外派年薪百萬挨轟雷到爆 華碩回應了 - 面試

不會就去學 但也不需要把不會c拿出來說嘴 你遲早都要懂的

在開發階段有不會給面試官嘴的優勢

除非研發team本身有很長的歷史跟C library要不然新創team 開頭全都在刻C/C++

就像廚師只會去全聯買料理包煮菜

那乾脆用pyhton比較快

c速度快太多了

上百倍的差距

Python底層也是C啊, 我之前在軟工版說現在科學計算都用python沒人用Fortran 還被噓爆。還被噓說超級電腦上沒人在跑python的，真假我就不知道了

C的速度快很多是沒錯，可是我看過的ML資源沒有一個是用C寫出來的欸？

所以你現在是老闆 你要找一個用python開發 然後再找一個c開發的員工？

科學計算一定都是fortran啦

fortran的lapack 目前沒人可以取代numpy matlab底層都還是用lapack

對於那些老教授來說，一個台大資工用PYTHON叫做自甘墮落，如果你可以用ASM更好

自古有文人相輕，資訊界有程式相輕 XD

還有slatec VASP都是fortran寫的

Python開發模型及訓練，之後再將訓練完的權重轉成tensorRT之類的，最後 用C或C++寫inference的code。我自己理解是這樣啦，至於用C或C#來開發，是有什麼好處嗎?因為論這方面的資源，Python絕對是最方便的。

所以結論到底是用什麼？

VASP是維也納大學寫的 化學模擬軟體slatec是美國國家實驗室跟武器實驗室寫的

科學計算=>fortran (歷史因素), C and C++

C/C++ 會使用是因為科學計算都是在分散式系統運作ML 就python套件豐富 隨便一個學生就可以搞起環境

但是底層套件 很多都是c/c++ fortran寫的

科學計算歷史很久了70~80年代就開始了

現在很多人都不知道浮點數epsilon是什麼意思了

簡單說老教授認為PYTHON是三流學生，三流大學，三流公司在用的.... XDDD

他們要做一流產品，而不是用PYTHON兜出來的爛貨 XDDD

我反而覺得python是給理論派用的 因為可以很快驗證

然後實做軟體架構再給其他部門用c/c++做

樓上對 做了一個沒用的爛模型 跑再快都沒用

Premature Optimization Is the Root of All Evil

這招式叫做刁人術，改用C搞不好問你為何不用python呢？

#1XYYpwlO (MobileComm)

樓上你跟我靠北這些沒用，老一輩教授覺得會C C++就會PYTHON.....正向成立反之不見得成立.....反正那些人都差不多退休了不是吧

另外你終歸會回到硬體的 所以還是有人要懂數值運算

演算法的誤差跟數值運算的誤差 你只能用c/c++處理還有在c/c++上比較好處理 演算法平行運算的問題

就說程式相輕 ①ASM為尊②C次之③其他都是臭魚爛蝦，念過台清交資訊應該都是被這樣教過的

以前在學校有些同學，還會鄙視不會LINUX只會WINDOWS的同學呢

教授就是歧視高階語言啦 那乾脆一律用組語好了

台灣軟體產業相對少，碼農是為了硬體服務的，哪家韌體用python寫的？

一個拼開發速度一個拼運算速度吧

但python數值精度真的超好

用c是沒有時間成本考量下的選擇

還有人在用C/C++喔 我還以為都改用GO了

再講AI純軟 韌體旁邊洗洗睡

現在拼開發速度不都用python 拼運算/效能用GO

拼大系統用OO java/js

底層還是C啊

華碩是AI軟體公司嗎？不會寫C被打槍錯了？

結論就看階段阿，開發中用python，等成熟或公司人多了，再轉C

重點是演算法吧？想不出解法用什麼有差嗎？

#1XZcBv9Y(Soft_Job) 這篇在討論底層齁

想問AICS部門一年可以落地幾個AI產品，而且是到需要用C/C++來優化速度滿足客戶需求的階段？

用python開發可以有幾個，用C/C++開發可以有幾個，成本值不值得，應該不難算吧

他面那個叫做AICS餒

阿不就要找做AI的

24樓正解 大家都用Python訓練完轉成其他格式再用c

miname要講aics徵才標準的話，我相信python一定比C看中更多 而且這篇又沒人在討論不會C被刷掉這件事情

誰跟你ML不用c++, 你是researcher?

台積電>IC>>>傳產>系統,人生一次,不要不信

做ML的應該都知道tensorflow及PyTorch 基本上這都跟C無關 如果要做定點還是以TF為主 尤其是下放到edge 就連QAT也都是TF的flow 至於目前台灣應該也沒幾家公司能改得動底層 優化做得好的 可能要sensetime這類公司了

其實....researcher也是會用到C或C++啦，但那些真的有夠硬核。

AI基本演算法都還是fortran跟c/c++

科普一下 就算是tensorflow/PyTorch 的每個運算子都還是用C++寫的 他只是包了一層python wrapper讓你方便使用而已 另一方面我也不認為做ML Research 或deployment 需要寫C/C++ 這兩個是完全不同的層級的abstraction

唉 底層還不都cuda 丟到gpu 上做

不是每家都用NV 搞不好是自製系統

自製系統？會不會想太多？training平台就NV 要拿CPUtraining嗎？

https://ai-benchmark.com/ranking.html

一堆都不是用NV的阿 即使是Desktop i也有出MKL

原PO又不是不會寫C 只是想用PYTHON寫啊

google 也用pythons 啊～

我HW仔啦，除了NV跟TPU不考慮一下Habana Gaudi嗎 QQ

真的是做ML的嗎？ai benchmark是目前edge端deploy…

https://imgur.com/a/6cubGfY

華碩是賣AI應用的軟體公司還是賣跑AI硬體的硬體公司？後者不需要自己訓練模型，上網抓一個來測試用就好了

Tensorflow只內建了CPU GPU兩條路，要用自己的加速晶片要自己刻

又來了 無聊話題 程式人的驕傲c/c++ 先不管需不需要跟自己熟不熟 先嗆人會不會就行了

第一句話，就說明一切了

是沒用過darknet泥.... 好 真的很難用XD

超級電腦上可以跑什麼 你自己去幾個美國實驗室網站

看就有了..幾大數值的全是C/C++X! intel的真的不太好用吼 (被毒害過的人了)

說沒有用C/C++....intel的ai 滿滿c/c++ 囧>

tensorflow最早期 C++的支援還比較完善

如果真的考慮要落地實現……用MATLAB轉C++或是 CUDAC++也是個方法

別再拿 matlab 出來毒害大眾了 XD有沒有c/c++在某些程度上對ai是還好沒錯

扯C的是外行人喔？ 看領域換語言有很難嗎？

目前只有看到對超大型運算和超小型運算有差中間的好像還好 @_@~ 就連跑起來也差不太多

學語言是最簡單的

最新版的c++我也看不懂啊orz~

如果只是部屬實現用MATLAB轉開發速度蠻快的

使用matlab跟python比起來不也差不多@_@~ ??這個對我來說沒有可比性 因為我用起來差不多

但有許matlab在開發上有好處的但我並不知道但我知道matlab在後段是nightmare

wow真的有人散發出寫puthon就是該死的味道欸 miname是在講說aics不需要自己train model，只需要隨便套一個然後測試硬體？ 而且又沒人在講aics 這裡是在討論ML開發用C不用python可優缺吧

前面訓練開發差不多 但可以直接轉成UDA C++ & C++其實蠻方便的 這邊Python坑就很大 在TF2也沒辦法很方便支援

對ml 這種比較有規律的東西 最後都可以叫python包

哦 我之前經驗 被matlab搞完之後的....很難優化

大致上來說就是轉碼的部分支援的還不錯 但缺點是要針對平臺吃對應的Lib 以上是說DL的部分

那差距不是一個街口的差距....(可能我技術太差XD)

對啊lib 搞死= =" 接來接去 最後還mem leak

那邊就……有支援就很好搞 沒支援就弄死人

(我就是躺死給你看Q_Q orz) 反正這東西我是棄坑

其實主戰場tf pt這種都沒什麼好下去跳了 現在一堆

做framework的人 都在mobile/embedded

但這些人下面不管用什麼做好 上面還是包python

畢竟data那一側的人力量實在是太大了XD

工具好壞是看有沒有用在對的場合 又不是工具本身有絕對的好壞高低

問題就在他開三種給人選，人家選不是他要的就酸，不然你直接講用啥就好，可以挑你還嘴，不當面讓他難堪就很好了

面演算法在那邊挑語言就是浪費時間給人家選還要靠北真的笑死 超不尊重面試者

本來就是看什麼工作用什麼@_@~你面AI大部份都是python 面超算都是用C/C++

你面OS 不問你C是要問啥啦XD

看用在哪個地方 你真以為python通吃？

小弟菜b 想請問一下眾高手，inference等數值運算都在nv的gpu上，用python或c/c++還會有差嗎，唯一想到的只有cpu跟gpu memory轉換速度可能有影響

有差 你自己寫搬不贏nv寫的

另一問法python tensorrt跟c++ tensorrt速度會有差嗎

如果你寫得夠小心 差不到3% 我一年前做過比較

我沒玩過新一點tensorrt...舊的上面兩個有點不太一

如果是微小的差異是不是從model上著手感覺更好一點(?

樣 或是說版本有差別

但你前提是用的HW是要通用的我知trt python C++版本的output是有差別的

理論上tensorrt python 也就是c++去包來的才是所以你的問題可以理解為沒包到的到底有多少

而且我沒記錯的話 官方主推都是叫大家用C++版本才是

當然是都用啊

都沒人要用 java惹嗎 QQ

因為用C比較硬派 顯得出技術底

上面有人說epislon >Machine epsilon 1e-6 1e-15 XD

icc+mkl和clang+Eigen哪個比較快？

"為什麼有一些台廠堅持C C#" 這句話到底是啥意思

西門子/Kollmorgen/Panasonic/三菱 提供的範例有在給 python 的嗎= =???

開發效率跟執行效率的平衡，在不同階段用的工具也不一樣開發和prototyping的時候當然用Python，越高階的語言本身敲鍵盤時的overhead就越小執行沒幾萬次都不用考慮毫秒級的執行速度差異用C寫高階演算法這件事當重構和最佳化的手段比較適當例如許多Python套件的核心就是用C重寫的但不核心的部分又改回Python方便維護

ICC+MLK 大的快 clang+eigen小的快 其他看各人調整歡迎參加sc比賽XD

樓上打錯 是 mlk XD為什麼自動 是 mkl = =" 囧>

不過現在用eigen+clang的 大概會先想在一邊哭一堆error不知道怎麼解決 (因為clang) XD

各種廣泛被使用的程式語言,都有特長與善用之處

而且高手是懂其運用邏輯,在不同地方善用各種工具

會說那種話的,就覺得只是外行人不過都當到那個官了 當然只要出嘴巴不用懂程式設計

python先看可行性要加速產品化的當然c阿...時間寶貴阿

都學就好了，會C/C++學python很快啦

caffe?

心態封閉看不起新東西，能做的創新也會很受限的

原理先用最快的方式處理，優化再來其他語言。看來華碩不適合發展先新產品，不會成功啦，乖乖做硬體就好^^

推文就看的出來碼農相輕

原文寫Java，你為什麼硬要扯到C#，你有認真看原文嗎？

龐希望原PO用C解決邏輯問題，題目跟ML無關

用低階語言解決邏輯問題更無聊，跟虛擬碼差距越小的越貼近問題的邏輯，原原po其中一個問題點，整數幾位元這件事就是低階語言才要考慮的，與邏輯無關的工程問題

就已經有打火機了，硬要拘泥不會鑽木取火

就算ASUS是設備商好了 "目的是將數學算式以文字的形式輸入，然後把答案算出來 如果超過整數範圍，就要顯示錯誤 你可以用c/c++, java, python，你要用哪個？" 這種題目去問三種語言都碰過的人 首選肯定是python吧？ 又不是解高次方程式要大量疊代之類的

就面試官廢物不會呀

用python 然後效能不足才用C去重寫就好 不是大家都這樣做嗎?

開發階段用C是時程很寬鬆膩