30个word常见棘手问题解决方法 算法工程师都有哪些痛点？
算法工程师都有哪些痛点？
这是一个很多同学都都很在乎的问题，加强我们组内的情况，我来说哈个人看法。
简单的方法，应用场景的需求那是ai工程师要解决的办法的痛点，而这也算法岗位自身痛点的来源，和算法设计问题、算法优化问题、可解释性问题、泛化能力问题、时空效率问题等等。
在实际解决问题的过程中，我们而不会先从算法的数学理论基础就开始，在能完成三个一丝不苟的数学推导过程之后，下一步要能完成算法的实现、训练、修改密保和应用，不过这些环节都会又出现各种痛点，除开数学推导过程本身就有大量的痛点，因为目前很多推导是基于条件假设条件来成功的，这恐怕也痛点的有用来源。
在做算法的不同阶段并不一定遇到的痛点是完全不同的，.例如在做算法的初期，痛点只在于要如何解决的办法训练的过拟合和验证的欠计算得到问题。这简直是每一名做算法的同学都会遇到的情况，不过这一问题大概率会伴随着算法工程师的整个职业生命周期，只是到了后期再遇到类似于的问题就不这样烦躁了只不过，问题一直在都在，只是心态完全不同罢了。
在做算法的中期，痛点会渐渐撤回到泛化问题上，很多工程师也会就是为了提升泛化能力而牺性掉特定场景表现好些的算法，只不过这些算法很可能在其他场景下的表现很差，这相对于落地应用是的很攻击的。
在当前深度学习大行其道的背景下，痛点又从小规模训练渐渐地全部转移到了隐私计算和可解释性上了，而这相对于算法工程师来说，在已近痛点是没有可以解决的背景下，又减少了新的痛点。
对此当前从事行业算法岗的同学来说，痛点如影随形，新的痛点又出现了，根本不并不代表并无的痛点也解决的办法了，只不过更较常见的现象是很多痛点慢慢的地被习惯了，也就是正所谓的“痛久了就不疼了”。
我偶尔会跟组里的同学说这样一个观点，那就是追新有追新的好处，可是在人工智能领域，很多传统问题仍然是没有能得到解决，仅仅我们的关注点转移到了罢了，假如都能够凝视于解决历史遗留问题，依然有开阔的创新空间。
后来，要是有计算机领域相关的问题，感谢与我别人交流。
新公司上班，老员工态度很不好的教你，教你的也不详细。你做错了，他就很凶的说你，还有必要呆下去吗？
刚赶回学校吧？骚年，在社会上想学东西不是这样，没人求着你学，更没人逼你学，反而不是你自己得想法设法的学，哪怕死乞白赖的学。
别人会的东西凭什么教你？
多说点，我教过学生也带过新人，告诉你另一个讨喜的方法，就算不不愿意教你的，也会不由得多讨教你两句——任何事不过问第二遍。半天就记住！别人教的时候一定用心记，全身心投入，集中精力，睁大双眼，竖起耳朵。
则难，一个问题来回疼时问是最很讨厌的，没有人愿意教这样的人。这是对老师（师傅）努力的质疑以及自身的用不着心，甚至连对行业的轻视。
其实你端正态度吧，想学就不要脸啊，你做到“四多”：多问多听多看多记。学成才是王道，其他都是瞎扯淡！千万要别不在意那些所谓“尊严”的说法，是骗你的，因为废物没有尊严。
多说点，我一直在有这个毛病，除此之外专业知识总还去趁机引响学生的三观，不如果能他们在我这里走弯路走错路……也许这都是一种比较自私吧。
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