不好意思，虽然说烦了，但是我们又来蹭“大厂”的流量啦... 这次我们请到了两位帅哥美女嘉宾：计算机竞赛->大厂->AI创业的宇梁，金融背景海归当起女算法工程师的小紫。两位都是应届就加入大厂的高精尖人才，如今也都有了职业生涯的转换。正好如今大厂离职赛道那么火，我们也请两位嘉宾和主播们一起唠唠进入大厂和离开大厂的诸多事。 往期节目里我们老对这些大厂持吐槽的态度，今天要多多少少为这些大厂正名一下子咯。 欢迎收听，欢迎大家一路的支持！！！ 主播：松阴、Yuki 嘉宾：宇梁、 小紫 节目开始前，请大家加入听友群(加群方法见播客介绍页)，以及帮忙多多转发！ 02:25 社招和校招进大厂，感受有什么不同？ 06:32 有幸进入好的部门，逐渐对技术祛魅 08:17 从金融转计算机的心路历程 14:28 想不明白路径才是常态；努力把每个选择做对就行了 16:47 初入大厂有什么影响深刻的事情？ 21:27 “工作之后才知道电梯是先下后上的” 24:37 “大厂”是不是人造的伪概念？ 30:00 锐评外界对大厂的刻板印象（996？工资高？压力大？） 32:53 大厂的好处：跟对人or选对方向 34:48 “上班时间长不等于上班强度大” 39:50 回到过去，还会选择大厂吗？ 42:21 具体技术以外的能力可能才是永恒且可迁移的 52:50 为什么从大厂离职？创业/换别的大厂 1:04:21 对从大厂跳槽的同学，有什么建议？ 行业资源/了解对方的产品/信心且有好奇心/ 信息获取

虽然不知道我们会不会真的65岁退休，但是我们确实想要40岁就退休！ 本期节目分为两part： 1. 曹老师具体地介绍了美国超级复杂的养老体系有什么不一样？为啥美国老头老太一退休就能开得起法拉利？ 2. 多少钱就可以提前退休的大讨论！以及退休后干什么 欢迎收听，欢迎大家一路的支持！！！ 主播：松阴、曹老师、阿汤、Yuki 节目开始前，请大家加入听友群(加群方法见播客介绍页)，以及帮忙多多转发！ 00:53 怎么看待65岁退休？ 02:49 虽然国外退休也晚，但是不能这么比吧 09:15 聊聊国外怎么退休 10:29 欧洲模式：高税收and高福利 12:26 美国养老金模式：social security 13:49 美国养老模式：养老金账户体系 18:08 美国养老金和股市深度挂钩 28:20 养老金管理终究还要靠自己吗？ 33:27 社保你想按最低还是最高交？ 36:17 养老体系还得和医疗体系一起看 38:59 多少钱就可以提前退休？ 43:21 拿excel模拟下多少钱可以退休 49:00 房子在退休中的重要性 52:10 退休后干什么？ 58:28 每个月4000退休金 vs. 200万存款 59:43 现在离可以退休还差多少了？

Big Data系列的第二期，这一期由曹老师带来偏向底层技术的 Big Data Infra大数据平台架构介绍。花费您40多分钟，获得和别人侃侃而谈Spark/Flink/Kafka等等内容的能力，不亏！ 本期内容会涵盖： * 数据平台产品的几大元素：元数据管理，SQL，监测，调度 * 离线数据开发Spark和Hive的实现 * 实时数据Flink和Spark Streaming * Kafka的重要性 * Presto, ElasticSearch, ClickHouse等新引擎 * 离在线一体， 数据湖， lambda/kappa框架 上期节目传送：ep103 当我们谈论大数据时，我们在谈论什么？Big Data Small Talk 欢迎收听，欢迎大家一路的支持！！！ 主播：曹老师 节目开始前，请大家加入听友群(加群方法见播客介绍页)，以及帮忙多多转发！ 01:14 数据平台是啥？ 05:14 元数据(meta data)管理 08:36 数据任务的调度 12:23 什么叫ETL 15:40 离线数据 Hive/Spark是如何翻译SQL的？ 18:04 Presto(Trino)更快查数据 21:39 存储：文件(HDFS)和KV键值对(BigTable) 24:21 数据湖(Data Lake): Hudi和Iceberg 25:57 完美处理日志数据：ElasticSearch和ClickHouse 29:39 实时数据 Flink和Spark Streaming 30:54 短视频平台是怎么实时调整推荐视频的？ 33:53 实时数据怎么来/存哪里？ Push/Sub 和 Kafka 39:20 实时和离线怎么结合：Lambda和Kappa框架

“假设你是一个电视节目的参赛者，你会看见三扇门，其中一扇门的里面有一辆汽车，选中有汽车的那扇门，就可以赢得该辆汽车，另外两扇门里面则都是一只羊。当你选定了一扇门，主持人会开启另一扇是羊的门；并问：要不要换一扇门？” 那么，你会换还是不换呢？ 大名鼎鼎的贝叶斯公式(Bayes' theorem）会告诉你结果；同时，为什么说这个小小的公式在如今变得越来越重要？以及贝叶斯思维究竟是个啥意思呢？本期节目我们尝试来说一说。 欢迎收听，欢迎大家一路的支持！！！ 主播：松阴 节目开始前，请大家加入听友群(加群方法见播客介绍页)，以及帮忙多多转发！ 01:03 好书推荐：《贝叶斯的博弈》 02:32 三门问题(Monty Hall Problem) 06:03 三门问题的一种直观的解法 09:46 休谟，贝叶斯，拉普拉斯 13:39 举例说明一下贝叶斯公式 20:30 频率学派 vs. 贝叶斯学派 24:09 用贝叶斯解一下三门问题 27:41 垃圾邮件过滤器和朴素贝叶斯(Naives Bayes) 33:10 贝叶斯：思考不确定性的一种思维方式 三门问题（Monty Hall problem）背后的贝叶斯理论 贝叶斯公式和蒙提霍尔问题有什么关联？ 朴素贝叶斯

高考结束了，有人欢喜有人忧。这一期主播们回忆了下自己的高考和高中生活，为什么现在回望高考，更多地是一种搞笑的感觉呢？且听主播们的高考回忆~~~ * 松阴：如果高考作文及格，我应该早好多年先去杭州了... * 阿汤：到了30岁，我才从高考“噩梦”中康复 * Yuki：从小镇女孩平稳地苟到大厂女孩 过了十多年了，我们今天会如何回看当年的高考和自己？ 高考也给你留下了噩梦，还是笑料呢？ 没有选择是最大的噩梦 小镇做题家和路径依赖 主播：松阴、阿汤、Yuki 节目开始前，请大家加入听友群(加群方法见播客介绍页)，以及帮忙多多转发！ 01:21 上海高考先填志愿再考试，合理吗这？ 05:08 抽象高考：从作文全区第一到高考作文不及格 07:43 到30岁我才释怀高考 10:00 江苏的高中生活其实也没有那么吓人 13:40 高中数学，最恐怖的存在 14:46 高三过得太轻松了，没考好是“罪有应得” 18:13 高考不决定命运嗷 28:58 没有选择就要过早决定，才是很多人高中噩梦的原因 31:30 在县城读书有什么区别 33:49 有没有想过“如果考好一点”？ 40:53 职业没有贵贱，但是职业的工资有高低！ 47:27 读书的时候有自我思考的时间和空间很重要 50:15 做题家的思维和路径 58:00 未选择的路 The Road Not Taken 59:16 心情不好就相信一下莱布尼茨的世界观

这次我们从一个一线数据开发的角度，聊一聊“大数据”到底是啥？ 不聊虚的概念和行业，我们用一个简单的实际例子来说明一下数据开发工程师的日常工作/大数据端到端的链路。主播觉得，认真听完这45分钟，你已经比绝大多数人懂什么是“大数据”了。 这一期节目偏向业务相关的数仓和离线数据开发，Infra和数据系统开发的部分请等待我们后续的节目！ 一些tags: 大数据/数据库/数据仓库/HDFS/Hive/HBase/Spark/Flink/Presto/Clickhouse/Kafka/S3/OSS/… 欢迎收听，欢迎大家一路的支持！！！ 主播：松阴 节目开始前，请大家加入听友群(加群方法见播客介绍页)，以及帮忙多多转发！ 01:10 数据开发的岗位差异比较大 03:22 “200万只能搞云计算！” 05:05 学校里比较难教你“大数据”的内容 07:28 举个栗子：端到端的大数据开发是什么样的？ 09:44 数据库(Database) vs. 数据仓库(DataWarehouse) 13:36 日志数据(Logging)和实时数据ETL 15:38 Google的三篇论文; 大数据时代的起点 20:06 为什么要把数据同步到数仓？ 25:31 数仓设计和ETL 29:46 列一下大数据开发的日常工作 33:46 计算引擎怎么选 36:30 除了BI需求以外，机器学习也高度依赖离线数据开发

又又又是一期互联网职场评论兼大厂吐槽的节目。本期话题的缘起是阿里和京东的掌门，蔡崇信和刘强东，最近都发表了公司需要回到创业阶段找回初心的言论，在鼓励大家拼搏的同时，也引发了很多争议。尤其是京东这几年”不会开除任何一个兄弟“到”你不是我的兄弟“的变化。那么在目前行情整体不太好的现在，在互联网大厂工作，究竟哪些方面的不适感会更加凸显呢？ * 为什么要反对大公司回到创业阶段？ * 大家长制的公司不分国内国外，它的问题在哪？ * 大厂manager为什么那么喜欢“雍正王朝”和“大明王朝1566”？ * 小镇做题家->大厂“官迷” 欢迎收听，欢迎大家一路的支持！！！ 主播：曹老师、松阴、Yuki 节目开始前，请大家加入听友群(加群方法见播客介绍页)，以及帮忙多多转发！ 00:00 开幕雷击 01:26 蔡崇信和刘强东最近的讲话 05:20 蔡崇信没管好篮网队 07:58 Yuki最新的大厂感受 14:36 回到创业状态？ 16:24 某大佬说：办公室太干净整洁可不行 21:41 大家长制 30:55 公司不同阶段肯定有不同的形态 34:01 大厂的“官场”文化 40:44 吐槽一下“雍正王朝”和“大明王朝1566” 42:46 啥叫“阿里味”？ 47:40 中国人对于leadership的定义和国外不一样 50:59 我们太热衷于”帝王术“了 56:26 最后还是要认可一下各个大厂

这次曹老师从读书/工作/生活几个方面又介绍了下北美生活工作的一些细节和科普： * 读书：北美各种学制不同，学术路怎么走，当教授有什么隐形福利 * 工作：万恶的H1B，绿卡排期，曲线救国 * 生活：吐槽恶劣天气，如何考虑国内父母养老问题 欢迎收听，欢迎大家一路的支持！！！ 主播：曹老师 节目开始前，请大家加入听友群(加群方法见播客介绍页)，以及帮忙多多转发！ 04:36 推荐出国留学从硕士开始 08:22 博士 PhD MD JD 14:30 如果走学术拿tenure track 22:16 仔细介绍下H1B的流程 25:40 H1B状态下被裁员会怎样？ 28:25 H1B是一回事，公司帮你申请绿卡又是另一回事 32:19 留在加拿大是不是简单一点？ 38:06 地儿太大了，生活大不同 40:15 父母养老怎么考虑呢？

朝十晚久主线节目第100期，来了！掐指一算，我们从21年11月至今已经坚持了两年半的时间，尤其是长期保持了周更的频率。虽然一直以来我们的流量都不尽如人意，也没有单子可以接。不过做到现在也还是有一些小小的成就感。 100期的时间里，主播们的生活也各有变化：有人润美，有人变成了朝十晚十；大家的心境也变得担忧裁员和35岁一道坎。那么做播客对于我们，到底意味着什么呢？作为一个没有回报的副业，为什么我们能坚持到现在？在这过程里，我们又有多少破防和小满足？ 欢迎收听，欢迎大家一路的支持！！！ 主播：松阴、曹老师、阿汤、Yuki 节目开始前，请大家加入听友群(加群方法见播客介绍页)，以及帮忙多多转发！ 01:42 练习时长两年半 05:19 不知道该怎么定位节目内容 15:35 盘点几期流量还不错的节目 20:43 主播们的变化-> 润 or 变成朝十晚十 28:17 码农的35岁焦虑 41:10 裁员 副业 打工 创业 稳定 风险 45:26 未来节目的新idea 52:20 闲聊还是知识干货？ 59:31 以后多说故事 1:05:35 以后可能做深度访问(拷打)节目 1:08:00 呼吁嘉宾的加入！

最近百度前公关副总裁璩静的一番言论引来了大量讨论，但是我们观察下来，实际上相当数量的互联网大厂人内心并不认为她说的有什么不妥。这到底是为什么呢？本期我们带来：互联网职场恶臭大赏！ * 老板只把下属当资源，以及潜移默化中“恶”的传递 * 崇尚奉献牺牲是否塑造了我们的事业观？ * 为什么已经被当成“牛马”了，我还会不自觉和大老板们共情？ * 爱看三体和雍正王朝，社达主义无处不在 * 程序员里的女性群体，很难避免的Bias * 00后整顿职场，一切会变…更糟吗？ * 程序员怎么天天在比这比那？味儿大得我受不了 主播：松阴、阿汤、Yuki 节目开始前，请大家加入听友群(加群方法见播客介绍页)，以及帮忙多多转发！ 01:30 百度VP引众怒：下属就该做牛做马？ 02:24 实际很多大厂员工认为璩静说的没错 05:27 网络主流意见和互联网打工人内心实际想法的差异是因为？ 10:34 我们传统文化里默认事业超过家庭 14:31 集体主义vs.个人主义 18:09 为什么“牛马”爱和董事长共情 22:59 互联网人真的很“社会达尔文” 27:02 程序员里对女性仍存偏见 32:28 遇上同事开会开黄腔怎么办 36:24 默认让女生和实习生去安排规划团建也是一种压迫 40:13 有时候我没义务和你换位思考 43:29 00后整顿不了职场 47:46 一亩三分地，味太大了。。。 53:00 各行各业都在比较 54:27 我们都被“异化”成单纯的符号和标签了

聊点稍微硬核一点的，填个之前的坑，面向非码农非AI从业者的AI模型入门。“浅”谈GPT背后模型的真实，你将听到主播尽力用大白话解释的如下内容: * 神经网络和AI工作原理 * 神经网络的输入、输出、训练 * 词向量 word embedding/one-hot/word2vec * 梯度下降 * seq2seq，encoder-decoder * attention机制的具体运作 * transformer框架 无公式无复杂数学，可放心食用。同时主播水平有限，为了尽量让意思好理解可能有些错误，若有纰漏，烦请指正，提前抱歉！ 主播：松阴 节目开始前，请大家加入听友群(加群方法见播客介绍页)，以及帮忙多多转发！ 00:53 “免责声明” 03:00 GPT到底指的是什么？ 04:27 AI就是用数值化的方法对世界做参数估计 05:44 为什么是神经网络？ 07:14 从one-hot encoding开始，把文字输入变成数值向量 09:32 模型输出和如何训练(损失函数和优化模型) 13:18 更好的输入：词向量 word embedding (word2vec, glove, …) 19:23 梯度下降、梯度爆炸/消失 23:03 生成式、语言模型、seq2seq 26:00 RNN 循环神经网络 28:48 Attention 注意力机制 31:06 query, key, value 详解attention机制 35:00 multihead 多头注意力 37:50 attention到Transformer 39:10 positional encoding 位置编码 41:16 训练解码器decoder需要masked attention 42:42 最终decoder生成结果需要结合encoder输出和decoder本身attention 延展资料 Transformer框架 attention里的query/key/value 多头注意力 带你可视化了解seq2seq https://jalammar.github.io/visualizing-neural-machine-translation-mechanics-of-seq2seq-models-with-attention/ 带你可视化了解attention和 transformer https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/ PyTorch的Transformer代码教程 https://nlp.seas.harvard.edu/annotated-transformer/ attention is all you need https://arxiv.org/abs/1706.03762

大家五一快乐！这次我们聊了聊一个稍微过期的新闻：网红猫一杯造假炒作事件。当然我们更想聊的是，在这个推荐算法为王/AI越来越强的时代，自媒体和MCN的未来会发展成什么样？ * AI是不是在批量生成趋同的内容和账号？ * 算法基于你的行为训练，正是你自己造成了自己的信息茧房 * AI的“恐怖”反而让人“崇拜”？ 主播：松阴、曹老师、阿汤、Yuki 节目开始前，请大家加入听友群(加群方法见播客介绍页)，以及帮忙多多转发！ 01:06 猫一杯干什么了 06:19 营造人设是自媒体的必须环节 12:59 “出圈”不一定是好事 20:46 卷起来了 MCN的KPI 21:42 自媒体起号的粗浅流程 24:14 自媒体运营和互联网产品的AB实验 29:24 算法的引导 “无序之中的控制” 31:47 对AI的崇拜感 33:17 AI掌控的内容创作和流量运营 37:35 让你信息茧房的正是你自己 39:35 自媒体的节操不如传统媒体 44:28 猫一杯这样的事情会越来越多 46:40 创业idea：用AI来做自媒体流量运营