關于作業內容
來地平線實*差不多 3 個月了，在這邊完成的作業內容，主要有以下幾個方面：
- 抽煙檢測模型的輸出，包括
arm、gpu和自研芯片平臺、壓縮后模型的輸出、及相關訓練集及模型測驗分析報告的撰寫； ARM端抽煙檢測工程代碼的優化，主要是針對資料預處理、資料可視化、模型訓練、模型評測、fp/fn定性分析等代碼；- 針對不同平臺的模型難以統一評測的問題，撰寫了統一的評測程式，配置相關
yaml檔案即可完成不同平臺模型的評測并輸出pr曲線； - 通過對資料過采樣的方式解決了
陰陽臉誤報嚴重的問題； - 還有一些其他作業：比如資料送標、訓練集/測驗集制作、日常標注答疑等，
關于作業內容上，自己做的抽煙檢測問題，是屬于多分類問題，在學術界多分類問題不是什么大問題，早已經有可行的解決方案了，但是在實際工業中發現，即使是三分類的這樣簡單的問題，在實際專案中也會碰到各種各樣的問題，這讓我認識到 AI 要想真正落地，是真的需要一批真心喜歡技術，又踏實的人去把 AI 技術落地，這中間也許會碰到一些 dirty work 吧，對于實*生的成長也可能是不利的，但是對于業務專案來說，這些作業可能又是必須做的，
關于作業環境
地平線是 to B 型公司，因此底層技術和業務專案顯得尤為重要，需要每一個地平線研發人員扎實做底層技術和踏實做好業務產品，在這邊整體作業環境還不錯，雖然會加班，但是公司為每個員工配備了升降桌和電競椅，以考慮員工的身體健康，每天也有零食來補充能量，身邊的同事很友好，讓我感動的在于有些同事雖然平時很忙，但是有問題找他的時候，他也會很耐心的幫你解決疑惑，感謝周圍每一個幫助過我的同事，
關于個人成長
有些遺憾，在這邊實*個人成長方面沒有達到自己的要求，雖然剛來第一個月自己成長很快，但是后期成長有限，自己的成長跟付出不成正比吧，這一點就不細說了，希望地平線以后能完善對于實*生的培養規范，不能只是一味的要求干活，值得讓我注意的是，我發現光干活真的并不一定能讓你得到很多成長，但是學*別人的優秀工程代碼和學*新知識，然后再應用到實際專案中，那樣不僅自己能得到成長，作業效率也能大大提升，自己后期就是稍微看了一個代碼優秀的系統性的專案代碼，短時間內就讓自己識訓很多，可惜后期時間有限，留給自己學*的時間不多，否則自己的成長能更多些，
關于技術識訓
雖然在公司很多事，但是自己回家后偶爾也會看會書，在公式有時間也會看些基礎知識和新知識，總的來說技術識訓還是有些：
- 開發工具熟悉/了解：
git/shell/tmux/cmake/hadoop命令 - 抽煙工程代碼優化及資料處理程式撰寫，熟練掌握
Python - 了解
模型壓縮知識（淺層網路設計/知識蒸餾等）及熟悉模型評測指標代碼撰寫及分析 - 熟悉
mxnet框架
展望
實** 3 個月的時間匆匆而過，這段時間雖然過得很累，但是實*是研究生必須經歷的一個階段，不管是找作業還是對于自己以后的人生職業規劃都是有用的，而且越早實*越好！！！在研三接下來的一年時間里：
- 我會先刷題，復*
機器學*/深度學*/影像處理/C++/Python/的基礎知識和專案細節，為找作業做準備，這幾個月要為找作業而努力 - 之后，做一些之前沒做的事：復現論文，
faster rcnn/mask rcnn/unet/yolo/ssd等論文，一個就可以，盡力發一個還不錯的論文 - 掌握
C++，完整的寫一個C++專案 - 繼續學*目標檢測/語意分割的知識，參加
Kaggle比賽，盡力拿一個金牌吧（很難，但是當作目標）
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