s*0
2 楼
朋友让帮买个coach包带回国，请问现在那个店有正品30%的折扣的，谢谢了
s*e
3 楼
你熟悉SDR么？这个东西在你们行业不火么？
【在 t*****6 的大作中提到】
: 无线通讯行业软件工程师， 想换工作， 大家给点建议。
: 刷题要多久？是不是要非常熟练？
【在 t*****6 的大作中提到】
: 无线通讯行业软件工程师， 想换工作， 大家给点建议。
: 刷题要多久？是不是要非常熟练？
Y*9
4 楼
Coach正品店有25% off coupon, 有效期到5月13日。
kn
5 楼
sdr一般对cpu多线程并行计算或者gpu编程比较熟悉。
刷刷题，去做GPU加速，是条转行的路径。
尤其是现在可以转去做deep learning的优化。归根到底是矩阵运算的优化。
【在 s*****e 的大作中提到】
: 你熟悉SDR么？这个东西在你们行业不火么？
刷刷题，去做GPU加速，是条转行的路径。
尤其是现在可以转去做deep learning的优化。归根到底是矩阵运算的优化。
【在 s*****e 的大作中提到】
: 你熟悉SDR么？这个东西在你们行业不火么？
kn
6 楼
因人而已，我见过的几个例子转行的例子，一般都是刷90到200道不等，一遍左右，最
后都是成功去了FLAGUASP。所以说刷题没有遍数的要求，关键在于刷的质量而非数量，
摸透规律，不需要刷3遍4遍5遍，也能找到理想工作。
【在 t*****6 的大作中提到】
: 无线通讯行业软件工程师， 想换工作， 大家给点建议。
: 刷题要多久？是不是要非常熟练？
后都是成功去了FLAGUASP。所以说刷题没有遍数的要求，关键在于刷的质量而非数量，
摸透规律，不需要刷3遍4遍5遍，也能找到理想工作。
【在 t*****6 的大作中提到】
: 无线通讯行业软件工程师， 想换工作， 大家给点建议。
: 刷题要多久？是不是要非常熟练？
s*e
7 楼
我们是在说同一个SDR(software defined radio)么?
【在 kn 的大作中提到】
: sdr一般对cpu多线程并行计算或者gpu编程比较熟悉。
: 刷刷题，去做GPU加速，是条转行的路径。
: 尤其是现在可以转去做deep learning的优化。归根到底是矩阵运算的优化。
【在 kn 的大作中提到】
: sdr一般对cpu多线程并行计算或者gpu编程比较熟悉。
: 刷刷题，去做GPU加速，是条转行的路径。
: 尤其是现在可以转去做deep learning的优化。归根到底是矩阵运算的优化。
kn
8 楼
通信领域除了这个还有哪个SDR？
【在 s*****e 的大作中提到】
: 我们是在说同一个SDR(software defined radio)么?
【在 s*****e 的大作中提到】
: 我们是在说同一个SDR(software defined radio)么?
kn
9 楼
没忍住来详细再说两句 :)。刚好自己以前也是做SDR的，提供一点思路，希望对楼主有
帮助。
通信领域SDR算是一个比较容易转行的领域，因为涉及的算法和硬件实现相对通信领域
的其他坑，都更为general，可以相对较容易的把知识transfer到其他相关领域。
SDR有很多可做的方面，不管是前端的RF的，还是数据采集，还是信号处理。我以前做
的比较多的是baseband信号处理。SDR的平台不管是USRP也好，NI的FlexRIO，还是Rice
的WARP，或是基于Xilinx FPGA的一些平台，基本的思路都是用general processor或者
FPGA来处理信号。
研究较多的几个领域无非就是信道均衡、信号检测与估值、纠错码解码。除非纯做算法
仿真和算法的改进，具体实现到实际SDR平台上都会涉及到软硬件加速，否则以现有的
平台的计算能力，很难达到4G/5G对于处理速度的要求。那么途径无非是CPU多核多线程
编程，GPU的并行计算，FPGA上面的并行算法的加速（大部分人用Xilinx的high level
synthesis tools，或者System Generator，再或者手写Verilog，现在很少有人直接手
写Verilog了）。
上面说的这几个方面，主要涉及的算法都是离散信号处理，稀疏矩阵运算，矩阵求逆乘
法之类的；正好是当前deep learning领域急需的算法模块，而且这个领域刚刚起步，
急需大量的软硬件加速的人才。因此有心的话，学习学习deep learning，是可以找到
合适的机会转行成功的。
对DL不感兴趣，也可以刷刷题，然后去做embedded system的信号处理相关的工作（比
如vision，audio，AR，VR等等等等）；这类工作机会还是挺多的，FLAGUASP中至少F、
A、G、U、S都有类似的机会。
【在 s*****e 的大作中提到】
: 我们是在说同一个SDR(software defined radio)么?
帮助。
通信领域SDR算是一个比较容易转行的领域，因为涉及的算法和硬件实现相对通信领域
的其他坑，都更为general，可以相对较容易的把知识transfer到其他相关领域。
SDR有很多可做的方面，不管是前端的RF的，还是数据采集，还是信号处理。我以前做
的比较多的是baseband信号处理。SDR的平台不管是USRP也好，NI的FlexRIO，还是Rice
的WARP，或是基于Xilinx FPGA的一些平台，基本的思路都是用general processor或者
FPGA来处理信号。
研究较多的几个领域无非就是信道均衡、信号检测与估值、纠错码解码。除非纯做算法
仿真和算法的改进，具体实现到实际SDR平台上都会涉及到软硬件加速，否则以现有的
平台的计算能力，很难达到4G/5G对于处理速度的要求。那么途径无非是CPU多核多线程
编程，GPU的并行计算，FPGA上面的并行算法的加速（大部分人用Xilinx的high level
synthesis tools，或者System Generator，再或者手写Verilog，现在很少有人直接手
写Verilog了）。
上面说的这几个方面，主要涉及的算法都是离散信号处理，稀疏矩阵运算，矩阵求逆乘
法之类的；正好是当前deep learning领域急需的算法模块，而且这个领域刚刚起步，
急需大量的软硬件加速的人才。因此有心的话，学习学习deep learning，是可以找到
合适的机会转行成功的。
对DL不感兴趣，也可以刷刷题，然后去做embedded system的信号处理相关的工作（比
如vision，audio，AR，VR等等等等）；这类工作机会还是挺多的，FLAGUASP中至少F、
A、G、U、S都有类似的机会。
【在 s*****e 的大作中提到】
: 我们是在说同一个SDR(software defined radio)么?
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