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水克火

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  1. 游戏显卡可以做深度学习,只是英伟达不让,因为他觉得他亏了 所以要专门做一类显卡,来宰你2333规定你不能把游戏显卡用在商业上,只能用他这个高贵的显卡
  2. 国内都是这种趋势了,华为在国内也是这样 甚至还把那种工龄到了,可以签永久合同的,让他们重新离职再入职ε=(´ο`*)))唉
  3. 还以为老师会去查2333 但是咱只想投中文期刊混毕业就行了,结果现在让投sci ε=(´ο`*)))唉
  4. 是的,所以英伟达很坑,专门除了深度学习的显卡,但是是正常价格的3倍 其实并不划算,但是英伟达规定游戏显卡,不能用在商业上的深度学习
  5. 合约工是什么啊,咱们这里现在都是合同工了
  6. 要发小论文,查重的钱都得自己出,老师真抠啊
  7. 是啊,显存越大,能放进的模型也可以越大,GPU计算力越强,网络训练所需时间越短
  8. 是啊,发现这些没什么意义 甚至学位都没太大意义,还是该专注于充实自己啊 参加比赛,咱看到好多大佬啊,什么两年打比赛赚了700万的这种 厉害的人不会被这些所束缚,当然咱还是很萌新,所以还是得注意一下ε=(´ο`*)))唉
  9. 就是显存是最大的限制(其次是GPU的算力)
  10. 我已经把老师注意的重点成功转移到和我一起做事的同学身上了 昨天有个问题一直没有解决,他回去后搞到凌晨1点,终于搞定了,然后汇报给老师 咱就顺利可以低调了,以后做事第一顺序应该也不会是咱了,咱不太想干活,只想自己做自己的事ε=(´ο`*)))唉
  11. 是这样的,所以很讽刺 w(゚Д゚)w比赛终于做完了,看完大佬分享的规则,咱吐血了 他们做了if(pred<=1.3)pred=1,把预测为0-1.3之间的全置为1 现在想想,咱做理论做傻瓜了,广告曝光量出现0才不正常吧(吐血)
  12. 嘛,反正有11个g显存,比其他的重要一些
  13. 真是令人羡慕的潇洒啊w有时候把事情看得太重了,反而很难过
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