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独立评论

作者: WangYoucai   陆帽脤矛路脡禄脴脜娄脭录脠楼隆拢脪禄脰脺碌脛鲁枚虏卯陆谩脢酶脕脣隆拢脮芒脩霉碌脛鲁枚虏卯路脟鲁拢脫脨脠陇隆拢 2023-05-12 16:43:05  [点击:2101]
我这样什么也听不懂的人,有好吃好玩。也是一件有意思的事。

如果有什么考核,我肯定挂了。第一个被layoff的人肯定是我了。

由于开会听不懂,我跟好多同事说了,我听不懂英文。要layoff的肯定是我。有一些同事安慰我,没事的。你有这么多的工作要做,怎么可能layoff呢。反正我做好了被layoff的准备了。

现在在洛杉矶国际机场。对我来说,我是在美国国内飞行。由于没有护照,现在有工作做,主要在美国国内。所以也不太想出国。如果到时有需要出国还是要办旅行证。已经好久没有办旅行证了。

我确实感到人生很迷茫,这辈子就只能这样稀里糊涂地过日子然后死去了吗?又能怎么样呢?其实如果没有年轻时的经历,可能不会每天这样迷茫了。虽然英文不是很好。但工作还是很有意思的,很忙也很有挑战性。在这个世界上也没有几个人在做同样的工作。如果突破,也可以说独一无二了。最近有一个项目,用我以前各种各样的方法,结果都不如以前,非常痛苦。过程中也用了比较简单的ARIMA和Prophet。一开始就知道这些简单方法没有什么用。我之前是不用这样简单的方法的。实在没有办法用这样的方法来求解。如所预料的,结果不理想。有些records结果还不错,很多records结果不好甚至很不好。无法implemented。或者说implement是一个很大的挑战。又去做其他的algorithms。结果都不好。很绝望。真的准备再找其他公司的工作。每天做各种各样的方法,没日没夜,没有周末。我对自己感到很失望。只要闭上眼睛,不知道醒着还是睡了,脑袋里都是这个工作。肯定在那个过程中出了问题。到底怎么回事呢?是的ARIMA和Prophet确实不满意,很多records结果也不好。但是为什么有些records结果不错甚至很好呢?指向是什么呢?en,ARIMA,Prophet是几乎单变量的time series预测。是由其intrinsic characteristics决定的。那么我是不是可以在features creations 时就由intrinsic characteristic 来创建这些features 呢?初步建一些试试看。只要建一阶及其初步算法来试试看。一阶还是不难的。创建了很多cohorts的data。天无绝人之路,好像patterns还不错。再继续努力一把。结果确实还可以。真是踏破铁鞋无觅处,一个问题,没有找到解决方法之前,真的好像比登天还难。真的解决了。原来这么“简单”。但对我个人而已,已经是革命性的改变了。我从来没有甚至从来没有想过问题可以这么求解。所有的基本逻辑自我已经说服了。但我们是求解business's的models,领导不同意肯定没有用。所以我在Present给领导之前给相关的同事以及Engineering部门的领导介绍了一下,看看他们的反应。halftohalf. 还可以,至少可以探讨。后来就正式在会议上做presentation。领导一开始问了很多问题。要我提供很多各种各样的结果。因为我的英文不好,有些同事帮了我很大的忙。我的结果没有被否决,只是需要更多的结果。已经很好了。虽然还要至少两个星期才能完成这些followsup. 总的还有希望的。我从来没有用过这个方法,但我自己对这个过程和结果都很满意。希望最后能被board members批准通过,然后conduct implementation到productionenvironment去。这个肯定还有比较长的路和时间。如果这个方法可行,明年和以后就不用这么迷茫,困惑和辛苦了。这个是我这次出差对我来说最有意义的部分。“丑媳妇”要见公婆的。

由于这个项目对我来说很挑战,我们的其他项目都进展不好。如果这个项目有了结果。其他项目我在Citi都做过。应该没有问题。只是需不需要用新方法试一试。这个今年暂时就不试了。另外二阶以上我不知道怎么做intrinsic characteristics features,我还不知道怎么generate,因为这次结果很好的。作为first version就这样了。而且要提供很多followup结果。肯定还要解决不时(anywhere anytime)出现的问题。先到这一步再说。

回去休息一下就继续努力吧。
锟斤拷锟洁辑时锟斤拷: 2023-05-12 18:04:57

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