新詞發現演算法

⑴ 做文本挖掘是否需要了解自然語言處理

當然需要。
既然是「文本挖掘」，自然語言處理最基本的功能點肯定都要做：
新詞發現、分詞、詞性標注、分類、自動提取標簽、實體自動發現和識別。
最基本的這些功能點做了之後，可以用統計方法完成簡單文本挖掘應用，統計方法比如：
TF/IDF、Map/Rece、貝葉斯。
再深入一些，就需要：
聚類（層次聚類、SVM、VSM）、情感趨勢分析。
再想提高：
語法分析、句式判斷。
但一般做到NLP最基本功能點+統計方法即可搞定一般的互聯網應用。

⑵ 自己動手寫搜索引擎的目 錄

第1章 遍歷搜索引擎技術 1
1.1 1
1.1.1 准備工作環境（10分鍾） 1
1.1.2 編寫代碼（15分鍾） 3
1.1.3 發布運行（5分鍾） 5
1.2 Google神話 9
1.3 體驗搜索引擎 9
1.4 搜索語法 10
1.5 你也可以做搜索引擎 13
1.6 搜索引擎基本技術 14
1.6.1 網路蜘蛛 14
1.6.2 全文索引結構 14
1.6.3 Lucene全文檢索引擎 15
1.6.4 Nutch網路搜索軟體 16
1.6.5 用戶界面 17
1.7 商業搜索引擎技術介紹 19
1.7.1 通用搜索 19
1.7.2 垂直搜索 20
1.7.3 站內搜索 21
1.7.4 桌面搜索 23
1.8 本章小結 24
第2章 獲得海量數據 25
2.1 自己的網路蜘蛛 25
2.1.1 抓取網頁 25
2.1.2 網路蜘蛛遍歷與實現 26
2.1.3 改進網路蜘蛛 30
2.1.4 MP3抓取 34
2.1.5 RSS抓取 36
2.1.6 圖片抓取 38
2.1.7 垂直行業抓取 39
2.2 抓取資料庫中的內容 42
2.2.1 建立數據視圖 42
2.2.2 JDBC資料庫連接 43
2.2.3 增量抓取 45
2.3 抓取本地硬碟上的文件 47
2.4 本章小結 49
第3章 提取文檔中的文本內容 50
3.1 從HTML文件中提取文本 50
3.1.1 HtmlParser介紹 53
3.1.2 結構化信息提取 63
3.1.3 查看網頁的DOM結構 68
3.1.4 正文提取的工具NekoHTML 71
3.1.5 網頁去噪 73
3.1.6 網頁結構相似度計算 76
3.1.7 網站風格樹去除文檔雜訊 80
3.1.8 正文提取 92
3.2 從非HTML文件中提取文本 98
3.2.1 TEXT文件 98
3.2.2 PDF文件 98
3.2.3 Word文件 105
3.2.4 RTF文件 106
3.2.5 Excel文件 107
3.2.6 PowerPoint文件 108
3.3 流媒體內容提取 109
3.3.1 音頻流內容提取 109
3.3.2 視頻流內容提取 111
3.4 抓取限制應對方法 113
3.5 本章小結 114
第4章 中文分詞 115
4.1 Lucene中的中文分詞 115
4.2 Lietu中文分詞的使用 116
4.3 中文分詞的原理 117
4.4 查找詞典演算法 118
4.5 最大概率分詞方法 123
4.6 新詞發現 127
4.7 詞性標注 129
4.8 本章小結 139
第5章 自然語言處理 140
5.1 語法解析樹 140
5.2 文檔排重 141
5.3 中文關鍵詞提取 142
5.3.1 關鍵詞提取的基本方法 142
5.3.2 從網頁中提取關鍵詞 145
5.4 相關搜索 145
5.5 拼寫檢查 148
5.5.1 英文拼寫檢查 148
5.5.2 中文拼寫檢查 149
5.6 自動摘要 153
5.6.1 自動摘要技術 153
5.6.2 自動摘要的設計 154
5.6.3 Lucene中的動態摘要 162
5.7 自動分類 163
5.7.1 Classifier4J 164
5.7.2 自動分類的介面定義 165
5.7.3 自動分類的SVM方法實現 166
5.7.4 多級分類 167
5.8 自動聚類 170
5.8.1 聚類的定義 170
5.8.2 K均值聚類方法 170
5.8.3 K均值實現 173
5.9 拼音轉換 179
5.10 語義搜索 180
5.11 跨語言搜索 186
5.12 本章小結 188
第6章 創建索引庫 189
6.1 設計索引庫結構 190
6.1.1 理解Lucene的索引庫結構 190
6.1.2 設計一個簡單的索引庫 192
6.2 創建和維護索引庫 193
6.2.1 創建索引庫 193
6.2.2 向索引庫中添加索引文檔 194
6.2.3 刪除索引庫中的索引文檔 196
6.2.4 更新索引庫中的索引文檔 197
6.2.5 索引的合並 197
6.2.6 索引的定時更新 197
6.2.7 索引的備份和恢復 198
6.2.8 修復索引 199
6.3 讀寫並發控制 200
6.4 優化使用Lucene 200
6.4.1 索引優化 201
6.4.2 查詢優化 202
6.4.3 實現時間加權排序 206
6.4.4 實現字詞混合索引 207
6.4.5 定製Similarity 214
6.4.6 定製Tokenizer 215
6.5 查詢大容量索引 217
6.6 本章小結 218
第7章 用戶界面設計與實現 219
7.1 Lucene搜索介面（search代碼） 219
7.2 搜索頁面設計 221
7.2.1 用於顯示搜索結果的taglib 221
7.2.2 用於搜索結果分頁的taglib 223
7.2.3 設計一個簡單的搜索頁面 225
7.3 實現搜索介面 227
7.3.1 布爾搜索 227
7.3.2 指定范圍搜索 228
7.3.3 搜索結果排序 233
7.3.4 搜索頁面的索引緩存與更新 234
7.4 實現關鍵詞高亮顯示 236
7.5 實現分類統計視圖 239
7.6 實現相似文檔搜索 244
7.7 實現AJAX自動完成 246
7.7.1 總體結構 247
7.7.2 伺服器端處理 247
7.7.3 瀏覽器端處理 249
7.7.4 伺服器端改進 250
7.7.5 部署總結 261
7.8 jQuery實現的自動完成 262
7.9 集成其他功能 267
7.9.1 拼寫檢查 267
7.9.2 分類統計 267
7.9.3 相關搜索 271
7.9.4 再次查找 274
7.9.5 搜索日誌 275
7.10 搜索日誌分析 276
7.11 本章小結 280
第8章 其他高級主題 281
8.1 使用Solr實現分布式搜索 281
8.1.1 Solr伺服器端的配置與中文支持 282
8.1.2 把數據放進Solr 287
8.1.3 刪除數據 289
8.1.4 客戶端搜索界面 290
8.1.5 Solr索引庫的查找 292
8.1.6 索引分發 294
8.1.7 Solr搜索優化 298
8.1.8 Solr中字詞混合索引 302
8.1.9 相關檢索 304
8.1.10 搜索結果去重 307
8.1.11 分布式搜索 311
8.1.12 SolrJ查詢分析器 315
8.1.13 擴展SolrJ 325
8.1.14 擴展Solr 327
8.1.15 Solr的.NET客戶端 333
8.1.16 Solr的PHP客戶端 334
8.2 圖像的OCR識別 336
8.3 競價排名 343
8.4 Web圖分析 344
8.5 使用並行程序分析數據 350
8.6 RSS搜索 351
8.7 本章小結 353
參考資料 354

⑶ 演算法工程師應該學哪些

一、演算法工程師簡介
（通常是月薪15k以上，年薪18萬以上，只是一個概數，具體薪資可以到招聘網站如拉鉤，獵聘網上看看）
演算法工程師目前是一個高端也是相對緊缺的職位；
演算法工程師包括
音/視頻演算法工程師（通常統稱為語音/視頻/圖形開發工程師）、圖像處理演算法工程師、計算機視覺演算法工程師、通信基帶演算法工程師、信號演算法工程師、射頻/通信演算法工程師、自然語言演算法工程師、數據挖掘演算法工程師、搜索演算法工程師、控制演算法工程師（雲台演算法工程師，飛控演算法工程師，機器人控制演算法）、導航演算法工程師（
@之介
感謝補充）、其他【其他一切需要復雜演算法的行業】
專業要求：計算機、電子、通信、數學等相關專業；
學歷要求：本科及其以上的學歷，大多數是碩士學歷及其以上；
語言要求：英語要求是熟練，基本上能閱讀國外專業書刊，做這一行經常要讀論文；
必須掌握計算機相關知識，熟練使用模擬工具MATLAB等，必須會一門編程語言。
演算法工程師的技能樹（不同方向差異較大，此處僅供參考）
1 機器學習
2 大數據處理：熟悉至少一個分布式計算框架Hadoop/Spark/Storm/ map-rece/MPI
3 數據挖掘
4 扎實的數學功底
5 至少熟悉C/C++或者java，熟悉至少一門編程語言例如java/python/R
加分項：具有較為豐富的項目實踐經驗（不是水論文的哪種）
二、演算法工程師大致分類與技術要求
（一）圖像演算法/計算機視覺工程師類
包括
圖像演算法工程師，圖像處理工程師，音/視頻處理演算法工程師，計算機視覺工程師
要求
l
專業：計算機、數學、統計學相關專業；
l
技術領域：機器學習，模式識別
l
技術要求：
（1） 精通DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader語言，熟悉常見圖像處理演算法GPU實現及優化；
（2） 語言：精通C/C++；
（3） 工具：Matlab數學軟體，CUDA運算平台，VTK圖像圖形開源軟體【醫學領域：ITK，醫學圖像處理軟體包】
（4） 熟悉OpenCV/OpenGL/Caffe等常用開源庫；
（5） 有人臉識別，行人檢測，視頻分析，三維建模，動態跟蹤，車識別，目標檢測跟蹤識別經歷的人優先考慮；
（6） 熟悉基於GPU的演算法設計與優化和並行優化經驗者優先；
（7） 【音/視頻領域】熟悉H.264等視頻編解碼標准和FFMPEG，熟悉rtmp等流媒體傳輸協議，熟悉視頻和音頻解碼演算法，研究各種多媒體文件格式，GPU加速；
應用領域：
（1） 互聯網：如美顏app
（2） 醫學領域：如臨床醫學圖像
（3） 汽車領域
（4） 人工智慧
相關術語：
（1） OCR：OCR （Optical Character Recognition，光學字元識別）是指電子設備（例如掃描儀或數碼相機）檢查紙上列印的字元，通過檢測暗、亮的模式確定其形狀，然後用字元識別方法將形狀翻譯成計算機文字的過程
（2） Matlab：商業數學軟體；
（3） CUDA： (Compute Unified Device Architecture)，是顯卡廠商NVIDIA推出的運算平台（由ISA和GPU構成）。 CUDA™是一種由NVIDIA推出的通用並行計算架構，該架構使GPU能夠解決復雜的計算問題
（4） OpenCL: OpenCL是一個為異構平台編寫程序的框架，此異構平台可由CPU，GPU或其他類型的處理器組成。
（5） OpenCV：開源計算機視覺庫；OpenGL：開源圖形庫；Caffe：是一個清晰，可讀性高，快速的深度學習框架。
（6） CNN：（深度學習）卷積神經網路（Convolutional Neural Network）CNN主要用來識別位移、縮放及其他形式扭曲不變性的二維圖形。
（7） 開源庫：指的是計算機行業中對所有人開發的代碼庫，所有人均可以使用並改進代碼演算法。
（二）機器學習工程師
包括
機器學習工程師
要求
l
專業：計算機、數學、統計學相關專業；
l
技術領域：人工智慧，機器學習
l
技術要求：
（1） 熟悉Hadoop/Hive以及Map-Rece計算模式，熟悉Spark、Shark等尤佳；
（2） 大數據挖掘；
（3） 高性能、高並發的機器學習、數據挖掘方法及架構的研發；
應用領域：
（1）人工智慧，比如各類模擬、擬人應用，如機器人
（2）醫療用於各類擬合預測
（3）金融高頻交易
（4）互聯網數據挖掘、關聯推薦
（5）無人汽車，無人機

相關術語：
（1） Map-Rece：MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。概念"Map（映射）"和"Rece（歸約）"，是它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。
（三）自然語言處理工程師
包括
自然語言處理工程師
要求
l
專業：計算機相關專業；
l
技術領域：文本資料庫
l
技術要求：
（1） 熟悉中文分詞標注、文本分類、語言模型、實體識別、知識圖譜抽取和推理、問答系統設計、深度問答等NLP 相關演算法；
（2） 應用NLP、機器學習等技術解決海量UGC的文本相關性；
（3） 分詞、詞性分析、實體識別、新詞發現、語義關聯等NLP基礎性研究與開發；
（4） 人工智慧，分布式處理Hadoop；
（5） 數據結構和演算法；
應用領域：
口語輸入、書面語輸入
、語言分析和理解、語言生成、口語輸出技術、話語分析與對話、文獻自動處理、多語問題的計算機處理、多模態的計算機處理、信息傳輸與信息存儲 、自然語言處理中的數學方法、語言資源、自然語言處理系統的評測。

相關術語：
（2） NLP：人工智慧的自然語言處理，NLP (Natural Language Processing) 是人工智慧（AI）的一個子領域。NLP涉及領域很多，最令我感興趣的是「中文自動分詞」（Chinese word segmentation）：結婚的和尚未結婚的【計算機中卻有可能理解為結婚的「和尚「】

（四）射頻/通信/信號演算法工程師類
包括
3G/4G無線通信演算法工程師， 通信基帶演算法工程師，DSP開發工程師（數字信號處理），射頻通信工程師，信號演算法工程師
要求
l
專業：計算機、通信相關專業；
l
技術領域：2G、3G、4G，BlueTooth（藍牙），WLAN，無線移動通信, 網路通信基帶信號處理
l
技術要求：
（1） 了解2G，3G，4G，BlueTooth，WLAN等無線通信相關知識，熟悉現有的通信系統和標准協議，熟悉常用的無線測試設備；
（2） 信號處理技術，通信演算法；
（3） 熟悉同步、均衡、信道解碼等演算法的基本原理；
（4） 【射頻部分】熟悉射頻前端晶元，扎實的射頻微波理論和測試經驗，熟練使用射頻電路模擬工具（如ADS或MW或Ansoft）；熟練使用cadence、altium designer PCB電路設計軟體；
（5） 有扎實的數學基礎，如復變函數、隨機過程、數值計算、矩陣論、離散數學
應用領域：
通信
VR【用於快速傳輸視頻圖像，例如樂客靈境VR公司招募的通信工程師（數據編碼、流數據）】
物聯網，車聯網
導航，軍事，衛星，雷達
相關術語：
（1） 基帶信號：指的是沒有經過調制（進行頻譜搬移和變換）的原始電信號。
（2） 基帶通信（又稱基帶傳輸）：指傳輸基帶信號。進行基帶傳輸的系統稱為基帶傳輸系統。傳輸介質的整個信道被一個基帶信號佔用.基帶傳輸不需要數據機，設備化費小，具有速率高和誤碼率低等優點,.適合短距離的數據傳輸，傳輸距離在100米內，在音頻市話、計算機網路通信中被廣泛採用。如從計算機到監視器、列印機等外設的信號就是基帶傳輸的。大多數的區域網使用基帶傳輸，如乙太網、令牌環網。
（3） 射頻：射頻（RF）是Radio Frequency的縮寫，表示可以輻射到空間的電磁頻率（電磁波），頻率范圍從300KHz～300GHz之間（因為其較高的頻率使其具有遠距離傳輸能力）。射頻簡稱RF射頻就是射頻電流，它是一種高頻交流變化電磁波的簡稱。每秒變化小於1000次的交流電稱為低頻電流，大於10000次的稱為高頻電流，而射頻就是這樣一種高頻電流。高頻(大於10K)；射頻（300K-300G）是高頻的較高頻段；微波頻段（300M-300G）又是射頻的較高頻段。【有線電視就是用射頻傳輸方式】
（4） DSP：數字信號處理，也指數字信號處理晶元
（五）數據挖掘演算法工程師類
包括
推薦演算法工程師，數據挖掘演算法工程師
要求
l
專業：計算機、通信、應用數學、金融數學、模式識別、人工智慧；
l
技術領域：機器學習，數據挖掘
l
技術要求：
（1） 熟悉常用機器學習和數據挖掘演算法，包括但不限於決策樹、Kmeans、SVM、線性回歸、邏輯回歸以及神經網路等演算法；
（2） 熟練使用SQL、Matlab、Python等工具優先；
（3） 對Hadoop、Spark、Storm等大規模數據存儲與運算平台有實踐經驗【均為分布式計算框架】
（4） 數學基礎要好，如高數，統計學，數據結構
l
加分項：數據挖掘建模大賽；
應用領域
（1） 個性化推薦
（2） 廣告投放
（3） 大數據分析
相關術語
Map-Rece：MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。概念"Map（映射）"和"Rece（歸約）"，是它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。
（六）搜索演算法工程師
要求
l
技術領域：自然語言
l
技術要求：
（1） 數據結構，海量數據處理、高性能計算、大規模分布式系統開發
（2） hadoop、lucene
（3） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技術，並有二次開發經驗
（4） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技術，並有二次開發經驗；
（5） 精通倒排索引、全文檢索、分詞、排序等相關技術；
（6） 熟悉Java，熟悉Spring、MyBatis、Netty等主流框架；
（7） 優秀的資料庫設計和優化能力，精通MySQL資料庫應用 ；
（8） 了解推薦引擎和數據挖掘和機器學習的理論知識，有大型搜索應用的開發經驗者優先。
（七）控制演算法工程師類
包括了雲台控制演算法，飛控控制演算法，機器人控制演算法
要求
l
專業：計算機，電子信息工程，航天航空，自動化
l
技術要求：
（1） 精通自動控制原理（如PID）、現代控制理論，精通組合導航原理，姿態融合演算法，電機驅動，電機驅動
（2） 卡爾曼濾波，熟悉狀態空間分析法對控制系統進行數學模型建模、分析調試；
l
加分項：有電子設計大賽，機器人比賽，robocon等比賽經驗，有硬體設計的基礎；
應用領域
（1）醫療/工業機械設備
（2）工業機器人
（3）機器人
（4）無人機飛控、雲台控制等

（八）導航演算法工程師
要求
l 專業：計算機，電子信息工程，航天航空，自動化
l 技術要求（以公司職位JD為例）
公司一（1）精通慣性導航、激光導航、雷達導航等工作原理；
（2）精通組合導航演算法設計、精通卡爾曼濾波演算法、精通路徑規劃演算法；
（3）具備導航方案設計和實現的工程經驗；
（4）熟悉C/C++語言、熟悉至少一種嵌入式系統開發、熟悉Matlab工具；
公司二（1）熟悉基於視覺信息的SLAM、定位、導航演算法，有1年以上相關的科研或項目經歷；
（2）熟悉慣性導航演算法，熟悉IMU與視覺信息的融合;
應用領域
無人機、機器人等。

⑷ 網路輿情大數據要怎麼進行分析

網路輿情大數據要根據信息導向和主流價值觀進行分析。

具體上講，輿情監測是指整合互聯網信息採集技術及信息智能處理技術，通過對互聯網海量信息自動抓取、自動分類聚類、主題監測、專題聚焦，實現用戶的網路輿情監測和新聞專題追蹤等信息需求，形成簡報、報告、圖表等分析結果，為客戶全面掌握群眾思想動態，做出正確輿論引導，提供分析依據。

需要輿情分析可以聯繫上海蜜度，新浪輿情通是上海蜜度信息技術有限公司研發的政企輿情大數據服務平台。 新浪輿情通以中文互聯網大數據及新浪微博的官方數據為基礎，7*24小時不間斷採集新聞、報刊、政務、微博、公眾號、博客、論壇、視頻、網站、客戶端等全網11大信息來源，每天採集超過1.4億條數據。

⑸ patricia tree是什麼

Patricia Tree 簡稱PAT tree。它是 trie 結構的一種特殊形式。是目前信息檢索領域應用十分成功的索引方
法，它是1992年由Connel根據《PATRICIA——Patrical Algorithm to Retrieve Information Coded in Alphanumeric》演算法發展起來的。

PAT tree 在字元串子串匹配 上有這非常優異的表現，這使得它經常成為一種高效的全文檢索演算法，在自然語言處理領域也有廣泛的應用。其演算法中最突出的特點就是採用半無限長字串(semi-infinite string 簡稱 sistring) 作為字元串的查找結構。

採用半無限長字串(sistring): 一種特殊的子串信息存儲方式。

比如一個字元串CUHK。它的子串有C、CU、CUH、CUHK、U、UH、UHK、H、HK、K十種。如果有n個字元的串，就會有n(n+1)/2種子串，其中最長的子串長度為n。因此我們不得不開辟 n(n+1)/2個長度為n的數組來存儲它們，那麼存儲的空間復雜度將達到驚人的O(n^3)級別。

但是我們發現這樣一個特點：

CUHK —— 完全可以表示 C、CU、CUH、CUHK

UHK —— 完全可以表示 U、UH、UHK

HK —— 完全可以表示 H、HK、

K —— 完全可以表示 K

這樣我們就得到了4個sistring: CUHK、UHK、HK和K。

PAT tree的存儲結構

如果直接用單個字元作為存儲結點，勢必構造出一棵多叉樹(如果是中文字元的話，那就完蛋了)。檢索起來將會相當不便。事實上，PAT tree是一棵壓縮存儲的二叉樹結構。現在我們用「CUHK」來構造出這樣一棵PAT tree 。

開始先介紹一下PAT tree的結點結構(看了後面的過程就再來理解這些概念)

* 內部結點：用橢圓形表示，用來存儲不同的bit位在整個完整bit sequence中的位置。

* 外部節點(葉子結點)： 用方形表示，用來記錄sistring的首字元在完整sistring中的開始位置(字元索引)和sistring出現的頻次。

* 左指針：如果 待存儲的sistring在 內部結點所存儲的bit位置上的數據 是0，則將這個sistring存儲在該結點的左子樹中。

* 右指針：若數據是1，則存儲在右子樹中。

(1) 將所有sistring的字元轉化成1 bytes的ASCII碼值，用二進制位來表示。形成一個bit sequence pattern(沒有的空字元我們用0來填充)。

sistring bit sequence

完整sistring -> CUHK 010 00011 01010101 01001000 01001011 <- 完整bit sequence

UHK0 010 10101 01001000 01001011 00000000

HK00 01001000 01001011 00000000 00000000

K000 01001011 00000000 00000000 00000000

(2) 從第一個bit開始我們發現所有sistring的前3個bit位都相同010，那麼相同的這些0/1串對於匹配來說就毫無意義了，因此我們接下來發現第4個bit開始有所不同了。UHK 的第4個bit是1，而CUHK、HK、K的第4個bit是0。則先構造一個內部結點iNode.bitSize=4（第4個bit），然後將UHK的字元索引 cIndex=2(UHK的開始字元U在完整的CUHK的第2位置上)構造成葉子結點插入到iNode的左孩子上，而CUHK、HK、K放在iNode右子樹中。(如下圖2)

(3) 遞歸執行第2步，將CUHK、HK、K進一步插入到PAT tree中。流程如下圖所示。所有sistring都插入以後結束。

注意：既然PAT tree 是二叉查找樹，那麼一定要滿足二叉查找樹的特點。所以，內部結點中的bit 位就需要滿足，左孩子的bit 位< 結點bit 位< 右孩子的bit 位。

PAT tree的檢索過程

利用PAT tree可以實現對語料的快速檢索，檢索過程就是根據查詢字串在PAT tree中從根結點尋找路徑的過程。當比較完查詢字串所有位置後，搜索路徑達到PAT tree的某一結點。

若該結點為葉子結點，則判斷查詢字串是否為葉子結點所指的半無限長字串的前綴，如果判斷為真，則查詢字串在語料中出現的頻次即為葉子結點中記錄的頻次；否則，該查詢字串在語料中不存在。

若該結點為內部結點，則判斷查詢字串是否為該結點所轄子樹中任一葉子結點所指的半無限長字串的前綴。如果判斷為真，該子樹中所有葉子結點記錄的頻次之和即為查詢字串的出現頻次。否則，查詢字串在語料中不存在。

這樣，通過PAT tree可以檢索原文中任意長度的字串及其出現頻次，所以，PAT tree也是可變長統計語言模型優良的檢索結構。

例如：要查找string= 「CU 」(bit sequence=010 00 0 1 1 01010101) 是不是在CUHK 中。

(1) 根據「CUHK 」的PAT tree 結構( 如上圖) ，根結點r 的bit position=4 ，那麼查找bit sequence 的第4 個bit=0 。然後查找R 的左孩子rc 。

(2) rc 的bit position=5 ，在bit sequence 的第5 個bit=0 。則查找rc 的左孩子rcc 。

(3) rcc= 」 CUHK 」 已經是葉子結點了，則確定一下CU 是不是CUHK 的前綴即可。

PAT tree 的效率

特點：PAT tree查找的時間復雜度和樹的深度有關，由於樹的構造取決於不同bit位上0,1的分布。因此PAT tree有點像二叉查找樹 ，最壞情況下是單支樹(如上圖例子)，此時的時間復雜度是O(n-1)，n為字元串的長度。最好情況下是平衡二叉樹 結構，時間復雜度是O(log2(N))。另外，作為壓縮的二叉查找樹，其存儲的空間代價大大減少了。

PAT tree的實際應用

PAT tree在子串匹配上有很好的效率，這一點和Suffix Tree(後綴樹)，KMP演算法的優點相同。因此PAT tree在信息檢索和自然語言處理領域是非常常用的工具。比如：關鍵字提取，新詞發現等NLP領域經常使用這種結構。

⑹ GPU演算法工程師是做什麼的

一、演算法工程師簡介（通常是月薪15k以上，年薪18萬以上，只是一個概數，具體薪資可以到招聘網站如拉鉤，獵聘網上看看）演算法工程師目前是一個高端也是相對緊缺的職位；演算法工程師包括音/視頻演算法工程師（通常統稱為語音/視頻/圖形開發工程師）、圖像處理演算法工程師、計算機視覺演算法工程師、通信基帶演算法工程師、信號演算法工程師、射頻/通信演算法工程師、自然語言演算法工程師、數據挖掘演算法工程師、搜索演算法工程師、控制演算法工程師（雲台演算法工程師，飛控演算法工程師，機器人控制演算法）、導航演算法工程師（@之介感謝補充）、其他【其他一切需要復雜演算法的行業】專業要求：計算機、電子、通信、數學等相關專業；學歷要求：本科及其以上的學歷，大多數是碩士學歷及其以上；語言要求：英語要求是熟練，基本上能閱讀國外專業書刊，做這一行經常要讀論文；必須掌握計算機相關知識，熟練使用模擬工具MATLAB等，必須會一門編程語言。演算法工程師的技能樹（不同方向差異較大，此處僅供參考）1 機器學習2 大數據處理：熟悉至少一個分布式計算框架Hadoop/Spark/Storm/ map-rece/MPI3 數據挖掘4 扎實的數學功底5 至少熟悉C/C++或者Java，熟悉至少一門編程語言例如java/python/R加分項：具有較為豐富的項目實踐經驗（不是水論文的哪種）二、演算法工程師大致分類與技術要求（一）圖像演算法/計算機視覺工程師類包括圖像演算法工程師，圖像處理工程師，音/視頻處理演算法工程師，計算機視覺工程師要求l 專業：計算機、數學、統計學相關專業；l 技術領域：機器學習，模式識別l 技術要求：（1） 精通DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader語言，熟悉常見圖像處理演算法GPU實現及優化；（2） 語言：精通C/C++；（3） 工具：Matlab數學軟體，CUDA運算平台，VTK圖像圖形開源軟體【醫學領域：ITK，醫學圖像處理軟體包】（4） 熟悉OpenCV/OpenGL/Caffe等常用開源庫；（5） 有人臉識別，行人檢測，視頻分析，三維建模，動態跟蹤，車識別，目標檢測跟蹤識別經歷的人優先考慮；（6） 熟悉基於GPU的演算法設計與優化和並行優化經驗者優先；（7） 【音/視頻領域】熟悉H.264等視頻編解碼標准和FFMPEG，熟悉rtmp等流媒體傳輸協議，熟悉視頻和音頻解碼演算法，研究各種多媒體文件格式，GPU加速；應用領域：（1） 互聯網：如美顏app（2） 醫學領域：如臨床醫學圖像（3） 汽車領域（4） 人工智慧相關術語：（1） OCR：OCR （Optical Character Recognition，光學字元識別）是指電子設備（例如掃描儀或數碼相機）檢查紙上列印的字元，通過檢測暗、亮的模式確定其形狀，然後用字元識別方法將形狀翻譯成計算機文字的過程（2） Matlab：商業數學軟體；（3） CUDA： (Compute Unified Device Architecture)，是顯卡廠商NVIDIA推出的運算平台（由ISA和GPU構成）。 CUDA™是一種由NVIDIA推出的通用並行計算架構，該架構使GPU能夠解決復雜的計算問題（4） OpenCL: OpenCL是一個為異構平台編寫程序的框架，此異構平台可由CPU，GPU或其他類型的處理器組成。（5） OpenCV：開源計算機視覺庫；OpenGL：開源圖形庫；Caffe：是一個清晰，可讀性高，快速的深度學習框架。（6） CNN：（深度學習）卷積神經網路（Convolutional Neural Network）CNN主要用來識別位移、縮放及其他形式扭曲不變性的二維圖形。（7） 開源庫：指的是計算機行業中對所有人開發的代碼庫，所有人均可以使用並改進代碼演算法。（二）機器學習工程師包括機器學習工程師要求l 專業：計算機、數學、統計學相關專業；l 技術領域：人工智慧，機器學習l 技術要求：（1） 熟悉Hadoop/Hive以及Map-Rece計算模式，熟悉Spark、Shark等尤佳；（2） 大數據挖掘；（3） 高性能、高並發的機器學習、數據挖掘方法及架構的研發；應用領域：（1）人工智慧，比如各類模擬、擬人應用，如機器人（2）醫療用於各類擬合預測（3）金融高頻交易（4）互聯網數據挖掘、關聯推薦（5）無人汽車，無人機相關術語：（1） Map-Rece：MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。概念"Map（映射）"和"Rece（歸約）"，是它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。（三）自然語言處理工程師包括自然語言處理工程師要求l 專業：計算機相關專業；l 技術領域：文本資料庫l 技術要求：（1） 熟悉中文分詞標注、文本分類、語言模型、實體識別、知識圖譜抽取和推理、問答系統設計、深度問答等NLP 相關演算法；（2） 應用NLP、機器學習等技術解決海量UGC的文本相關性；（3） 分詞、詞性分析、實體識別、新詞發現、語義關聯等NLP基礎性研究與開發；（4） 人工智慧，分布式處理Hadoop；（5） 數據結構和演算法；應用領域：口語輸入、書面語輸入、語言分析和理解、語言生成、口語輸出技術、話語分析與對話、文獻自動處理、多語問題的計算機處理、多模態的計算機處理、信息傳輸與信息存儲 、自然語言處理中的數學方法、語言資源、自然語言處理系統的評測。相關術語：（2） NLP：人工智慧的自然語言處理，NLP (Natural Language Processing) 是人工智慧（AI）的一個子領域。NLP涉及領域很多，最令我感興趣的是「中文自動分詞」（Chinese word segmentation）：結婚的和尚未結婚的【計算機中卻有可能理解為結婚的「和尚「】（四）射頻/通信/信號演算法工程師類包括3G/4G無線通信演算法工程師， 通信基帶演算法工程師，DSP開發工程師（數字信號處理），射頻通信工程師，信號演算法工程師要求l 專業：計算機、通信相關專業；l 技術領域：2G、3G、4G，BlueTooth（藍牙），WLAN，無線移動通信, 網路通信基帶信號處理l 技術要求：（1） 了解2G，3G，4G，BlueTooth，WLAN等無線通信相關知識，熟悉現有的通信系統和標准協議，熟悉常用的無線測試設備；（2） 信號處理技術，通信演算法；（3） 熟悉同步、均衡、信道解碼等演算法的基本原理；（4） 【射頻部分】熟悉射頻前端晶元，扎實的射頻微波理論和測試經驗，熟練使用射頻電路模擬工具（如ADS或MW或Ansoft）；熟練使用cadence、altium designer PCB電路設計軟體；（5） 有扎實的數學基礎，如復變函數、隨機過程、數值計算、矩陣論、離散數學應用領域：通信VR【用於快速傳輸視頻圖像，例如樂客靈境VR公司招募的通信工程師（數據編碼、流數據）】物聯網，車聯網導航，軍事，衛星，雷達相關術語：（1） 基帶信號：指的是沒有經過調制（進行頻譜搬移和變換）的原始電信號。（2） 基帶通信（又稱基帶傳輸）：指傳輸基帶信號。進行基帶傳輸的系統稱為基帶傳輸系統。傳輸介質的整個信道被一個基帶信號佔用.基帶傳輸不需要數據機，設備化費小，具有速率高和誤碼率低等優點,.適合短距離的數據傳輸，傳輸距離在100米內，在音頻市話、計算機網路通信中被廣泛採用。如從計算機到監視器、列印機等外設的信號就是基帶傳輸的。大多數的區域網使用基帶傳輸，如乙太網、令牌環網。（3） 射頻：射頻（RF）是Radio Frequency的縮寫，表示可以輻射到空間的電磁頻率（電磁波），頻率范圍從300KHz～300GHz之間（因為其較高的頻率使其具有遠距離傳輸能力）。射頻簡稱RF射頻就是射頻電流，它是一種高頻交流變化電磁波的簡稱。每秒變化小於1000次的交流電稱為低頻電流，大於10000次的稱為高頻電流，而射頻就是這樣一種高頻電流。高頻(大於10K)；射頻（300K-300G）是高頻的較高頻段；微波頻段（300M-300G）又是射頻的較高頻段。【有線電視就是用射頻傳輸方式】（4） DSP：數字信號處理，也指數字信號處理晶元（五）數據挖掘演算法工程師類包括推薦演算法工程師，數據挖掘演算法工程師要求l 專業：計算機、通信、應用數學、金融數學、模式識別、人工智慧；l 技術領域：機器學習，數據挖掘l 技術要求：（1） 熟悉常用機器學習和數據挖掘演算法，包括但不限於決策樹、Kmeans、SVM、線性回歸、邏輯回歸以及神經網路等演算法；（2） 熟練使用SQL、Matlab、Python等工具優先；（3） 對Hadoop、Spark、Storm等大規模數據存儲與運算平台有實踐經驗【均為分布式計算框架】（4） 數學基礎要好，如高數，統計學，數據結構l 加分項：數據挖掘建模大賽；應用領域（1） 個性化推薦（2） 廣告投放（3） 大數據分析相關術語Map-Rece：MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。概念"Map（映射）"和"Rece（歸約）"，是它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。（六）搜索演算法工程師要求l 技術領域：自然語言l 技術要求：（1） 數據結構，海量數據處理、高性能計算、大規模分布式系統開發（2） hadoop、lucene（3） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技術，並有二次開發經驗（4） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技術，並有二次開發經驗；（5） 精通倒排索引、全文檢索、分詞、排序等相關技術；（6） 熟悉Java，熟悉Spring、MyBatis、Netty等主流框架；（7） 優秀的資料庫設計和優化能力，精通MySQL資料庫應用 ；（8） 了解推薦引擎和數據挖掘和機器學習的理論知識，有大型搜索應用的開發經驗者優先。（七）控制演算法工程師類包括了雲台控制演算法，飛控控制演算法，機器人控制演算法要求l 專業：計算機，電子信息工程，航天航空，自動化l 技術要求：（1） 精通自動控制原理（如PID）、現代控制理論，精通組合導航原理，姿態融合演算法，電機驅動，電機驅動（2） 卡爾曼濾波，熟悉狀態空間分析法對控制系統進行數學模型建模、分析調試；l 加分項：有電子設計大賽，機器人比賽，robocon等比賽經驗，有硬體設計的基礎；應用領域（1）醫療/工業機械設備（2）工業機器人（3）機器人（4）無人機飛控、雲台控制等（八）導航演算法工程師要求l 專業：計算機，電子信息工程，航天航空，自動化l 技術要求（以公司職位JD為例）公司一（1）精通慣性導航、激光導航、雷達導航等工作原理；（2）精通組合導航演算法設計、精通卡爾曼濾波演算法、精通路徑規劃演算法；（3）具備導航方案設計和實現的工程經驗；（4）熟悉C/C++語言、熟悉至少一種嵌入式系統開發、熟悉Matlab工具；公司二（1）熟悉基於視覺信息的SLAM、定位、導航演算法，有1年以上相關的科研或項目經歷；（2）熟悉慣性導航演算法，熟悉IMU與視覺信息的融合;應用領域無人機、機器人等。

⑺ Local DP沒有正確安裝

Local DP沒有正確安裝，可以重新下載安裝包，關閉防火牆。
【local DP演算法】
蘋果使用的三種local DP演算法：CMS，哈達瑪CMS（壓縮），Private Sequence Fragment Puzzle（SFP）。前兩種針對的是已知字典集的元素，後一種是針對未知字典集的元素。
1、CMS主要思想是在一系列hash函數中隨機抽取一個對要上傳的原始數據元素進行hash，並獨立隨機翻轉獨熱向量坐標值進行數據擾動（當然要帶著用的hash函數的編號一起上傳），在伺服器端一系列hash函數構成一個矩陣（hash函數的編號作為行號），然後針對某個要查詢的元素在矩陣中找到對應hash後的值取平均。
2、哈達瑪CMS思想是只想每次上傳1bit數據來減小傳輸開銷，但直接CMS可能帶來比較大的准確性下降，因此對原始獨熱向量進行哈達瑪變換，再隨機抽取1bit上傳（當然要帶著用的hash函數的編號和抽取的哪個坐標一起上傳）。伺服器端對收集到的經哈達瑪變換後的矩陣進行逆變換，後續與CMS相同。
3、SFP一個具體的應用就是新詞發現。字母序列組成的字典集太大，因此這個問題對應於統計未知字典集的元素。因此不能直接用CMS，因為字典中要hash的元素太多了。他們對於這個問題還用了另一個思想：新詞的子序列也必然統計值很高（反之不然）。

⑻ 信息技術的發展從哪兩個方面去理解

信息技術的發展從哪兩個方面去理解？

信息技術發展及趨勢
我國在「十三五」規劃綱要中，將培育人工智慧、移動智能終端、第五代移動通信(5G)、先進感測器等作為新一代信息技術產業創新重點發展，拓展新興產業發展空間。
當前，信息技術發展的總趨勢是從典型的技術驅動發展模式向應用驅動與技術驅動相結合的模式轉變，信息技術發展趨勢和新技術應用主要包括以下10個方面：
1高速度大容量
速度和容量是緊密聯系的，鑒於海量信息四處充斥的現狀，處理高速、傳輸和存儲要求大容量就成為必然趨勢。而電子元器件、集成電路、存儲器件的高速化、微型化、廉價化的快速發展，又使信息的種類、規模以更高的速度膨脹，其空間分布也表現為「無處不在」，在時間維度上，信息可以整合到信息系統初建的80年代。
2．集成化和平台化
以行業應用為基礎的，綜合領域應用模型（演算法）、雲計算、大數據分析、海量存儲、信息安全、依託移動互聯的集成化信息技術的綜合應用是目前的發展趨勢。信息技術和信息的普及促進了信息系統平台化的發展，各種信息服務的訪r結果和表現形式，與訪問途徑和訪問路徑無關，與訪問設備無關，信息服務部署靈活，共享便利。信息系統集成化和平台化的特點，使得信息消費型注重良好的用戶體驗，而不必關心信息技術細節。
3．智能化
隨著工業和信息化的深度融合成為我國目前乃至今後相當長的一段時期的產業政策和資金投入的主導方向，以「智能製造」為標簽的各種軟硬體應用將為各行各業的各類產品帶來「換代式」的飛躍甚至是「革命」，成為拉動行業產值的主要方向。「智慧地球」「智慧城市」等基於位置的應用模式的成熟和推廣，本質上是信息技術和現代管理理念陽環境治理、交通管理、城市治理等領域的有機滲透。
4.虛擬計算
在計算機領域，虛擬化( Virtualization)這種資源管理技術，是將計算機的各種實體資源，如伺服器、網路、內存及存儲等，抽象、捌裝、規范化並呈現出來，打破實體結構間的不可切割的障礙，使用戶可以比原本的組態更好的方式來使用這些資源。這些虛擬資源不受現有資源的地域、物理組態和部署方式的限制。一般所指的虛擬化資源包括計算能力和數據存儲能力。通常所說的虛擬計算，是一種以虛擬化、網路、雲計算等技術的融合為核心的一種計算平台、存儲平台和應用系統的共享管理技術。虛擬化已成為企業IT部署不可或缺的組成部分。一般來看，虛擬化技術主要包括伺服器虛擬化、內存虛擬化、存儲虛擬化、網路虛擬化、應用虛擬化及桌面虛擬化。
在實際的生產環境中，虛擬化技術主要用來解決高性能的物理硬體產能過剩和老的舊的硬體產能過低的重組重用，透明化底層物理硬體，從而最大化地利用物理硬體。由於實際物理部署的資源由專業的技術團隊集中管理，虛擬計算可以帶來更低的運維成本，同時，虛擬計算的消費者可以獲得更加專業的信息管理服務。虛擬計算應用於互聯網上，是雲計算的基礎，也是雲計算應用的一個主要表現，這已經是當今和未來信息系統架構的主要模式。

⑼ 如何將關鍵詞出現的頻率用詞雲表現出來

關鍵詞頻率(Keyword Frequency)與關鍵詞密度(Keyword Density)所闡述的實質上是同一個概念，用來量度關鍵詞在網頁上出現的總次數與其他文字的比例，一般用百分比表示。相對於頁面總字數而言，關鍵詞出現的頻率越高，關鍵詞密度也就越大。很多SEO前輩都回答過這個問題。答案分別是:2-9%、3-8%、低於10%、5%左右，你自己選一個吧。關鍵詞密度是一個模糊的概念而不是絕對。不要太在意關鍵詞密度值，合理優化即可。關鍵詞密度是一個模糊的概念，沒有一個准確的公式來限定其密度。各家搜索引擎的密度值控制都不一樣，甚至是同一家的搜索引擎，對不同網站的關鍵詞密度的大小所能允許的容忍閾值也不相同，比如同樣一個頁面，新浪、CCTV的網站密度值達到20%可能就沒有什麼事情，你的估計就馬上被屏蔽了。這還涉及到了搜索引擎的信任值問題。
關鍵詞密度並不是越高越好。一般說來，在大多數的搜索引擎中，關鍵詞密度在2%~8%是一個較為適當的范圍，有利於網站在搜索引擎中排名，同時也不虞被搜索引擎視為關鍵詞Spam。個人感覺在網路上的關鍵字密度對排名較為重要，5%左右的密度應該是比較理想的，Google的可以更高些。
要正確理解關鍵詞密度，首先得理解什麼是關鍵詞?關鍵詞就是搜索者在查找信息、產品或服務時，在搜索引擎界面中輸入的詞條。一般的規則是，關鍵詞越長，從搜索引擎索引中返回的信息也就越精確。關鍵詞密度(Keyword Density)也叫關鍵詞頻率(Keyword Frequency)，所闡述的實質上是同一個概念，它是用來量度關鍵詞在網頁上出現的總次數與其他文字的比例，一般用百分比表示。相對於頁面總字數而言，關鍵詞出現的頻率越高，那麼關鍵詞密度也就越大。簡單地舉個例子，如果某個網頁共有100個字元，而關鍵詞本身是兩個字元並在其中出現5次，則可以說關鍵詞密度為10%。
當然，這個例子只是一種理想的簡化方式，它沒有有效包括HTML代碼裡面的諸如meta 標簽中的Title、Keywords、Description，圖像元素的Alt文本、注釋文本等，這些在計算關鍵詞密度時也都要考慮在內的。同樣地，在計算關鍵詞密度時，也不僅僅指網頁可見部分中關鍵詞出現的次數，也包括在上文中提到的非可見部分中的出現次數。同時，也要考慮Stop Words(停用詞) ，這些詞往往會在很大程度上稀釋關鍵詞密度。搜索引擎在演算法上要比這復雜得多，但基本策略與此近似。
查詢方法
推薦上"頁面關鍵詞密度查詢"查詢網頁關鍵詞的密度。
相對網路，Google搜索引擎賦予關鍵詞密度的權重更小了，很多排名靠前的網頁關鍵詞密度可能高到20%以上，也可能完全沒有關鍵詞。獨孤天驕曾經專門就這個觀點做個實踐，通過一個布滿關鍵詞的頁面進行觀察，網路更重視的是關鍵詞密度，而Google相對而言，重視更多的則是外部鏈接的建立。