2023.4.17-4.23 AI行业周刊(第146期):创业要趁早

news2024/11/26 16:40:21

最近有很多外部拓展培训的需求,联盟的共学课程培训,公司视觉软件的培训,行业课程的培训,每一项培训听起来简单,但是其实都需要大量的时间精力。

前两年也准备过一份《30天入门人工智能》的视频课程,总共31节课,每一节课差不多20~30分钟,在腾讯课堂上、荔枝微课等销售了一千多份。

基本上都是满分好评,因为其中的每一言每一语都是仔细琢磨后构成的。当然最大的原因,在于之前的时间精力,比较充裕,当时老大还只有两三岁,因为有父母的照顾,可以有大量的时间花费在课程制作上。
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因此有差不多大半年的时间,每天工作之余都是在录制视频、剪辑视频。

不过现在家里有了老二,工作上也有了更多的责任,工作之余也有了很多的待办事项,可以百分百投入的时间精力越来越少了。

刚毕业开始工作的时候,最多的主要就是时间,但是那个阶段,其实也并不知道时间应该花费在哪里?而到了知道把时间精力怎么投入的阶段后,却发现可以投入的时间精力,其实并没有多少了。

而且超过三十五岁就很难去创业了,因为真的有了家庭就不敢那么肆意妄为了,再加上经济上的压力,以及生活的种种压力,中年人的心气早就被磨没了。

特别是时间会被分割的四分五裂,今天照顾老人,明天要带孩子去游乐园,没完没了,无休无止的生活琐碎,梦想什么的早已抛之脑后。

可能目前还是学生状态,或者刚毕业的小伙伴,还并不会有这样的感受,但是终究会有一天踏入目前的这个阶段。

所以想要尝试很多事情的时候,最好可以乘早,否则当机会流失的时候,根本没有时间再做尝试了。

上周和老婆,在江大里面散步的时候,还在回忆之前一起读研时的画面,没想到时间过得如此之快,很多时候,都感觉毕业就在昨天。

但实际情况是已毕业8年,有了房贷,有了孩子,有了更多的压力,收获很多,也错过了很多。

所幸的是,执行力还可以,通过长期投入,也收获了一些经济回报和用户的流量。不过现在仿佛又站在一个新的三岔路口,如何做更多有价值的操作,在未来5年后,踏入40+岁的时候,可以更加坦然。

身边一直作为榜样的是一个师兄,通过从0到1参与国产PLC创业,最终上市获得了数亿元的回报,目前又拿出一笔资金在开启新一轮的创业。

在获取足以维持家庭生活水平的基础上,有了更多的商业认知,可以做更多自己想做的事情。

当然,师兄从0到1的过程,也是十多年如一日投入的结果,那么站在现在的时间点,个人应该一直坚持做哪些事情,可以在数年后有意想不到的回报呢?

所以选择很重要,这也意味着会放弃很多娱乐的时间,不过有自己选择的机会,总归比没有选择更好。

从工作后,就一直奔波在路上,曾经以为30+岁很遥远,但发现18岁已经是很久之前的事情了,时光好不经用,转眼已是半生。

好好努力吧,毕竟在通往诗和远方的路上,既需要情怀,更需要盘缠,从5年后往回看,一切不过刚刚开始,一起加油吧!

之前的周报,大白会将每周的精华内容汇总起来,整理到《大白AI周报精华汇总》中,点击即可查看

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整理汇总:江大白
内容周期:2023.4.17-2023.4.23
同步公众号:江大白

目录

  • 1 整理涉及公众号名单
  • 2 行业精华文章汇总
    • 2.1 基础知识方面
      • 2.1.1 深度学习相关
    • 2.2 研究方向方面
      • 2.2.1 目标检测
      • 2.2.2 自监督学习
      • 2.2.3 3D场景分析
      • 2.2.4 神经网络
      • 2.2.5 扩散模型
    • 2.3 实战分享
  • 3 行业&拓展阅读动态
    • 3.1 行业动态
  • 3.2 拓展阅读
  • 4 基础知识


1 整理涉及公众号名单

(1)我爱计算机视觉
(2)Cver
(3)Datawhale
(4)量子位
(5)极市平台
(6)新智元
(7)机器之心
(8)AI算法与图像处理
(9)Opencv学堂
(10)PaperWeekly
(11)机器学习算法工程师
(12)AI研习社
(13)GiantPandaCV
(14)AI深度学习视线
(15)七月在线实验室
(16)人工智能前沿讲习
(17)AI科技评论
(18)机器学习算法与Python精研
(19)AIZOO
(20)微软研究员AI头条
(21)VALSE
(22)AI算法修炼营
(23)有三AI
(24)AlWalker
(25)AI公园
(26)AI人工智能初学者
(27)计算机视觉之路
(28)小白学视觉
(29)HyperAI超神经
(30)集智书童
(31)计算机视觉life
(32)CV圈

2 行业精华文章汇总

2.1 基础知识方面

2.1.1 深度学习相关

(1)CUDA卷积算子手写详细实现
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/FCRQ5AqjVheFnlHZfhspXg
(2)模型轻量化-网络剪枝专栏(二)网络剪枝的评价指标及数据集
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/mcBckIJCQ-NV2EJ7ZNxiAg

2.2 研究方向方面

2.2.1 目标检测

(1)纯量产经验:谈谈目标检测中正负样本的问题
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/HR6-LcVLxnYQapYTktB37Q
(2)YOLO超快时代终结了 | RT-DETR用114FPS实现54.8AP,远超YOLOv8
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/V3MUXinJhpq8J4UWTUL17w
(3)深入剖析MobileNet和它的变种(例如:ShuffleNet)为什么会变快?
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/NX62QWeffOrzB1ruaXPvlg
(4)基于OpenCV的多位数检测器
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/pLpn7GEhpq3Xe1kdHZ8I0g
(5)利用TRansformer进行端到端的目标检测及跟踪(附源代码)
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/LNkHfguwdHq3H7RZdFU2Gw

2.2.2 自监督学习

(1)CVPR23|局部重构自监督预训练3倍加速MAE(已开源)
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/GjxCetOz-0uTFLlrn8UjdA

2.2.3 3D场景分析

(1)直接从3D场景中删除对象,NeRF中的3D修复!三星等新发布
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/QqrYWnXRhQuw8OkzSIgpwA

2.2.4 神经网络

(1)超轻超快分割模型 | PP-MobileSeg 安卓手机就可以实时运行
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/NPbtNi0owmfqTtd2gCtHKg
(2)基于卷积神经网络的垃圾图像分类算法
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/_7PbNe9hQn3GBOCZcg4kOQ

2.2.5 扩散模型

(1)4.25直播|专题分享:多模态扩散模型的革新应用
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/i-bkrdxO7eQngGr6A_WkEQ

2.3 实战分享

(1)RT-DETR | 吊打YOLO系列的 DETR部署教程来啦,优雅而简洁!
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/cMjauzr9VIkfIHCjXCJwcw

3 行业&拓展阅读动态

3.1 行业动态

(1)知乎 | 算法岗和开发岗有什么区别?
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/p_TYGfsmni-UWBktEkoyNg
(2)没有痛苦的博士求学经历,是不合格的!一位毕业了三十多名博士的中科院博导感言
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/o97aVchVGmOADIcetHm_7g
(3)我会失业吗?中国最容易和最难被 GPT 所代替的 TOP25 职业!
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/-rwOGav-FFIT5A43LvEBPg

3.2 拓展阅读

(1)真实测评|中文GPT Office来了!不造概念,WPS AI真落地了
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/iGdv90NajGw5olGyhsFjAw
(2)淘汰ChatGPT的Auto-GPT是炒作?代码已开源,GitHub破5万星!
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/L0xsYtoxyK1x9iP27-sOQQ
(3)一个博士生接受怎样的训练,才是完整而全面的科研训练?
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/q3PmB83m_jhcJMN-3UNOjQ
(4)ChatGPT 的真相:虚拟人和母体,以及强泛化的秘密
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/OpgdSTfx6TSEgTxpddpXaA

4 基础知识

(1)C++多线程详解(全网最全)
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/XqK0RyX6TWbs9Bbw1F100g
(2)CCD(像素)与视觉系统的基础知识
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/E–iO0P6bN-J7CoQs4c_jg
(3)如何测算出任一副图片中的物体的实际尺寸?
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/rb0v6MO0nr4ZctIfzvCdDw

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