这个标题是不是很吸引人？想了我老久了，不过大家放心，绝对不是标题党。这个东西想了很久，也算是有了一些突破性进展，和大家分享下。
先聊过去
熟悉我多少知道我的历程，本硕数学统计，技术自学，大四整了波《统计学习方法》，然后又有一些深度学习的自学（淘宝），python看的廖雪峰，黄文坚的tensorflow，结合一些论文加《统计自然语言处理》，基本就是靠这些资料一点点看过来了。和现在相比，当时可以说资料非常少了，不过正因如此，自己得以坚持独立思考，探索自己的成长之路。
阶段一：夯实基础
数学系出身让我在数学基础上几乎没有障碍，说实话，数学基础扎实真的能让我在理解算法的原理更为深刻，更容易内化，为我后来更灵活的方案设计能力带来很大帮助，而不简单的是背诵而已（不过有一说一，当时实变函数之类的真的是背的）。
开发能力的话，虽不是科班出身，但是一些自己主动争取的项目经验还是让我成长了不少，我在大学先后参加了几个项目，至少基本的开发能力有，一些编程的感觉也比较好吧，大一的时候我就考上VB二级的证书，c 、java不说精通，至少是看过吧，良好的开发基础让我额，校招那会的算法题即使没怎么刷，至少在考试的过程能给出一个能跑通的方案（不至于0分吧），其实算法题就是考验编程能力和程序设计能力，说白了就是把想法细化为代码的能力。
剩下就是一些机器学习基础了，反正上面说的书我都是有认真啃的，认真啃完的收获是真的大，现在和很多人交流，其实确实很的一些东西真的是就能在这些材料里看到，很多以为自己看了论文发了论文就很厉害，其实好很多深层次的、基础的，现实用到的反而不知道，不说找工作，说找到工作后开展工作，感受会很深的。
扎实的基础是走远走深的必要条件。 出来混，迟到要还的。
阶段二：真实的落地进阶
其实学完整本统计学习方法的时候，我一直在问自己的一个问题：我知道这玩意很厉害，但是我学这玩意能干啥？后来我知道了NLP能落地，能分析文章，于是有了后年的NLP之路，虽说机器学习方法现在不是NLP的主流，word2vector都让人看不起，但在当时使用人工特征 机器学习同样能很好的解决这种文本分类问题，这里让我收获很大，也找到了自己技术成长的突破口，空有一身能力，不知道这个能力是什么，怎么用，此时应该主动去找活，找老师做科研，找实习，找比赛，找开源项目，了解这个世界需要什么东西，自己又怎么会用这个东西来改变哪怕只是自己身边的一点点，此时，你又会有新的思考。
学完了东西，要想突破的关键途径就是——用！
做科研，知道现在的科研难题是什么，去实习，知道现在工业界都在用什么而我不会，去比赛能知道怎么让自己的方案尽可能达到极致，去找开源项目能知道大佬们真正都在干什么。
当走出去，知道外面的世界，也不容易让自己陷入“天朝上国无所不有”的盲目自恋中。
另外一点是，落地进阶开始，会有大量的算法本身之外的人和事需要开始处理了，产品、工程的对接，服务打包、数据管理、运维监控，项目管理，自2018年开始实习以来自己就开始有意识地开始学习各种工程技术，开始锻炼自己的沟通能力，在2020年，自认为有了不小的进步。
算法工程师首先是工程师，工程师首先是人。
阶段三：跳出模型
我和很多学习算法的人一样，会认为模型就是一切，各种模型如数家珍，和后来工作后逐步发现：
- 一个LR很可能就能追平飞机大炮。
- 加规则是最快解决bad case的方式。
- 数据不好，神仙模型也没用。
- 神仙模型的性能根本就不过关。
因此，自己开始去探索，什么样的方案才更适合，尤其是模型之外的方法，后来慢慢在模型和非模型方案之间找到了一些权衡的思路，从bad case上去挖掘自己应该在模型的基础上能做优化的方向。
模型，尤其是大模型，不是解决问题的唯一方案。
阶段四：模型和非模型的权衡
这应该是2020年我所能达到的一个最后一个阶段了。
模型不是尽善尽美，规则也不是，两者的有机结合才是更好的解决问题，模型能覆盖大部分的情况，规则再根据一些特定的问题进行快速解决，此后，规则可以尽可能抽象逐步融到模型里面去，例如一个根据某些性质做的if else可以通过特征的方式加入模型，一些根据用户行为历史的方案，可以通过特定的特征积木加入到模型中，例如用户点击序列可以转化为word2vector特征，但另外规则词典的维护仍要保持，对于在线的风险状况，我们仍然能通过这个角度来快速控制，整个系统能稳定高效地运转起来。
模型和非模型，是存在桥梁，互相转化互相补充的。
2021年：走出自己的路
简单总结下“走出自己的路“的深层含义：
- 新旧、强弱方法兼容并包，深入理解内化于心。
- 因地制宜，根据方案综合选择方法。
- 要能因地制宜的前提是，对“地”有充分的理解，即问题的理解能力。
说个例子（首先说明没有黑的意思），很多人可能会吹说阿里提出的推荐系统模型很厉害，说实话是真的厉害，能考虑用户各种行为特点，表征后用于ctr预估等问题下有很好的效果，于是很多人开始用，然而很多人可能会说效果不好，经过一些讨论发现，其实效果不好不一定是阿里的结果小动作，更多的其实在于很多场景对应的用户，不具备这些行为，或者用户数量不足，导致这些行为特征没有体现，或者说当前产品的主要问题不在这种特征下，那用这个模型、用这个特征提取方案没用不就很正常了吗。看完这个例子反思一下，我们在解决一个问题之前，有没有对问题有充分的理解，有没有对想用的方法有充分的理解。
“黑猫白猫，能抓到老鼠就会好猫”，这是厉害进程探索者的智慧，没有说老方法就不好，也没说新方法就要拒绝，作为一名优秀的执行者、开发者，我们自己的修炼应该是让自己的手段保持先进，这个先进不等于“新”，而是我们的方案能持续保持“最好”，这个优秀一方面要求我们对自己手上的方法有足够的理解，知道什么是最好，保证拿出来的都是最针对问题的解决方案，而非炫技的、顾此失彼的，另一方面我们要持续保持领先，新方法我们要学习，所谓“内化于心，外化于形”就是这个意思，切不可纸上谈兵。
截至2020年，我做的不错的是，为了让自己能更稳定、更快地解决问题，我对自己的修炼更多聚焦在“解决问题”上，一个问题有了方法可以持续更新，但是问题却不见得能常常有新的，于是方法可以无限的深入研究，但是我们日常的问题解决并不要求我们做到这个极限，因此我们只需要保证一个“基线”即可，以此我学习了大量的“基线”方案，保证自己能在从0到1的时候，快速让效果达标快速推上线。
但是2020，我没有持续更新自己的方法，打打苍蝇算是得心应手，但是屠龙的神技掌握的不是很优秀，很多很强的屠龙之技我没有尝试过，这导致自己在从1到N的水平不足，自己的上限不够，因此我后面还是需要去学习和尝试。
但是，这种尝试不意味着我会抛弃原有的东西，而是把屠龙之技融入到我的方案体系中，屠龙方案有屠龙方案的本质，不代表屠龙的方案就一定不能拿来打苍蝇，打苍蝇的方案也有屠龙之技需要参考的优势，两者融合内化于心才是关键。
在这里再聊一个点，就是何为前沿，包括很多研究生在内，其实很多人没有所谓“前沿”的思维会和勇气（可能说的自己有点狂...），所谓的前沿肯定是走在前面的，走在前面意味着没有人，自己走的每一步都是探索，谁都得自己走，这就是前沿，跟的人多了，这个方向你就成了领先，因此，要想持续成长，找到自己合适的方向走就是了，不要看什么东西大家做得多，用的多，随大流永远无法做到领先。
修炼方案
列一下2021的修炼方案吧：
- 论文的阅读是算法工程师的必修课，论文是要持续读的。
- 多了解业界的关注点。虽然要走自己的路，但是了解大家的关注点，互相学习启发才能进步。
- 保持交流和输出，互相碰撞、互相切磋是提升的重要手段。
- 打开思路，要把坑挖的深，可以尝试先把坑挖大再来挖深。
- 内化，可以拿来，但是一定要懂，这是对自己负责，对未来要遇到的问题负责。
上面看着像是废话，但是感觉理解又会有些不同。持续修炼吧，自己还年轻，还有机会成长，还有机会证明自己，那就把握机会，逐步成长为一名成熟、能独当一面解决众多问题而又有深度、有沉淀的算法工程师。
