八月总结&九月计划

八月总结

1. 主要任务

• 算法刷题
  目标： 一门算法刷题网课+30道力扣中等难度题目
  进展： 未完成，网课看了几节，B站“左程云算法讲解”，一共70多h，看了几节，大概5个小时吧，题目没动，刷题这部分后续再安排吧，视频课9月份搞完。
  总结： 看视频有点枯燥，最近状态比较差，工作上一直在写代码，写一个异步模块，已经写了大概10天了，目前初步完成，下周要调通，然后就中秋放假了，看来安排的任务的不能太多，干it这行的，不可能有太多的自由时间，包括周末。
• 开源推理SDK编写
  目标： 这个月安排一个开源项目编写吧，仓库好早之前就已经建好了，但代码一直没写。目前还没有看到比较好的开源可参考SDK，要是实在找不到就从头开始写。先简单点写，实现多路调用onnxruntime推理库接口完成图像分类任务。后续有时间再加目标检测或分割模块，问题是目前云服务器只是一个两核4g的玩具，不知道够不够用。
  进展： 完成，是在WSL2 linux上部署完的，可以调用gpu计算，要比那个两核4g的垃圾云服务器靠谱多了。
  总结： 目前只是把之前搞的分类模型部署完成的，整个项目也是将接口和实现分类开来了，调用逻辑是：Manager->CV_Inst->Classifier。后续可以扩展出检测和分割的模块，用同一个接口调用，使用工厂函数切换不同任务。目前onnxruntime是集成再CV_Inst这一层的，该class中的预处理后处理接口延迟到不同任务的子类中实现，因为分类检测分割的预处理不一样，需要区分。

2. 其他任务

• 无其他任务，少打游戏，有空多锻炼身体吧。这个月爬山一次，周末早起去跑步也挺舒服的，最近的天气也刚刚好，早上20℃左右，很凉爽，最热的日志应该已经过去了吧。

3. 月度小结

• 这个月个人项目有进展，完成了仓库InferSDK 的初步搭建，并实现了分类任务；
• 工作上最近也是一直在做模型集成部署和效率优化的工作，但伴随着很多的测试工作，然后发版本，很琐碎很烦；安安静静搞搞效率优化其实也挺好的，虽然岗位名称是算法工程师，但做的工作更多的偏向模型集成，可深入学习的东西较少，部署几次之后便轻车熟路了，不适合长期学习发展、可替代性太强。当然偶尔也会有SDK层面的效率优化工作，也会涉及到cuda编程或者并行算法的东西，应该多学习这方面的工作，有相应的机会也应该把握住去做好（这样才能在之后的工作中有更多的机会做这方面的研究学习），最好能深入到算子推理库层面学一些东西，才能更有竞争力。所以个人的发展方向不应该是只训模型的“算法工程师”或者只集成部署模型的“模型部署工程师或AI应用工程师”，应该定位是“算法优化工程师”，深入做一些框架层面、算子层面、图优化方面的东西，当然要想在这些方向上做的好，C/C++语言层面的知识、操作系统的知识、还有计组和gpu架构等硬件也要掌握，此外，虽然网络编程涉及不到，但很多开源代码会有网络相关的模块，学一些这方面的基础知识，也有助于阅读学习开源代码。

九月计划

1. 主要任务

• 算法视频课
  目标： 一门算法刷题网课，晚上+周末抽时间刷完。
  Deadline： 2022.9.30
• 《CSAPP》前五章内容看完，白天抽空摸鱼+周末时间看完。
  目标： 目前虽然已经参加工作1.2年了，但学到的很多知识、深度学习、python、c++，以及模型训练和部署等，和计算机底层的东西是脱节的，后续既然是要搞效率优化，底层的东西还是要系统学习一下的，CSAPP这本书能把所有相关知识点联系起来，构建出自己的计算机知识框架出来，整体知识框架完备才能快速将新知识吸收到自己的知识体系中来，有助于个人技能的稳步提升。前五章中，第一张相当于是概述，第二到第五章分别讲了信息的表示和处理（数据类型）、程序的机器级表示（编译）、处理器体系结构（CPU）和优化程序性能。第五章优化程序性能部分可选，前四章内容9月份要看完。
  Deadline： 2022.9.30

2. 其他任务

• 无其他任务。