我和你差不多，我的也是基本就 10-50 播放，都发快 40 期了，不过图一乐吗
https://www.youtube.com/@bbruceyuan

我觉得可以推荐一下我自己：[chaofa 用代码打点酱油](( https://space.bilibili.com/12420432))

https://space.bilibili.com/12420432

主要讲 LLM 大模型/NLP 相关的内容，YouTube 也有

我包括美股 A 股，加起来 -12.7%。。。

不得不说，我真的在考虑这个事情。我在文章中的最后一段就小小的这么写了一句，不敢说太大声，毕竟自己是个菜（）


https://bruceyuan.com/blog/growth-strategies-for-ordinary-people-starting-from-scratch.html#_7-%E8%84%91%E5%AD%90%E9%87%8C%E9%9D%A2%E4%B8%8D%E8%A6%81%E5%8F%AA%E6%83%B3%E7%9D%80%E8%B5%9A%E9%92%B1%E7%9A%84%E4%BA%8B%E6%83%85

昨晚一下班，就发现自己破产了。心态绷不住了

看得我绷不住了，我以为是将怎么省钱的

感觉被你说的我又有信心了，这些我好像都会

假设你看到一个 Python 写的东西，然后你用 go 写一遍，这是不是也算是一种小项目？

假设这个项目比较流行的话，也会有比较多的关注，这样也可以给自己一点鼓励。

比如我最近就基于一个 tensorflow 版本的库写了一个 PyTroch 版本的：欢迎 star

https://github.com/bbruceyuan/DeepMatch-Torch

@huzhikuizainali 你说的微积分求极值，应该要知道 目标函数 是什么？

1. 你不知道 f(*) 是什么？
2. 对于复杂的 f(*) ，存在多个极值；如果是 微积分（多元得算偏导） f'(*) = 0 , 只能判断某个 定义域下面的极值点？而且还得保证这个函数是 连续可导的。

如果使用 梯度下降（一般是变种，比如 sgd 、adam 之类的）则可以缓解 2 中的问题 （因为这本身就是一种用来求极值的方法）

我的理解：
1. 假如数据量多的话，等同于最小二乘法求极值，需要计算超大规模矩阵逆，计算量远大于梯度下降；
2. 你定义的代价函数一般都是很简单的函数，你可以直接计算它的二阶导，以 MAE 为例，二阶导就是 > 0, 因为设计损失函数的时候就会让它一阶导为 0 的时候是最大值或者最小值。

做 vtuber

习惯就好了。比如我现在通过看直播来缓解压力

我觉得你的生活是绝大部分业务仔所羡慕的。

而此刻真是我最难受的时候