2022.7.25-7.31 AI行业周刊（第108期）：值钱比赚钱更重要

篇章一：值钱比赚钱更重要

上周有个粉丝私信问我，他毕业后通过培训加入了AI行业，将近1年多了。最近想跳槽，问我按照他现在的情况，应该要多少钱一个月？

我问他，这一年多的工作，有哪方面的学习积累？做过哪些项目？可以量化出来的。

他说，因为工作时间还不长，这方面经历的还不是很多，可能还需要磨练一下。

其实在和他沟通的过程中，我也在想，追求跳槽涨工资没有错，但可能追求财富的道路上有点本末倒置了，因为值钱可能比赚钱更重要。

我们从学校刚刚毕业进入职场的时候，大多都是一张白纸，岗位工作内容都是从0开始学起的。这时大家的工资都不是很高。记得大白15年在无锡刚毕业的时候，只有七八千一个月。

但即使这样也没办法，因为新人的可替换性是很高的。你所能做的事情，其他人也能很快上手，我们为社会主要输送人力价值。

但是工作几年后，我们掌握了一些编程技巧，项目技巧，再想跳槽时，薪资翻倍的本质是，拿之前的经验换公司的薪资回报。

到了第二阶段时，我们有了刚毕业的大学生，不好掌握的一些工作经验，这时为社会主要输入经验价值。

随着工作时间的增长，比如我们常说的35岁中年危机。

在这个区间内，我们还在一直练习编程技巧，项目技巧。会发现，这时的薪资回报，却很难像刚毕业时那样，呈现线性的增长。

是否是我们的经验不值钱了？其实并不是，只是社会的运转本质，并不是按照你的经验来等价换算，而是根据稀缺性。

刚毕业的时候，我们没有经验，可替代性很强，所以收入回报不是很多。

工作几年后，有了一些经验，这时经验少的人，不好直接把你替换，因此收入回报开始有了一定的提升。

而继续往后面发展，工作中做了几十个项目，学习了各种技术，年龄也人到中年，本以为可以继续高升。

但可能会发现，公司并不需要那么多的项目和技术经验，很可能刚工作几年人的技术，就够用了。

这时可能会发现，自己的稀缺性并没有那么强。

而自己主要的技能点都在编程和项目经验上，对于公司来说，成本和回报的投入产出比不是很高，所以很容易被替换。

所以我们需要知道，不会被替换的重点在于如何提升自己的稀缺性。

比如在公司内部，是否掌握最核心的技术点，组建公司的核心产品，别人不好替换，这时就是公司的稀缺资源。

随着公司的发展壮大，自己的个人价值会被不断放大，收入回报也会水涨船高。

而跳出公司本身，如果想在一个行业拥有更多的话语权，则需要掌握这个行业的稀缺资源，比如用户流量，大量的销售渠道，或者业内领先的产品。

只有这样，才能在不断内卷的社会中处于优先选择权，有一句谚语很形象，你若盛开，蝴蝶自来！

篇章二：延时满足

前面提到了每个人都需要掌握稀缺资源，但有一个前提需要知道，稀缺也代表了存在很大的难度，并不是短时间就可以掌握的。

比如做一个AI产品，如果一两个人花一个星期就能做出来，那么说明复制门槛不高。

其他公司投入10个人力，花费3个月，可能抄袭的会更好，这时产品的价值就会降低。

而如何设计一款产品，并掌握更多的用户渠道，销售渠道，并设计有竞争力的商业模式，才是产品发挥最大价值的核心。

工作越往后期发展，别人关注的是你做成哪些东西？而不会关心你会哪些东西？

社会很现实，都是直接看实际的成果。

比如一年可以带来几个亿的订单？可以做出一款行业的爆款产品？或拥有行业几十万的商业渠道？

这些都是非常直观的，可以为企业带来直接营收的方式。

当然作为个人，没办法产生那么大的势能，只能一点点的慢慢实现，因此要学会延时满足，在正确的道路上不断前行。

记得大白在录制《31节课入门人工智能》课程，每一节课都是花费大量时间做PPT，编写脚本，录制视频，剪辑视频，31节课花了一年多的时间才最终形成一套课程。

录制完成后，不管是对外输出，还是我们公司内部人员培训，在刚开始入门学习AI的时候，都是比较好上手且通用的产品。

网站www.jiangdabai.com，大白也花了两年多的业余时间，网站代码开发，内容准备，数据集准备，每一步都是很长的时间。

因此在我们不断成为公司或者行业稀缺资源的过程中，给自己一段时间，快速成长，这也是我们对时间的投资。

总有一天，这些投资都会成为你的资产，你对待时间的样子，就是你未来的样子。

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后期需要哪方面的项目知识，可以直接去对应阅读。

大白也在不断收集更新各个项目算法作者及从业经验的视频分享，希望能让大家提高一些探索的效率，点击查看。

整理汇总：江大白
内容周期：2022.7.25-2022.7.31
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2 行业精华文章汇总

2.1 基础知识方面

2.1.1 深度学习相关

（1）一篇适合新手的深度学习综述！
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/CB1-27fYnw86ynoAgNsiZA
（2）一文带你了解深度学习中的各种卷积
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/hBpzX_jC2ZLmeiuUMrbg_w
（3）深度分析Tensor使用过程，内存/显存泄漏的原因
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/5B2-nDAsMxXo0U5gfn5H_g
（4）深入浅出混合精度训练原理总结
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/coCGExF7cJjdV3IE3TvBQw
（5）TensorRT踩坑日记，Python、Pytorch转onnx推理加速
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Uw9r0WxDFW4shTwpfAAH2g

2.2 研究方向方面

2.2.1 目标检测

（1）一个网络两种用途！南开&哈工程提出TINet，通过细化纹理和边缘，在显著性目标检测和伪装目标检测上实现双SOTA！
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/MafhKEt90J-SmC_58Ri3Mw
（2）ECCV 2022 | AirDet：无需微调的小样本目标检测方法
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/1o9rwawM__XhmbVtGLAaEA
（3）深入浅出Yolov7之正负样本分配策略
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/GRdwMPAPg9jhmGlL9viy1w
（4）YoloU检测算法，集Yolo系列算法于一身，算法科研、落地部署，值得学习！
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/eW6_MtSceP1RT2xDD6YkwQ
（5）基于深度学习的工业图像异常定位（检测）综述
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/mCREtQ-nulc5PdQNgynLqA
（6）「 工业缺陷检测深度学习方法」最新2022研究综述
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Y43VT7XSofJ3fUmdcKf9yg

2.2.2 目标跟踪

（1）ECCV2022 Workshop | 复杂环境中的多目标跟踪和分割
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/4NaFQjcbweCDAklRNzFRPw

2.2.3 人脸识别

（1）万字长文人脸识别算法及系统综述
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/1XPIpWVwzwzjsM0eZQFcZg

2.3 OpenCV

（1）OpenCV4 调用HED边缘检测算法
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/wWPNOi6QePPz3DvLRXfFxw
（2）【实战】用OpenCV实现页面扭曲矫正
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/kO6h0Udm4FJexeSHe4PTGg

3 行业&拓展阅读动态

3.1 行业动态

（1）节省70%的显存，训练速度提高2倍！浙大&阿里提出在线卷积重新参数化OREPA，代码已开源！（CVPR 2022 ）
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/p2wE26S_aYb9_8YfqjHTkQ
（2）看了这些6G原型样机，我想一觉睡到2030年
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/GCC6uyU4bSOq-f9VjWWRTg
（3）30亿元自动驾驶商用大单落地，还是车路协同那种
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/QNTXNunVkQap3fvUGhurDA

3.2 拓展阅读

（1）如何让董宇辉不下班？
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/HL7yH6q-0btZnjGq-w7CtA
（2）这个保护数据隐私的赛道，人人都想插一脚，互联网大厂挤破头，连甲方都下场自研了
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/yHqdEjZQBT9VxYv_Uv_Eew
（3）小哥自创AI防拖延系统，一玩手机就被“闪瞎” | Reddit高热
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/UWUpizhLScod_OvwYmfOqg
（4）命名实体识别工具，支持BertSoftmax、BertCrf、BertSpa，开箱即用
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Y-Uy6mwD_pLzbap4JHSilA
（5）又一位AI大佬辞职进体制内！AI的尽头是？
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/XG7lPC7YBJ2UU6i5D7XO7Q
（6）华为天才少年稚晖君做了一把模块化机械键盘，引起极客圈地震，网友：这才是真正的客制化
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/AkBIESGFiNAo0jc_iWKmcA
（7）从算法工程师的角度，对工业界科研的思考与感悟
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/xyXZBfQICPnPM0ncRbevUQ

4 基础知识

（1）浅聊对比学习（Contrastive Learning）
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/l73g9lwXYgLdMp8AZnw6CQ
（2）机器视觉检测中的图像预处理方法
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/4DbU7Co_sI4QTnSquwp_RQ
（3）两万字长文，教你C++从零实现神经网络，值得收藏！
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/UDzdxhQeXx3YhhnE47LKnQ

5 武功秘籍

（1）三万字长文，算法工程师工作面试中的独孤九剑秘籍
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/ep4aGd51l9YkOCejck6fXw

6 案例分享

（1）案例分享 | 基于数字孪生的智慧园区建设方案（PPT文件)
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/a2buOh9YnuLlUBOnr19dow