别再抱怨缺乏算法实践场景，不妨来挑战这场百万奖池的比赛！

本文主要是介绍别再抱怨缺乏算法实践场景，不妨来挑战这场百万奖池的比赛！，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

「CRUD」几乎是我们大部分开发者每天要做的日常任务，但不同级别的CRUD对开发者的技术水平也有着不同的要求，体现着开发者水平的不同层次。互联网大厂的开发者们因为具备海量的C端流量和大数据，技术水平从工作中就能得到不断的提升，他们紧跟时代的步伐成长。但不是所有的开发岗位都具备这些如他们一样的的锻炼环境，往往一些非互联网大厂公司的老员工，面对着一届届朝气蓬勃的应届生加入，是对他们无形的压力，跟上行业的步伐是他们经常考虑的事。但面对他们的困境是，在自己所处的工作环境中，根本找不到练手的场景，那这样的情况该如何提升呢？

这类问答在社群里、星球里见到都有几十次了吧。我曾经也是一名在国企工作过四年的员工，离职前公司里所接触的技术也都是非常的老旧，没有高并发也没有海量数据。但面对如今的开发岗位青睐互联网行业从业者的大环境，我们这类人，要如何突破呢？

结合我自己的经验给大家两个可操作性的建议：

建议一：模拟场景，创造突破点

既然没有场景，那么就想办法模拟场景。不要以为每天CRUD就没有提升的机会了，互联网大厂的开发一样也是每天CRUD，只是大家CRUD的环境不同，我们要想提升自己，跟大厂开发具备一样的能力。那你就要学会模拟高并发的场景，学会创造大数据的场景。你只需要做这样几个步骤：

1. 学会压力测试和数据模拟
2. 挑战一下你原来写的CRUD是否扛得住高并发和大数据量的考验
3. 当出现问题之后，分析问题原因，寻找解决方案
4. 循环上面的步骤，不断发现问题、分析问题、解决问题。从模拟出来的实战就能很好的锻炼这部分能力。

如果你对现在写的CRUD感觉毫无破绽？那么不妨通过我上面说的方法，给自己来一次打击，然后夹着尾巴继续努力吧！

建议二：参与线上刷题与大厂竞赛

模拟场景可以帮助我们提高处理高并发和大数据场景的能力，但如果我们要锻炼算法方向的解决问题能力怎么办呢？对于这类方向，DD建议大家可以多参与一些比赛。这里我觉得可以分为两个方向，如果你还刚开始或作为日常练手，可以多玩玩LeetCode、LintCode这些在线算法题库的训练。如果基础已经OK，想要做进一步更接近实战的挑战就可以参与一些算法类相关的大赛，这个一些国内外大厂每年都会举办。比如：最近即将开始的“腾讯广告算法大赛”就是一次很好的机会！

平时我们自己研究学习最缺的就是海量的算法实践场景，而在这次比赛中，主办方提供了海量的源于真实场景的脱敏数据，可以供你使用！也正因为这样，你的研究结果也就更具有商业潜力！

当然，这些数据虽然源于真实场景，但都是进行严格脱敏和去标识化的，充分保障了数据的安全性和保密性。

可能还有读者会担心，没有足够的算力支持怎么办？腾讯广告算法大赛早就帮你想好了，腾讯云智能钛机器学习平台（TI-ONE）将为所有参赛选手提供全流程的训练能力支持！

说到这里我估计会有读者要问了：“真实的应用场景是有了，但是我们又不是做广告的，参与这种比赛对我们自身的提高有啥帮助呢？“是的，很多已经工作的读者都会有这样的思考！

但你要知道，我们虽然都做开发工作，服务的业务方向各种各样，纯粹做广告业务的那就更少了！看似广告算法方面的研究，对我们工作本身的提升并没有多大的作用。但实际上，就其技术本质而言，在各行各业其实都是可以进行类比应用的。

比如本次赛事的两大赛道“视频广告秒级语义解析（Video Ads Content Structuring）”和“多模态视频广告标签（Multimodal Video Ads Tagging）”，都聚焦在了视频类媒体的行为识别上，非常符合目前短视频媒介不断抢占用户时间的大趋势。如果在这方面有所思考与突破，对个人的未来发展肯定是无可限量的。

对于本次的两个赛题，我觉得对于赛题二“多模态视频广告标签“是我们比较容易切入的，参赛者根据给到的视频数据以多模态融合的方式去思考尝试，比如：文字、封面图、视频帧进行融合建模。如果你能发现更多可提取的有趣元素也可以一并加入做更复杂的模型。

当我们完成了这样的结果有啥用？其实已经很容易关联想象了，视频已经打上了标签，如果你的系统用户也有对应的标签，那么是否就可以实现个性化推荐了呢？同时，为视频这样的数据打上标签，也是有利于后续为搜索实现服务的。而这些技术，是不是很多技术公司的核心呢？你还会觉得参与这样的比赛对个人提升没有帮助吗？如果你建立了这样的技术能力壁垒，你是否还会焦虑自己的未来吗？

关于2021腾讯广告算法大赛

本次2021腾讯广告算法大赛是由腾讯广告主办，腾讯云AI、腾讯大数据、腾讯招聘、腾讯高校合作以及英伟达联合主办。腾讯云智能钛机器学习平台（TI-ONE）与英伟达共同支持AI算法平台，同时与腾讯大数据Angel全栈机器学习平台共同提供算法资源支持。

本次赛事除了为参赛者提供海量的数据支持和算法资源支持之外，还提供了冠军奖达100,000美元的百万现金奖池！

同时，由于本次赛季入选了2021年ACM MM grand challenge，所以如果可以在本届大赛中获奖，那必将成为你未来简历上最为亮眼的一笔！

说了那么多，你有想好接下来要如何提升自己了吗？不论你选择哪种方式，上面的建议只是给予一些努力的方向，帮助你少走弯路，千万不要忘记投入实践和勤于思考，才是你最终得以进步的关键！

这篇关于别再抱怨缺乏算法实践场景，不妨来挑战这场百万奖池的比赛！的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！