黑客马拉松话题(黑客马拉松什么意思)
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看17岁女孩如何在黑客马拉松中脱颖而出的
这成功地解决了社交网络的一些负面作用。Twivo 的开发者是一位 17 岁的女孩 Jennie Lamere。Evolver.fm 网站对她的故事进行了报道。Jennie Lamere 的父亲 Paul Lamere 是一位程序员,他并没有以任何方式鼓励或诱导女儿去编程。不过,由于她经常跟随父亲参与黑客马拉松 ,还是在潜移默化中学到了不少东西。“我的父亲每年会参加数次黑客马拉松”,Jennie Lamere 告诉 Evolver.fm,“在我成长的过程中,我对他的 hack 的技术方面没有兴趣,相反,对其音乐方面有兴趣。他的 hack 是我们每周徒步旅行时的话题。他会告诉我最新的计划,在我听来就像是完全的魔法。然后,某次旅行中,我的父亲说要用 Songkick API 做个东西,询问我的想法。他给我讲了自己的一些想法,但是我也有自己的想法,最终的成果就是‘Jennie 的终极旅行’(一个音乐应用)。碰巧的是,在那次黑客马拉松的时候,我也在波士顿,因此,在那天的大部分时间里,我以自己有限的 HTML 知识帮助父亲。”当时,Jennie 15 岁。在过去的两年里,她一共参加过五次黑客马拉松。Paul Lamere 说,自己只会偶尔帮女儿解决技术难题。Jennie 说,相比学校的计算机课程,自己在黑客马拉松中学到的知识更多。“我觉得,高中的课程无法帮助某人备战黑客马拉松”,Jennie 说,“幸运的是,父亲能够教给我许多东西,我也从朋友那里学到许多,也会上 StackOverflow 这样的站点。学校的计算机课程为程序员打下了坚固基础,但是我发现,每次黑客马拉松都能学到全新的概念,就像是一种新语言。”对于那些同样想要参与黑客马拉松的女孩子,Jennie 认为,关键是慢起步。她说,在前两次黑客马拉松的时候,她只做了界面部分,后来曾与朋友合作。只是最近一次,她才完全依靠自己,“我对编程的兴趣已有三 年。尽管我还有很多要学习的东西,但是我感觉自己能够做到很多。与朋友合作,我能够慢慢学会如何做出自己的 hack。”Jennie 的故事,无疑会引起人们在“女性与 IT 业”话题上的讨论。Change The Ratio 公司的联合创始人 Rachel Sklar 认为,“这是一个非常棒的故事,也证明年轻女孩是未曾开发的创新资源。” 她指出,目前已经有 Girls Who Code 这样的组织为女孩们学习编程提供了机会。不过,她认为 Jennie 的故事无需过度引申,因为这也仅仅是一个“科技故事”。“同时值得注意的是,Jennie 的想法是完全通用,与性别无关的。这是一个典型的企业家故事,找到一个痛点,然后去解决。她有一个想法,而且实现了它。得益于科技的易用性,以及创新过程 中的基础设施日益增多,我们能够看到越来越多的 Jennie 故事。”
黑马程序员是个什么鬼,为毛刷频百度知道
搜狗黑马大赛第二届的主题是纵马逐梦 英雄论剑。互联网江湖天下初定,各路英豪纷纷凭借创新之力割据一方,适逢我狗蓬勃发展,为了激励创新、孕育创新文化,第二届搜狗黑客马拉松大赛广邀我狗极客英雄汇聚一堂,比试切磋,共图创新大业!
搜狗黑马大赛首届的主题是有梦就追想变就变。 报名系统分:发起项目(适用于憋好大招的团队)、带我一个(适用于暂时没idea、就想考察并加入别的团队的个人油菜花青年)、大赛八卦区(关于大赛的任何话题、吐槽都可以在上面八一八、吐一吐)。
大家知道有哪些容易中的人工智能国际会议吗
1. AAAI 2017
地点:旧金山
时间:2 月 4–9 日, 2017
官方网址:
关注原因:
本月初,全球顶级 AI 工程师、从业者、研究人员、科学家汇集旧金山,讨论了人工智能领域的最近研究进展。大会 Tutorials 和 workshops 干货满满,是印证技术的好机会。专题演讲者来自于多个细分领域和顶尖机构,包括微软、MIT、美国国家科学基金会和 NASA Ames 研究中心的高级科研人员。
大会上进行技术分享的大牛包括 Google 首席科学家 Vincent Vanhoucke、Waymo 技术负责人 Dmitri Dolgov、亚马逊 AWS 机器学习总监 Alex Smola、MIT Media Lab 情感计算研究部创始人 Rosalind Picard 等。此外还有我们更加熟悉的 MXNet 作者李沐、百度副总裁王海峰、清华大学教授朱小燕、香港科技大学教授杨强等。
对于如此关键的会议,雷锋网派出记者团队进行了 AAAI 大会的全程报道,并组织华人 AAAI 之夜专题活动,邀请杨强教授、朱小燕教授等进行技术分享。详情请在雷锋网主页搜索 “AAAI”,阅读系列报道。以下是部分干货:
Google 首席科学家 Vincent Vanhoucke:机器人和深度学习正在发生一些 “有趣的融合”| AAAI 2017
“情感计算” 之母 Rosalind Picard 二十年经验分享:那些令我惊讶的发现 | AAAI 2017
MXNet 作者李沐:工业界追求 “how”,学术界重在 “why” | AAAI 2017 见闻
深度 | 百度副总裁王海峰:百度在 NLP 领域都做了什么?
AAAI Fellow、现任执委杨强教授做客雷锋网 (公众号:雷锋网) 沙龙,解读 AAAI 的历史变迁 | AAAI 2017
清华大学朱小燕教授做客雷锋网沙龙,分享 NLP 和人工智能的那些事儿 | AAAI 2017
2. DeveloperWeek 大会和博览会
地点:旧金山
时间:2 月 11–16 日, 2017
官方网址:Home
关注原因:
DeveloperWeek 包含一个为期两天的 AI 开发者峰会,主要内容是技术分享和前沿思想者演讲。峰会聚焦于认知计算,音频、视频识别,机器学习与 AI 之间的关系等话题。Workshops 和 bootcamps 进行了开发工具方面的技术交流。另外还举办了一个黑客马拉松比赛。
3. Domino 数据科学峰会(Domino Data Science Pop-Up )
地点:旧金山
时间:2 月 22 日, 2017
官方网址:Domino Data Science Popup
关注原因:
该峰会由 Domino Data Lab,即 Domino 数据实验室举办。 参会的皆为 “乐于提出合理问题、发现只得解决的问题” 的量化研究人员。这是一个为期一天,主要内容为思路分享、技术实践和人际沟通的大会,旨在提供数据科学前沿技术的真实情况报道。
4. Machine Intelligence Summit
地点:旧金山
时间:3 月 23–24 日, 2017
官方网址:Machine Intelligence Summit
关注原因:
该峰会的焦点是 “智能机器的崛起与数据利用”。其中的 “深度 workshop” 将会给参与人员探索特定课题的机会,这包括自然语言处理和模式识别。演讲者包括来自 Flickr、Airbnb 和 Pandora 等湾区一流公司的开发工程师和研究人员。
5. 机器学习大会 The Machine Learning Conference
地点:纽约
时间:3 月 24 日, 2017
雷锋网注:西雅图分会于 5 月 19 日召开,亚特兰大分会在 9 月 15 日召开,旧金山分会则在 11 月 10 日。
官方网址:The Machine Learning Conference
关注原因:
简称 MLconf, 该会议起源于与卡内基梅隆大学 GraphLab 的一项合作。会议内容专注与为组织、整理、分析大型含噪音数据集的解决方案。来自不同行业的演讲者(纽约会场将有来自于 Facebook 和 Meetup 的演讲嘉宾)将讨论他们的开发实践经验和方法。
6. AIAPP 2017
地点:日内瓦
时间:3 月 25-26 日, 2017
官方网址:Fourth International Conference on Artificial Intelligence and Applications (AIAPP 2017)
关注原因:
研究人员、学者、工程师将会聚一堂,讨论 AI 各个领域的实践、理论问题。选拔的论文将关注重大课题领域的研究项目和实际案例。这些课题包括:自动化控制、数据挖掘、语义技术、学习理论、认知信息学等。
7. The AI Summit
地点:伦敦
时间:5 月 9–10 日, 2017
官方网址:The AI Summit, London | The World's Number One AI Event For Business
雷锋网注:香港分会在 7 月 26 日举办,旧金山分会在 9 月 27-28 日,纽约分会在 12 月 6-7 日。
关注原因:
峰会和展览会将向与会者呈现现实中的案例:跨国企业巨头是如何执行 AI 解决方案,来提高生产效率的。演讲嘉宾将对多个行业的实践应用和案例研究做讲述,这包括零售业、能源、金融和银行业、通讯、交通和传媒。
8. Applied Artificial Intelligence Conference 2017
地点:旧金山
时间:5 月 11 日, 2017
官方网址:Applied Artificial Intelligence Conference 2017
关注原因:
该会议专注于 AI 的实践应用和商业机会,将重点讨论执行相关技术的特定工具和方法。承办单位 Bootstrap Labs 是关注 AI 应用技术领域的著名风投。因此,该大会将是 AI 从业人员审视该行业当前、未来机遇的一次好机会。
9. The AI Conference
地点:旧金山
时间:6 月 2 日, 2017
官方网址:THE AI CONFERENCE
关注原因:
该一年一度举行的会议,为顶尖 AI 研究人员与业界人士之间的面对面交流提供场所。该会议着重邀请正遭受 AI 洗礼的特定行业的专家,对前沿技术展开讨论。
10. AI and Machine Learning World 2017
地点:伦敦
时间:6 月 13–15 日, 2017
官方网址:
关注原因:
AI 对于未来的企业意味着什么?这便是该会议的主题。会议内容包括示范讲解、案例,以及对无人飞行棋、机器人应用的讨论。该会议还将有针对 特定行业 AI 应用的 ppt 主题演讲。
11. The O'Reilly Artificial Intelligence Conference
地点:纽约
时间:6 月 26–29 日 , 2017
官方网址:O'Reilly Artificial Intelligence Conference in New York 2017
关注原因:
这不是一场学术会议,而直接面向开发者、从业者。
该 O'Reilly 大会将聚焦于应用 AI,尤其是 AI 在越来越多的开发者工具库中扮演的核心角色。该会议将着重讨论现实商业案例,以及近年来应用 AI 领域涌现的的一些高超实践方法;并借此探讨如何挖掘 AI 的潜力。雷锋网了解到,该会议旨在帮助开发者更好得理解 AI 的应用方式,分享经验与灵感,以在自己的项目中更好地利用 AI。
12. MLDM 2017 (International Conference on Machine Learning and Data Mining)
地点:纽约
时间:7 月 15–20 日, 2017
官方网址:MLDM 2017, International Conference on Machine Learning and Data Mining
关注原因:
正如其标题,该会议的侧重点在于 AI 在数据挖掘中扮演的角色,尤其在多媒体、生物制药、web mining 这三个领域。数据挖掘工具和应用将会在展览馆向与会者展示。Tutorials (培训会)将会帮助开发者熟悉这些工具,加快开发速度。
13. IJCAI (International Joint Conference on Artificial Intelligence)
地点:墨尔本
时间:8 月 19–25 日 , 2017
官方网址:Welcome to IJCAI 2017!
关注原因:
IJCAI 会议在 1969 年首次举办,按惯例围绕着一系列特定主题的 workshop 而组织。今年,该会议包含一个研讨认知知识获取与应用(Acquisition and Applications),以及人本主义设计中的认识学和 AI 的两个 workshop。后者将聚焦于对下一代设计技术的 AI 支持。
14. IntelliSys 2017 (Intelligent Systems Conference 2017)
地点:伦敦
时间:9 月 7–8 日 , 2017
官方网址:Intelligent Systems Conference 2017
关注原因:
研究人员、学者、从业人员和业界专家将探讨 AI 的各项根本技术与理念,以及如何在现实环境中进行应用。会议的 AI 部分,将涉及逻辑、神经网络和专家系统等话题。而 ML 部分将探索自然语言处理、监督学习、无监督学习、决策等领域。
15. World of Watson – 2017
地点:拉斯维加斯
时间:10 月 29 日 - 11 月 2 日, 2017
官方网址:IBM World of Watson
关注原因:
多年来,IBM Watson 对开发者的号召力依然不减。这是美国规模最大的认知技术和 AI 峰会。该峰会将包括一场 “认知大会”、多场 keynote 演讲、创新演讲以及由行业专家和商业领袖主持的焦点专场。峰会将有超过两百场实验室专场,以及开发者证书专场。与会公司、机构需要好好考虑下——如何将自己在利用 AI 技术改进用户生活体验方面,与其它机构区别开来,给同行留下印象。从媒体的纪实案例、 VR 的沉浸感、自动驾驶车辆、到下一代无人机摄影平台,与会开发者将产生强烈冲动,加速自己的认知科学旅程,开发出能给行业和社会带来革命性影响的一流产品。Watson 世界大会,便是亲自体验这些最前沿技术的绝佳场所。
16. IJCCI (International Joint Conference on Computational Intelligence)
地点:葡萄牙马德拉岛丰沙尔(Funchal)
时间:11 月 1-3 日, 2017
官方网址:IJCCI 2017 - Home
关注原因:
阳光、沙滩、比基尼美女,这些都不是你去度假胜地丰沙尔的原因。IJCCI 才是(Really?)。
你为什么要去 IJCCI? 首先,该会议有四个部分,其中一个部分聚焦于认知技术和混合系统(Hybrid Systems)。会上讨论的话题将覆盖知识、技能获取,仿生认知架构,认知功能模拟和认知软件系统等课题。这里面又会设计模式识别、决策、人机交互等应用领域。Workshops 和 tutorials 将帮助开发者在这个风光宜人的大西洋岛屿研习开发技艺。
17. AI-2017 (SGAI International Conference on Artificial Intelligence)
地点:英国剑桥
时间:12 月 12–14 日, 2017
官方网址:SGAI International Conference on Artificial Intelligence
关注原因:
这是 SGAI 主办的会议,前者是英国计算机协会的人工智能部。该会议将围绕推荐论文和邀请论文展开研讨。雷锋网获知,这些论文包含了 AI 技术研究和应用两个方面,后者显然对开发者有更大价值。该会议将以为期一天的 tutorials 和 workshops 开场,剩余的两天被分为两个主线。其中一条是应用方向,将帮助开发者从近期 AI 领域的成功与失败经验中进行总结学习。
如何招到一个靠谱的程序员
1. 简历看人
阅读简历永远是面试的第一步。好的简历一定是正确、清晰并且能够体现候选人最有价值一面的。我首先会过滤掉那些包含错别字,文句不通或没有逻辑性的简历,因为如果一个程序员连自己的简历都不愿意去仔细检查并完善的话,很难想象他写出来的代码质量会如何。接着,我便会重点阅读简历中的项目经验部分,在这里我能够看到面试者的开发经验,技能栈,并且判断他们熟悉的技术框架、工具是否与目前公司要求相匹配。
这里,我还会特别关注面试者是如何来写这部分项目经验的,你需要用尽可能简练的文字来描述项目的背景,你在项目中承担的角色、参与项目的时长,你用到的技术、以及你在项目中的亮点等信息。优秀的程序员们往往有一个共同的特质,那就是善于归纳,并能够一针见血的发现问题或把一个问题说清楚。我经常看到面试者在简历中像写故事一般地描述他们的项目经历,光这一个章节就有好几页,其实这反而会给你减分,因为这会让面试官判断你缺乏必要的归纳能力。
最后你的一些与编程有关的社会化活动,如:你在GitHub上的开源项目,在知乎、V2EX中给他人的解答以及你的个人技术博客等等都会给你加分,因为这说明你对所从事的工作有着极大的热情,并愿意在业余时间去学习和提高自己,就像在我之前的 “给职场新人的10点职业建议” 一文中提到的,如果你要成为一个领域的专家,那你必须花费超过10,000小时,而这光靠工作时间是远远不够的。
2. 给面试者10分钟介绍自己最擅长的
当面试者通过了笔试和HR面试之后,你就需要面对面地对候选人进行面试。我远不是什么面试专家,但我有一些自己的独特方法。我讨厌问一些很个人的问题,比如你的职业规划是什么?你为什么想换工作?等等。我更愿意给面试者10分钟时间,让他介绍自己最擅长和最感兴趣的领域。这往往能帮助我很快作出下面的判断:
这个人对他所做的事情是否充满激情
他们是否能在团队中很有效地进行沟通
他们是否在专业领域足够擅长
你的团队是否会乐于和这个人一起工作
这一招我在面试中用得很多,而实践证明也确实非常有效。
3. 基础打牢了吗?
一般,有一定规模的公司都会为面试者安排机考或笔试,从而能首先筛掉一批未能通过的面试者。另一些规模较小的或初创公司则会让面试官直接进行技术面试。其实,我觉得这两者的差别不大,有经验的面试官往往能够通过几个最简单的技术问题,判断出面试者的技术基础是否牢固,这不是为了证明他有多优秀,而是用来判断他是否是一名合格的程序员。对于我来说,并不看重机考的成绩,因为机试的考题很多能够在网上得到,特别对于一些外包公司,他们总是能够通过各种途径得到考题,从而使得他们推送的外包能够顺利通过笔试。
下面是我经常会问的几个问题(JAVA):
HashTable与HashMap有什么区别?
Servlet是线程安全的吗?
JSP中 @include跟jsp:include的区别
HTTP的response code 403和500分别代表什么
......
这些问题都很简单,但一些基础不牢的程序员往往会在这个时候露馅。当然,根据面试岗位的不同,你还可以有针对性地问一些问题,例如,你需要找一个能写核心算法的程序员(比如 银行的总账计算,或者保险公司的保费计算),那么你可以问一些算法相关的问题。
4. 技术深度够吗?
具备牢固的技术基础,一般就可以满足项目中普通程序员的要求了,但如果你需要找的是一个资深程序员,那么你还需要对面试者的技术深度进行考察。我们现在做项目时都会大量使用框架,这能使我们的开发效率和质量都得到提升和保障,但同时也降低了对于程序员开发技能的要求。因此我一般会询问面试者下面的问题,来考察他对所使用框架的掌握程度。
请你描述一下,在这个项目中,从一个HTTP请求发起,到最终的Response返回,它在你的系统和框架内部是如何流转的?
这个问题往往能够判断出面试者对于相关技术掌握的深度。较初级的开发人员描述的层级往往比较浅,比如使用Spring MVC框架的,只能说到实现一个Controller继承BaseCommandController(甚至很多开发人员只知道继承了一个公司内部框架的基类),至于再往下Spring框架是如何进行内部流转的,就再也说不清楚了。而更资深的开发人员,往往能说出框架内部的实现机制,以及如何调用和处理的。在面试者描述的过程中,你还可以穿插询问一些比较有深度的问题,比如框架中某个类这样设计是哪一种设计模式的体现,采用这样的设计有什么好处等等。这比让面试者默写一个设计模式代码要有效、自然得多。
除了技术层面上的考察之外,对于资深开发人员,还需要考察他们的设计能力。说到软件设计,大部分面试者都能熟练地背出面向对象的三个基本特性:继承、封装、多态,也能把它们的概念描述清楚。但我一般会问下面的这个问题来考察他们的面向对象设计能力。
请用一段程序代码描述我们所在的这间房间。
我惊讶地发现至少有一半的面试者都很难准确使用Interface和Class来给房间建模,也有一些人会将最基本的代码语法或关键字写错。
5. 选择适合所在企业文化的人
这一点也曾是我经历的一个误区,我总是希望能为团队招到技术能力最强的人,而忽略了他是否与整个公司和团队的文化相匹配。这往往会造成,虽然招到了人,但没过多久就因为理念不同不欢而散的结果,反而给公司带来了损失。让我们看看GitHub的负责人是怎么说的。
我们很严肃地看待我们自己关于招聘流程的哲学。我们希望每一个GitHub员工都了解他们所要面对的环境,并保证他们是能够很好适应的。这包括我们所创造的文化、哲学、计划、错误甚至是晚餐。比起他们的技能是否满足要求,我们更看重他们的潜力以及是否能够适应我们的企业文化。
我曾在具有鲜明文化差异的不同公司或团队工作,看到许多崇尚开放、开源的程序员在一个相对封闭,具有很多流程以及规范限制的公司中很难发挥,最终选择离开。因此在招聘程序员时,选择合适的往往比选择最优秀的更重要。
6. 行为面试法
行为面试法可能是我在整个面试过程中唯一用到的教科书面试方法。一个程序员是否能够很好地工作,不仅取决于他能否顺利地完成开发任务,更重要的是在遇到一些特殊场景或问题时,他能否合理有效地处理和解决。行为面试法能够帮助我们从面试者描述的过去某一具体事件中,预测未来他在工作中可能的表现。下面便是一个我经常用到的问题。
请谈谈你在这个项目中遇到的最大困难或挑战是什么,你是如何解决的。
从面试者对上面这个问题的回答中,我能够很好地判断他是否有较强的独立解决问题的能力,而我认为这是除技术能力之外,程序员最应具备的能力。
7. 给他们一个虚拟任务
经过上面的这些环节,你可能对面试者的整体情况已经比较满意,但先别急着下结论。我曾见过能够顺利通过上面所有面试步骤,并且被雇佣的程序员,当他们进入实际工作后却没能把事情做好。
在你确定是否录用他们之前,可以给他们一个虚拟任务。我不是说一个抽象的程序问题,而是指一个真实的,可能就存在于你当前项目中,并且需要在一两个小时之内完成的一个开发任务。我曾经出过这样的考题:
写一个小程序将一个以特定格式(如CSV)存储的文本文件转换为XML格式,并存储为另一个文件。
你可以给他一台已经配置好开发环境以及IDE的电脑,让他当场编写代码。当然如果时间有限,你也可以直接询问面试者的实现思路,并简单用伪代码来描述处理过程。通过这个测试,你能够看到很多细节,比如面试者是否有良好的编码习惯,异常处理是否规范,代码逻辑是否缜密高效,以及他的开发效率是否足够高。如果面试者给出了非常优秀的解答,那么你就应该能够判断他确实是一个优秀的候选人了,因为我从没碰到过能够通过上面的测试,却在实际工作中无法做好的人。