最适合初学者的编程语言？

StarlingX 提供了可部署、可扩展和高度可靠的边缘基础设施软件平台，用以构建关键任务边缘云。作为完整的堆栈进行测试和发布，StarlingX 利用了其他开源项目的组件，例如 Ceph、Linux、KVM、OpenStack 和 Kubernetes，并通过配置和故障管理等新服务对其进行了补充。StarlingX 社区针对安全性，超低延迟，超高服务正常运行时间以及面向边缘和 IoT 用例的简化操作优化了解决方案。

StarlingX的应用场景包括远端或最后一英里，以及应用用例，例如工厂中的内部云、工业物联网、自动驾驶汽车和其他基于运输的物联网应用，多访问边缘计算(MEC)和虚拟无线电接入网络(vRAN)、5G、智能建筑和城市、增强和虚拟现实、高清媒体内容交付、监控、医疗影像以及通用客户前提设备(uCPE),在今后的几年中将会呈现高速的增长。
 

如果你面临的挑战是一个具体的项目，你已经付出了很大的努力，但它仍然没有发挥作用，那么一些策略可能会有所帮助：

• 写一篇文章：收集所有的部分实验结果，数学见解，草草记下的动机等，并花时间把这些都放到一起，组成一篇文章。这有助于让我们了解关于事物的现状和重要的差距。
• 关键点：如果项目的某个特定部分不可行，是否有可能重新定义问题(可能从相关工作中获得灵感)，使其更容易处理?
• 形成联系：当前项目所关注的内容与其他研究领域之间是否存在联系?在这个项目中可以探索这种联系吗?这既有助于项目的进展，也有助于使项目与更广泛的社区相关。
• 关于写作的反馈：从研究社区的同行、合作者和朋友那里获得关于项目写作的反馈可能也很有帮助。他们可能会提供新的观点或提出改进建议。
• Workshop submission：提交Workshop也很有用。这也提供了一个帮助收集所有研究结果并获得有用反馈的机会。(一段时间以来，我从机器学习会议的研讨会中收获最多，因为我可以讨论/获得正在进行的方向的反馈，并与其他从事同一领域的研究人员会面。)
• 结束并继续前进：有时候，可能会有一个项目在开始时听起来很有前途，但却很难付诸实施，并且在重构或形成与其他领域的联系方面也具有内在的挑战性。在这种(困难的)情况下，最明智的做法是迅速结束项目并继续前进。如果你得到的只是部分结果，那就很有可能创建一个最终记录并分享，所以一个选择就是这样做，得到合作者的确认和最终反馈，并将其作为arXiv预印本或研讨会论文保存下来。

如果这种被困住的感觉源于更广泛的研究过程，那么我意识到的一个重要问题是，研究的成熟度往往很难衡量，尤其是在评估自己的时候!在读博士期间，我开始研究一些医疗保健应用，在学习该领域/撰写论文方面进展缓慢。这让我有一种停滞不前的感觉，并对研究进展的放缓感到有些沮丧。但是当我重新阅读一些我在读博士时第一次接触到的论文时，我能对它们的理解的深度和背景与之前截然不同。

研究成熟度的关键方面 —— 理解结果的更广泛的背景，能够在不同领域之间形成联系，迅速缩小在你的子领域中的全新的关键贡献 —— 无法立即转化为有形的产出(更多的论文)。但它们对于成为一个拥有丰富研究视野的独立研究人员至关重要 —— 这可以说是博士学位的主要研究目标。如果你正在阅读论文，学习该领域的知识，并自己研究方向，(甚至可能是教学/指导)最有可能你在所有这些重要方面都取得了进展!

对跟上ML的进展感到不知所措

机器学习是一个充满活力、快节奏的领域。但另一方面，它会淹没在新论文、新预印本、新博客、新实现、新框架等的洪流中(有趣的统计：NeurIPS在过去的一年里有大约10000份提交和大约2k份被接受的论文 —— 难怪我们会感到不知所措!)

我处理这件事的策略是：

1. 有大量的链接可以找到相关论文的参考文献。对我来说，这是一个arxiv stat.ML cs.LG mailing lists，arXiv-sanity，Twitter，的订阅，reddit/MachineLearning，paperswithcode以及Semantic Scholar/Google Scholar的订阅组合。
2. 保存一个论文列表，如果我遇到了一篇有趣的论文却没有时间去读(经常是这样)，我会记下它，然后试着回头看。
3. 论文阅读策略，如果一篇论文非常接近我正在积极从事的研究方向，我会详细地阅读它，否则我会略读摘要以获得一个高层次的大概印象。
4. 偶尔读一读不同的领域，偶尔(也许一年一次)，我会研究一些我没有从事的有趣领域，并阅读几篇论文以了解该领域正在发生的事情。

记住以下几点也是有帮助的：(1)每个人都都对论文发表的速度感到不知所措，(2)许多论文可能依赖于相同的潜在观点，经常熟悉这个观点足以跟上这个领域。

（编辑：鹰潭站长网）

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