2018华为软件精英挑战赛总结

智能世界云动

    又是一年花开。2018年华为软件精英挑战赛，在荡漾的春季开始了。17年的今天，应该还沉浸在惊喜之中，今天或许有点小遗憾，仍然倍感幸运，简单聊一聊这个春天的美好故事。

一、赛题解读

    给定历史数据，预测一个时段的虚拟机请求数量。预测完成后，有效将虚拟机部署在物理服务器上。

    前者为时间序列预测问题。给定历史数据，学习其中的历史趋势，季节性，周期性等，预测在未来时间内的量值。常用的模型有移动平均(MA)，自回归模型(AR)，自回归滑动平均模型（ARMA），指数平滑（一次/二次/三次等），Garch等；

我在哪里见过你

    后者为二维背包问题。虚拟机有不同的规格，CPU和MEM规格不同，给定的物理服务器的规格相同，有CPU和MEM的限制，在满足CPU和MEM的前提下，优化其中一个维度；

    总体来说，2017年是一个组合优化问题，2018年是机器学习加优化问题，或许由于机器学习的原因，有了一定的门槛，不知为什么感觉身边的参与人员没有上一年多，或许是错觉吧！

二、数据解读

    初赛中提供的历史数据为2015年1月到2015年5月，同时还有2015年12月到2016年1月。主要有以下几个特点：

（1）数据量小。15种规格的虚拟机，一共不到3000行数据，且前期多数为0值；

（2）数据特征小。每条历史数据有用信息仅包括时间和请求规格，训练数据特征较小；

（3）异常值复杂。异常值的出现完全随机，主要影响对象包括周末，节假日，大促活动，企业临时需求等，由此产生的异常值，数据分布无特征，且异常值范围特征小；

给你一份蒲公英的约定

初赛阶段，个人认为高分的关键在于异常值的处理，从历史数据能看到虚拟机的请求量呈上升趋势，且有不小波动性，后期多数采用二次指数平滑来完成，异常值的处理在指数平滑中也是占有重要比重，一种做法是当前值超过前面一周平均值的固定倍数被视为异常值，然后取其平均来替换。异常值如何处理，关乎到算法学习到的规律，确实是一门哲学课。

三、参赛感受

    最大的感受是语言Python的选择，这是Python第一次作为参赛语言加入，或许是顺应云计算智能时代的需要。Python作为程序员的小语言，已经是毋庸置疑了。

    程序员的技能储备？作为一名后端开发人员，很有必要储备一定的机器学习和深度学习知识。可能很多同学因为对于Python和机器学习零储备，所以上来第一关就难以下手。明显感受到，时代对于一个合格程序员的需求是，一专多强。在自己固有领域要有自己的独特，在其他多方面要有一定程度的认知，快速变革的时代，自我提高是不变的主旋律。于我而言，做好后端逻辑是专，参与大数据处理和机器学习算法是强，前路慢慢，且行且珍惜。

没有你的午后我也懂得自处

    其实还有一个强烈的感受是代码风格。良好的代码注释，这应该是程序员必备的，别人阅读代码的难易程度，也是考量代码优秀与否的一个方面。扎实的算法功底，找工作时大家疯狂刷题，找完工作，全部扔掉，刷题的本质是在于学习简洁有力的代码，有效代码效率，坚持刷题，锻炼好思路。

    团队管理的难度要优于技术实现难度。合作共赢的时代，技术管理尤为重要。技术的实现，方案的实现优先级，后期的检查，环环相扣。

    感谢队友的支持，感谢一个多月的努力，本命年，希望一切不要太坏。

    忽然想起一个故事，山里面有一个老和尚和一个小和尚。小和尚问老和尚，“师傅，得道之前你每天做什么呢？”，老和尚回答到，“砍柴，种菜，浇水”。小和尚又问到，“那得道之后呢？”，老和尚笑着答道，“砍柴，种菜，浇水”，小和尚不解的问，“有什么区别呢？”，老和尚笑着到，“得道前，我砍柴的时候想着种菜，种菜的时候想着浇水，浇水的时候想着砍柴，得道后呢，砍柴的时候只是砍柴，种菜的时候只是种菜，浇水的时候只是浇水。”

    一步步做好每一天，或许就是属于自己的胜利。

你在看我吗