AI 之路、回顾 2021，展望 2022

📘 笔耕不辍

过去两年、笔耕不错、给大家看看取得的一点小成绩

• 由记录学习笔记到写测评博文
• C 站 原创博文 280+
• C 站 博文访问量跨入百万
• 路人 百粉到不知名万粉博主
• 认真 回复数百位小伙伴的有效交流
• C站 粉丝即将3W
• 公众号 粉丝突破 1024
• 微信好友 即将 200

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AI 之路、任重道远、与诸位小伙伴一起、披荆斩棘、踏步向前

📙 如何开始一个新领域

1. 查阅领域大佬的综述文章、里面会提及很多经典论文
2. 查阅领域过去5到10年每个年度经典论文 1 — 5 篇
3. 时间充足、可对于开放源码的经典论文、进行初步的实验复现
4. 以上过程、重要的是，一边学习、一边记录、积累和形成自己对该领域的认识、理解

📙 如何学会一点深度学习

搬砖侠、调参侠成长之路

1. 下载 Paper、数据集、代码
2. 查阅官方源码 ReadME
3. 配置一块适合自己学习使用的显卡或者实验室服务器资源
4. 正确搭建环境 [ 安装Cuda、Cudnn、Pytorch、tensorflow、Pycharm、VScode … ]
5. 正确设置数据路径
6. 运行测试、训练
7. 定性或者定量评估代码的初步复现效果
8. 选定 BaseLine 网络
9. 粗浅理解相关代码
10. 扩充或者选定数据
11. 深入解读想要做出改进或者具备参考价值的代码
12. 探讨交流、灵感迸发、一个好的 Trick
13. 尝试改进网络
14. 有一些效果、尝试调参、优化
15. 循环以上步骤

📙 阳春三月、友情提示

重点在这里、对于大四、研三 的小伙伴、请注意了

• 再有 0 - 6 个月就要论文查重大比拼了
• 每年 3 - 6 月，查重价格 — 指数级别突变
• 余粮有限，关注博主的小伙伴应该懂得提早备货了哇
• 只要在有效期内，建议每个即将毕业的小伙伴可以【知网查重】屯两到三份
• 有 object 的屯 double，贴心好男人就是你了
• 没有就 new() 一个，没学废 new()，那你可以尝试 buy one lipstick or basketball
• 屯多了，砸手上，墨理这里概不负责
• 贴心建议、感谢三连