转行做算法工程师。然后吃货就开场准备了。吃货性格内向不擅言谈交际圈较小身边没有认识做算法工程师的朋友。于是吃货从一些招聘网站上阅读了一些算法工程师的招聘信息又在知乎等平台上阅读了一些关于转行算法工程师的相关帖子。他给自己制定了一个为期半年度左右的学习方案。学习顺序大概如下1Python编程2Numpy,Pandas,matplotlib数据分析3beautifulSoup,requests网络爬虫4sklearn机器学习同步学习?机器学习实战?李航?统计学习方法?5tensorflow深度学习同步学习吴恩达的?深度学习?视频课程他决定第4阶段学的差不多就去找
4、算法工程师的工作。PS理论说明这个学习方案的第3局部是可以去除的。算法工程师通常不需要掌握爬虫技术算法工程师训练模型所需要的数据一般来自于公司业务直接从数据库中取即可。为了确保自己可以真正地学会并可以明晰地看到自己的成长。这个吃货决定要让自己的学习留下点痕迹。同时他又想能不能在学习的同时改善一下自己的伙食呢思来想去最后他找到了一个方法那就是每学完一个局部就录制一个视频课程拿到网易云课堂上去卖。看能不能每个月多个三块五块的以便改善一下伙食。一个吃货一旦决定为了改善自己的伙食想要做点什么他的意志力是惊人的。于是大概有半年度左右这个吃货每天晚上以及周末的时间都几乎花在了这几个课程的学习以及输出上。网
5、易云课堂上陆陆续续多了这个吃货的以下5门课程。第一门课程?Python编程ABC?吃货本来做量化交易掌握了一些Python编程根底但不是很纯熟学习加整理这个课程大概花了半个月。考虑到自身程度有限吃货怕没有一个人买不敢卖高价因此该课程标价1元上线2年度多总共卖出108份。算下来还是不错的每个月多个三块钱伙食费的理想还是根本实现了的离五块钱还差一些。该课程尽管买的人不多还是有几个评价的。第二门课程?Python数据分析?Python数据分析的3个标准套件numpy,Pandas,matplotlib掌握起来还是需要下点功夫的。吃货学习这几个库以及整理最终的课程大概花了一个半月。考虑到这门课程做了比
6、拟久的时间同时吃货感到自己的程度有了那么一丢丢进步了Pandas玩的根本666的了吃货决定这门课卖10块钱一份看看能不能每个月多个5块10块的。这门课程上线2年度多总共卖出去35份。看来每个月多个10块的目的也是根本实现了的。这门课由于买的人非常少所以目前还没有收到过评价。关起门来讲这门课的质量只能算是让人不忍心给差评吧。第三门课程?Python网络爬虫入门?第四门课程?Python网络爬虫进阶?Python网络爬虫的根底还是不难的但假如要纯熟掌握各种反爬策略的打破和对动态网页的抓取还是非常有挑战性的Python爬虫的学习和这两门课程的制作大概花费了吃货2个月的时间。其中的网络爬虫入门课程是免
7、费课程网络爬虫进阶课程售价30元。网络爬虫入门课程收获了不少好评固然没有赚到一毛钱不能直接改善伙食但吃货看了这些好评感觉比吃了蜜还要甜。第五门课程?sklearn机器学习?在做这门课程的时候吃货同步学习了?机器学习实战?以及?统计学习方法?的一些章节。包括学习以及输出大概花了吃货2个月左右时间。整体上sklearn的根底使用以及机器学习的根本概念的掌握还是不困难的。决策树以及SVM的一些原理可能坑会比拟多需要花费较多时间梳理。吃货的这门课程售价68元整体上评价较高到达4.7颗星。实际上这门课程做到一半的时候吃货决定裸辞因为那时候大概是2018年度3月份了是招聘的黄金时期。经过了半年度多的准备吃
8、货信心满满感觉已经掌握了从Python根底到Python数据分析到Python机器学习的根本技能应该可以摸到算法工程师的工作时机。吃货开场在Boss上以及拉勾上投递简历那时候正是算法岗需求most火爆的时期吃货陆陆续续收到了一些二三线互联网公司的面试邀约。但陆续面了好几场吃货发现自己总是会遇到一些如手写二分查找手写爬楼梯方法这样的问题。拿到这些问题后吃货一脸懵逼在纸上抓破脑袋写下了几行importnumpyasnp,importpandasaspd这样的东西然后面试官就笑盈盈地跟吃货讲你回去等通知吧。于是吃货一边白天面试一边晚上回家整理白天遇到的这些问题并重点针对一些常见的手写代码题进展了准备
9、掌握了一些像时间复杂度以及动态规划这样根本的数据构造以及算法知识。周末的时候再继续录制?sklearn机器学习?这个课程。这样大概持续了半个多月吃货开场收到一些offer.很快吃货跟一个offer确认了眼神正式转行成为了一个互联网行业的搬砖工伙食相比以前有了较大的改善吃货的心里乐开了花。吃货后来在周末的时候也把这些面试的经历总结起来放在了网易云课堂上。这个课程的评价比拟两级分化有人叫好也有人吐槽讲木有什么卵用。二吃货为什么要写这本书成为了一名互联网搬砖工后吃货本想着在周末时间把自己转行之前制定的学习方案的第5局部即tensorflow深度学习同步学习吴恩达的?深度学习?视频课程这局部付诸施行。
10、但搬砖工作非常辛苦同时工作还需要吃货掌握一些其它的技能例如linux根本操作git根本操作Hive数据库mapreduce编程方法xgboost以及lightgbm建模方法等等。大概半年度后吃货才感到已经纯熟掌握了当时工作所需要的主要技能可以较为顺利地开发工程。到了周末的时候吃货开场一边在网易云课堂上看吴恩达?深度学习?视频课程一边学习使用tensorflow.吴恩达的这个系列的课程总体上非常不错但略微偏理论一些讲了较多的数学细节吃货当时学的还是有些吃力的。大概用了半年度的周末时间才根本学习完成了这五门课并梳理出来了5篇学习笔记。后来吃货向Python之禅公众号投稿了一篇文章?18式优雅你的P
11、ython?号主志军大大在后来做抽奖送书的活动时就送了吃货一本书?Python深度学习?。这本书相比于吴恩达课程更加根底一些该书假定读者无任何机器学习知识根底以Keras为工具使用丰富的范例演示深度学习的最正确理论。该书通俗易懂全书没有一个数学公式注重培养读者的深度学习直觉。吃货拿来该书简直如获至宝不到两个周末就吃完了对深度学习在理论层面有了更为明晰的认识。同时吃货还在学习tensorflow1.0总体而言学得比拟痛苦官方文档讲的各种概念多而杂静态图非常难以调试tf.control_dependencies,tf.while_loop这些东西简直反人类又是tf.estimator,又是tfle
12、arn,又是tf.keras让人无所适从。吃货花费了非常多的时间根本上才把tensorflow1.0常用的一些概念以及工具梳理到一个合适人类理解的程度。但tensorflow不仁以吃货为刍狗。就在吃货快要整理完这个tensorflow1.0教程的时候tensorflow官方宣布将不久推出tensorflow2.0默认使用动态图并对API进展大幅度的调整。吃货当时心里的滋味就好似一个男孩子追一个女生追了大半年度感觉根本摸清楚了这个女生的脾气以及个性的时候这个女生突然有一天对他讲你别追了我要去做变性手术了变成一个男孩子。于是吃货转而开场学习Spark整体而言Spark的官方教程非常完善网络上也有比
13、拟好的教程资源。吃货学起来非常顺利不到2个月就学习并整理了一份系统的Spark教程放在了github仓库中。2019年度10月1日这是一个十分的日子。这一天既是祖国母亲的生日也是tensorflow2.0的生日。在这一天tensorflow官方宣布发布tensorflow2.0的正式版本。吃货知道这个消息后非常开心就好似一个花痴终于等到了花开一样。但是吃货当时正在做一个他搬砖以来遇到过的最复杂的一个spark大数据挖掘工程周末的时间都投入到这个工程的攻坚中去了。吃货决定等这个工程根本完成后重新学习并梳理一份tensorflow2的教程。大概在2020年度初吃货开场学习tensorflow2.0
14、的官方文档。尽管tensorflow2.0声称已经为改善用户体验做出了宏大的改良reallyeasytouse但吃货学得并不轻松。tensorflow2.0官方文档以及tensorflow1.0官方文档显然是出自同一批之手他们一如既往地秉承着谷歌makethingscomplicated的风格传统用哈希表一般混乱的文档构造、无法运行的范例代码、复杂的函数嵌套调用关系、随意插入的不常用第三方库等技巧将读者的懵圈程度逐步推向高潮。在吃货看来tensorflow2.0官方文档所有的问题可以抽象为一个问题噪声过多。读者要从噪声如此之多的官方教程中提取出他想要的信息是非常的吃力的。假如把官方教程比作一盘
15、菜那么这盘菜固然有许多营养物质但也有许多的沙子不小心咬到一口就硌得慌甚至会觉得恶心得不行。吃货决定要做一盘营养丰富且美味宜人的菜。吃货开场按照他想象中美味佳肴的样子来做这盘菜。周末本应合适取参加户外爬山活动他对着电脑在做菜。放假回家的火车上他对着电脑在做菜。春节到家后由于疫情影响不提倡窜门他可以有更多时间开心地对着电脑做菜。疫情形势愈发严峻企业延迟复工他回到北京一边隔离一边对着电脑在做菜。三吃货写的这本书怎么样前后用了约两个月吃货的这本书根本写完了。吃货心想该给它取个什么名字呢嗯有了这是一本可以帮助大众改善伙食的书。大概可以连续吃30天而且应该味道不错。就叫他?30天吃掉那只TensorFlo
16、w2?吧。从这本书的书名应该可以看出是个吃货而且是个很有毅力的吃货。这是一本怎么样的书呢这是一本对人类用户极其友善的TensorFlow2.0入门工具书。为了尽可能降低信息噪声这本书相比官方文档在篇章构造以及范例选取上做了大量的优化。不同于官方文档混乱的篇章构造既有教程又有指南缺少整体的编排逻辑。这本书按照内容难易程度、读者检索习惯以及TensorFlow自身的层次构造设计内容循序渐进层次明晰方便按照功能查找相应范例。不同于官方文档冗长的范例代码这本书在范例设计上尽可能简约化以及构造化增强范例易读性以及通用性大局部代码片段在理论中可即取即用。总之这本书倾注了一个吃货对美食的全部向往以及追求假如
17、你非常喜欢美食并且想要学习TensorFlow2那么这本书一定值得你品味品味。这本书在github上线1个月来得到了不少小伙伴的反应提了一些issues吃货针对相关问题进展了一些答复以及对工程做了改良。同时这个工程也获得了100多颗星星吃货看在眼里美在心里每天早上睡觉起来都会去github星球上数星星。四怎样获取吃货写的这本书?这本书目前有4种形式获取。1gitbook电子书。以网页链接呈现同时可以在电脑以及手机上用阅读器翻开。2github工程源码。包含全部数据集以及md格式源码可以在jupyter上安装jupytext后将md源码作为ipynb翻开。3pdf格式电子书。4ipynb格式工程
18、源码。其中github工程源码以及gitbook电子书将持续维护后续可能也会增加一些新的范例。可在公众号Python与算法之美后台回复关键字:tf获取这本书的以上全部4种形式。浏览体验优先推荐使用gitbook电子书具有目录查找以及上下页翻页功能字体大小以及背风光可以根据个人爱好进展调整颜值超高。五鼓励以及联络这个吃货最后想给大众讲一个吃货小王子的故事。在很久很久以前有一个小王子住在一个只比他大一点点的星球上他想要一个朋友。在昨天今天以及明天有一个吃货住在一个只比他大一点点的github星球上他想要一颗星星。假如对这本书内容理解上有需要进一步以及吃货沟通的地方可以在公众号Python与算法之美下留言。吃货时间以及精力有限会酌情予以回复。猜你喜欢?30天吃掉那只TensorFlow2.0?开篇辞公众号后台回复关键字tf获取本书github工程源码以及对应数据集