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a*n
1 楼
很惶恐，不知道会怎么准备，是像传统码农那样算法 + 扩展到Big Data，还是要推倒
个Convex Optimization啥的，或者其他？
拜谢！
个Convex Optimization啥的，或者其他？
拜谢！
h*8
2 楼
【 以下文字转载自 Automobile 讨论区 】
发信人: TheIslander2 (Peace de Wars), 信区: Automobile
标 题: 文科生对车版日德之战的阶段性总结和展望
发信站: BBS 未名空间站 (Sat May 12 09:42:07 2012, 美东)
导火索是两组不同喜好不同追求的德车粉和日车粉车友互黑
首先，德车粉阵营派出Volkswagen，日车粉阵营派出Toyota，双方立即展开战斗。也伴
随就地火花战役、断轴战役、上海刘总事件和方向左偏事变 而进入高潮。其间，大批
无辜酱油车型不幸中枪。
接着，德车粉阵营寡不敌众，多次需派出Audi力挽狂澜。甚至WRC Quattro S1都被从棺
材里挖出来，日车粉也相继挖出Celica和Supra。最后，此次Volkswagen与Toyota的交
手是随着Yaris出场秒杀奔驰C300而告一段落的。此时，奔驰粉还在磨枪备战，日车粉
阵营中的精锐部队丰田教也尚未打出手中王牌——Lexus
然后，数次小规模战役，也没有分出胜负。多次中枪的美国车基本集体退场，韩国车则
集体躲在山洞里，偶尔被德车粉和丰田教的精英拉出来毙一个当替死鬼或者调节一下气
氛。
在短暂的息战休整期间，中国车手徐浪驾驶中国河北保定生产的长城牌战车，凭借这一
口电完成比赛，同时也启发了下一场战役…德车粉隆重推出Mercedes-Benz
德车粉坚持让MB走安全性路线，日车粉多次派出雷克萨斯GX和LX正面于MB交火，皆被对
方派出的GL-Class和G-Class灭掉。钢板战将双方交火再次带入高潮，也因专家与砖家
的直接火拼，这次交手持续了接近一个星期，终于伴随着德车粉方骨干AAman被抓判处
有期徒刑两天而告一段落。
钢板战的结束并非安全性战役的终点，接下来，高科技战立即打响。从高科技战一开始
，德车粉方就占尽优势，其中多次同胞外援例如保时捷出场镇场面，德车粉还威胁对方
要拿出Audi来打高科技战。最后日车粉败下阵来，及时撤兵保全手中王牌——Lexus
就在战役结束后双方纷纷撤兵之际，日车粉迂回，派出LFA，试图利用在纽伦伯格赛道
战胜保时捷的圈速给德粉背后一击。不料，被德粉同胞小兄弟BMW 3-Series爆菊，日方
还搭了一条人命。
至此，德粉手中仍有尚未出场的BMW和Porsche，同时也有德系血统的福特Focus和新款
蒙迪欧马甲的Fusion等雇佣兵。日粉采取了保全王牌Lexus的战略，手中牌已不多，NSX
之类的超跑还在孕育中以保胎为第一。所以目前看来，近期不会发生大规模战役，日粉
可能时不时拿出Prius去挑衅TDI，所以我预测日粉阵营想拿HYBRID抛砖引玉，挑起环保
战或者油耗战。
发信人: TheIslander2 (Peace de Wars), 信区: Automobile
标 题: 文科生对车版日德之战的阶段性总结和展望
发信站: BBS 未名空间站 (Sat May 12 09:42:07 2012, 美东)
导火索是两组不同喜好不同追求的德车粉和日车粉车友互黑
首先，德车粉阵营派出Volkswagen，日车粉阵营派出Toyota，双方立即展开战斗。也伴
随就地火花战役、断轴战役、上海刘总事件和方向左偏事变 而进入高潮。其间，大批
无辜酱油车型不幸中枪。
接着，德车粉阵营寡不敌众，多次需派出Audi力挽狂澜。甚至WRC Quattro S1都被从棺
材里挖出来，日车粉也相继挖出Celica和Supra。最后，此次Volkswagen与Toyota的交
手是随着Yaris出场秒杀奔驰C300而告一段落的。此时，奔驰粉还在磨枪备战，日车粉
阵营中的精锐部队丰田教也尚未打出手中王牌——Lexus
然后，数次小规模战役，也没有分出胜负。多次中枪的美国车基本集体退场，韩国车则
集体躲在山洞里，偶尔被德车粉和丰田教的精英拉出来毙一个当替死鬼或者调节一下气
氛。
在短暂的息战休整期间，中国车手徐浪驾驶中国河北保定生产的长城牌战车，凭借这一
口电完成比赛，同时也启发了下一场战役…德车粉隆重推出Mercedes-Benz
德车粉坚持让MB走安全性路线，日车粉多次派出雷克萨斯GX和LX正面于MB交火，皆被对
方派出的GL-Class和G-Class灭掉。钢板战将双方交火再次带入高潮，也因专家与砖家
的直接火拼，这次交手持续了接近一个星期，终于伴随着德车粉方骨干AAman被抓判处
有期徒刑两天而告一段落。
钢板战的结束并非安全性战役的终点，接下来，高科技战立即打响。从高科技战一开始
，德车粉方就占尽优势，其中多次同胞外援例如保时捷出场镇场面，德车粉还威胁对方
要拿出Audi来打高科技战。最后日车粉败下阵来，及时撤兵保全手中王牌——Lexus
就在战役结束后双方纷纷撤兵之际，日车粉迂回，派出LFA，试图利用在纽伦伯格赛道
战胜保时捷的圈速给德粉背后一击。不料，被德粉同胞小兄弟BMW 3-Series爆菊，日方
还搭了一条人命。
至此，德粉手中仍有尚未出场的BMW和Porsche，同时也有德系血统的福特Focus和新款
蒙迪欧马甲的Fusion等雇佣兵。日粉采取了保全王牌Lexus的战略，手中牌已不多，NSX
之类的超跑还在孕育中以保胎为第一。所以目前看来，近期不会发生大规模战役，日粉
可能时不时拿出Prius去挑衅TDI，所以我预测日粉阵营想拿HYBRID抛砖引玉，挑起环保
战或者油耗战。
r*i
3 楼
那个网站比fatcash多来着？thx
v*k
4 楼
这个不同公司区别很大
【在 a*********n 的大作中提到】
: 很惶恐，不知道会怎么准备，是像传统码农那样算法 + 扩展到Big Data，还是要推倒
: 个Convex Optimization啥的，或者其他？
: 拜谢！
【在 a*********n 的大作中提到】
: 很惶恐，不知道会怎么准备，是像传统码农那样算法 + 扩展到Big Data，还是要推倒
: 个Convex Optimization啥的，或者其他？
: 拜谢！
b*e
5 楼
都是咸蛋
【在 h********8 的大作中提到】
: 【 以下文字转载自 Automobile 讨论区 】
: 发信人: TheIslander2 (Peace de Wars), 信区: Automobile
: 标 题: 文科生对车版日德之战的阶段性总结和展望
: 发信站: BBS 未名空间站 (Sat May 12 09:42:07 2012, 美东)
: 导火索是两组不同喜好不同追求的德车粉和日车粉车友互黑
: 首先，德车粉阵营派出Volkswagen，日车粉阵营派出Toyota，双方立即展开战斗。也伴
: 随就地火花战役、断轴战役、上海刘总事件和方向左偏事变 而进入高潮。其间，大批
: 无辜酱油车型不幸中枪。
: 接着，德车粉阵营寡不敌众，多次需派出Audi力挽狂澜。甚至WRC Quattro S1都被从棺
: 材里挖出来，日车粉也相继挖出Celica和Supra。最后，此次Volkswagen与Toyota的交
【在 h********8 的大作中提到】
: 【 以下文字转载自 Automobile 讨论区 】
: 发信人: TheIslander2 (Peace de Wars), 信区: Automobile
: 标 题: 文科生对车版日德之战的阶段性总结和展望
: 发信站: BBS 未名空间站 (Sat May 12 09:42:07 2012, 美东)
: 导火索是两组不同喜好不同追求的德车粉和日车粉车友互黑
: 首先，德车粉阵营派出Volkswagen，日车粉阵营派出Toyota，双方立即展开战斗。也伴
: 随就地火花战役、断轴战役、上海刘总事件和方向左偏事变 而进入高潮。其间，大批
: 无辜酱油车型不幸中枪。
: 接着，德车粉阵营寡不敌众，多次需派出Audi力挽狂澜。甚至WRC Quattro S1都被从棺
: 材里挖出来，日车粉也相继挖出Celica和Supra。最后，此次Volkswagen与Toyota的交
a*n
6 楼
比如Facebook呢？
【在 v*****k 的大作中提到】
: 这个不同公司区别很大
【在 v*****k 的大作中提到】
: 这个不同公司区别很大
n*i
7 楼
赞“一口电”引经据典。
【在 h********8 的大作中提到】
: 【 以下文字转载自 Automobile 讨论区 】
: 发信人: TheIslander2 (Peace de Wars), 信区: Automobile
: 标 题: 文科生对车版日德之战的阶段性总结和展望
: 发信站: BBS 未名空间站 (Sat May 12 09:42:07 2012, 美东)
: 导火索是两组不同喜好不同追求的德车粉和日车粉车友互黑
: 首先，德车粉阵营派出Volkswagen，日车粉阵营派出Toyota，双方立即展开战斗。也伴
: 随就地火花战役、断轴战役、上海刘总事件和方向左偏事变 而进入高潮。其间，大批
: 无辜酱油车型不幸中枪。
: 接着，德车粉阵营寡不敌众，多次需派出Audi力挽狂澜。甚至WRC Quattro S1都被从棺
: 材里挖出来，日车粉也相继挖出Celica和Supra。最后，此次Volkswagen与Toyota的交
【在 h********8 的大作中提到】
: 【 以下文字转载自 Automobile 讨论区 】
: 发信人: TheIslander2 (Peace de Wars), 信区: Automobile
: 标 题: 文科生对车版日德之战的阶段性总结和展望
: 发信站: BBS 未名空间站 (Sat May 12 09:42:07 2012, 美东)
: 导火索是两组不同喜好不同追求的德车粉和日车粉车友互黑
: 首先，德车粉阵营派出Volkswagen，日车粉阵营派出Toyota，双方立即展开战斗。也伴
: 随就地火花战役、断轴战役、上海刘总事件和方向左偏事变 而进入高潮。其间，大批
: 无辜酱油车型不幸中枪。
: 接着，德车粉阵营寡不敌众，多次需派出Audi力挽狂澜。甚至WRC Quattro S1都被从棺
: 材里挖出来，日车粉也相继挖出Celica和Supra。最后，此次Volkswagen与Toyota的交
c*z
8 楼
上job description吧，不然没法说
a*n
9 楼
记得之前版上有前辈报过offer，12万+18万股票+3万签字费
Responsibilities
Work closely with a product engineering team to identify and answer
important product questions
Answer product questions by using appropriate statistical techniques on
available data
Communicate findings to product managers and engineers
Drive the collection of new data and the refinement of existing data sources
Analyze and interpret the results of product experiments
Develop best practices for instrumentation and experimentation and
communicate those to product engineering teams
Requirements
M.S. or Ph.D. in a relevant technical field, or 4+ years experience in a
relevant role
Extensive experience solving analytical problems using quantitative
approaches
Comfort manipulating and analyzing complex, high-volume, high-dimensionality
data from varying sources
A strong passion for empirical research and for answering hard questions
with data
A flexible analytic approach that allows for results at varying levels of
precision
Ability to communicate complex quantitative analysis in a clear, precise,
and actionable manner
Fluency with at least one scripting language such as Python or PHP
Familiarity with relational databases and SQL
Expert knowledge of an analysis tool such as R, Matlab, or SAS
Experience working with large data sets, experience working with distributed
computing tools a plus (Map/Reduce, Hadoop, Hive, etc.)
【在 c***z 的大作中提到】
: 上job description吧，不然没法说
Responsibilities
Work closely with a product engineering team to identify and answer
important product questions
Answer product questions by using appropriate statistical techniques on
available data
Communicate findings to product managers and engineers
Drive the collection of new data and the refinement of existing data sources
Analyze and interpret the results of product experiments
Develop best practices for instrumentation and experimentation and
communicate those to product engineering teams
Requirements
M.S. or Ph.D. in a relevant technical field, or 4+ years experience in a
relevant role
Extensive experience solving analytical problems using quantitative
approaches
Comfort manipulating and analyzing complex, high-volume, high-dimensionality
data from varying sources
A strong passion for empirical research and for answering hard questions
with data
A flexible analytic approach that allows for results at varying levels of
precision
Ability to communicate complex quantitative analysis in a clear, precise,
and actionable manner
Fluency with at least one scripting language such as Python or PHP
Familiarity with relational databases and SQL
Expert knowledge of an analysis tool such as R, Matlab, or SAS
Experience working with large data sets, experience working with distributed
computing tools a plus (Map/Reduce, Hadoop, Hive, etc.)
【在 c***z 的大作中提到】
: 上job description吧，不然没法说
j*n
10 楼
fresh PhD?
sources
【在 a*********n 的大作中提到】
: 记得之前版上有前辈报过offer，12万+18万股票+3万签字费
: Responsibilities
: Work closely with a product engineering team to identify and answer
: important product questions
: Answer product questions by using appropriate statistical techniques on
: available data
: Communicate findings to product managers and engineers
: Drive the collection of new data and the refinement of existing data sources
: Analyze and interpret the results of product experiments
: Develop best practices for instrumentation and experimentation and
sources
【在 a*********n 的大作中提到】
: 记得之前版上有前辈报过offer，12万+18万股票+3万签字费
: Responsibilities
: Work closely with a product engineering team to identify and answer
: important product questions
: Answer product questions by using appropriate statistical techniques on
: available data
: Communicate findings to product managers and engineers
: Drive the collection of new data and the refinement of existing data sources
: Analyze and interpret the results of product experiments
: Develop best practices for instrumentation and experimentation and
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