业内的成果就我所知很多不会公开 比如 gpt3 或者谷歌的新 vit 现在大家只知道大概是什么样的模型 具体调参谁知道 都是只有公司内部才能复现结果

我其实建议不要先学什么别的 先找个一个星期过一遍斯坦福的 cv 和 nlp 课（忘了叫什么了） 你刷一遍看看感觉能不能听懂就知道自己的数学水平 /计算机水平能不能理解了
至于 ml engineer 我认识的是在部署模型 也就是公司的研究者搞好一个模型然后工程师投入实战 比如用 streamlit 搞个 app 出来 这方面水很深 我也不是很懂所以还得请懂得老哥好好解释一下

得看你说做什么方向，如果你做 learning theory 这类 数学要求还是很多的。相反现在深度学习这里很多 paper，如果你去看，其实并没有那么多数学要求。
如果你想做个研究者那么代码部分相对容易掌握；如果你想做 ml engineer 这类，那么你要掌握的就不只是 python spark 这类，你可能还要根据业务学会别的

是，机器学习 /统计学习就是数学建模，深度学习这块现在还不好说

@avastms 就是对所有的元素的配对，以各元素对的距离排序。但各元素在返回值里只能出现一次。

@whusnoopy 嗯就是这个要求 真是惭愧，语文表达都成问题
这个办法很好，我一开始用 dictionary 记录 index 和次数，但没用 enumerate 而使用 while i < len(ls) 然后再遇到重复 i += 1 这样的，结果遇到了超了 list 的 index 哎