我的亲身经历教你零基础小白如何成为宠物医生,一个打过女队职业,做过女队教练,当过主播,目前在做运营的过来人,希望能对你有帮助。
我打职业的时候教你零基础小白如何成为宠物医生,每个月有稳定收入,但是由于是女队,关注度不高,所以收入对比主播来说的话,其实是很低的。但是比较稳定,每个月都会有一份固定收入。
然后转去做主播教你零基础小白如何成为宠物医生,有一个朋友带着做,也算有一些资源,所以刚开始起步的时候比一般人顺利,但是我本人的性格比较内向,只是游戏打的稍微好一点,不会去和刷礼物的大哥互动很多,或者说一些幽默搞笑的话,而且也不愿意学颜值区秀场的一些女主播。所以导致我的礼物量流水很低,每个月的收入非常不稳定,甚至不够支撑我的网费和电费。我的年龄也是不那种18岁的年纪了,考虑到我在这个行业的竞争力,我感觉我年龄上有点耗不起,所以我最终选择了放弃。
可以很明确的告诉你,刚起步的主播,都是没有底薪的,完全要依靠主播的个人礼物和流水,并且前期可能会有一点难熬,没有什么观众,也没有收入教你零基础小白如何成为宠物医生。如果你觉得自己能熬,并且对自己的直播有规划,能吃苦,愿意每天直播6-10个小时去累积观众粉丝的话,下定决心之后就不要放弃。因为直播这个东西一旦你中途断掉了,你的粉丝会流失很多,几乎又要重新开始。
另外作为新手的话教你零基础小白如何成为宠物医生,建议你选一个好的经济公司,好的经纪人去带你,这样成功的概率会更高一些。
作为一个运营来说的话,游戏直播对于新主播来说不太友好,秀场的女主播比较好赚钱。如果你依然想选择游戏的话,技术是需要去练习的,另外需要一定的直播节目效果,口才互动能力不能太差,如果不会要坚持去学习改变,有恒心和毅力的去做这行的话,坚持下去一定会有收获!
你最需要的就是坚持、坚持、继续坚持,直到你成为一个真正的漫画家。无论哪一个职业,无论有没有得到专业的学习和指导,没有坚持,就没有未来。从具体学习绘画的方法上,目前教授绘画的各种学校和私教都很多,如果觉得自己遇到瓶颈了,可以去求学。平时多画、多临摹、多写生、多和同好交流,这是一个过程,不可能一夜之间就成为某“家”,但也不是一个太漫长的过程,一般能坚持3-5年就能小有成就了,到时候回过头看看,所有的付出也不过如此。祝你早日成功!
非科班出身,自学撸出中文分词库HanLP,在GitHub标星1.5万,成为最受欢迎的自然语言处理项目。他将学习经验总结成书《自然语言处理入门》,帮助小白快速入门NLP。针对题主的提问,HanLP自然语言处理类库的开发者何晗的经验很值得借鉴。
截至 2019 年 11月初,HanLP项目在 GitHub Star 数达到了 15.6 K,超过了宾夕法尼亚大学的 NLTK、斯坦福大学的 CoreNLP。
贴上GitHub地址:://github.com/hankcs/HanLP
何晗在开发这款 NLP 工具包时,还是上海外国语大学一名日语专业的大二学生,HanLP项目脱胎他大学时接的一份兼职,何晗也因缘从一个非科班专业的小白逐步成长为NLP领域的专家。如今,正在攻读CS博士的他(研究方向:句法分析、语义分析与问答系统),结合自己的学习历程和HanLP的开发经验创作出版了《自然语言处理入门》一书,得到了周明、刘群、王斌等业内顶级 NLP 专家的推荐。
从着手开发HanLP,到HanLP达到工业使用的水准,何晗对自学NLP有深刻的见解。如果用一句话来总结,那就是:自顶而下,从工程去切入,由应用层往下面的基础层拓展,递归补充理论知识,才能事半功倍。以下入门NLP的建议,皆来自于何晗的经验,分享给像题主这样的初学者,希望能对大家有所启发。
一、初学者,请避开自学NLP的常见误区有的初学者排斥基础理论——认为学校教的都是没用的,公司里都用不到;有的初学者对基础理论敬而远之——认为理论太高深了,自己基础不好,学了也白学;有的初学者,特别是已经工作的程序员,基本方向正确但学习路径错误,比较容易走极端:在工作很忙的情况下,只是抱着经典书籍苦啃,直到筋疲力尽项目也毫无进展,从而丧失了学习NLP的兴趣;或者,俗称调库小能手,跟风潮流,缺少理论基础,缺乏独立思考能力(比如,认为深度学习最牛,其他的基础理论都是垃圾;认为CNN/RNN/BERT会调参就行了)。而实际上,自然语言处理是计算机科学、人工智能和语言学学科的交集,这三方面的学科知识都是需要储备的,基础理论的学习必不可少。但很多初学者都是在工作之后才入坑NLP,既难以静下心来啃书啃课,又缺少很好的老师传授知识经验。所以,有效可行的入门方式就是从工程切入,遵循这样的逻辑:延迟加载,只在使用的时候才去加载必要的资料:
你首先看到的是一个摸得着的实际问题,为了解决该问题才去接触一个具体的方案;为了理解这个方案,才会引入必要的背景知识;为了实现这个方案,才会引入相关细节;为了克服这个方案的问题,才会过渡到新的方案。二、想快速入门NLP,边学边做疗效好何晗入门NLP,读过的经典书有:《统计自然语言处理》(宗成庆 著)(对应语言学知识)、《统计学习方法》(李航 著)(对应人工智能知识),《挑战程序设计竞赛》(秋叶拓哉、盐田阳一、北川宜稔 著)(对应计算机算法知识)。
不过,在看经典书籍的过程中,他发现,学习自然语言处理并不需要完全把这几本书看透,最好是可以边看书边做项目。这些书都是非常牛的好书,然而可惜的是,看完书中的章节,不知该如何应用其中的知识点,即使实现了文章中提到的模型,也很难直接将其运用于工程项目。
想必很多初学者都面临类似的学习困惑。为了解决这个问题,何晗动手写了《自然语言处理入门》,目的就是希望学习者看完一章后,便可以将知识点直接用于项目,适合NLP初学者入门并快速布置到生产环境中。成效快,痛苦小,疑问少。
何晗在《自然语言处理入门》一书中,以自己的HanLP开源项目为案例,代码对照公式讲解每一个算法每一个模型,让入门者带着工程思维理解NLP的知识要点,试图在目前市面上艰深晦涩的教科书和简单的入门书之间作出平衡。
《自然语言处理入门》带领学习者从基本概念入手。逐步介绍中文分词、词性标注、命名实体识别、信息抽取、文本聚类、文本分类、句法分析这几个热门问题的算法原理和工程实现。通过对多种算法的讲解和实现,比较各自的优缺点和适用场景。这些实现并非教学专用,而是生产级别的成熟代码,可以直接用于实际项目。
在理解这些热门问题的算法后,这本书会引导学习者根据自己的项目需求拓展新功能,最终达到理论和实践上的同步入门。
何晗认为,NLP的学习路径,应该尊重一般人的认知规律,而不是学术上的纲目顺序,以此为宗旨来编排图书的内容。因此,面向普通程序员,这本书内容分为以下三大部分:
第一部分介绍一些字符串算法,让普通程序员从算法的角度思考中文信息处理。
第二部分由易到难地讲解一些常用的机器学习模型,让算法工程师晋级为机器学习工程师。由中文分词贯穿始终,构成一种探索式的递进学习。这些模型也并非局限于中文分词,会在第三部分应用到更多的自然语言处理问题上去。
第三部分新增了许多与文本处理紧密相关的算法,让机器学习工程师进化到自然语言处理工程师。特别地,最后一章介绍了当前流行的深度学习方法,起到扩展视野、承上启下的作用。学习者可根据自身情况,灵活跳过部分章节。
何晗在自学过程中走过不少弯路,深知数学语言的艰深晦涩,并且痛恨罗列公式故作高深的文章,所以他在书中只保留了必不可少的公式和推导,并且公式与代码相互印证。配套代码由Java和Python双语言写成,与GitHub上最新代码同步更新,所以你只要具备基本的编程经验,就可以跟随书本零起点入门。
此外,何晗还总结出一份最为详尽的NLP ML“双生树”思维导图,导图中的关联知识点不仅涵盖NLP领域的核心知识,甚至涉及许多前沿研究和应用,印刷尺寸宽60cm,高74cm,随书附赠供学习者参考。
三、进阶NLP的学习资料和工具推荐推荐读这些经典书籍:多读论文,推荐用Google Scholar和Papers检索:克服语言障碍,推荐用欧路词典:追踪前沿动态,推荐NLP-progress,在各项NLP任务上的排行榜网址:://nlpprogress.com/
一个中肯的建议:NLP没有通用的解法,算法不够,语料来补算法不是万能的。(想想:一两个百分点对实际业务有多少帮助,又增加了多少成本?)不要完全相信论文。(a. 不要相信不公开源代码的论文; b. 不要相信公开源代码但数据预处理作假的论文; c. 即使能跑出作者宣称的分数,请考虑:模型是否能泛化到你的行业领域? 又增加了多少成本?)语料极其重要。(a. 语料几乎可以把准确率提升到你期望的任何水准,只要数量质量足够; b. 目前通用语料几乎都是新闻,谁能标注出行业语料,谁就是大王; c. 深度学习时代,无标注的纯文本语料也大有用场; d. 软件工程2.0:用数据编程。)
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