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揭秘Google两大超级工程师:AI领域绝无仅有的黄金搭档-博亚体育app
时间:2021-08-08 00:03 点击次数:
本文摘要:在这种情况下经常发生。连JohnLennon(约翰·列侬、英国摇滚乐队的披头士成员)都回答说,自己创作的时候Paul的McCartney(前披头士的乐队成员)都不能离开死胡同,但是很多人不会选择困难。 在很多情况下,双人合作一般是一人导航系统,一人驾驶员,但Jeff和Sanjay有些不同,他们有时不像心的一半。几乎不同的茁壮背景是1968年的7月,Jeff出生于夏威夷,父母是两位医学专家,Jeff年幼时经常搬家。

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在这种情况下经常发生。连JohnLennon(约翰·列侬、英国摇滚乐队的披头士成员)都回答说,自己创作的时候Paul的McCartney(前披头士的乐队成员)都不能离开死胡同,但是很多人不会选择困难。

在很多情况下,双人合作一般是一人导航系统,一人驾驶员,但Jeff和Sanjay有些不同,他们有时不像心的一半。几乎不同的茁壮背景是1968年的7月,Jeff出生于夏威夷,父母是两位医学专家,Jeff年幼时经常搬家。但是,在他认识电脑之前,高中开始采集流行病的数据项目,而且这个数据库最后买了成千上万恢复了大量的生命。

修理博士时,Jeff主攻编译器工具可以将人写的代码转化为计算机优化的机械语言。老实说,这是一项非常无聊的工作。在考上康奈尔大学之前,Sanjay显然没有接触过电脑。

这位生长在印度北部工业城市的技术天才有一位成为植物学教授的父亲,同时他们家是书香老家,很多孩子都考上了美国着名的大学,Sanjay还活在优秀哥哥的影子里。在麻省理工学院研究生的时候,Sanjay理解了很多死党,他是个安静而骄傲的人,但对约会的样子不感兴趣。

在谷歌中,Jeff的知名度变高了,但是知道行为的人说Sanjay也是一等一的天才。Jeff明显是想要点子和制作原型产品的牛,但Sanjay是坚决到最后的人。两位老战友WilsonHsieh评价道。

在生活中,两者外向,内向。但是,写代码时几乎忽略了。Jeff的代码太先锋了,Sanjay更容易接近。Silverstein回答说,程序员的代码写得很牢固,很难表达他的意图,也有写得很灵活,很累。

Sanjay正好在两者之间,一切正好。如果想在他的代码中追加新的功能,就找不到Sanjay。这一天感叹不断变化,但我不知道他是怎么做的。

Silverstein说明。MapReduce复活2003年,Jeff和Sanjay。

4个月内谷歌转世的大升级,催化剂是取名为MapReduce的软件。但是,这个想法在两人改写谷歌爬虫类和索引器时经常出现3次,每次他们都解决问题的根本问题,也就是地理分布的大量独立国家大量独立国家的电脑。

这个解决方案诞生后,Google工程师需要重新审视同一个问题。同时,该技术还发布了一个工具,允许谷歌的任何工程师操纵数据中心的机器。

对普通人来说,MapReduce意味着计算数令人费解的简单东西。在这个软件登场之前,程序员必须找到分割和发送数据,决定工作的方法,同时必须自己记录硬件错误。有了MapReduce,程序员在思考这些问题的结构化方法的同时,隐藏数据控制了数据发送的细节。

第二年,Jeff和sanjay被用来改写谷歌爬虫和索引系统。当其他工程师意识到这个软件的得意之处时,这两位大神已经开始升级GoogleMaps。

在这里,谷歌只是假装搜索的AI公司。2001年,曾与Noam、Noazeer并肩作战的Noam、Noam、Shaze,谷歌从其他公司雇佣了很多拼法检察院,这也是象棋的一部分。Shazeer利用文本统计资料的特性写程序,确认检索框中哪个词错了。

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公司展开后,大多数程序员都不知道为什么,但Jeff和Georgesharik新加入后,Shazer顺利地将技术融入Google的广告系统,广告是Google的生命线。从那以后,谷歌对系统电路有了雏形,是谷歌的智慧、财富和快速增长源。同时,它也是谷歌统治者的权杖。随着MapReduce的普及,谷歌之后获得了无限的神力,mRNA用户的语音邮件、问题、自动补充用户的搜索、翻译成多达100种语言。

该系统的基础不是完整的机械学习算法,但当数据充足时,工作也不会非常简单。也就是说,数据发出了谷歌的最低命令。实际上,现在白色的概念(分布式计算、云计算、大数据等)谷歌登场前就有。

但是,没有Jeff和Sanjay的软件,谷歌明显接近现在的水平。用户也能感受到谷歌云服务的智能变化吗?2004年,为了方便天文学家、基因学家和其他必须处理大量数据的科学家,Jeff和Sanjay的专家写了论文。

这篇关于MapReduce的论文真的是天外救星,廉价的硬件和移动服务的普及促进了大量的数据,但是很少有公司能够用软件处理这些信息。之后,MikeCafarella和我的DougCutting实现了MapReduce的免费复印版Hadoop,现在完全出现了各大公司的标准。

同时,Hadoop也推出了大数据的代名词。目前,Facebook存储和处理用户元数据是HadoopMapReduce。此外,这个工具还是领英和Netflix的有力助手。

美国国家安全局(NSA)前技术负责人RandyGarrett,当时也受到这项技术的赞赏,在分析任务时比NSA的旧系统慢18倍,同时也促进了新的信息收集方式。闲来无事的Jeff和与世无争的SanjayJeff是闲来无事的人,如果他能找到问题的答案,就不会对这个问题感兴趣。2011年,云计算的概念特别疯狂。

那时,他和吴恩达合作在谷歌上做了秘密项目,致力于神经网的研究。只是Jeff大学还没毕业就认识过类似技术,当时的技术做神经网是不现实的。现在不一样了。

吴恩达说斯坦福大学已经取得了很多进展。利用谷歌巨大的体积,神经网络越来越强大。神经网络不是传统的计算机程序,而是表现出如何不同程序员,无视输出和系统数据的提高。大学毕业后,Jeff没怎么认识过神经网,幸运的是他自学能力很强。

项目(GoogleBrain)开始后,他每周分一天全身心投入,但当时很多Google的员工推测这项技术还剩下,让Jeff主管这个项目浪费人才,连Sanjay都无法解读Jeff的不道德。在之后的7年里,谷歌Brain团队的神经网络在语音、翻译、图像识别领域骑马,其他公司无法看到其背景。

最后,该技术反馈了谷歌搜索,再次巩固了业内地位。同时,谷歌Brain也离开了公司内部快速成长的团队。

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2001年重新加入的工程师Cui回答说Jeff补充是GoogleAI项目的转折点。作为业界最高的系统工程师,Jeff创造了AI界的MapReduce-TensorFlow。2015年TensorFlow首次登场后,出现了AI。

最近,谷歌CEOSundarPichai具体了公司AI以定的战略,Jeff也出现了AI部门的意思。现在的Jeff,每周4天,在谷歌Brain,他的部下享精兵强将3000多人。因为工作的压迫,现在他每周都不能和Sanjay写代码。

现在的Jeff和Sanjay,踏上了不同的道路,疏于社交的Sanjay对语音助手几乎没有发烧,但Jeffffffer对自己的工作很满意。现在的Sanjay,是Google的独狼,他一个人工作,也不参与管理。这样的状态让他高兴,Sanjay想在Jeff上工作。谷歌主要为工程师们开发新软件,上司们更加精彩地整合控制了数十个程序。

但是,每周他都不参加领导小组的会议,实现了影响公司未来的要求。如果谷歌ogle是家的话,Jeff负责管理装饰,Sanjay负责家庭结构的同时,需要修理螺钉和基础。

两个黄金搭档最近也有了新的AI项目,他们打算训练巨大的机械学习模式,实现数百万种工作。对于这个项目,Jeff已经计划了很多年,有了Sanjay的帮助,原型产品落地后可以单曲很多。

Jeff的妻子Heidi也回答说:他们开始思念当时的亲密时间。


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