2020年6月末的热点新闻

不知道什么原因, 总感觉这个月末的热点新闻在不断刷新着自己对世界的认知. 认知的改变不只是新闻本身, 更多的是来自于不同平台不同角度的描述. 热点1: 老干妈与腾讯 知乎:如何看待老干妈回应因拖欠广告费被法院冻结财产,称是腾讯公司被骗,双方并无合作? 看着讨论里提及的拖款/回扣/垫付, 再联想到好友和家人提到各自行业中的情况. 让我产生了一种, 契约精神就是一个笑话的感觉. 保证签订契约, 再开始工作, 是第一道难题 保证签订契约的双方是真实有效的, 是第二道难题 双方自觉按照契约的内容开展工作, 是第三道难题 若有违约, 按照契约的约定/精神进行赔偿, 是第四道难题 至少一方违约又谈不拢的情况下, 法院以及执法人员能够协调和监督解决, 是第五道难题 当部分事实暴露在公众的视角中, 判断谁才是受害者是最后一道难题. 虽然这道难题只是针对的看客, 并非真正的契约双方. 但我觉得这其中的讨论和走向, 也或多或少影响着/或代表着以后契约的发展. 讨论中提到的表见代理, 更是一个由于人性而产生的名词, 也就是上述提到的第二个那题. 名词描述的情景里, 契约双方一方是非法的行为人(无代理之权, 行代理之实), 另一方是善意的相对人. 在这个语境下, 非法代理人自然是最邪恶的那一方. 但他也证明着现实中, 也存在着非善意的相对人, 以及代理权不清不楚的被代理人. 代理人的无效到底是来自于谁的恶意, 这个问题本身让人感觉不寒而栗. 热点2: 高晓松直播关闭, 公知 知乎:为什么知乎上这么多人批评高晓松? 知乎专栏: “精美”公知闭麦简史 一亩三分地:如何看待高晓松和留学生日报 北美留学生日报:高晓松被骂到关闭直播间,2020年中国公知为何被人人喊打 讨论大概有三个方向, 一个是专注高晓松本身, 分析其过往发言, […]

三十岁の友情

截止到目前, 我已活了28年7月9天. 小时候的事情实在记不起来太多, 最模糊的记忆可能是从小学时候开始. 但我清晰地感受到, 在活着的各个阶段里, 带给我最大快乐和最大痛苦的都来源于一处–羁绊最深的友谊. 大学以前的羁绊, 总结起来四个字: 形影不离. 上课在一起, 下课在一起, 玩时在一起, 补习在一起. 几乎可以说只要在清醒的时间里, 总有那么一两个伙伴陪伴在身边. 回想起来, 顶多和朋友产生摩擦, 没有什么刻骨铭心的痛苦. 大学以后, 工作初期的羁绊, 总结起来四个字: 志同道合. 朋友的交际圈从天津市的几个区, 大概拓展到了中国的几个市, 多集中于京津冀地区. 对于一些来说很小, 对于我来说却感觉到了巨大的区别. 每个人都开始有自己的理想, 为着一定的目标而努力. 或许是社团, 或许是成绩, 或许是恋爱… 大概有2-3次尝试那种形影不离的模式, 但最过程中一定会产生碰撞与痛苦. 只能说在这个不断冲刷着自己三观的过程中, 自己逐渐放弃了形影不离的幻想, 而用志同道合来安慰自己. 朋友不一定在身边, 却一直在心里. 凭着这种信念和社交平台, 确实给自己营造出了海内存知己天涯若比邻的感受. 29岁的羁绊, 强行总结四个字: 患难见真情. 但我想用另外几个字去解释它的真实体现: 它一定在心底, 但很难在心里. 父母, 工作, 家庭的负担开始展露头角. 从没发现说谁会放弃友谊, 但它在每个人内心时间与空间的比重却是阶段性的下降. 作为一个对父母不够关心, 对工作不够上心, […]

20180329 工作报告

又是将近半年过去了,还有一个月入职就满一年了,再次对自己这一年来的成长做一个总结,以及对未来的发展做一个期望。 目前掌握的技能:(the number in the round bracket means the level of my skill in the related area judged by myself) 1 Customize grammar fst for command and control application in a very short time using thrax.  Fix grammar fst in a low level need using openfst. (95%) Usually the work flow is : ① getting […]

20171105 工作报告

原本计划周日来公司,完成些工作。 却因为搜了一下国内的语音识别岗位,心情有些许低落。没有心情继续工作,随便写点什么。只写给自己,但应该不涉及隐私,遂不加密码。 4-17入职,到现在已经半年了,目前的进度如下 1 使用thrax定制grammar,使用openfst辅助修改G.fst 2 完成一个naive information extraction system,分别写了python和java两个版本 3 熟悉公司内部的decoder 代码,具体的说是 特征提取(MFCC),WFST合成,Viterbi,prune , 以上功能的实现。看过的代码,目前为止掌握程度大概在60-70%左右。从整个语音识别的项目来考虑,掌握程度可能不足30%,甚至20% 4 熟悉WFST compilation的步骤 和 里面涉及的trick。 这个掌握程度目前也就是5%-10% 5 评估了50份左右的简历,旁观面试了10个左右的人。 总结:除了声学模型以外,语音识别后端的内容都接触了一下。应该能够更有效的计划之后的学习和职业发展。   针对当下所做的事情,例数不足: 1 心态过于安逸,前期学习劲头足,中期懈怠,目前有抬头的趋势。但因为需要掌握的内容过多,看不清什么时候能够结束学习阶段,开始产出。 2 公司规模小,模型也并不与当下最流行的一致。完成工作已经是有难度了,更不要提拓展自己的技术水平 和 视野。 针对看到的国内语音识别岗位的要求,例数不足: 1 普遍提到的DNN,RNN,只有理论上的掌握和课堂上的作业,缺乏实际经验 2 没有博士学位,以及学术前沿的掌握不能 3 数据结构与算法,没有系统学习过,无法对自己的状态进行评估。应该水平很低 4 python 或者C++ ,任意一门都无法评估自己为精通。阅读代码水平中上,写代码水平最高为中。 除工作需要之外的,可以实现的内容: 1 动手实现kaldi的一个语音框架的搭建,再与工作中的性能进行比较。再从比较中,找到兴趣点,展开学术发展的研究。目的在于产出自己对于某一环节的理解,甚至贡献。(11月底-12月初开始) 2 参加一个数据结构与算法课程,以便于提高自己的代码水平和认知(coursera上的课程,数据结构与算法套餐,6个课程,前5个课程,每个课程1个月的时间完成,最后一个课程未知)