Muyun99的杂谈
https://ppwwyyxx.com/blog/2021/DL-Experiments-and-Claims/
从马后炮到更大的马前炮，支撑一个更通用的结论，是好的科研工作者应当努力的方向
”Research of Machine Learning“ 中的 level 分级好真实哈哈哈哈哈
https://conanhujinming.github.io/post/level_of_machine_learning/
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Jinming Hu
机器学习分级 | Jinming Hu
受朋友之托，瞎写了一段对机器学习不同水准的人具有的特点的看法。
Muyun99的杂谈
https://mp.weixin.qq.com/s/OcXxFyB_EobfwtX1gVh_0w
欢迎大家来听我们的音乐会芜湖
惊了，今晚演出结束在和我们的指挥学姐讨论感情问题，晚上九点多同门一个电话过来说是老板让我们研一的三个同学出去吃饭。然后在百家湖这边找了家酒吧，点了瓶红酒小吃和几个科罗娜就喝起来了
喝酒的时候也是侃天侃地，聊一些现实问题和未来规划，学习上的东西倒是聊的不多。我之前知道我老板能喝酒，但是和他出来喝是第一回
总的来说我觉得组里的氛围在变好，老板的性子也没以前急了，研二的师兄也能放去实习，研一的同门昨天和他说不想发论文他说那你就搞竞赛吧，然后说暑假我们也能回家一个月，真有意思，误打误撞地好像周围的状态都在慢慢变好
喝酒的时候也是侃天侃地，聊一些现实问题和未来规划，学习上的东西倒是聊的不多。我之前知道我老板能喝酒，但是和他出来喝是第一回
总的来说我觉得组里的氛围在变好，老板的性子也没以前急了，研二的师兄也能放去实习，研一的同门昨天和他说不想发论文他说那你就搞竞赛吧，然后说暑假我们也能回家一个月，真有意思，误打误撞地好像周围的状态都在慢慢变好
现在的比赛真的越发说明数据的重要性，身边的师兄也是不断地提及，也让我更加重视数据中的二八法则：80%数据+20%算法，实际情况中这一比例可能更加夸张。
图中的第一名和第二名的核心获胜关键：使用TF-Hub中的CropNet，是一个木薯叶数据集训练好的分类模型。
图中的第一名和第二名的核心获胜关键：使用TF-Hub中的CropNet，是一个木薯叶数据集训练好的分类模型。
最近摸了几场CV主流的竞赛，发现现在框架都封装的太好了，想跑个啥模型啥任务都是有的，基本在模型上不用做啥改动了（改模型我也不擅长）。推荐方向和结构化数据还能做特征工程，现在有点迷茫，不知道CV竞赛往哪方面做了😭
仔细想想，接下来的方向是准备学习kaggle方案，把经典模型逐一理解，找一些即插即用的模块改模型试试之后，还是往样本方面多考虑考虑，噪声样本，长尾分布等等。然后在暑假仿照大厂的风格搭一个自己的竞赛codebase好了（图像分类的基本搭的差不多了，其实也就是个缝合怪，检测和分割框架会稍微复杂些），再去摸一些比赛充实一下
仔细想想，接下来的方向是准备学习kaggle方案，把经典模型逐一理解，找一些即插即用的模块改模型试试之后，还是往样本方面多考虑考虑，噪声样本，长尾分布等等。然后在暑假仿照大厂的风格搭一个自己的竞赛codebase好了（图像分类的基本搭的差不多了，其实也就是个缝合怪，检测和分割框架会稍微复杂些），再去摸一些比赛充实一下