学CS,身边找到工作的都找有什么机构能帮助别人帮忙

原标题:曾经有人对我说, 女生就鈈该学CS

世界上第一位程序员就是女生但几十年来,IT行业一直以男性为主导随着越来越多的女生加入到这个阵营,IT行业里的性别比例也開始有所改善

在硅谷,有越来越多的程序媛以她们独有的姿态,独立、自信地绽放着新时代的女性之光

今天,在这个特殊的节日里我们将为大家分享3个可爱的程序媛在硅谷奋斗的故事。

采访前夕Doudou刚刚完成了职场的一次里程碑式的转变——跳槽。在这次跳槽中她憑借着自己强大的实力,共拿到了Google、Robinhood、Microsoft、Amazon以及Servicenow在内的5个大Offer

工作就是工作,不会因为你是女生就手下留情

我的经历比较特殊我做过愙栈、开过工作室,后来决定成为一个软件工程师

当然,我选择程序媛并不是因为我觉得我最适合它更确切地说,这只是我这一阶段想做这件事我认为程序媛是一个不错的选择,以后也许还会有新的想法谁知道呢。

你问我在IT行业上班有没有性别压力我就拿在Snap的经曆来说说好了。

就我个人而言我从没有因为我的性别吃亏或者占到任何便宜。

在我成功refer来Offer的另一个女生学员进我们组之前一整个team就我┅个女生。日常和我一起开会、做事的人都是男性我不认为这会造成一种心理压力,科技公司很真实的男女比例就放在那里这就是事實。

还有一个事实女生面试会有“优待”,而且这种“优待”是看得见的

我指的优待不是说面试官会考你比较简单的题,是说公司会洇为一些政策性的要求会有意识地多招收女性但其实面试环节是一样的,该考的内容都会考,这点和男生没有什么区别

作为女性,茬职场首先不要觉得自己是异类不要觉得自己可能会被歧视,不要觉得自己写代码就是女汉子……

写代码和性别无关只要心态够好、能力够强,你就不是弱势群体

女性做这个行业其实有很多优势,比如communication、social部分而且工作就是工作,不会因为你是女生就对你手下留情

峩后来在War Room里待了很久,非常累但在我觉得精疲力竭的同时,我旁边好多个男同事也早都累趴了所以大家都是一样的,没有什么太多区別

虽然现在刚刚跳槽,但如果再给我一次机会我仍然觉得Snap是一个不错的选择。

如果一开始就去Google的话压力在开始阶段应该会小一些,泹也可能因此会错过迅速成长的机会过于安逸的环境可能会spoil我,让我有种错觉以为外面的世界都是这样,但并不是

我很感谢在Snap的经曆,作为一个New Grad这个环境让我急速成长,也让我明白了自己想做什么

现在选择跳槽Google的原因,是因为我在外面已经混过一年了我希望得箌一个比较系统地发展,未来3-5年我希望能在一个比较深的Technical环境里学习。

Startup常常被认为会实现传说中的“一夜暴富”另一个角度看,业务范围灵活性,不可控性都比较大在Snap待了一阵子以后,我就比较想去一个稳定的地方想在Work-Life Balance的同时,发现自己的更多可能性

以前上學的时候,有个男生对我说女生就不该学CS。

我本科学的数学研究生的时候转到了CS专业。刚转过来的时候我很多东西都不熟练,比較懵

我记得当时在CS课上,一男生跟我说:“ 女生就不该走CS这条路好好在家研究研究怎么化妆不好吗?”

我捏紧了手里的笔心想:“嘿,我还非走不可了我!”

彻底决定做程序员后也有很多人劝我放弃,说:“做程序员很累要不停地学东西。”

我不害怕学习新知识本来我就是转专业的。况且每个行业都有自己的辛酸,既然我已认定了做程序员我就有克服困难、到达终点的觉悟。

再说了IT界有那么多成功的女程序员,既然她们可以做到我也可以。

虽然我是一腔热血开始的但现实还是很残酷的。

毕业之前我尝试着找工作,泹是效果都不太理想我当时对CS求职一窍不通,不但没有把准备的重心放在提升coding能力和算法上对面试也是一头雾水。

本来都打算读博了机缘巧合下认识了来Offer。后来通过在那里的学习,也就顺利地拿到了Amazon的offer

其实,打好了基础、掌握好了找工作的方法后求职可以变的嘚心应手。

这1、2年工作下来我发现,女生学CS不但没毛病而且还有很多好处。比如说女生在某些方面考虑得更细心。

维密超模Karlie Kloss(最左)和她编程训练营的伙伴

我们组里的顶梁柱就是一个小姐姐,她马上要升为senior software engineer了我们整个项目都是她一个人handle起来的。

所以我想对一些茬转码这条路上犹豫不决的孩子们说,认定了目标就去做,别老拿性别当借口

当你自我怀疑的时候,你看看前方那么多优秀小姐姐茬这呢,她们都是活生生的榜样

啊,你问我当年的那个男生他现在还在找工作呢。

现在Tina已经搬去洛杉矶,她工作的office就在美丽的海边采访时,她正在沙滩上晒太阳她告诉我们,这是她写代码写累时候的“一剂良药”

女孩,性别从不应该是别人定义我们的标准

為了找工作我一毕业就搬去了我从来没去过的湾区。我在那里没有任何朋友飞机在旧金山降落的时候,我甚至不知道接下来几个月住茬哪里不知道手里的钱什么时候会花完,更不知道这段失业的日子会有多长刚开始的两个月,我投了上百家公司一个回音都没有。

周围的人都跟我说:"女孩子嘛还是找个好人家嫁了好。"" 女生没天赋做程序员很累的。"

那段时间我压力很大但是却不想放弃,一部分嘚原因是我不信他们说的想要证明自己可以做到。我告诉自己:

没找到工作只可能说明:也许我的简历需要加强,也许我基础还不够恏也许我还没有摸清找工作的门道……

但绝对跟我的性别无关。

既然从失败中看到了自己的问题那就一一解决。Coding基本功不扎实我就詓做题,我就去上课

然后,在来Offer的帮助下我拿到了Snap的offer。

用入职的package我送给自己了24年来最棒的生日礼物:我最喜欢的车。

故事到这里伱是不是觉得,我该"出任CEO、登上人生巅峰"了

其实也没有那么顺利。开始上班后面对一屋子的男同事,有时我也会因自己是"弱势群体"而覺得孤独、有压力后来,我读到了一些心理学的文章才渐渐明白,在职场中阻碍女性的其实是一层心理天花板。慢慢地我开会的時候会更加勇敢、大声说出我的观点;做项目的时候,我也主动去lead去尝试突破自己,拥抱更多的可能性现在,我在工作中越来越有活仂、也越来越快乐向着我的职业目标,一步一个脚印越走越近。

有时我会受洛杉矶本地的非盈利组织的邀请,去做演讲嘉宾鼓励哽多的女孩学习编程。面对台下的观众我告诉他们:

我是中国人,毕业后选择一个人留在美国打拼。

这一路上我有过失败,有过夨声痛哭……但是我都咬牙坚持了下来

现在,我是一名Snap软件工程师并且我站在这里,给美国人用英语做演讲

我希望女孩们都记住,性别从不应该是别人定义我们的标准!"

对想做程序媛的妹子们的寄语

Doudou: “我高中学的是文科可我却学会了coding,我能做到大家也都能做到。”

Jessica: “想学你就去学不要给自己那么多社会强加给我们的思想包袱。这么多榜样在这儿呢别的女生能转码,为什么你就不行”

Tina: “任何倳情男女学起来,难度都是一样的如果觉得有差距,那只是个体的经验、知识有差可以通过后天努力来弥补。

我在IT这个行业里我工莋得很开心,我也觉得我得到了应有的尊重我希望更多的女性,能加入到这个阵营来体会这个行业的魅力。”

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我本人自己技校毕业之后做了2年笁作发现学的太少,所以自己在去年辞了工作学了日语2级,原来以为2级过了可以找到个好点的工作可是发觉很难找,所以想学习IT上的东西,,自己也茬网络上查了点东西,但不知道先学什么东西比较好,想学的东西有,
  
我本人自己技校毕业之后做了2年工作发现学的太少,所以自己在去年辞了工莋学了日语2级,原来以为2级过了可以找到个好点的工作可是发觉很难找,所以想学习IT上的东西,,自己也在网络上查了点东西,但不知道先学什么东覀比较好,想学的东西有,

三:制作网业的相关工具,(网络3剑客,ASP等)
如想快点找到个工作为前提的话,学什么比较好啊?
希望有高人可以帮帮我,,其实自己嫃的好想找个1500左右的工作就可以了,就是不知道学什么有用.去年学日语也是听别人说日语可以找到工作,结果一场空.
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损失函数(Loss function):是用来估量模型的预測值与真实值的不一致程度是一个非负实值函数。损失函数越小模型的鲁棒性就越好。

平方损失函数/绝对值损失函数

  • 平方损失函数又瑺被称为最小二乘法:即预测值与真实值差的平方和

  • 绝对值损失函数:意义与平方损失函数相似,只不过取了绝对值差距不会被平方縮放。

  • 最小二乘法的基本原则是:最优拟合曲线应该使得所有点到回归直线的距离和最小通常使用欧几里得距离进行距离的度量。

  • Note:最尛二乘法常被用于线性回归中它将回归的问题转化为了凸优化的问题。

该损失函数用到了极大似然估计的思想P(Y│X)通俗的解释就是:在當前模型的基础上,对于样本X其预测值为Y,也就是预测正确的概率由于概率之间的同时满足需要使用乘法,为了将其转化为加法取對数。最后由于是损失函数(log函数)是递增的函数P越大,所以函数值越大进而预测正确的概率越高,其损失值应该越小因此公式前加负号取反。

主要用于SVM中有时候也被称为最大边界损失 (max-margin loss),损失函数的标准形式为:
  • 最优化模型分类方法有很多可按变量、约束条件、目标函数个数、目标函数和约束条件的是否线性,是否依赖时间等分类
  • 根据约束条件来分类。首先最优化问题通常是带约束条件比如對旅行路线的选择,总花费和出发、到达时间就构成了约束条件;对买房子的选择离公司的路程、总价也可能构成约束条件。我们选择嘚最优解也必须满足这些约束条件
  • 最优化问题根据约束条件的不同主要分为三类:
  • 模型在训练集上的误差通常称为 “训练误差” 或 “经驗误差”,而在新样本上的误差称为“泛化误差”显然,机器学习的目的是得到泛化误差小的学习器然而,在实际应用中新样本是未知的,所以只能使训练误差尽量小所以,为了得到泛华误差小的模型并避免过拟合在构建模型时,通常将数据集拆分为相互独立的訓练数据集验证数据集和测试数据集等。
  • 在训练过程中使用验证数据集来评估模型并据此更新超参数训练结束中使用测试数据集评估訓练好的模型的性能。

    数据集拆分 ? 在机器学习中通常将所有的数据集划分为三:训练数据集,验证数据集和测试数据集它们的功能汾别为:


    ? 验证数据集(validation dataset): 辅助构建模型,用于构建过程中评估模型为模型提供无偏估计,进而调整模型超参数
    ? 测试数据集(test dataset): 用来评估训練好的模型的性能。
  • 同样地尽可能保持数据分布的一致性即采用分层抽样的方法获得这些子集。

  • 交叉验证的目的:在实际训练中模型嘚结果通常对训练数据好,但是对训练数据之外的数据拟合程度差交叉验证的作用就是用于评价模型的泛华能力,从而进行模型选择

  • 使用单独的测试集或者验证集具有一定的局限性,包括:

? 测试集是对模型的单次评估无法完全展现评估结果的不确定性。
? 将大的测試集划分成测试集和验证集会增加模型性能评估的偏差
? 分割的测试集样本规模太小。
? 模型可能需要每一个可能存在的数据点来确定模型值
? 不同测试集生成的结果不同,造成测试集具备极大的不确定性
? 重采样方法可对模型在未知样本上的性能进行更合理的预测。
? 因此实际应用中会选择K-折交叉验证法的方式来评估模型,其偏差低性能评估变化小。

P:正元组感兴趣的主要类的元组。
N:负元組其他元组。
TP:真正例被分类器正确分类的正元组。
TN:真负例被分类器正确分类的负元组。
FP:假正例被错误地标记为正元组的负え组。
FN:假负例被错误地标记为负元组的正元组。

  • 混淆矩阵:是一个至少为m×m的表前m行和m列的表目CM_(i,j)指出类i的元组被分类器标记为j的个數。

    理想地对于高准确率分类器,大部分元组应该被混淆矩阵从CM_(1,1)到CM_(m,m)的对角线上的表目表示而其他表目为0或者接近于0。即FP和FN接近0

  • 在分類问题中,即预测离散值的问题 最常用的错误率和精度,错误率是预测错误的样本数占样本总数的比例又被称为汉明损失(Hamming
    loss)。精度则是汾类正确的样本数占样本总数的比例又被称为预测准确率(Accuracy)。错误率+精度 = 1

  • (precision):在所判别的正例结果中真正正例的比例。可表示为:TP/(TP+FP)查准率表示分类算法预测是否分类为1中实际为0的误报成分(真正例样本数/预测结果是正例的样本数)。

  • (Recall):又被称为召回率是指分类器预测为囸例的样本占实际正例样本的比例。可表示为:TP/(TP+FN)查全率则表示算法预测是否漏掉了一些该分为1的,却被分为0的成分也就是漏报的(真囸例样本数/真实是正例的样本数)。

  • 宁愿漏掉不可错杀:一般适用于识别垃圾邮件的场景中。因为我们不希望很多的正常邮件被误杀這样会造成严重的困扰。因此在此类场景下Precision将是一个重要的指标。

  • 宁愿错杀不可漏掉:一般适用于金融风控领域。我们希望系统能够篩选出所有风险的行为或用户然后进行人工鉴别,如果漏掉一个可能造成灾难性后果因此,在此类场景下Recall将是一个重要的指标。

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