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Board level hardware design 位置少啊 ！
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Board level hardware design 位置少啊 ！# EE - 电子工程
p*e
1 楼
最近市场上非常热门的一本书由AMY CHUA所写的”虎妈”，即道出了为什么中国孩子优
于西方孩子，归根究底还是我们中国的教导方式比西方严厉许多，每个中国家庭的孩子
必定要学两种乐器，然而，钢琴绝对是其中的一项乐器。身为中国人能在钢琴领域中工
作近20年，我身感骄傲也希望我的专业领域能帮助中国家庭在寻找钢琴时咨询的对象。
经过钢琴界朋友及中国客户的游说，我将为中国圈内正在找钢琴的朋友们来组织钢琴团
购及个人购买钢琴的服务。在钢琴界也近20年，看到钢琴商圈的起起伏伏，我很感谢至
今我还有很多的顾客及老师们都愿意介绍他们的朋友与学生给我，请我帮他们寻找适合
他们家用的钢琴。我也会尽我所能来为中国人服务，使中国人在音乐的领域中不断的领
先，持续我们对孩子学音乐的坚持。
如果你有任何有关钢琴的问题，请随时联系我即使你不是住在休士顿，我希望每位家庭
都知道自己所购买的钢琴是真正合适的钢琴，而不是茫然的。
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s*s
2 楼
哼哼。
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d*i
3 楼
有一个关于机器学习的问题想请教。假如有一组数据，按照时间顺序可以表达为x1, x2
, ..., x_N, 每个x_i都是一个M by 1的向量，代表一个feature vector，然后想把这
组向量时间序列分类，一共有两个类：A或B，这组序列可以来自于A，也可以来自于B，
训练样本足够大。这种sequence classification一般用什么机器学习的算法来分类？
HMM好像假设有每个时间都有对应的隐含的状态，但是我的问题里面每个时间都不存在
状态，只关心最后这个时间序列属于哪个类，A类还是B类。有什么比较典型的方法吗？
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a*i
4 楼
The chinese fonts in 1st screenshot are partially squares...
It is alright in the 2nd screenshot though. :(
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s*a
5 楼
近期部门（Health insurance)的精算人员越来越少，都是跳走的，但是不见进人，连
manager走了都不fill了。现在活是不少，但是两年后真不知道会是什么样子，大家做
health有危机感吗？会不会几年后有大量layoff
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j*e
6 楼
发泄一下， 拍砖建议都欢迎
在一小公司干了6年的board level design, 从archetecture到画schematic 到
prototype bring up. lead了大大小小几十个产品 大到 10 个卡的 Ethernet base
modeler system, 小到 简单的 2口 Ethernet media converter。 最近和老板闹翻想
换工作， 本以为挺好找的， 结果一看原来没几个公司要作board level人的。6年白混
了。。。。。。。。。。 靠。
版上那位有推荐，先谢了， 俺在南加。
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M*n
7 楼
每个中国家庭的孩子必定要学两种乐器...

【在 p*********e 的大作中提到】
: 最近市场上非常热门的一本书由AMY CHUA所写的”虎妈”，即道出了为什么中国孩子优
: 于西方孩子，归根究底还是我们中国的教导方式比西方严厉许多，每个中国家庭的孩子
: 必定要学两种乐器，然而，钢琴绝对是其中的一项乐器。身为中国人能在钢琴领域中工
: 作近20年，我身感骄傲也希望我的专业领域能帮助中国家庭在寻找钢琴时咨询的对象。
: 经过钢琴界朋友及中国客户的游说，我将为中国圈内正在找钢琴的朋友们来组织钢琴团
: 购及个人购买钢琴的服务。在钢琴界也近20年，看到钢琴商圈的起起伏伏，我很感谢至
: 今我还有很多的顾客及老师们都愿意介绍他们的朋友与学生给我，请我帮他们寻找适合
: 他们家用的钢琴。我也会尽我所能来为中国人服务，使中国人在音乐的领域中不断的领
: 先，持续我们对孩子学音乐的坚持。
: 如果你有任何有关钢琴的问题，请随时联系我即使你不是住在休士顿，我希望每位家庭
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N*r
8 楼
wats that?
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d*x
9 楼
HMM一般用于时间序列中的tagging问题吧。但是你这个问题里面用HMM也未必就不行，
这取决与什么样的feature能够表征你的这个时间序列。。。如果tag本身可以作为一个
重要feature，那HMM也是可以拿来用用的
我经验不多。。瞎说两句。。

x2

【在 d****i 的大作中提到】
: 有一个关于机器学习的问题想请教。假如有一组数据，按照时间顺序可以表达为x1, x2
: , ..., x_N, 每个x_i都是一个M by 1的向量，代表一个feature vector，然后想把这
: 组向量时间序列分类，一共有两个类：A或B，这组序列可以来自于A，也可以来自于B，
: 训练样本足够大。这种sequence classification一般用什么机器学习的算法来分类？
: HMM好像假设有每个时间都有对应的隐含的状态，但是我的问题里面每个时间都不存在
: 状态，只关心最后这个时间序列属于哪个类，A类还是B类。有什么比较典型的方法吗？
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a*i
10 楼
Looks like all Chinese that are font are butchered.
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r*x
11 楼
说不定奥巴马落选了就大家都回来了

【在 s****a 的大作中提到】
: 近期部门（Health insurance)的精算人员越来越少，都是跳走的，但是不见进人，连
: manager走了都不fill了。现在活是不少，但是两年后真不知道会是什么样子，大家做
: health有危机感吗？会不会几年后有大量layoff
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g*u
12 楼
系统级别的位置当然比IC业多，问题是加州多数都做IC

【在 j******e 的大作中提到】
: 发泄一下， 拍砖建议都欢迎
: 在一小公司干了6年的board level design, 从archetecture到画schematic 到
: prototype bring up. lead了大大小小几十个产品 大到 10 个卡的 Ethernet base
: modeler system, 小到 简单的 2口 Ethernet media converter。 最近和老板闹翻想
: 换工作， 本以为挺好找的， 结果一看原来没几个公司要作board level人的。6年白混
: 了。。。。。。。。。。 靠。
: 版上那位有推荐，先谢了， 俺在南加。
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u*o
13 楼
本文很牛，只用了一句话就把话题转到广告上来了。
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f*l
14 楼
re

【在 N***r 的大作中提到】
: wats that?
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d*i
15 楼
tagging是不是就是给每个时间的向量x_i分类加标签？如果是的话，那就和我的问题不
一样，我的目的是要对这N个向量时间序列归为一个类，每个时间点并不存在有隐含状
态。

【在 d**********x 的大作中提到】
: HMM一般用于时间序列中的tagging问题吧。但是你这个问题里面用HMM也未必就不行，
: 这取决与什么样的feature能够表征你的这个时间序列。。。如果tag本身可以作为一个
: 重要feature，那HMM也是可以拿来用用的
: 我经验不多。。瞎说两句。。
:
: x2
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y*5
16 楼
走的人都去哪儿了？转track了？还是去大一点的公司了？

【在 s****a 的大作中提到】
: 近期部门（Health insurance)的精算人员越来越少，都是跳走的，但是不见进人，连
: manager走了都不fill了。现在活是不少，但是两年后真不知道会是什么样子，大家做
: health有危机感吗？会不会几年后有大量layoff
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j*e
17 楼
IC 也要做EVAL board吧。这个系统级别的位置是指啥?

【在 g******u 的大作中提到】
: 系统级别的位置当然比IC业多，问题是加州多数都做IC
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z*t
18 楼
。 。。，。
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s*s
19 楼
学navi人说you should not be here

【在 N***r 的大作中提到】
: wats that?
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R*n
20 楼
如果你的样本足够大，直接上standard classifier应该就可以（x_i -> class label)
btw，你可以算一个training数据集上面，label的转移矩阵，看看temporal structure
是不是很强

x2

【在 d****i 的大作中提到】
: 有一个关于机器学习的问题想请教。假如有一组数据，按照时间顺序可以表达为x1, x2
: , ..., x_N, 每个x_i都是一个M by 1的向量，代表一个feature vector，然后想把这
: 组向量时间序列分类，一共有两个类：A或B，这组序列可以来自于A，也可以来自于B，
: 训练样本足够大。这种sequence classification一般用什么机器学习的算法来分类？
: HMM好像假设有每个时间都有对应的隐含的状态，但是我的问题里面每个时间都不存在
: 状态，只关心最后这个时间序列属于哪个类，A类还是B类。有什么比较典型的方法吗？
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y*5
21 楼
就算romney当选，想repeal也不容易吧？还要看参议院众议院吧？

【在 r*x 的大作中提到】
: 说不定奥巴马落选了就大家都回来了
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g*u
22 楼
IC业做eva board的位置超多，当然我只知道power方面。
系统就是指做产品啊。
你要愿去中西部，board level的工作不要太多。

【在 j******e 的大作中提到】
: IC 也要做EVAL board吧。这个系统级别的位置是指啥?
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N*r
23 楼
what? I wouldn't call it a skill. What does it do anyway?

【在 s******s 的大作中提到】
: 学navi人说you should not be here
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d*i
24 楼
多谢。请问如果直接上standard classifier的话，怎么对一组sequence进行分类? 就
是given x1, x2, ..., x_N, classify this sequence of vectors into either
class A or class B？问题初级，见笑。

label)
structure

【在 R********n 的大作中提到】
: 如果你的样本足够大，直接上standard classifier应该就可以（x_i -> class label)
: btw，你可以算一个training数据集上面，label的转移矩阵，看看temporal structure
: 是不是很强
:
: x2
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s*a
25 楼
当然去大公司了，中小health公司都有可能被大公司吃掉

【在 y*******5 的大作中提到】
: 走的人都去哪儿了？转track了？还是去大一点的公司了？
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j*e
26 楼
嘿嘿， 俺当年就是从中西部芝加哥搬到南加的。
不小心刚在南加买一小房， 不到万不得已真不想搬。
俺现在就再看BROADCOM的硬件职位，不过看起来不乐观，他们刚刚裁人。
你搬到LA了吗?


【在 g******u 的大作中提到】
: IC业做eva board的位置超多，当然我只知道power方面。
: 系统就是指做产品啊。
: 你要愿去中西部，board level的工作不要太多。
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k*a
27 楼
...哼哼这个特技会让偶想到不好的东东...蹲墙角种蘑菇ing...

【在 s******s 的大作中提到】
: 哼哼。
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R*n
28 楼
前面以为你是每个x_i有一个label，原来是一组连续的x_i对应一个label
那你的train数据集也是这样的吗，（一组x_i，label）pair？不同的组之间的x_i有没
有overlap呢？

【在 d****i 的大作中提到】
: 多谢。请问如果直接上standard classifier的话，怎么对一组sequence进行分类? 就
: 是given x1, x2, ..., x_N, classify this sequence of vectors into either
: class A or class B？问题初级，见笑。
:
: label)
: structure
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Y*H
29 楼
去年FAC health track的寥寥无几...
都走吧,走了我们就安全了.
我知道走的还是去做health,你们那边都转行了?

【在 s****a 的大作中提到】
: 近期部门（Health insurance)的精算人员越来越少，都是跳走的，但是不见进人，连
: manager走了都不fill了。现在活是不少，但是两年后真不知道会是什么样子，大家做
: health有危机感吗？会不会几年后有大量layoff
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E*a
30 楼
board level这个概念太笼统。你需要specifically懂一个行业的东西
general board level那和画板子layout的人区别就不大了
想办法靠到一个专门领域，比如高速digital的，RF的，power的，等等

【在 j******e 的大作中提到】
: 发泄一下， 拍砖建议都欢迎
: 在一小公司干了6年的board level design, 从archetecture到画schematic 到
: prototype bring up. lead了大大小小几十个产品 大到 10 个卡的 Ethernet base
: modeler system, 小到 简单的 2口 Ethernet media converter。 最近和老板闹翻想
: 换工作， 本以为挺好找的， 结果一看原来没几个公司要作board level人的。6年白混
: 了。。。。。。。。。。 靠。
: 版上那位有推荐，先谢了， 俺在南加。
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s*s
31 楼
啊?可以在同事从身后喊你的时候吓他们一下。

【在 N***r 的大作中提到】
: what? I wouldn't call it a skill. What does it do anyway?
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d*i
32 楼
training数据集里面也是这样的，一组x_i对应一个label，不同组的x_i没有重叠。我
在想这个问题是不是可以用HMM来解，但是HMM里面是假设每个时间点观测到的数据由隐
含的状态产生，而我的问题中并没有隐含状态。

【在 R********n 的大作中提到】
: 前面以为你是每个x_i有一个label，原来是一组连续的x_i对应一个label
: 那你的train数据集也是这样的吗，（一组x_i，label）pair？不同的组之间的x_i有没
: 有overlap呢？
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Y*H
33 楼
3年前很有危机感,但别人都不紧张...想当初可能太敏感了,危机感慢慢就没了.
我觉得将来health的某些function会渐渐脱离精算,比如pricing, underwriting,
product design会变得更单一,更笼统 (from managing customers to managing a
block of business). 医改对actuary肯定有影响(长期报酬方面),但回头想想pension
早就说dying了,现在还有毕业生去pension小公司,于是就安心了...
你在blue还是for profit阿?

大家做

【在 s****a 的大作中提到】
: 当然去大公司了，中小health公司都有可能被大公司吃掉
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j*e
34 楼
这就是头疼的地方了, 俺从POWER到embedded uC, FPGA, switch, PHY, T1/T3 VOIP 都
做，当然主要参考各种eval board。这就造成了俺都不知道准精通的是啥。 俺觉得俺
最精通的就是把一个或者几个eval boards 揉巴儿成自己的产品买。
呵呵


【在 E*****a 的大作中提到】
: board level这个概念太笼统。你需要specifically懂一个行业的东西
: general board level那和画板子layout的人区别就不大了
: 想办法靠到一个专门领域，比如高速digital的，RF的，power的，等等
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s*s
35 楼
呃。。。。

【在 k*****a 的大作中提到】
: ...哼哼这个特技会让偶想到不好的东东...蹲墙角种蘑菇ing...
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s*n
36 楼
用不用hmm,几个重要的概念要搞清。
第一，你这个是markov随机过程吗。
第二，阴状态，就是你的自动机的状态啦，看上去就是start, end, A, B在你预测任务
中是不是可以观察到的。
第三，markov model是建立在AB状态集上。
第4， 预测问题时，形式是给出 x1, x2, x3, ...... x_n,来找对应的{A|B}.....状态
序列吗？
第5， 训练数据可以计算出状态概率和状态转移概率。

【在 d****i 的大作中提到】
: training数据集里面也是这样的，一组x_i对应一个label，不同组的x_i没有重叠。我
: 在想这个问题是不是可以用HMM来解，但是HMM里面是假设每个时间点观测到的数据由隐
: 含的状态产生，而我的问题中并没有隐含状态。
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t*c
37 楼
Health真的要不行了吗？中小公司前途很黯淡吗？
本人三十好几的career changer，希望能找个稳定点的方向。
P&C相对更稳定吗？ Life呢？
如果health做了一两年，转到其它的方向可行吗？
请前辈们来讨论讨论吧！
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g*u
38 楼
这个，power到embedded是应该，可是搞ethernet是不是散了？
你可以找个写软件的，然后一起干点私活，弄点产品然后卖设计。

【在 j******e 的大作中提到】
: 这就是头疼的地方了, 俺从POWER到embedded uC, FPGA, switch, PHY, T1/T3 VOIP 都
: 做，当然主要参考各种eval board。这就造成了俺都不知道准精通的是啥。 俺觉得俺
: 最精通的就是把一个或者几个eval boards 揉巴儿成自己的产品买。
: 呵呵
:
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N*r
39 楼
@[email protected]
how about your boss?

【在 s******s 的大作中提到】
: 啊?可以在同事从身后喊你的时候吓他们一下。
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s*n
40 楼
如果一组时间序列对应一个label,比如, 一组 GPS坐标对应静止，另外标为运动。
那么，先去这组时间序列的统计量作为特征，然后上决策树，random forest, naive
bayersian, NN,机器学习里面的工具就开始招呼吧。还用不到HMM.

【在 d****i 的大作中提到】
: training数据集里面也是这样的，一组x_i对应一个label，不同组的x_i没有重叠。我
: 在想这个问题是不是可以用HMM来解，但是HMM里面是假设每个时间点观测到的数据由隐
: 含的状态产生，而我的问题中并没有隐含状态。
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g*r
41 楼
真心没发现health目前来看有啥危机，个人认为至少5-7年内应该不会。你们跳走的同
事难道都跳出health track了么？我们公司倒是接到了若干pension，P&C和life的人想
跳过来。简单说一下我的一些想法:
1. exchange不做完了就没事了。那些之前就有exchange的州，一直以来围绕exchange
的话都不少。还记得FAP里面提到的control circle么？
2. risk adjustment方面要做的还有不少
3. reinsurance也绝不是个小块
4. 个人观点：医生工资过高是造成healthcare成本过高的主要原因，而降薪几乎是不
可能的事。这就使得不管healthcare怎么reform实际上都不会有什么太好的效果，都不
能从根本上解决问题。所以我觉得纠缠于reform的话，不管是继续还是放弃都需要大量
的分析工作要做。直到有一天总统竞选时没人关心这一块了，那时候是该有危机了。
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E*a
42 楼
要不，咱仨一起来？
i am serious

【在 g******u 的大作中提到】
: 这个，power到embedded是应该，可是搞ethernet是不是散了？
: 你可以找个写软件的，然后一起干点私活，弄点产品然后卖设计。
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N*r
43 楼
say 1 say

【在 k*****a 的大作中提到】
: ...哼哼这个特技会让偶想到不好的东东...蹲墙角种蘑菇ing...
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d*i
44 楼
用不用hmm,几个重要的概念要搞清。
是
A,B没法观测到，只知道整个序列的label(A|B)
没有中间的状态，只有最终的label
不是，是找整个序列的label
没有状态，所以也无法算出状态概率
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y*5
45 楼
同意你前三点，不同意第四点。
医生也挺惨的，医生数量被医生协会控制，导致病人医生比例相差悬殊。医生，尤其是
刚入行不久的，每天累得跟孙子似的，还得还高昂的学贷。为了防止被病人告破产，还
要买昂贵的保险。
其实相对于医生，护士收入才是偏高，还有太多不太干活的懒护士。
还有医院的要价简直就是漫天要价，保险越好的病人，医院宰得越厉害。
医疗器械，药品，这些都是天价。
再有就是躲在背后的该死的律师。
这些才是造成医疗费用高的原因。
可是奥巴马敢动这些area吗？绝不会！他只敢找保险公司这个软柿子捏。

exchange

【在 g*********r 的大作中提到】
: 真心没发现health目前来看有啥危机，个人认为至少5-7年内应该不会。你们跳走的同
: 事难道都跳出health track了么？我们公司倒是接到了若干pension，P&C和life的人想
: 跳过来。简单说一下我的一些想法:
: 1. exchange不做完了就没事了。那些之前就有exchange的州，一直以来围绕exchange
: 的话都不少。还记得FAP里面提到的control circle么？
: 2. risk adjustment方面要做的还有不少
: 3. reinsurance也绝不是个小块
: 4. 个人观点：医生工资过高是造成healthcare成本过高的主要原因，而降薪几乎是不
: 可能的事。这就使得不管healthcare怎么reform实际上都不会有什么太好的效果，都不
: 能从根本上解决问题。所以我觉得纠缠于reform的话，不管是继续还是放弃都需要大量
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g*t
46 楼
机器坏了谁负责修? 软件出bug了,发生事故了,你们仨谁负责赔

肉伊面，渔舟唱晚，饥而食之) 的大作中提到: 】
要不，咱仨一起来？
i am serious

【在 E*****a 的大作中提到】
: 要不，咱仨一起来？
: i am serious
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d*i
47 楼
可不可以直接算分布
p(y|x_1, x_2, ..., x_N)
然后用贝叶斯和Markov来简化？只不过transition probability怎么算？就是
p(x_{N}|x_{N-1})?

【在 s*****n 的大作中提到】
: 如果一组时间序列对应一个label,比如, 一组 GPS坐标对应静止，另外标为运动。
: 那么，先去这组时间序列的统计量作为特征，然后上决策树，random forest, naive
: bayersian, NN,机器学习里面的工具就开始招呼吧。还用不到HMM.
avatar
g*r
48 楼

首先，医疗事故保险是医院买的。而学生贷款的问题是恶性循环。试想，如果医生收入
不高，医学院敢要那么高的学费么？学费之所以高是因为大家都知道将来熬过住院医之
后就1%了，所以医学院敢要，学生也敢交。这貌似是个先有鸡还是先有蛋的问题。是高
学费导致医生必须要高工资还是反过来因为医生工资高学校敢于提高学费这问题就见仁
见智了。
医院，器械收费也类似。因为医院给了医生过高的工资，所以要从其他地方把这个高成
本找回来。药品的问题设计到专利权等更复杂的因素我觉得更难讨论。
反正不管怎么样，我们俩是有一定共识的，就是保险公司，保险体系怎么变都很难改变
目前医疗费用居高不下的状况。这个其实才是我第四点里想说的，至于原因，不是很重
要了。

【在 y*******5 的大作中提到】
: 同意你前三点，不同意第四点。
: 医生也挺惨的，医生数量被医生协会控制，导致病人医生比例相差悬殊。医生，尤其是
: 刚入行不久的，每天累得跟孙子似的，还得还高昂的学贷。为了防止被病人告破产，还
: 要买昂贵的保险。
: 其实相对于医生，护士收入才是偏高，还有太多不太干活的懒护士。
: 还有医院的要价简直就是漫天要价，保险越好的病人，医院宰得越厉害。
: 医疗器械，药品，这些都是天价。
: 再有就是躲在背后的该死的律师。
: 这些才是造成医疗费用高的原因。
: 可是奥巴马敢动这些area吗？绝不会！他只敢找保险公司这个软柿子捏。
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g*u
49 楼
举个非典型例子。
我认识ST一个作硬件的老头，他家里新装修一地下室邀我去玩，大概示波器，电源，小
车床什么也齐备，像个小公司。他就和另外一嵌入式软件老头在地下作咨询。
他们当然不可能大批量产品因为质量不容易保证，做太容易太复杂的东西也不用这两位
。他们做一个便携式的闪光器材，有些摄影师在野外要一直用闪光灯，有时要闪得很厉
害，所以要专门设备。总之是一堆锂电池串联做电源，boost到很高电压存在电容里，
然后瞬间放电，闪光时间强度等都要可调。还有些其它功能。
这东西产量不大，但也够养活个小公司，他们就卖这个设计，那个小公司负责生产。也
有些其它项目，但负责咨询具体技术问题，而不是全部设计。
他们是真正只爱技术的人，对于那个小公司能卖多少个产品，最后卖多少钱给用户，他
们居然全不知道。

【在 E*****a 的大作中提到】
: 要不，咱仨一起来？
: i am serious
avatar
M*h
50 楼
CRF
avatar
Y*H
51 楼
可以改变的是医疗系统的efficiency和transparency.

【在 g*********r 的大作中提到】
:
: 首先，医疗事故保险是医院买的。而学生贷款的问题是恶性循环。试想，如果医生收入
: 不高，医学院敢要那么高的学费么？学费之所以高是因为大家都知道将来熬过住院医之
: 后就1%了，所以医学院敢要，学生也敢交。这貌似是个先有鸡还是先有蛋的问题。是高
: 学费导致医生必须要高工资还是反过来因为医生工资高学校敢于提高学费这问题就见仁
: 见智了。
: 医院，器械收费也类似。因为医院给了医生过高的工资，所以要从其他地方把这个高成
: 本找回来。药品的问题设计到专利权等更复杂的因素我觉得更难讨论。
: 反正不管怎么样，我们俩是有一定共识的，就是保险公司，保险体系怎么变都很难改变
: 目前医疗费用居高不下的状况。这个其实才是我第四点里想说的，至于原因，不是很重
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d*i
53 楼
多谢，能否展开说说如何用在我的问题上？

【在 M********h 的大作中提到】
: CRF
avatar
a*t
54 楼
10年以后，应改都是政府管了。和加拿大，英国一样。
你看加拿大，英国哪有HEALTH INSURANCE公司呀
avatar
d*i
56 楼
顶一下，不要让我的问题淹没在转行贴中。

x2

【在 d****i 的大作中提到】
: 有一个关于机器学习的问题想请教。假如有一组数据，按照时间顺序可以表达为x1, x2
: , ..., x_N, 每个x_i都是一个M by 1的向量，代表一个feature vector，然后想把这
: 组向量时间序列分类，一共有两个类：A或B，这组序列可以来自于A，也可以来自于B，
: 训练样本足够大。这种sequence classification一般用什么机器学习的算法来分类？
: HMM好像假设有每个时间都有对应的隐含的状态，但是我的问题里面每个时间都不存在
: 状态，只关心最后这个时间序列属于哪个类，A类还是B类。有什么比较典型的方法吗？
avatar
t*c
57 楼
谢谢楼上的前辈们！
我也有听说将来可能医疗这块就归政府管了。
如果发生的话，health actuary可能去政府部门就职？或者consulting公司？
avatar
j*e
58 楼
hehe, power 这块儿我不是自己从头设计， 主要是规划整体的有几个rail， 每一个的
电流和效率， 外加自己加点儿控制和monitoring的电路。 真正MODULE都是买vicor C&
D啥的。 ETHERNET才是俺主要干的， EMBEDDED, FPGA啥的是控制芯片必需的， 其实也
不难， Xilinx, freescale 都有reference design.
找软件的不好找啊， 我们公司2硬件designer 有块20几个做软件的还做不过来.

【在 g******u 的大作中提到】
: 这个，power到embedded是应该，可是搞ethernet是不是散了？
: 你可以找个写软件的，然后一起干点私活，弄点产品然后卖设计。
avatar
t*a
59 楼
这方面是菜鸟，还是顶个锅盖来尝试一下
楼主要求解的是
P(C|X) = P (X | C) * P(C) / P(X) 正比于 P(X|C) * P(C)，其中C为class，X为时序
的观察值
那么P(C=A|X) = P(X|C=A)*P(C=A) / (P(X|C=A)*P(C=A) + P(X|C=B)*P(C=B))
P(C)为类别的先验概率
如果时序为一阶马尔科夫，也就是P(x_n|x_n-1,...) = P(x_n|x_n-1), 那么
P(X={x1,x2,..,x_n|C) = \prod_{i=2}^n{P(x_i|x_i-1,C)}*P(x_1)
可以从训练数据里算出上面各种条件概率
然后就可以带入P(C=A|X)公式进行判别了。
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L*y
60 楼
医疗归政府管————在美国绝对不可能，至少在我们有效的工作年份里，不可能
O8这么左，而且当时民主党控制国会，通过的都是个妥协的版本，以后更别想了
即使真的发生了，your analytic skills should still find you jobs

【在 t**c 的大作中提到】
: 谢谢楼上的前辈们！
: 我也有听说将来可能医疗这块就归政府管了。
: 如果发生的话，health actuary可能去政府部门就职？或者consulting公司？
avatar
j*e
61 楼
可以啊，哪方面的

【在 E*****a 的大作中提到】
: 要不，咱仨一起来？
: i am serious
avatar
d*i
62 楼
多谢，我也是这么想的，就是在给定训练数据的情况下，如何算条件概率P(x_n|x_{n-1
}，C)呢？是不是只要把每两个相邻时间点的转移概率在C=A和C=B两种情况下的样本概
率算一下就可以了。

【在 t****a 的大作中提到】
: 这方面是菜鸟，还是顶个锅盖来尝试一下
: 楼主要求解的是
: P(C|X) = P (X | C) * P(C) / P(X) 正比于 P(X|C) * P(C)，其中C为class，X为时序
: 的观察值
: 那么P(C=A|X) = P(X|C=A)*P(C=A) / (P(X|C=A)*P(C=A) + P(X|C=B)*P(C=B))
: P(C)为类别的先验概率
: 如果时序为一阶马尔科夫，也就是P(x_n|x_n-1,...) = P(x_n|x_n-1), 那么
: P(X={x1,x2,..,x_n|C) = \prod_{i=2}^n{P(x_i|x_i-1,C)}*P(x_1)
: 可以从训练数据里算出上面各种条件概率
: 然后就可以带入P(C=A|X)公式进行判别了。
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s*i
63 楼
re这个。
不过，比较担心的是如果现有模式下积累的health的经验（比如medicare advantage)
，对于将来跳槽能有多大的帮助。

【在 L**********y 的大作中提到】
: 医疗归政府管————在美国绝对不可能，至少在我们有效的工作年份里，不可能
: O8这么左，而且当时民主党控制国会，通过的都是个妥协的版本，以后更别想了
: 即使真的发生了，your analytic skills should still find you jobs
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l*0
64 楼
弄点什么产品有想法么？我这有很好的ARM/FPGA平台，也会软件，如果你有idea可以讨
论一下

【在 g******u 的大作中提到】
: 这个，power到embedded是应该，可是搞ethernet是不是散了？
: 你可以找个写软件的，然后一起干点私活，弄点产品然后卖设计。
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t*a
65 楼
得看x_i的数据类型。
1. 离散的：直接统计就可以了，非参数
2. 连续的：分为参数和非参数两类方法。非参数的方法大约就是将连续的离散化了做
。参数的方法要给x_i和x_i,x_j假定一个分布（比如高斯？）并且估计它的参数。那么
之后可以计算p(x_i|x_{i-1})=p(x_i,x{i-1})/p(x{i-1})
非参数的方法要求较多的数据
参数的方法存在假设

-1

【在 d****i 的大作中提到】
: 多谢，我也是这么想的，就是在给定训练数据的情况下，如何算条件概率P(x_n|x_{n-1
: }，C)呢？是不是只要把每两个相邻时间点的转移概率在C=A和C=B两种情况下的样本概
: 率算一下就可以了。
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E*a
66 楼
power/analog

【在 j******e 的大作中提到】
: 可以啊，哪方面的
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d*i
67 楼
在训练阶段，假如我有足够的训练数据，如果想估计出条件概率
p(x_n|x_{n-1}, C)
那么应该怎么进行？这里每一个x_n都是一个M by 1的向量。x_n是连续的数据模型，但
是非参数的，不能假定高斯，这种情况下如何估算这个条件概率？如果用直接统计的方
法应该怎么算？多谢。

【在 t****a 的大作中提到】
: 得看x_i的数据类型。
: 1. 离散的：直接统计就可以了，非参数
: 2. 连续的：分为参数和非参数两类方法。非参数的方法大约就是将连续的离散化了做
: 。参数的方法要给x_i和x_i,x_j假定一个分布（比如高斯？）并且估计它的参数。那么
: 之后可以计算p(x_i|x_{i-1})=p(x_i,x{i-1})/p(x{i-1})
: 非参数的方法要求较多的数据
: 参数的方法存在假设
:
: -1
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j*e
68 楼
switching power?

【在 E*****a 的大作中提到】
: power/analog
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t*a
69 楼
才看到x_n是维的..
如果M不大的话（个位数），数据量足够硬上硬统计就可以了
M大的话空间太大了数据可能会不够，也许需要加一些其他的假设比如维度间独立之类的

【在 d****i 的大作中提到】
: 在训练阶段，假如我有足够的训练数据，如果想估计出条件概率
: p(x_n|x_{n-1}, C)
: 那么应该怎么进行？这里每一个x_n都是一个M by 1的向量。x_n是连续的数据模型，但
: 是非参数的，不能假定高斯，这种情况下如何估算这个条件概率？如果用直接统计的方
: 法应该怎么算？多谢。
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E*a
70 楼
是

【在 j******e 的大作中提到】
: switching power?
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l*m
71 楼
如果数据量不大，定义个distance(seq1, seq2), 然后上kNN或SVM
比较流行的distance 是dynamic time wrapping （DTW）， DTW 是 O(n××2)的有些
慢，可以简化一下加速

x2

【在 d****i 的大作中提到】
: 有一个关于机器学习的问题想请教。假如有一组数据，按照时间顺序可以表达为x1, x2
: , ..., x_N, 每个x_i都是一个M by 1的向量，代表一个feature vector，然后想把这
: 组向量时间序列分类，一共有两个类：A或B，这组序列可以来自于A，也可以来自于B，
: 训练样本足够大。这种sequence classification一般用什么机器学习的算法来分类？
: HMM好像假设有每个时间都有对应的隐含的状态，但是我的问题里面每个时间都不存在
: 状态，只关心最后这个时间序列属于哪个类，A类还是B类。有什么比较典型的方法吗？
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j*e
72 楼
详细说说咧， 呵呵

【在 E*****a 的大作中提到】
: 是
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d*i
73 楼
多谢，来试试，M不算大，28维。

类的

【在 t****a 的大作中提到】
: 才看到x_n是维的..
: 如果M不大的话（个位数），数据量足够硬上硬统计就可以了
: M大的话空间太大了数据可能会不够，也许需要加一些其他的假设比如维度间独立之类的
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T*T
74 楼
which division had a layoff? I just talked to an RF HW buddy of mine
yesterday, the Mobile and Bluetooth group are still hirng HW engineers.

【在 j******e 的大作中提到】
: 嘿嘿， 俺当年就是从中西部芝加哥搬到南加的。
: 不小心刚在南加买一小房， 不到万不得已真不想搬。
: 俺现在就再看BROADCOM的硬件职位，不过看起来不乐观，他们刚刚裁人。
: 你搬到LA了吗?
:
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d*i
75 楼
多谢，这个想法不错，但是问题中的sequence是N个M by 1的向量：x_1, x_2, ..., x_
N, 有时间关联，怎么定义distance呢，比如只计算相邻两个之间的distance：
dist(x_n, x_{n-1}), 好像不用DTW，直接用欧几里德距离就可以了，然后怎么用KNN呢？

【在 l*******m 的大作中提到】
: 如果数据量不大，定义个distance(seq1, seq2), 然后上kNN或SVM
: 比较流行的distance 是dynamic time wrapping （DTW）， DTW 是 O(n××2)的有些
: 慢，可以简化一下加速
:
: x2
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T*T
76 楼
and do what kind of products ?

【在 E*****a 的大作中提到】
: 要不，咱仨一起来？
: i am serious
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l*m
77 楼
DTW was proposed in 1960s for comparing speech signals. DTW defines a
distance between two time serieses. DTW has to be applied to sequences with
time correlation! Also, sequences with different lengths are fine for DTW.
KNN and SVM are all based on distance. As long as you have distance between
any two sequences, you should be able to use KNN and SVM.
Don't think machine learning as complicated math problems, just be intuitive
. Theoretical parts are only useful for academia and smart practicers.

x_
呢？

【在 d****i 的大作中提到】
: 多谢，这个想法不错，但是问题中的sequence是N个M by 1的向量：x_1, x_2, ..., x_
: N, 有时间关联，怎么定义distance呢，比如只计算相邻两个之间的distance：
: dist(x_n, x_{n-1}), 好像不用DTW，直接用欧几里德距离就可以了，然后怎么用KNN呢？
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j*e
78 楼
He is doing something related HDTV.
BTW do you know that whether Broadcom have Ethernet related group in Irvine？seems they do not have position for Ethernet related in Irvine. Thanks hehe

【在 T******T 的大作中提到】
: which division had a layoff? I just talked to an RF HW buddy of mine
: yesterday, the Mobile and Bluetooth group are still hirng HW engineers.
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m*p
79 楼
generative model.
check recent icml nips papers.
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T*T
80 楼
Yes, the Ethernet group has presence in Irvine, but some of the IC
groups are doing DTV products currently.

Irvine？seems they do not have position for Ethernet related in Irvine.
Thanks hehe

【在 j******e 的大作中提到】
: He is doing something related HDTV.
: BTW do you know that whether Broadcom have Ethernet related group in Irvine？seems they do not have position for Ethernet related in Irvine. Thanks hehe
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j*e
81 楼
Thank!

【在 T******T 的大作中提到】
: Yes, the Ethernet group has presence in Irvine, but some of the IC
: groups are doing DTV products currently.
:
: Irvine？seems they do not have position for Ethernet related in Irvine.
: Thanks hehe
avatar
T*T
82 楼
BTW jeamouse, I believe our system manager has a req for Senior System
Hardware Engineer(FPGA emulation centric),some board level design work (20%)
, but requires extensive XV5 based SOC emulation experience (80%). PM me
your resume if you are interested.

【在 j******e 的大作中提到】
: 发泄一下， 拍砖建议都欢迎
: 在一小公司干了6年的board level design, 从archetecture到画schematic 到
: prototype bring up. lead了大大小小几十个产品 大到 10 个卡的 Ethernet base
: modeler system, 小到 简单的 2口 Ethernet media converter。 最近和老板闹翻想
: 换工作， 本以为挺好找的， 结果一看原来没几个公司要作board level人的。6年白混
: 了。。。。。。。。。。 靠。
: 版上那位有推荐，先谢了， 俺在南加。
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