演算法特訓營

❶ md服裝布料總是很僵硬,不柔軟怎麼辦

「 感知CG · 感觸創意 · 感受藝術 · 感悟心靈 」
中國極具影響力CG領域自媒體
以前電影或者電視大部分是手K動畫，技術就只有這么高，CG的鏡頭也並不多，CG角色的使用就更少了。

直到2004版的《金剛》播出後。金剛這個「非人」的數字CG角色開始走進大眾的視野， 也是從那時候起，越來越多人開始注意到虛擬角色這種數字演員。
後來，卡神出的《阿凡達》讓人看到CG角色的另一片新天地，打開的電影第八藝術的一扇大門。
CG角色結合動捕技術，讓虛擬角色具備生物特性，看起來更加真實，逐漸成為國際電影製作的一種趨勢！
戰斗天使：阿麗塔

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猩球崛起
如今，數字角色技術和動捕技術已經不再是一個熱門話題。只不過，知道這種技術，也知道這種趨勢，但你能獨立創作出一個屬於你的數字角色嗎？很扎心！
今天我們就來詳細介紹一下這兩項技術！

動捕技術

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現階段，動捕技術已經相當普及了，但要效果好的話，需要專業的動捕設備進行數據採集，費用會比較高。

動捕過程中也會出現一些數據不符的情況，這時候就需要後期進行修飾。主要有以下幾個問題：

1.動捕數據和動作不匹配：很多時候，人的動作難以達到影視需要的張力，所以動捕的數據大多需要進行後期調整。

2.動捕中出現抖動：設備畢竟不能完全還原真實，所以需要動畫師後期修飾。

3.動捕數據之間的串聯與銜接：有特殊的方法可以處理，是一種技術方法。

4.身體動捕數據與頭部動捕數據之間的串聯：這也對應了一些技術實現方法。

ZivaVFX全身肌肉動力學系統

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▲Ziva官方演示案例
Weta Digital在製作《阿凡達》時開發的 肌肉模擬系統ZivaVFX 來進行全身肌肉動力學綁定 ，實現真實的身體動畫。
ZivaVFX動力學綁定技術，能根據真實人類和生物的自然肢體特徵，創建基於物理原理的計算模型，然後運用基於生物力學和動畫動作的物理模擬演算法來處理這些模型。
當然，這兩項技術要展開來講就太多了，所以我們請到郭偉老師開設了 《虛擬角色MV「心之旋律」ZivaVFX&UE4動畫製作特訓營》 ，為大家詳細講解製作動畫CG角色全流程。
識別下方二維了解更多詳細▼
01
講師介紹
郭 偉
自由CG藝術家、獨立製作人
中國傳媒大學動畫培訓部多年動畫講師
曾參與北京奧運VR場館虛擬現實與福娃三維動畫製作，在中央電視台動畫部參與多項項目製作，之後在 中國傳媒大學動畫培訓部擔任多年動畫教學講師。

這是一位 「很專一」 的CG藝術家，從1999年開始學習CG製作，20年來一直在研究完整的CG角色動畫製作流程和技術。
《數字主播》 以講師自己為原型的CG虛擬角色▲
2018年10月，獨立完成 《數字主播》 動畫。詳細講解表情捕捉技術的運用，Faceshift表情捕捉軟體，表情從數據獲取、表情配置，表情表演技巧、聯動Maya與分層渲染，到最後完整作品輸出。
讓CG工作室或個人，能夠通過簡單高效的表情捕捉技術來完成角色面部表情動畫的製作。
講師作品《數字主播》▲
繼《數字主播》之後，郭老師推出又一部角色動畫力作 《心之旋律》特訓營。

根據商業項目的製作流程，從角色建模到最終渲全流程，涉及角色全身動力學綁定，虛擬IP角色製作、動捕技術、UE4實時渲染……讓你能夠運用zivaVFX結合UE4打造一部絢麗的作品。
02
Ziva全球首套中文特訓營
放眼全球，獨自完成一部CG角色動畫，其涉及技術節點之復雜，核心技能之多，相信製作動畫的人都知道。
就算是傳統綁定，也不是很好做， 何況是運用 《阿凡達》的全身肌肉動力學系統ZivaVFX進行人物動作綁定。
訓營案例《心之旋律》 ▲
訓練營內容包括： 模型製作+動捕數據處理+Ziva綁定+頭發/布料模擬+UE4實時渲染

模型製作
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Maya低模+zbrush高模+MD布料+Nhair頭發+Mari貼圖+Vray渲染
整個訓練營都是圍繞項目流程的，所以模型部分並不會一步一步教你創建。重點講解的是角色開發的相關技術點以及難點。
動捕階段
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動捕數據的獲取+數據修飾+頭部數據與身體數據整合+數據驅動Ziva骨骼

動捕的數據採集比較復雜，所以特訓營中講師並不會詳細的介紹。
但是講師會講解數據的獲取方法，以及找到合適的數據後要如何修飾動捕數據，然後將臉部動捕數據與身體動捕數據整合到一起，以及將動捕數據匹配到Ziva的骨骼，驅動模型運動的全過程。
Ziva綁定
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人體解剖學肌肉基礎+Ziva軟體基礎+Ziva「 三次模擬 」
本部分講師將會從解剖學開始講解人體肌肉，然後把肌肉模型匹配到Ziva的骨骼，骨骼帶動肌肉-肌肉驅動皮膚，以及皮膚的處理和優化，最終得到正確的動畫數據。當然，Ziva的軟體基礎是必不可少的部分。
Ziva「三次模擬」▲
頭發/布料模擬
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Qualoth軟體基礎+布料解算優化+Nhair頭發模擬

本部分包括Qualoth軟體基礎知識，MD服裝製作後的模型優化，布料解算的技巧，以及Nhair頭發模擬的技巧。
UE4實時渲染
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實時頭發+實時布料+實時渲染MV動畫

本部分包括UE4地編製作，UE4三種頭發處理方法，UE4三種布料處理方法，UE4實時渲染技巧以及將動畫處理數據導入UE4渲染成MV的全過程。

三種頭發方法： ① 毛發實例化： 適合於中近景及特寫鏡頭的高質量渲染需要
② 面片+貼圖+骨骼： 適合於動畫及游戲製作的需要 ③ 面片+貼圖+UE4實時布料： 適合於常規動畫項目的需要
三種布料方法： ① ABC緩存： 適合於CG高品質項目及特寫鏡頭的需要
② 骨骼綁定： 適合於游戲項目及動畫項目的需要 ③ UE4實時布料動力學模擬： 適合於高品質動畫項目的需要
更多詳細內容里就不再一一介紹。想了解特訓營
向上滑動預覽訓練營課時表
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第一周： 課程前的准備
課時1：教程宣傳片
課時2：教程內容概述
課時3：動畫項目的製作流程
課時4：模型布線及動畫規則講解
第二周：解剖模型製作
課時5：解剖基礎
課時6：骨骼模型
課時7：肌肉模型
課時8：布線與優化
第三周：人體模型製作
課時9：頭部模型
課時10：身體模型
課時11：手臂模型
課時12：腳部模型
第四周：服裝模型製作
課時13：MD服裝模擬
課時14：MD模型轉Maya項目可用模型
課時15：服裝模型的厚度與優化技巧
第五周：毛發製作
課時16：XGen製作睫毛
課時17：XGen製作眉毛
課時18：XGen製作頭發
第六周：材質燈光渲染
課時19：身體材質講解
課時20：身體其它材質講解
課時21：服裝材質講解
課時22：燈光與渲染
第七周：骨骼搭建
課時23：動畫數據用骨骼搭建
課時24：解剖模型控制骨骼搭建
課時25：骨骼約束控制
第八周：動捕數據應用
課時26：動捕數據基礎講解
課時27：HIK系統講解
課時28：動捕數據導入與調整
課時29：最終動畫烘焙
第九周：ZivaVFX插件講解
課時30：Ziva基礎講解
課時31：Bone&Tissue
課時32：Attachment
課時33：MuscleFiber&ActionLine
第十周：ZivaVFX動力學解算
課時34：肌肉與骨骼連接
課時35：肌肉模擬
課時36：筋膜與脂肪模擬
課時37：皮膚模擬
第十一周： 布料與毛發解算
課時38：Qualoth基礎講解
課時39：服裝動力學解算
課時40：頭發動力學解算
第十二周： UE4資產導入
課時41：UE4基礎講解
課時42：Alembic緩存導入流程
課時43：頭發動畫導入UE4的解決方案
課時44：游戲用角色導入方法
課時45：藍圖屬性驅動講解
第十三周： UE4材質與渲染輸出
課時46：皮膚材質
課時47：眼睛材質
課時48：頭發材質
課時49：其它材質
課時50：燈光講解
課時51：場景搭建
課時52：抗鋸齒與高質量動畫輸出
郭老師將20多年的動畫人物製作技能與技巧，濃縮到本次特訓營虛擬角色動畫製作當中。

採用完整的商業項目製作流程， 加深你的對動畫人物製作流程的整體把控，讓你能夠整體控制動畫項目的製作。躋身主管及總監行列！
掌握動畫製作的全流程和技術，製作出完整的人物動畫作品，讓別人「看見」你是實力，做下一個「餃子」拍另一部「哪吒」！
03
多種學習保障與福利
多元的學習方式
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特訓營歷時4個月，3個月學習培訓，1個月學生項目製作，幫助學員在最短的時間內吸取豐富的知識。
實行小組學分制， 在這里，你不僅可以從講師那汲取寶貴的知識和經驗，還能夠與助教、班主任、組長一同探討學習上的問題。
在學習中有任何疑問，可以在直播中提問，或是在線咨詢講師或助教。

隨堂作業打卡制，
合格學員-結業證書
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課堂出席率達 80% 以上的學員，即可獲得由翼狐網頒發認證的 結業 證書。 專業設計師學習平台，品質保證。
班長報名資格和高額學費返還
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學分達到80分以上，優先獲得下一期訓練營 班主任、班長 的報名資格，獲得再次鞏固提升的機會。
學分前三名學員，根據名次，按照比例返還學費，第一名的返現額度非常非常高！

04
特訓營報名須知
▍虛擬角色動畫MV《心之 旋律》-ZivaVFX&UE4動畫製作特訓營介紹
特訓方向：
涵蓋：動畫模型的建模要點、真實肌肉骨骼的Setup、Ziva動力學肌肉綁定、基於動捕數據的動畫製作、表情與動作的同步、Qualoth布料動力學解算、毛發動力學解算、UE4材質與實時渲染輸出、完成CG角色的動畫全流程。
招生名額： 60個席位，不設旁聽（單純聽課）小班制教學保證質量，先到先得！
課程時間： 本次特訓營歷時4個月，3個月學習培訓+1個月項目製作。 課程售價4999元。 合格畢業生由翼狐網頒發的結業證書。
更多信息，請查看下錶，或直接聯系客服人員！
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05
常見問題
零距離解答你的疑惑
學員： 為什麼選擇ZivaVFX進行角色綁定？ 講師： 傳統的綁定方式缺乏真實的肌肉動態，而Ziva提供了全動力學解算肌肉系統，身體變形部位可以根據內部肌肉組織計算出正確的動態，能完全避免傳統綁定的弊端。 國外特效公司全部都在用這套肌肉綁定系統，我想我們也應該在製作流程上有所改變了。
學員： 動捕數據處理和使用會詳細講 解嗎？ 講師： 動作捕捉的數據來源我們只是稍微帶一下，但是動捕數據及表情數據的獲取，修飾，運用這幾塊我們會詳細的講解，直至匹配到ziva並導入UE4渲染的全過程。
學員： 報名需要掌握哪些基礎知識呢？ 學習這個訓練營需要掌握哪些軟體，對軟體的使用要到什麼程度？ 講師： 這是一套動畫流程課程，你需要掌握一定的美術基礎，人體解剖及動畫製作基礎，當然，這些知識教程中也會講解到，但是有的話就會更好。
本次特訓營是從模型開始到MV輸出結束，涉及軟體及水平。
模型：Maya+MD+Zbrush+Xgen+Vray+UE4，只需要到角色製作程度就可以。 動畫：Ziva+Qualoth+Nhar 會從基礎開始講解，你可以完全放心的學習。學員： 現在報名有什麼福利嗎？ 小編： 現在報名參加特訓營還可以免費獲得價值599元的 《數字主播》-Faceshift角色面部表情捕捉教程 一套。 注意：這個福利僅限CG世界粉絲才能參加，數量有限，詳情請咨詢客服。

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❷ 計算機培訓多長時間要多少學費

目前市面上的計算機培訓大都是6個月內短期速成，市場價位在2萬左右。

❸ 機器學習演算法和深度學習的區別

一、指代不同

1、機器學習演算法：是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法復雜度理論等多門學科。

2、深度學習：是機器學習(ML, Machine Learning)領域中一個新的研究方向，它被引入機器學習使其更接近於最初的目標人工智慧。

二、學習過程不同

1、機器學習演算法：學習系統的基本結構。環境向系統的學習部分提供某些信息，學習部分利用這些信息修改知識庫，以增進系統執行部分完成任務的效能，執行部分根據知識庫完成任務，同時把獲得的信息反饋給學習部分。

2、深度學習：通過設計建立適量的神經元計算節點和多層運算層次結構，選擇合適的輸人層和輸出層，通過網路的學習和調優，建立起從輸入到輸出的函數關系，雖然不能100%找到輸入與輸出的函數關系，但是可以盡可能的逼近現實的關聯關系。

三、應用不同

1、機器學習演算法：：數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特徵識別、搜索引擎、醫學診斷、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰略游戲和機器人運用。

2、深度學習：計算機視覺、語音識別、自然語言處理等其他領域。

❹ 人生演算法A計劃

初見《老喻的人生演算法》是在去年七八月份

當時我內心的感受:卧槽，這寫的啥鬼東西，一臉懵逼，完全看不懂在說啥。

現看《老喻的人生演算法》，我內心的感受:天哪，寫的實在是太好了，我怎麼沒早點遇見它。

emmm...真香

《老喻的人生演算法》主要由兩個模塊構成：

A計劃，針對的是你內心世界的不確定性；

B計劃，針對的是外部世界的不確定性。

A計劃的目標，是把你打造成一輛賽車；B計劃是要讓你這輛賽車，在正確的賽道上獲勝。

這就是人生演算法的主要目的。

以前我一直認為人只要不停地學習，努力學習，提升自己就好了，遲早有一天會出人頭地。

現在我才知道自己成了井底之蛙，接觸越來越多的人後，我越發現我身邊的人都很努力。

萬千世界，我只是其中一隻螻蟻，渺小若一粒塵埃，努力上進的人不計其數，那既然都很努力，憑什麼出人頭地的是我？憑什麼！

我也曾想去了解那些牛人的成功路徑，了解他們的思維方式，對比一下我們普通人的思維方式，到底有何不同？但是苦於找不到渠道，後來就不了了之，幸好遇見了人生演算法這門課程。

人生演算法總結了，地球上最厲害的那些人的底層思考方法和行為方式，讓你成為解決「不確定問題」的高手。

接下來，就進入到正題。

按照老喻的說法就是 演算法指的就是可復制的、解決問題的一系列步驟。

舉個栗子

你按照一個精確的食譜烤麵包時，食譜上寫著加入20克白砂糖，放入180度的烤箱里，烤30分鍾等等，這些步驟就是一個演算法。

如果一個紅燒肉的菜譜裡面說放鹽少許，蔥花少許，這可能就稱不上演算法。因為沒有量化，它就不能復制。

所以這門課討論的演算法包含以下幾個關鍵詞： 解決問題、步驟、量化、可復制。

A計劃是一個自我發現、自我塑造的過程，塑造你自己，有點兒像製造一輛汽車。那這輛汽車應該怎麼造呢？

首先要理解一下造車四大法則: 使命 環境 行動 反饋

這里的使命指的是就是 打造好自己這輛車， 財富和成就只不過是這輛車經過和到達的地方而已，

當你為了某種使命而生活時，你未必一定要中大獎，也能從每天的生活中找到幸福的感覺，

使命不知道哪一天到來，但在此之前你需要為了你的使命，虔誠地准備著。

現實是一片爛泥地，法拉利未必比拖拉機跑得更好。

現實世界，不是一個比拼設備的賽車場。高配不一定是贏家，低配版本同樣有很多機會。

再每個偉大的事物，都有一個微不足道的開始。iPhone剛出來的時候，也不比諾基亞好用多少。

所以你現在的環境無論有多糟糕，請從現在開始打造你自己這輛車，行動比不行動要好。

你應該一邊裝配，一邊駕駛，別搞火箭發射。

什麼叫火箭發射？就是假設現實高度可控，未來可以被預測。通過聰明的計劃和高效的執行，你就能取得好的結果。

可惜真實世界是不可預測的，根本不存在准備好的那一天。現在公認可行的是「精益創業」模式，我們必須在行動中去學習。

反饋是冠軍的早餐。 我們在造自己這輛賽車時，要從全局性和動力機制出發，建立反饋系統，不斷糾錯、更新、迭代。

用放大鏡來拆分認知行為，一個完整的閉環有「感知-認知-決策-行動」這四個動作，四個動作頭尾相連形成圓圈。

我們來拆解一下大腦工作的慢動作。我們把「從獲取信息到採取行動」這個過程，當做一個認知行為的最小閉環，它特別像一個四人接力賽：

當一件事情發生的時候，你首先要從外界去獲取信息，這時你要充滿好奇心。

你要把各種可能性都羅列出來，評估每種可能性發生的概率。這時你要能保持灰度，接受各種不同的觀點，哪怕是你不喜歡的。

你必須作出黑白分明的選擇。即使你沒有把握，你也要發出清晰的指令。

你就變成了一個堅定的執行者，就像闖進了瓷器店的大象，要勇往直前地完成任務。

所以，這個接力賽是由這四個人完成的，他們分別叫 「好奇感知」、「灰度認知」、「黑白決策」和「瘋子行動」。

這一個接力賽就是人生中的一個個小切片，每一個切片里，我們完成了一次從認知到行動的完整閉環。一個個小閉環，隨著時間不斷疊加起來，就構成了我們整個人生。

人與人之間，一個小閉環差別不大，但一個個閉環不斷串起來，就會形成巨大的區別。

所謂初段的閉環，就是指我們要積極去做這四個動作，把閉環完成。 閉環是為了形成一個反饋系統，給自己的未來按下啟動按鈕。

我們通常認為，閉環是為了給別人一個交代。其實不是，它甚至也不是為了給自己一個交代，而是要給未來一個交代。

只有邁出行為的第一步，你才能和未來有了鏈接。這樣你就能理解了，為什麼閉環是人生演算法A計劃整個九段的基石。

所以當遇到問題時，我們與其去悶著頭想，憋大招，不如邁出雙腿，先完成一個閉環再說。勇於嘗試，不停修正，最終你自然會一步步逼近問題的最優解。

大腦有兩種套運行系統，「自動駕駛模式」和「主動控制模式」，也就是《思考快與慢》當中的系統1和系統2

自動駕駛模式的特點是很快，例如你駕駛汽車遇到突發事件時猛踩剎車，這是個自動處理的動作，包含了反射、本能、直覺、沖動。

主動控制模式則顯得有點兒慢，但它需要深思熟慮，你需要調用經驗、記憶、分析、理性。

這兩個模式也經常發生錯位，該自動駕駛的時候控制太多，而該主動控制的時候卻自動駕駛。

高手把一件事做好的秘密就是，最開始交由「主動控制系統」來管理、訓練，達到一定熟練程度，就由「自動駕駛系統」來接管。

那怎麼同時完成多項任務呢？

行為學和電生物學的綜合研究告訴我們，先將第一項任務自動化，你就能夠有更多的心智資源投入到第二項任務中。

怎麼才能打造，在兩種模式之間自如切換的能力呢？

把不那麼重要的事情交給「自動駕駛系統」。

在使用「自動駕駛系統」後，積極用「主動控制系統」復盤。

在大腦中用「主動控制系統」去模擬「自動駕駛系統」。

一切腦力活動，最後拼的都是體力；一切體力活動，當然只是那些看起來以體力為主的活動，最後拼的都是腦力。

如果你能同時掌握兩個系統，並且在中間自由切換，那你就可以成為「人生演算法」的二段高手。

在三段內控這個階段，你需要知道，一次完整地認知行為，實際上是由4個最為關鍵的控制點組成的。

「認知飛輪」由感知 、認知、決策以及行動這四個節點構成：

在感知環節，你像個情報員，獲取外部信息，所以你需要很敏感；

在認知環節，你像個分析師，你需要特別理性，考慮各種變數，並且給予公平的估值；

在決策環節，你像個指揮官，你必須根據分析師的評估計算，作出一個決定，而且這個決定必然是有取捨的，你需要十分果斷；

在行動環節，你像個戰士，需要不畏艱險，勇往直前，執行任務。

一個完整的認知飛輪，就像一場4乘100米的接力賽，是由4個人共同來完成的，他們分別叫感知、認知、決策和行動。

「感知」跑完了把接力棒交給「認知」，「認知」跑完了交給「決策」，最後由「行動」來跑最後一棒。

這四個人彼此交棒的那一刻，就是「內控點」要介入的時候。

史蒂芬.柯維曾說過一句話， 「在外界刺激和回應之間，存在著一個空間，我們的回應就存在於這個空間之中，我們的成長和幸福蘊含在我們的回應中。」

其實這就是介入了「內控點」。我們的認知出現問題，也經常發生在這些點上。

例如，「感知」作為偵察兵獲取了某個信息，結果到了內控點他不交棒，拖到認知環節。你知道一個人如果太敏感，就會有些情緒化，也很難客觀地評價各種可能的情況。

又比方說「認知」這個人，更像一名軍師，優點是特別智慧，考慮問題周到，但讓他拍板，可能就會因為想法太多而優柔寡斷。所以到了「決策」這個內控點，他必須把接力棒交給一名將軍氣質的人。

把握內控點，說起來簡單，做起來不容易。那如何更好的操作內控點呢？巴菲特有一種內控法。

巴菲特說自己如果不在一張紙上寫下自己的理由，就絕不交易。這個交易可能是錯的，但自己必須有一個「交易答案」。

比方說，在紙上寫：「我今天要花500億美金來買蘋果公司，因為……」

如果你不能回答這個問題，你就不要買。

寫在紙上能有什麼用呢？其實，就是建立了一個節點，人為製造了一個「內控點」，防止愛欺騙自己的大腦過於沖動。

「人生演算法」A計劃的三段，內控。不僅一個認知飛輪里有四個內控點，兩個認知飛輪之間也有內控點。而且在兩個認知飛輪之間，你需要裝上一個重啟鍵。

當我們完成一個認知飛輪，需要重啟下一個認知飛輪。在這個控制點上，往往會有兩個挑戰：

第一，捨不得去掉舊的；

第二，無法開始新的。

比如說看電影，付錢後發現電影不好看，你面臨兩種選擇：

第一種，不好看，但忍著看完；

第二種，退場去干別的事情。

你應該如何選擇呢？這時候你應該假設：如果這張票是免費的，我看還是不看呢？

那你當然應該退場，還能省出時間干點兒別的更有意義的事，來降低未來的機會成本。而硬撐著看，你還要繼續受罪，時間也浪費了。

理性的決策，告訴我們要放棄沉沒成本，除非放棄所帶來的新問題，造成的成本更高。但是，戀舊本質上其實還是因為不自信。不相信自己放棄現有局面後，可以創造更好的東西。

人類不光有「損失厭惡症」，也特別不喜歡不確定性。

但現實中不可能什麼都准備得好好的，很多時候其實是「只有東風，萬事都缺」。即使條件不充分，你也要能「扣動行動的扳機」。

那有什麼辦法可以解決這兩大難題呢？

有兩個「精神裝置」，可以幫助你構建自己的「重啟系統」。他們分別是兩個角色，你遇到問題的時候，可以把自己代入這兩個角色的視角中。

第一個，「外星人」視角。

假設有個外星人，突然飛到地球，接管了你的生活，你應該忽視那些讓你糾結的沉沒成本，面對問題，提出理性的解決方案。

第二個，「阿爾法狗」視角。

阿爾法狗會把所有的事實，當作已知條件，然後像一個解題高手一樣，重新配置資源，積極計算，尋求最佳答案。

不要沉迷自己的思路和假設，每一步都把當前的局面當做已知條件，作出當前情況的最佳選擇

一個人不是靠一次的擊球，而是靠整個系統、靠概率來獲得勝利的。一個球打得好壞，一件事情的得失，並不影響全局。關鍵在於，一個球打完了，一件事情結束了，你能夠馬上復原，重啟下一個全新的「自我」。

我們學會了如何開啟下一個閉環。但一個新閉環對上一個閉環，只是復制還不夠，閉環和閉環之間，還需要增長。

那怎樣才能實現增長呢？

有效的增長，分為三個階段：1.增長假設；2.增長驗證；3.大規模增長。

怎麼理解？打個比方，首先你要有種子，才有增長的可能。因為沒法確認種子一定能發芽，所以叫「增長假設」。這是第一階段。

然後呢，我們要開始做「育苗實驗」，看看哪些種子真的可以發芽，對前面的假設進行驗證。這是第二個階段「增長驗證」。

只有完成了前兩個階段，才可以進行大規模種植。這是第三個階段，真正的「大規模增長」。

在現實中，不管是公司還是個人，在「增長思維」上容易陷入兩個誤區：

一個誤區是——有內核，沒增長。產品好，服務好，但沒法做大。結果，要麼維持著手工作坊的狀態，要麼就慢慢地消失了。

還有一個誤區是——沒內核，亂增長。種子不對，也沒進行育苗實驗，就開始大規模種植。前段時間有家公司叫星空琴行，地推能力很厲害，迅速開了很多家連鎖店，但是因為商業模式根本行不通，很快就倒閉了。

對於個人來說也是一樣，即使你再有能力，你沒有增長思維，成長就會受到限制；假如沒有基本能力，只談增長，到頭來也是一場空。

概括而言，對於個體來說， 增長思維有一個清晰的主線，分為三個階段。 在輸得起的時候快速試錯，積極探索，目的是找到可持續的、可規模化的增長公式，也就是你的個人演算法。

具體如何執行呢？

第一步，假設：建立最小化閉環。

第二步，驗證：找到北極星指標。

驗證，其實是確認兩件事：第一，獲取一個正向反饋；第二，找到單一指標的關鍵要素。

第三步，執行：設計增長策略。

對個人來說，你只有找到可學習可復制的增長模式，你的努力才有可能轉化為收獲，就像滾雪球一樣，越滾越大。

內核，就是要找到核心演算法，發現你自己的商業模式的種子。每一個成功的人，都要經歷找到自己內核這一步。

內核有兩個特點：

第一，要簡單，這樣才可以大規模復制；

第二，要有構建系統的潛力，這樣才能防止被別人復制。

先看第一個特徵，是簡單。但「簡單」這個詞可不簡單，它要滿足三個關鍵指標：大概率事件、可復制、大規模。

首先，內核得是大概率事件，它是生活中大概率會重復發生的事。

好吃的火鍋會有很多顧客，這件事已經被重復驗證過了，是可以重復實現的大概率事件，而不是拍腦袋，靠熱情、夢想或者運氣。

其次，內核要可復制。

其實世界上排在前面的餐飲品牌，例如星巴克、麥當勞、肯德基、必勝客，差不多都有一個特點：容易復制。

這就回到了開頭的那個問題：人和人之間的差別沒多大，最後差別在哪？就是你有沒有復制自己的能力。別人開一家店，我能開1000家店，那差距可就大了。

我們的難題不在於做好一件大事，而在於找到一堆可重復的小事。

怎麼樣實現這一點呢？你需要做到三點：一、把握時機；二、依靠稟賦；三、形成專業。

第一，把握時機。 你可以選擇你在哪，但你不能選擇時代。所以在對的時間，做對的事，把握時代的機遇非常重要。

第二，依靠稟賦。 什麼叫稟賦呢？就是指天賦，以及你已經擁有的資源。比方說海底撈的張勇，他的稟賦就是「懂服務」，從而才能構建文化系統。

第三，形成專業。 光有上面這些還不行，你需要不斷完善，不斷打磨，進而形成自己的專業護城河。

求解出自己的內核，就是在為復利作準備。有了種子之後，我們就要開始大面積種植森林。只有當前面的六段都准備好了，七段復利才會釋放出「幾何級數增長」的力量。

傳統意義上，真正靠譜的復利也就兩種，要麼是資金固定收益的利滾利，比如儲蓄；要麼是不動產的持續增值，就是在正確的區位買房。

而很多人忽略了，其他領域的復利有一個問題，那就是會停，它不是無限復利下去的。

那怎麼樣才能克服復利停止的風險呢？矽谷著名投資人彼得·蒂爾的觀點，特別簡單粗暴：壟斷。

對個人而言，什麼叫壟斷呢？

舉個例子

不管你覺得自己內心有多麼豐富，你在其他大部分人心目中，可能就是一個標簽。比如，那個特別能聊天的，那個做PPT的傢伙，那個搞投資的，那個賣房子的等等。

其實，這個標簽就是你獨一無二的價值，意味著你占據住了一個賽道。別人有相關的需求，也許第一個想起來的就是你。

所以說，你在一個公司裡面地位是否牢靠，不取決於你有多厲害，或者是有多麼勤奮，而是取決於你是不是占據了一個心智，是不是「不可或缺」。這就是個人意義的「壟斷」。

除此之外，你還要學會延遲滿足與持續學習，

諾貝爾獎得主約瑟夫·斯蒂格利茨認為：學習，是持續增長與發展的關鍵動力。

簡而言之， 你需要洞悉時間的機制，用持續學習來構建自己的「壟斷」優勢，致力於獲得長期收益，從而創造復利效應的奇跡。

在前面的7個段位中，我們不斷地探尋真理，直逼內核，像滾雪球一樣收獲復利。滾雪球這個動作聽起來很輕松，但要實現沒那麼簡單。

人生長路漫漫，你會遇到挫折，你可能在不確定的現實森林裡迷路……這個艱難的過程很像希臘神話里受懲罰的西西弗斯，他每天必須將一塊巨石推上山頂，等石頭滾下來又推上去。

這時候，我們需要願景，需要抬頭仰望星空，找到指引方向的北極星。越偉大的企業和個人，越會強調願景。

願景由兩大要素組成，核心理念和未來藍圖。核心理念就是你努力要變成一個什麼樣的人；未來藍圖就是你努力要做成什麼樣的事。 比方說，迪士尼的願景是：成為全球的超級娛樂公司，使人們過得快樂。

那我們該如何找尋自己的願景呢？貝佐斯有3個秘密武器，值得學習。

秘密武器1：發現有什麼是未來十年不會變化的。

我們都喜歡關注變化，但對於找到願景來說，不變更重要。因為你需要將你的戰略建立在不變的事物上。什麼東西是不變的？其實就是常識，以及人們一直追求的美好事物。

秘密武器2：最小化後悔表。

「假設自己80歲高齡時回看自己的人生，現在沒有創業，到時候會不會後悔？」如果後悔那就果斷去做。當你作人生重大選擇的時候，你也可以這么去問自己。

秘密武器3：「以始為終」戰略。

什麼叫「以始為終」戰略？貝佐斯認為在零售業，客戶永遠不變的就是想要更低的價格，更快捷的配送和更多樣的選擇，也就是多快好省。他的做法是，先想明白終極問題，再進行逆向操作。

什麼是涌現呢？

涌現來自對「復雜系統」的研究，是復雜系統中最顯著也是最重要的一種特徵。

在系統科學中它說的是，大量微觀的個體在一起相互作用之後，就會有一些全新的屬性、規律或模式自發地冒出來，這種現象就稱為涌現，而且最後的效果是「整體大於部分之和」。

1. 成功的要素可能很簡單。

想要成就非凡的榮耀，並不需要每一個基本要素都非凡。就像能夠找到最佳路線的螞蟻，單個兒並不需要有很厲害的大腦。

2. 重要的是系統。

一個媽媽拍自己的孩子，拍了17年。這是一件可持續、有機會由量變躍升到質變的事情。但大多數事情並不是簡單重復就可以形成系統的。例如一個人再勤奮，大概率也很難成為諾獎得主。這裡面的差別在哪？如果你沒有系統，努力是無法疊加的。

如何構建自己的系統？

一個人也可以構建自己的系統，怎麼才能做到呢？

你需要切換另一個角度來看待自己，我們引入「時間」這個變數。

在一個個時間切片里的我們，就像一隻只螞蟻和蜜蜂。此時此刻的你，和下一秒的你，就是兩只螞蟻。作決策的你是一隻螞蟻，行動的你是另一隻螞蟻。無數個不同時刻的你，疊加在一起，就像螞蟻社會一樣，構建了一個智能系統。所以，你自己就是一個超級智能系統。

螞蟻之間的傳輸控制協議，是這個智能系統的演算法。 不同時刻的你之間的關系、反饋、獎賞和連續性，就是你的演算法。

通過這樣的比喻，我們就能理解，人和人之間看起來差別不大，為什麼差距會那麼大。

差距就在於，有些人是有系統的，有些人根本就沒有系統。

有系統的人，就是有演算法的智能系統。這樣的系統能夠不斷進化，可以創造整體大於部分之和的奇跡。這就是「涌現」。

那怎麼搭建自己的系統呢？

其實就是《人生演算法》A計劃的九個段位。這就是一個自我發現的過程，找到自己系統的過程。我們可以把它叫做「人生定位」和「個人戰略」。

我們再回顧一下《人生演算法》的造車計劃，四個輪子是「感知-認知-決策-行動」，發動機就是我們每個人的內核，導航系統是願景。

這輛車就是你我的個人系統，通過它，我們才能長途跋涉，去堅持做長期且有復利的事情。

從初段到九段，正是一個形成個體的人生演算法的過程，你應該把自己當作一個有演算法的系統來經營。

一個人成功的最大秘訣是：找到可大規模復制的、具有連續性的「大概率事件」作為內核，這樣才能像一輛車一樣跑起來，進而收獲人生的復利。

❺ 如何從普通JAVA程序員向機器學習演算法工程師轉變

建議先看兩類書：（1）計算機原理；（2）數據結構和演算法。（看數據結構之前先看C語言）。 第二． Java、.net、C++、PB、VB、Delphi、匯編到底應該學哪個？哪個最簡單就先學哪個、公司用哪個就學哪個、哪個和有緣（比如剛好認識一個願意

❻ 做游戲開發需要學什麼

學習游戲開發需要熟練掌握游戲編輯軟體，熟練掌握好這些基礎的游戲軟體功能就可以了。
常用的編輯軟體有以下6種。
1、3dsMAX：大多數游戲開發公司美工使用，效率較高，可以獨立製作游戲中所有美術相關資源。
2、MAYA：跟3dsMAX差不多的軟體，因個人喜好而定，MAYA在製作動作的方面較MAX稍差，不過在很多方面這兩款軟體都是可以兼容的。
3、Deeppaint3D:可以直接打開3維模型文件，在上面繪制貼圖。
4、C++：程序使用，用來實現游戲中的各種功能，調試BUG等。
5、Photoshop與Panter：配合MAX或MAYA來繪制各種模型需要用的貼圖。
6、ZBrush：美工製作超高模用的，然後可以生成法線貼圖，在MAYA或MAX中使用。

❼ 演算法工程師是做什麼的真正做過的回答，怎麼去做一個演算法工程師與機器學習哪個好一些

演算法工程師不是也有一種叫做機器學習演算法工程師嗎？怎麼把演算法工程師和機器學習兩個分開了？

這是我上周聽過的阿里的一位演算法專家的直播課內容：

BAT企業的演算法工程師是這樣工作的：問題抽象、數據採集和處理、特徵工程、建模訓練調優、模型評估、上線部署。而一個演算法工程師真正值錢的地方在於問題抽象和上線部署這兩個。

他剛好講到企業中的演算法工程師的實際工作流程是怎樣的？以及如何成為演算法工程師，就是需要掌握哪些重要技能？

推薦給你看下咯：菜鳥窩人工智慧特訓營你只需要看第一章就好了，聽完之後就能解答你的提問了。

❽ 四海公考速算訓練營怎麼樣

四海公考速算訓練營可以的。速算是指利用數與數之間的特殊關系進行較快的加減乘除運算。這種運算方法稱為速演算法，心演算法。簡化了筆算，加強了口算。簡單，易學，趣味性強，通過短時間培訓後，多位數加，減，乘，除，不列豎式。

❾ 深度學習和機器學習的區別是什麼

1、機器學習是一種實現人工智慧的方法，深度學習是一種實現機器學習的技術。

2、深度學習本來並不是一種獨立的學習方法，其本身也會用到有監督和無監督的學習方法來訓練深度神經網路。但由於近幾年該領域發展迅猛，一些特有的學習手段相繼被提出（如殘差網路），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。

3、機器學習最基本的做法，是使用演算法來解析數據、從中學習，然後對真實世界中的事件做出決策和預測。與傳統的為解決特定任務、硬編碼的軟體程序不同，機器學習是用大量的數據來「訓練」，通過各種演算法從數據中學習如何完成任務。

拓展資料：

1、機器學習直接來源於早期的人工智慧領域，傳統的演算法包括決策樹、聚類、貝葉斯分類、支持向量機、EM、Adaboost等等。從學習方法上來分，機器學習演算法可以分為監督學習（如分類問題）、無監督學習（如聚類問題）、半監督學習、集成學習、深度學習和強化學習。傳統的機器學習演算法在指紋識別、基於Haar的人臉檢測、基於HoG特徵的物體檢測等領域的應用基本達到了商業化的要求或者特定場景的商業化水平，但每前進一步都異常艱難，直到深度學習演算法的出現。

2、最初的深度學習是利用深度神經網路來解決特徵表達的一種學習過程。深度神經網路本身並不是一個全新的概念，可大致理解為包含多個隱含層的神經網路結構。為了提高深層神經網路的訓練效果，人們對神經元的連接方法和激活函數等方面做出相應的調整。其實有不少想法早年間也曾有過，但由於當時訓練數據量不足、計算能力落後，因此最終的效果不盡如人意。深度學習摧枯拉朽般地實現了各種任務，使得似乎所有的機器輔助功能都變為可能。無人駕駛汽車，預防性醫療保健，甚至是更好的電影推薦，都近在眼前，或者即將實現。

❿ 粉筆特訓營能重復闖關嗎

可以。
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