技能樹演算法

Ⅰ 數據挖掘有哪幾種方法

1、神經元網路辦法

神經元網路由於本身優良的健壯性、自組織自適應性、並行計算、遍及貯存和高寬比容錯機制等特色特別適合處理數據發掘的難題，因而近些年愈來愈遭受大家的關心。

2、遺傳演算法

遺傳演算法是一種依據微生物自然選擇學說與基因遺傳原理的恣意優化演算法，是一種仿生技能全局性提升辦法。遺傳演算法具有的暗含並行性、便於和其他實體模型交融等特性促使它在數據發掘中被多方面運用。

3、決策樹演算法辦法

決策樹演算法是一種常見於預測模型的優化演算法，它依據將很多數據信息有目地歸類，從這當中尋找一些有使用價值的，潛在性的信息。它的要害優勢是敘說簡易，歸類速度更快，十分適宜規模性的數據處理辦法。

粗集基礎理論是一種科學研究不精準、不確定性專業知識的數學工具。粗集辦法幾個優勢：不必得出附加信息;簡單化鍵入信息的表述室內空間;優化演算法簡易，便於實際操作。粗集處理的方針是附近二維關系表的信息表。

4、遮蓋正例抵觸典例辦法

它是使用遮蓋悉數正例、抵觸悉數典例的觀念來找尋規范。最先在正例結合中隨意選擇一個種子，到典例結合中逐一較為。與欄位名賦值組成的選擇子相溶則舍棄，反過來則保存。按此觀念循環系統悉數正例種子，將獲得正例的規范(選擇子的合取式)。

5、數據剖析辦法

在資料庫查詢欄位名項中心存有二種相關：函數關系和相關剖析，對他們的剖析可選用應用統計學辦法，即使用統計學原理對資料庫查詢中的信息展開剖析。可展開常見統計剖析、多元回歸剖析、相關性剖析、差異剖析等。

6、含糊集辦法

即使用含糊不清結合基礎理論對具體難題展開含糊不清評定、含糊不清管理決策、含糊不清系統識別和含糊聚類剖析。系統軟體的多元性越高，抽象性越強，一般含糊不清結合基礎理論是用從屬度來描繪含糊不清事情的亦此亦彼性的。

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Ⅱ 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。

Ⅲ 怎樣從零基礎開始沉澱成為cnc工程師

第一，程序員可以學習的更快。

第二，每個人都可以通過努力改變自己的人生軌跡。

是的。我很早就思考這個問題，每個人都應該有證明自己的機會，可是很多人想要得到這個機會，就必須要在簡歷上弄虛作假。

而經常會有Java工程師，工作了3到5年，還純真的像一個剛畢業的孩子，什麼都不懂。

如果從零基礎成為一個可以上手獨立做項目的工程師，倒底是需要多久？

如果一個人在學校里泡妞打架熬夜玩游戲，是否有可能會在一個短的時間之內醒悟，改變自己的命運？

他又能做到什麼程度？

是的，沒錯。修真院線下200多個師兄，確切的來講，都是我的實驗品。

幸運的是，幾乎是百分百的實驗成功。

這篇文章，就是仔細認真的講一講，我對IT技術職業培訓的認知。

以及修真院是如何踐行自己的理念。

如果你認真的看完了，你就會明白，需要改變的並不是修真院，而是你。

二 程序員的分級

首先談一個備受爭議的話題，程序員該怎麼分級別。

在修真院眼裡看來，只存在三種級別的程序員，除此之外，並無意義。

初級程序員：能夠獨立完成項目。工作經驗一般在0~3年之間。這樣的程序員遍地都是。

中級程序員：能夠了解開源框架的原理和技術細節，能夠比較各種框架的優勢，可以帶著團隊去做項目。工作經驗一般在2~7年之間。大部分程序員一生都只能達到這個高度。

高級程序員：世界上最頂級的一批人，流行的框架，語言，協議，規范的作者。

拋開這個分類的准確性和認可度不提，先只說，為什麼要先提給程序員分類的問題。

這取決於大多數公司招聘的門檻：如果你可以獨立完成項目，你就有了真正可以選擇公司的權利。

初級程序員的分類就是為了將當前混雜的描述變成一個可實際操作的，能夠驗證的結果。

同時又給出來了一個人要上升到另一個台階的標准。

修真院的目標就是在一定的時間之內，讓初學者能夠成為一個可以獨立完成項目的工程師。

而目前大多數的培訓機構，都很難做到這一點。

三 當前培訓機構的分類

再說一些培訓機構的分類。

總體來講，分成三類。

第一種，以某內，某鳥為首的寬進寬出類。

培養出來的程序員，離真正上手能做項目，通常仍然有6個月到1年的距離。

第二種，以BAT的大牛為招牌各類小型培訓機構的嚴進嚴出類。

培養出來的程序員，基本上都是要求很高，科班出身，英語要好，必讀原理，強調演算法。

第三種，修真院獨一家的腳踏實地類。

對學員的入門要求高，但是並不是對學歷，性別，基礎要求高，而是對態度要求高。

對學員的結業目標要求高，又考慮到零基礎轉行的人的現狀，明確的指向一個絕大多數人都可以完成的正常目標。

別管什麼樣的培訓方式，線上的還是線下的，看視頻的還是真播的，寫代碼的還是任務制的，入門要求高的還是低的，培養前端的，還是後端的。

都可以用這種方式簡單直接的分類。有了這個分類，修真院要做的目標就很明確了，零基礎到能獨立完成項目的程序員。

你再笨，也不過是時間延期了一些而已。你如果真的很厲害，那麼你完成可以學到更多的知識點。

這是一個對於大多數人來說，都認可的結果。

不是每一個想要轉行的人，都必須要在一個很短的時間之內，把所有必須的知識點補全。

「學以致用」，這個思考貫穿始終。

四 確定學習的邊界

目標明確了，進一步的思考就很顯然了。

一個程序員應該擁有什麼樣的技能才能夠獨立完成項目？

不同的公司有不同的框架，怎麼處理？

零散的知識點太多，很多又跟編程沒有關系，該教，還是不該教？

技能是一個什麼樣的概念，是否真的能夠結構化和量化？

每一個技能點怎麼定義，業界里是否認可？

技能需要掌握的程度不一樣，有的是了解，有的是必須深入學習，怎麼區分？

帶著這些問題，我們思考了很多，討論了很多。最終的答案就是：

1 技能是可以整理歸納出來的。

2 不需要把所有同級的技能都學會，只需要掌握一種方式就可以。

3 業界的不認同，反而會是一個好事情，能夠真正的去引發討論。本身就是一個沒有標准答案的東西，可以越來越精細。

4 通過不同技能的顏色，來標記需要掌握技能的等級。

所以我們整理出來了，PM，UI，Java，WEB，Android，IOS，OP七個職位我們認為最常用的技能。

這些技能點，就是零基礎的學習者必須要掌握的技能。

而對於應該掌握的技能的等級，我們有一種截然不同的辨識方法。

受益於WOW的裝備體系，我們同樣劃分了六個等級。與常見的了解，掌握等模糊不清的分級不同，我們劃分體系的標准仍然是：可驗證。

灰色：從來沒有聽說過。

白色：項目里用到過，聽說過，但是沒有使用過。

綠色：經常在項目中使用過，但是不太了解原理。

藍色：不但使用過，還了解內部的原理。但是沒有做過改動和優化。

紫色：結合實際項目中的需要，對一些技能或者是組件或者是開源框架做過改進，更改過源碼。

橙色：完全是自己開發的。

這樣就很好的解決了初級工程師的技能等級問題。

附一個Java工程師的圖例。

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五 學習路線

我們花了大量的時間去確認初級程序員的邊界，即便是現在，也在緩慢的優化中。

為了避免爭執的太多，並未邀請更多的人參與進來討論。但是我們相信，在未來，他一定是一個可以公開編輯的技能體系。

是不是有了技能樹，就可以給零基礎的初學者指明方向了？

我們再來回顧一下，設計技能樹的好處：

1.在知識的海洋中，自學的時候很容易迷惑，並不知道什麼該學，什麼不該學。

技能樹完美的解決了這個問題。

2.在遇到一個問題被卡到的時候，確定不好是該自己跳過，還是應該徹底弄明白一個問題。

顏色代表的等級，在一定程度上對這個困惑有幫助。

3.究竟學到什麼樣的程度，才算是達到了公司的要求？

通過程序員的分級和技能樹的邊界，我們得出來了對大多數公司和大多數人都適用的目標，就算是略有偏差，也足以快速調整。

一個職業下需要掌握的技能有多少個？

60~70個。我沒有仔細的統計，但是，確實是的。可能比這個還要多。

特別是關於技能的劃分粒度。同樣的為了避免爭執太多，我們沒有引入太多人加入討論。

那麼，對於初學者來講，還需要什麼？

他們需要知道應該先學什麼，再學什麼的技能加點路線圖。

是的。這其實就是技能樹的來源。

首先技能是有分類的，其次技能是有先後順序的。

所以我們通常把所有的技能分成15組。

從易到難，15組對應15個不同的小階段。

這樣，對於初學者來說，就可以延著這15個小任務，像上台階，又像修行一樣，可以有一個明確的學習規劃了。

同樣的，我們在分組的時候花了很多心思。

六 任務選取自真實項目VS根據任務設計題目

這是其中的爭論之一。

是否應該為這些技能，單獨設計任務？

還是應該收斂於我們的起點，所有的技能要求都來自於真實的實戰項目？

我堅持實戰的原則。

這代表著，不管理論上這個技能點多重要，只要在多數項目中看不到他們，就讓他離開技能樹的視線，最多加一個白色的標記。

這是一件更難的事情。所幸我們在過去的20個月里，積累了將近50個一線互聯網項目，從金融到醫療到汽車，讓我們有了足夠多的素材可以選擇。

這也完美的解釋了為什麼修真院的任務都是粒度比較大。

實際上，我們想做到的就是，從一開始，你就是一種另類的加入項目的方式。

你是菜雞，就從項目里最 簡單的事情做起。

你稍稍有了一點點能力，就去接觸一下相對來講比較難的東西。

Ⅳ 所學專業樹是什麼意思

1、指一個人所學的專業領域和相關技能的體系或結構。
2、例如一個人學習計算機科學專業，其中包括編程、演算法、數據結構、操作系統等方面的知識和技能，這些知識和技能構成了這個人的專業樹。