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  • 2023 年KPI (KPI:Key Performance Indicator) review


    文章大纲

    • 1. 总体情况
    • 2. 回顾与总结
      • 2.1 基础巩固
      • 2.2 工作内容充实
        • 计算机视觉
        • coursera
      • 2.3 AI 兴趣: NLP & AIGC
      • 2.4 面试、笔试题常读常新 (0%)
      • 2.5 读书笔记
    • 参考文献与学习路径


    2023 年的 kpi 本身就订的低,结果发现定的低也完不成,距离年底还有3个月有余,下面来一一回顾一下。

    1. 总体情况

    目前总体完成情况约为 60%

    1. 基础巩固 (10%)
    2. 工作内容充实 (75%)
    3. AI 兴趣: NLP & AIGC(75%)
    4. 面试、笔试题常读常新 (0%)
    5. 读书笔记 (100%)

    2. 回顾与总结

    2.1 基础巩固

    设计模式和架构设计的学习停滞不前,只更新了一个设计模式,但是找到了一些比较有效的资料。

    自己新开一个仓库:

    • https://gitee.com/wangyaning/designPattern

    2.2 工作内容充实

    计算机视觉

    目前工作中使用比较多的目标检测框架YoloV8 我已经比较熟悉了,剩下的主要集中在3个方面的提升:

    1. 业务逻辑梳理脚手架,如定时任务与实时逻辑的解耦;
    2. 深度学习网络优化
    3. 部署推理优化,TensorRT的使用

    coursera

    由于工作的原因,可以上免费的课程,整好可以看到科班机器学习使用的处理方式,我们姑且按照一年学习4门课程进行规划。

    2.3 AI 兴趣: NLP & AIGC

    这部分主要缺失了两个部分:

    1. 自动化知识抽取,利用大模型打造领域知识库
    2. 微调大模型的技术实践

    2.4 面试、笔试题常读常新 (0%)

    • 大模型面试 八股文

    2.5 读书笔记

    今年实际读完 9 本书,罗列如下

    • 关键对话:程序员创富
    • 芯片战争:世界最关键技术的争夺战
    • 启迪智慧的365个科学故事 – 科学发现的方法
    • 世界上最伟大的推销员
    • AIGC:智能创作时代
    • 曾国藩传(张宏杰全新增补版)
    • 将军决战岂止在战场
    • Python 计算机视觉与深度学习实战
    • 芯片战争

    参考文献与学习路径

    • 2023 年KPI (KPI:Key Performance Indicator)
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/132892262
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