bilberry

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V2EX 第 258752 号会员,加入于 2017-10-10 22:36:22 +08:00
车到山前刹不住,船到桥头自然沉
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bilberry 最近回复了
28 天前
回复了 brendanliu 创建的主题 问与答 25 岁,要不要出国读研闯一闯
正在英国读一年制的硕士,说下我的看法。

和北美比,确实比较水。身边有部分同学只是为了水个硕士学历,回国后在大城市落户,或是考公,考教师,所以更看重排名。对于想留下来工作的,除了 G5 ,基本就差不了多少了。个人建议,选择学校专业时,多去了解下项目,身边很多印度同学因为项目带有 placement year 而放弃排名更高的学校。

留下来确实挺难的,毕竟一年时间,根本没能陪能培养出深厚的感情(说走就走,没什么太留恋的)。二来,岗位相比北美少了不少,而且从你入学开始就要开始规划后面的实习。
你截图的两所学校感觉差别不大,但 QMUL 计算机稍强一点( csranking )。国内更看重排名,而且 leeds 也更知名点,抛开排名看,还有很多因素需要考虑,我觉得最重要的还是硕士项目本身,有的项目说真的很水,需要自己去查项目具体包含什么课程,还有是否有 placement year (英国),个人认为有 placement year 的项目含金量更大一点,这也是我自己当初选择学校所没有考虑的,好好利用 placement year 找一份好工作。其他因素就还有学费,地理位置等。

个人总结下,两所学校排名差不多,如果一毕业就回国,就选择 Leeds 吧,如果是打算留下来工作几年,那就看具体的硕士项目了。
原来是大佬,膜拜
74 天前
回复了 bojue 创建的主题 职场话题 裁员的逻辑是什么
一边裁员一边还招人,咋说?
Google Colab 或者 Kaggle 上先练练,真的不够用的时候再买或者开他们的会员
银行柜员也得找关系吧?
@DendimoN 投一下,试试
113 天前
回复了 glouhao 创建的主题 户外运动 五千米 33 分才跑完
不在快,在于坚持
重新复习了上学期讲的 PCA ,说下我的理解。

为什么方差越大的主成分给的权重就越大?
多维数据求的是协方差矩阵,协方差矩阵分解,如使用奇异值分解,会得到特征向量和特征值,每个特征向量对应由特征值。空间坐标系中,特征向量所表示的是各个成分的方向,特征值表在各方向上的大小。这个时候,某个方向上的协方差越大,其特征值就越大,对应“方差越大的主成分给的权重就越大”,我是这么觉得。这就好比初中物理的受力分解,可以随机找点数据测试下。

比如随便一个三维数据,x 分布[0,1],y 分布[0,5],z=0 ,分解后会发现 y 的特征值最大,z 的最小为 0 ,后面降维时 z 可以去掉,基本不会影响主成分。
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