中公算法

A. 中公的深度学习会教什么知识有什么用

机器学习，算法，项目实操

B. 中公的深度学习培训怎么样有人了解吗

深度学习作为实现机器学习的技术，拓展了人工智能领域范畴，主要应用于图像识别、语音识别、自然语言处理。推动市场从无人驾驶和机器人技术行业扩展到金融、医疗保健、零售和农业等非技术行业，因此掌握深度学习的AI工程师成为了各类型企业的招聘热门岗位。、

中公教育联合中科院专家打造的深度学习分八个阶段进行学习：

第一阶段AI概述及前沿应用成果介绍

• 深度学习的最新应用成果

• 单层/深度学习与机器学习

• 人工智能的关系及发展简

第二阶段神经网络原理及TensorFlow实战

• 梯度下降优化方法

• 前馈神经网络的基本结构和训练过程

• 反向传播算法

• TensorFlow开发环境安装

• “计算图”编程模型

• 深度学习中图像识别的操作原理

第三阶段循环神经网络原理及项目实战

• 语言模型及词嵌入

• 词嵌入的学习过程

• 循环神经网络的基本结构

• 时间序列反向传播算法

• 长短时记忆网络（LSTM）的基本结构

• LSTM实现语言模型

第四阶段生成式对抗网络原理及项目实战

• 生成式对抗网络（GAN）的基本结构和原理

• GAN的训练过程

• GAN用于图片生成的实现

第五阶段深度学习的分布式处理及项目实战

• 多GPU并行实现

• 分布式并行的环境搭建

• 分布式并行实现

第六阶段深度强化学习及项目实战

• 强化学习介绍

• 智能体Agent的深度决策机制（上）

• 智能体Agent的深度决策机制（中）

• 智能体Agent的深度决策机制（下）

第七阶段车牌识别项目实战

• 数据集介绍及项目需求分析

• OpenCV库介绍及车牌定位

• 车牌定位

• 车牌识别

• 学员项目案例评讲

第八阶段深度学习前沿技术简介

• 深度学习前沿技术简介

• 元学习

• 迁移学习等

了解更多查看深度学习。

C. 学了中公的深度学习，能做什么工作

近几年深度学习在很多领域都取得了很大发展，已经基本取代了先前相关技术，在图像识别、语音识别已经取得了非凡的突破。那么深度学习的应用领域具体有哪些呢？下面来列举几个广泛应用深度学习的领域。
一、语音识别
深度学习的发展使语音识别有了很大幅度的效果提升，类似于在计算机视觉中处理图像数据一样，深度学习中将声音转化为特征向量，然后对这些数字信息进行处理输入到网络中进行训练，得到一个可以进行语音识别的模型。
二、自然语言处理
深度学习由于其非线性的复杂结构，将低维稠密且连续的向量表示为不同粒度的语言单元，例如词、短语、句子和文章，让计算机可以理解通过网络模型参与编织的语言，进而使得人类和计算机进行沟通。此外深度学习领域中研究人员使用循环、卷积、递归等神经网络模型对不同的语言单元向量进行组合，获得更大语言单元的表示。
三、文字识别
众所周知，深度学习可以用来识别照片中的文字。一旦识别了，文字就会被转成文本，并且被翻译，然后图片就会根据翻译的文本重新创建。这就是我们通常所说的即时视觉翻译。
四、自动机器翻译
我们都知道，谷歌支持100种语言的即时翻译，速度之快宛如魔法。谷歌翻译的背后，就是机器学习。在过去的几年时间里，谷歌已经完全将深度学习嵌入进了谷歌翻译中。事实上，这些对语言翻译知之甚少的深度学习研究人员正提出相对简单的机器学习解决方案，来打败世界上最好的专家语言翻译系统。文本翻译可以在没有序列预处理的情况下进行，它允许算法学习文字与指向语言之间的关系。
五、自动驾驶汽车
谷歌利用深度学习算法使自动驾驶汽车领域达到了一个全新的水平。现在谷歌已经不再使用老的手动编码算法，而是编写程序系统，使其可以通过不同传感器提供的数据来自行学习。对于大多数感知型任务和多数低端控制型任务，深度学习现在是最好的方法。

D. 中公的深度学习学完能从事什么工作岗位

都可以胜任，人工智能算法工程师，深度学习、计算机视觉、语言识别算法工程师等~很多

E. python中有哪些简单的算法，看了黑马和中公的课程大纲，有推荐的不

编程语言和算法没有必然关系，
如果是实现的算法，一般都是第三方库方式，比如数据分析用到很多算法
如果是方法论的算法，比如贪心，分治之类的就更没有具体实现了
Python里面有的算法恐怕就是排序了，timsort

F. 请问各位，有谁知道中公李琳老师在资料分析中讲的错位加减法，这个算法是怎么算的呢或者在哪儿能看到啊

您好，中公教育为您服务。

可以去这个论坛看看这个网址http://club.offcn.com/thread-277752-1-1.html

有关于错位加减法的详细讲解

如有疑问，欢迎向中公教育企业知道提问。

G. 中公的深度学习是学什么

中公的深度学习包含两部分，一部分为Python基础的课程，这部分可以根据自身情况选择是否学习，第二部分为深度学习的课程，包括梯度下降算法，人工神经，卷积神经，TensorFlow，循环神经网络、生成式神经对抗网络、深度学习分布式处理，强化学习，以及6大项目，课程由中科院专家亲授，赠送项目源码，直播答疑，作业批改等福利，直面中科院专家，课程涵盖业内75%以上技术要点，满足就业需求，对于在职人员是很好的提升，对于计算机相关专业的学员也会给就业增加技能。

H. 椭圆曲线算法中公玥能用来加密吗

替代算法和置换移位法。 1.替代算法 替代算法指的是明文的字母由其他字母或数字或符号所代替。最着名的替代算法是恺撒密码。凯撒密码的原理很简单，其实就是单字母替换。我们看一个简单的例子

I. 隔年增长率怎么算

在行测资料分析考试过程中，主要考察三方面的能力：分析能力、列式能力、计算能力。其实，在备考过程中，分析能力和列式能力可以经过学习和一定的练习达到一个比较高的水准，拦在我们和答案之间最主要的拦路虎就是列式之后的计算问题。针对于隔年增长率的算法我们并没有与之相对应的估算方法，也许大家能想到的只有有效数字法对其进行估算。所以，今天中公教育专家就与大家一起来聊聊隔年增长率具体的算法。
大家通过学习都应该知道，我们求隔年增长率的公式为:
，那么我们针对这个式子在计算的时候具体怎么算呢?在这里我用一道例题给大家说明一下。

例1：2015年全国快递业务量206.7亿件，比2014年增长48%，增速下降了3.9个百分点。求：2015年快递业务量比2013年增长百分之几?
A.76.8% B.89.3% C.97.3% D.124.8%
【答案】D.中公解析：对于这道题来说，我们可以确定2015年的增长率为48%，2014年增长率为51.9%，我们的列式应该是：48%+51.9%+48%×51.9%。针对这样的式子我们观察到，整个式子由两个部分组成，前半部分是两个增长率的和，后半部分是两个增长率的乘积。其实我们可以先处理运算相对于简便的部分即：48%+51.9%=99.9%。在计算完这个部分后，大家先不要着急算后面的乘积，我们可以在这个时候先试着去观察选项。因为，在刚刚的计算过程中，我们优先单独计算了加法部分，而两个增长率的乘积部分我们并未计算，但是通过观察大家可以看出增长率乘积部分的结果应该是大于零的。所以，最后结果应该大于我们求出的99.9%。观察选项，只有D选项满足题意，故选D。
这样可以简化很多计算过程。但是，这种情况我们是可遇而不可求的。如果，我们遇到选项设置没有这么理想该怎么办呢?
例2.48%+51.9%+48%×51.9%=( )
A.76.8% B.89.3% C.111.3% D.124.8%
【答案】D。中公解析：其实还是一样的列式，但是选项不理想，有C和D选项都满足大于99.9%这样的特点，这个时候我们除了算完加法部分，我们也要计算乘积部分。但是在计算过程中无需精确计算，只需要四舍五入取两个增长率百分号前的整数部分进行计算即可：48%×52%≈25%。最后算两部分加和：99.9%+25%≈125%，与D最接近，故选D。
上述两种情况是我们在做题过程中涉及到隔年增长率时比较常见的。接下来我们要介绍一个比较特殊的情况。

J. 中公现在推出了深度学习，他是一种学习方式还是一门学科呀！

指的是一种学习方式和手段，不是指专业或内容。