新词发现算法

⑴ 做文本挖掘是否需要了解自然语言处理

当然需要。
既然是“文本挖掘”，自然语言处理最基本的功能点肯定都要做：
新词发现、分词、词性标注、分类、自动提取标签、实体自动发现和识别。
最基本的这些功能点做了之后，可以用统计方法完成简单文本挖掘应用，统计方法比如：
TF/IDF、Map/Rece、贝叶斯。
再深入一些，就需要：
聚类（层次聚类、SVM、VSM）、情感趋势分析。
再想提高：
语法分析、句式判断。
但一般做到NLP最基本功能点+统计方法即可搞定一般的互联网应用。

⑵ 自己动手写搜索引擎的目 录

第1章 遍历搜索引擎技术 1
1.1 1
1.1.1 准备工作环境（10分钟） 1
1.1.2 编写代码（15分钟） 3
1.1.3 发布运行（5分钟） 5
1.2 Google神话 9
1.3 体验搜索引擎 9
1.4 搜索语法 10
1.5 你也可以做搜索引擎 13
1.6 搜索引擎基本技术 14
1.6.1 网络蜘蛛 14
1.6.2 全文索引结构 14
1.6.3 Lucene全文检索引擎 15
1.6.4 Nutch网络搜索软件 16
1.6.5 用户界面 17
1.7 商业搜索引擎技术介绍 19
1.7.1 通用搜索 19
1.7.2 垂直搜索 20
1.7.3 站内搜索 21
1.7.4 桌面搜索 23
1.8 本章小结 24
第2章 获得海量数据 25
2.1 自己的网络蜘蛛 25
2.1.1 抓取网页 25
2.1.2 网络蜘蛛遍历与实现 26
2.1.3 改进网络蜘蛛 30
2.1.4 MP3抓取 34
2.1.5 RSS抓取 36
2.1.6 图片抓取 38
2.1.7 垂直行业抓取 39
2.2 抓取数据库中的内容 42
2.2.1 建立数据视图 42
2.2.2 JDBC数据库连接 43
2.2.3 增量抓取 45
2.3 抓取本地硬盘上的文件 47
2.4 本章小结 49
第3章 提取文档中的文本内容 50
3.1 从HTML文件中提取文本 50
3.1.1 HtmlParser介绍 53
3.1.2 结构化信息提取 63
3.1.3 查看网页的DOM结构 68
3.1.4 正文提取的工具NekoHTML 71
3.1.5 网页去噪 73
3.1.6 网页结构相似度计算 76
3.1.7 网站风格树去除文档噪声 80
3.1.8 正文提取 92
3.2 从非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 流媒体内容提取 109
3.3.1 音频流内容提取 109
3.3.2 视频流内容提取 111
3.4 抓取限制应对方法 113
3.5 本章小结 114
第4章 中文分词 115
4.1 Lucene中的中文分词 115
4.2 Lietu中文分词的使用 116
4.3 中文分词的原理 117
4.4 查找词典算法 118
4.5 最大概率分词方法 123
4.6 新词发现 127
4.7 词性标注 129
4.8 本章小结 139
第5章 自然语言处理 140
5.1 语法解析树 140
5.2 文档排重 141
5.3 中文关键词提取 142
5.3.1 关键词提取的基本方法 142
5.3.2 从网页中提取关键词 145
5.4 相关搜索 145
5.5 拼写检查 148
5.5.1 英文拼写检查 148
5.5.2 中文拼写检查 149
5.6 自动摘要 153
5.6.1 自动摘要技术 153
5.6.2 自动摘要的设计 154
5.6.3 Lucene中的动态摘要 162
5.7 自动分类 163
5.7.1 Classifier4J 164
5.7.2 自动分类的接口定义 165
5.7.3 自动分类的SVM方法实现 166
5.7.4 多级分类 167
5.8 自动聚类 170
5.8.1 聚类的定义 170
5.8.2 K均值聚类方法 170
5.8.3 K均值实现 173
5.9 拼音转换 179
5.10 语义搜索 180
5.11 跨语言搜索 186
5.12 本章小结 188
第6章 创建索引库 189
6.1 设计索引库结构 190
6.1.1 理解Lucene的索引库结构 190
6.1.2 设计一个简单的索引库 192
6.2 创建和维护索引库 193
6.2.1 创建索引库 193
6.2.2 向索引库中添加索引文档 194
6.2.3 删除索引库中的索引文档 196
6.2.4 更新索引库中的索引文档 197
6.2.5 索引的合并 197
6.2.6 索引的定时更新 197
6.2.7 索引的备份和恢复 198
6.2.8 修复索引 199
6.3 读写并发控制 200
6.4 优化使用Lucene 200
6.4.1 索引优化 201
6.4.2 查询优化 202
6.4.3 实现时间加权排序 206
6.4.4 实现字词混合索引 207
6.4.5 定制Similarity 214
6.4.6 定制Tokenizer 215
6.5 查询大容量索引 217
6.6 本章小结 218
第7章 用户界面设计与实现 219
7.1 Lucene搜索接口（search代码） 219
7.2 搜索页面设计 221
7.2.1 用于显示搜索结果的taglib 221
7.2.2 用于搜索结果分页的taglib 223
7.2.3 设计一个简单的搜索页面 225
7.3 实现搜索接口 227
7.3.1 布尔搜索 227
7.3.2 指定范围搜索 228
7.3.3 搜索结果排序 233
7.3.4 搜索页面的索引缓存与更新 234
7.4 实现关键词高亮显示 236
7.5 实现分类统计视图 239
7.6 实现相似文档搜索 244
7.7 实现AJAX自动完成 246
7.7.1 总体结构 247
7.7.2 服务器端处理 247
7.7.3 浏览器端处理 249
7.7.4 服务器端改进 250
7.7.5 部署总结 261
7.8 jQuery实现的自动完成 262
7.9 集成其他功能 267
7.9.1 拼写检查 267
7.9.2 分类统计 267
7.9.3 相关搜索 271
7.9.4 再次查找 274
7.9.5 搜索日志 275
7.10 搜索日志分析 276
7.11 本章小结 280
第8章 其他高级主题 281
8.1 使用Solr实现分布式搜索 281
8.1.1 Solr服务器端的配置与中文支持 282
8.1.2 把数据放进Solr 287
8.1.3 删除数据 289
8.1.4 客户端搜索界面 290
8.1.5 Solr索引库的查找 292
8.1.6 索引分发 294
8.1.7 Solr搜索优化 298
8.1.8 Solr中字词混合索引 302
8.1.9 相关检索 304
8.1.10 搜索结果去重 307
8.1.11 分布式搜索 311
8.1.12 SolrJ查询分析器 315
8.1.13 扩展SolrJ 325
8.1.14 扩展Solr 327
8.1.15 Solr的.NET客户端 333
8.1.16 Solr的PHP客户端 334
8.2 图像的OCR识别 336
8.3 竞价排名 343
8.4 Web图分析 344
8.5 使用并行程序分析数据 350
8.6 RSS搜索 351
8.7 本章小结 353
参考资料 354

⑶ 算法工程师应该学哪些

一、算法工程师简介
（通常是月薪15k以上，年薪18万以上，只是一个概数，具体薪资可以到招聘网站如拉钩，猎聘网上看看）
算法工程师目前是一个高端也是相对紧缺的职位；
算法工程师包括
音/视频算法工程师（通常统称为语音/视频/图形开发工程师）、图像处理算法工程师、计算机视觉算法工程师、通信基带算法工程师、信号算法工程师、射频/通信算法工程师、自然语言算法工程师、数据挖掘算法工程师、搜索算法工程师、控制算法工程师（云台算法工程师，飞控算法工程师，机器人控制算法）、导航算法工程师（
@之介
感谢补充）、其他【其他一切需要复杂算法的行业】
专业要求：计算机、电子、通信、数学等相关专业；
学历要求：本科及其以上的学历，大多数是硕士学历及其以上；
语言要求：英语要求是熟练，基本上能阅读国外专业书刊，做这一行经常要读论文；
必须掌握计算机相关知识，熟练使用仿真工具MATLAB等，必须会一门编程语言。
算法工程师的技能树（不同方向差异较大，此处仅供参考）
1 机器学习
2 大数据处理：熟悉至少一个分布式计算框架Hadoop/Spark/Storm/ map-rece/MPI
3 数据挖掘
4 扎实的数学功底
5 至少熟悉C/C++或者java，熟悉至少一门编程语言例如java/python/R
加分项：具有较为丰富的项目实践经验（不是水论文的哪种）
二、算法工程师大致分类与技术要求
（一）图像算法/计算机视觉工程师类
包括
图像算法工程师，图像处理工程师，音/视频处理算法工程师，计算机视觉工程师
要求
l
专业：计算机、数学、统计学相关专业；
l
技术领域：机器学习，模式识别
l
技术要求：
（1） 精通DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader语言，熟悉常见图像处理算法GPU实现及优化；
（2） 语言：精通C/C++；
（3） 工具：Matlab数学软件，CUDA运算平台，VTK图像图形开源软件【医学领域：ITK，医学图像处理软件包】
（4） 熟悉OpenCV/OpenGL/Caffe等常用开源库；
（5） 有人脸识别，行人检测，视频分析，三维建模，动态跟踪，车识别，目标检测跟踪识别经历的人优先考虑；
（6） 熟悉基于GPU的算法设计与优化和并行优化经验者优先；
（7） 【音/视频领域】熟悉H.264等视频编解码标准和FFMPEG，熟悉rtmp等流媒体传输协议，熟悉视频和音频解码算法，研究各种多媒体文件格式，GPU加速；
应用领域：
（1） 互联网：如美颜app
（2） 医学领域：如临床医学图像
（3） 汽车领域
（4） 人工智能
相关术语：
（1） OCR：OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程
（2） Matlab：商业数学软件；
（3） CUDA： (Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台（由ISA和GPU构成）。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题
（4） OpenCL: OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架，此异构平台可由CPU，GPU或其他类型的处理器组成。
（5） OpenCV：开源计算机视觉库；OpenGL：开源图形库；Caffe：是一个清晰，可读性高，快速的深度学习框架。
（6） CNN：（深度学习）卷积神经网络（Convolutional Neural Network）CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。
（7） 开源库：指的是计算机行业中对所有人开发的代码库，所有人均可以使用并改进代码算法。
（二）机器学习工程师
包括
机器学习工程师
要求
l
专业：计算机、数学、统计学相关专业；
l
技术领域：人工智能，机器学习
l
技术要求：
（1） 熟悉Hadoop/Hive以及Map-Rece计算模式，熟悉Spark、Shark等尤佳；
（2） 大数据挖掘；
（3） 高性能、高并发的机器学习、数据挖掘方法及架构的研发；
应用领域：
（1）人工智能，比如各类仿真、拟人应用，如机器人
（2）医疗用于各类拟合预测
（3）金融高频交易
（4）互联网数据挖掘、关联推荐
（5）无人汽车，无人机

相关术语：
（1） Map-Rece：MapRece是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Rece（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。
（三）自然语言处理工程师
包括
自然语言处理工程师
要求
l
专业：计算机相关专业；
l
技术领域：文本数据库
l
技术要求：
（1） 熟悉中文分词标注、文本分类、语言模型、实体识别、知识图谱抽取和推理、问答系统设计、深度问答等NLP 相关算法；
（2） 应用NLP、机器学习等技术解决海量UGC的文本相关性；
（3） 分词、词性分析、实体识别、新词发现、语义关联等NLP基础性研究与开发；
（4） 人工智能，分布式处理Hadoop；
（5） 数据结构和算法；
应用领域：
口语输入、书面语输入
、语言分析和理解、语言生成、口语输出技术、话语分析与对话、文献自动处理、多语问题的计算机处理、多模态的计算机处理、信息传输与信息存储 、自然语言处理中的数学方法、语言资源、自然语言处理系统的评测。

相关术语：
（2） NLP：人工智能的自然语言处理，NLP (Natural Language Processing) 是人工智能（AI）的一个子领域。NLP涉及领域很多，最令我感兴趣的是“中文自动分词”（Chinese word segmentation）：结婚的和尚未结婚的【计算机中却有可能理解为结婚的“和尚“】

（四）射频/通信/信号算法工程师类
包括
3G/4G无线通信算法工程师， 通信基带算法工程师，DSP开发工程师（数字信号处理），射频通信工程师，信号算法工程师
要求
l
专业：计算机、通信相关专业；
l
技术领域：2G、3G、4G，BlueTooth（蓝牙），WLAN，无线移动通信, 网络通信基带信号处理
l
技术要求：
（1） 了解2G，3G，4G，BlueTooth，WLAN等无线通信相关知识，熟悉现有的通信系统和标准协议，熟悉常用的无线测试设备；
（2） 信号处理技术，通信算法；
（3） 熟悉同步、均衡、信道译码等算法的基本原理；
（4） 【射频部分】熟悉射频前端芯片，扎实的射频微波理论和测试经验，熟练使用射频电路仿真工具（如ADS或MW或Ansoft）；熟练使用cadence、altium designer PCB电路设计软件；
（5） 有扎实的数学基础，如复变函数、随机过程、数值计算、矩阵论、离散数学
应用领域：
通信
VR【用于快速传输视频图像，例如乐客灵境VR公司招募的通信工程师（数据编码、流数据）】
物联网，车联网
导航，军事，卫星，雷达
相关术语：
（1） 基带信号：指的是没有经过调制（进行频谱搬移和变换）的原始电信号。
（2） 基带通信（又称基带传输）：指传输基带信号。进行基带传输的系统称为基带传输系统。传输介质的整个信道被一个基带信号占用.基带传输不需要调制解调器，设备化费小，具有速率高和误码率低等优点,.适合短距离的数据传输，传输距离在100米内，在音频市话、计算机网络通信中被广泛采用。如从计算机到监视器、打印机等外设的信号就是基带传输的。大多数的局域网使用基带传输，如以太网、令牌环网。
（3） 射频：射频（RF）是Radio Frequency的缩写，表示可以辐射到空间的电磁频率（电磁波），频率范围从300KHz～300GHz之间（因为其较高的频率使其具有远距离传输能力）。射频简称RF射频就是射频电流，它是一种高频交流变化电磁波的简称。每秒变化小于1000次的交流电称为低频电流，大于10000次的称为高频电流，而射频就是这样一种高频电流。高频(大于10K)；射频（300K-300G）是高频的较高频段；微波频段（300M-300G）又是射频的较高频段。【有线电视就是用射频传输方式】
（4） DSP：数字信号处理，也指数字信号处理芯片
（五）数据挖掘算法工程师类
包括
推荐算法工程师，数据挖掘算法工程师
要求
l
专业：计算机、通信、应用数学、金融数学、模式识别、人工智能；
l
技术领域：机器学习，数据挖掘
l
技术要求：
（1） 熟悉常用机器学习和数据挖掘算法，包括但不限于决策树、Kmeans、SVM、线性回归、逻辑回归以及神经网络等算法；
（2） 熟练使用SQL、Matlab、Python等工具优先；
（3） 对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有实践经验【均为分布式计算框架】
（4） 数学基础要好，如高数，统计学，数据结构
l
加分项：数据挖掘建模大赛；
应用领域
（1） 个性化推荐
（2） 广告投放
（3） 大数据分析
相关术语
Map-Rece：MapRece是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Rece（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。
（六）搜索算法工程师
要求
l
技术领域：自然语言
l
技术要求：
（1） 数据结构，海量数据处理、高性能计算、大规模分布式系统开发
（2） hadoop、lucene
（3） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技术，并有二次开发经验
（4） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技术，并有二次开发经验；
（5） 精通倒排索引、全文检索、分词、排序等相关技术；
（6） 熟悉Java，熟悉Spring、MyBatis、Netty等主流框架；
（7） 优秀的数据库设计和优化能力，精通MySQL数据库应用 ；
（8） 了解推荐引擎和数据挖掘和机器学习的理论知识，有大型搜索应用的开发经验者优先。
（七）控制算法工程师类
包括了云台控制算法，飞控控制算法，机器人控制算法
要求
l
专业：计算机，电子信息工程，航天航空，自动化
l
技术要求：
（1） 精通自动控制原理（如PID）、现代控制理论，精通组合导航原理，姿态融合算法，电机驱动，电机驱动
（2） 卡尔曼滤波，熟悉状态空间分析法对控制系统进行数学模型建模、分析调试；
l
加分项：有电子设计大赛，机器人比赛，robocon等比赛经验，有硬件设计的基础；
应用领域
（1）医疗/工业机械设备
（2）工业机器人
（3）机器人
（4）无人机飞控、云台控制等

（八）导航算法工程师
要求
l 专业：计算机，电子信息工程，航天航空，自动化
l 技术要求（以公司职位JD为例）
公司一（1）精通惯性导航、激光导航、雷达导航等工作原理；
（2）精通组合导航算法设计、精通卡尔曼滤波算法、精通路径规划算法；
（3）具备导航方案设计和实现的工程经验；
（4）熟悉C/C++语言、熟悉至少一种嵌入式系统开发、熟悉Matlab工具；
公司二（1）熟悉基于视觉信息的SLAM、定位、导航算法，有1年以上相关的科研或项目经历；
（2）熟悉惯性导航算法，熟悉IMU与视觉信息的融合;
应用领域
无人机、机器人等。

⑷ 网络舆情大数据要怎么进行分析

网络舆情大数据要根据信息导向和主流价值观进行分析。

具体上讲，舆情监测是指整合互联网信息采集技术及信息智能处理技术，通过对互联网海量信息自动抓取、自动分类聚类、主题监测、专题聚焦，实现用户的网络舆情监测和新闻专题追踪等信息需求，形成简报、报告、图表等分析结果，为客户全面掌握群众思想动态，做出正确舆论引导，提供分析依据。

需要舆情分析可以联系上海蜜度，新浪舆情通是上海蜜度信息技术有限公司研发的政企舆情大数据服务平台。 新浪舆情通以中文互联网大数据及新浪微博的官方数据为基础，7*24小时不间断采集新闻、报刊、政务、微博、公众号、博客、论坛、视频、网站、客户端等全网11大信息来源，每天采集超过1.4亿条数据。

⑸ patricia tree是什么

Patricia Tree 简称PAT tree。它是 trie 结构的一种特殊形式。是目前信息检索领域应用十分成功的索引方
法，它是1992年由Connel根据《PATRICIA——Patrical Algorithm to Retrieve Information Coded in Alphanumeric》算法发展起来的。

PAT tree 在字符串子串匹配 上有这非常优异的表现，这使得它经常成为一种高效的全文检索算法，在自然语言处理领域也有广泛的应用。其算法中最突出的特点就是采用半无限长字串(semi-infinite string 简称 sistring) 作为字符串的查找结构。

采用半无限长字串(sistring): 一种特殊的子串信息存储方式。

比如一个字符串CUHK。它的子串有C、CU、CUH、CUHK、U、UH、UHK、H、HK、K十种。如果有n个字符的串，就会有n(n+1)/2种子串，其中最长的子串长度为n。因此我们不得不开辟 n(n+1)/2个长度为n的数组来存储它们，那么存储的空间复杂度将达到惊人的O(n^3)级别。

但是我们发现这样一个特点：

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

这样我们就得到了4个sistring: CUHK、UHK、HK和K。

PAT tree的存储结构

如果直接用单个字符作为存储结点，势必构造出一棵多叉树(如果是中文字符的话，那就完蛋了)。检索起来将会相当不便。事实上，PAT tree是一棵压缩存储的二叉树结构。现在我们用“CUHK”来构造出这样一棵PAT tree 。

开始先介绍一下PAT tree的结点结构(看了后面的过程就再来理解这些概念)

* 内部结点：用椭圆形表示，用来存储不同的bit位在整个完整bit sequence中的位置。

* 外部节点(叶子结点)： 用方形表示，用来记录sistring的首字符在完整sistring中的开始位置(字符索引)和sistring出现的频次。

* 左指针：如果 待存储的sistring在 内部结点所存储的bit位置上的数据 是0，则将这个sistring存储在该结点的左子树中。

* 右指针：若数据是1，则存储在右子树中。

(1) 将所有sistring的字符转化成1 bytes的ASCII码值，用二进制位来表示。形成一个bit sequence pattern(没有的空字符我们用0来填充)。

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) 从第一个bit开始我们发现所有sistring的前3个bit位都相同010，那么相同的这些0/1串对于匹配来说就毫无意义了，因此我们接下来发现第4个bit开始有所不同了。UHK 的第4个bit是1，而CUHK、HK、K的第4个bit是0。则先构造一个内部结点iNode.bitSize=4（第4个bit），然后将UHK的字符索引 cIndex=2(UHK的开始字符U在完整的CUHK的第2位置上)构造成叶子结点插入到iNode的左孩子上，而CUHK、HK、K放在iNode右子树中。(如下图2)

(3) 递归执行第2步，将CUHK、HK、K进一步插入到PAT tree中。流程如下图所示。所有sistring都插入以后结束。

注意：既然PAT tree 是二叉查找树，那么一定要满足二叉查找树的特点。所以，内部结点中的bit 位就需要满足，左孩子的bit 位< 结点bit 位< 右孩子的bit 位。

PAT tree的检索过程

利用PAT tree可以实现对语料的快速检索，检索过程就是根据查询字串在PAT tree中从根结点寻找路径的过程。当比较完查询字串所有位置后，搜索路径达到PAT tree的某一结点。

若该结点为叶子结点，则判断查询字串是否为叶子结点所指的半无限长字串的前缀，如果判断为真，则查询字串在语料中出现的频次即为叶子结点中记录的频次；否则，该查询字串在语料中不存在。

若该结点为内部结点，则判断查询字串是否为该结点所辖子树中任一叶子结点所指的半无限长字串的前缀。如果判断为真，该子树中所有叶子结点记录的频次之和即为查询字串的出现频次。否则，查询字串在语料中不存在。

这样，通过PAT tree可以检索原文中任意长度的字串及其出现频次，所以，PAT tree也是可变长统计语言模型优良的检索结构。

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

(1) 根据“CUHK ”的PAT tree 结构( 如上图) ，根结点r 的bit position=4 ，那么查找bit sequence 的第4 个bit=0 。然后查找R 的左孩子rc 。

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

(3) rcc= ” CUHK ” 已经是叶子结点了，则确定一下CU 是不是CUHK 的前缀即可。

PAT tree 的效率

特点：PAT tree查找的时间复杂度和树的深度有关，由于树的构造取决于不同bit位上0,1的分布。因此PAT tree有点像二叉查找树 ，最坏情况下是单支树(如上图例子)，此时的时间复杂度是O(n-1)，n为字符串的长度。最好情况下是平衡二叉树 结构，时间复杂度是O(log2(N))。另外，作为压缩的二叉查找树，其存储的空间代价大大减少了。

PAT tree的实际应用

PAT tree在子串匹配上有很好的效率，这一点和Suffix Tree(后缀树)，KMP算法的优点相同。因此PAT tree在信息检索和自然语言处理领域是非常常用的工具。比如：关键字提取，新词发现等NLP领域经常使用这种结构。

⑹ GPU算法工程师是做什么的

一、算法工程师简介（通常是月薪15k以上，年薪18万以上，只是一个概数，具体薪资可以到招聘网站如拉钩，猎聘网上看看）算法工程师目前是一个高端也是相对紧缺的职位；算法工程师包括音/视频算法工程师（通常统称为语音/视频/图形开发工程师）、图像处理算法工程师、计算机视觉算法工程师、通信基带算法工程师、信号算法工程师、射频/通信算法工程师、自然语言算法工程师、数据挖掘算法工程师、搜索算法工程师、控制算法工程师（云台算法工程师，飞控算法工程师，机器人控制算法）、导航算法工程师（@之介感谢补充）、其他【其他一切需要复杂算法的行业】专业要求：计算机、电子、通信、数学等相关专业；学历要求：本科及其以上的学历，大多数是硕士学历及其以上；语言要求：英语要求是熟练，基本上能阅读国外专业书刊，做这一行经常要读论文；必须掌握计算机相关知识，熟练使用仿真工具MATLAB等，必须会一门编程语言。算法工程师的技能树（不同方向差异较大，此处仅供参考）1 机器学习2 大数据处理：熟悉至少一个分布式计算框架Hadoop/Spark/Storm/ map-rece/MPI3 数据挖掘4 扎实的数学功底5 至少熟悉C/C++或者Java，熟悉至少一门编程语言例如java/python/R加分项：具有较为丰富的项目实践经验（不是水论文的哪种）二、算法工程师大致分类与技术要求（一）图像算法/计算机视觉工程师类包括图像算法工程师，图像处理工程师，音/视频处理算法工程师，计算机视觉工程师要求l 专业：计算机、数学、统计学相关专业；l 技术领域：机器学习，模式识别l 技术要求：（1） 精通DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader语言，熟悉常见图像处理算法GPU实现及优化；（2） 语言：精通C/C++；（3） 工具：Matlab数学软件，CUDA运算平台，VTK图像图形开源软件【医学领域：ITK，医学图像处理软件包】（4） 熟悉OpenCV/OpenGL/Caffe等常用开源库；（5） 有人脸识别，行人检测，视频分析，三维建模，动态跟踪，车识别，目标检测跟踪识别经历的人优先考虑；（6） 熟悉基于GPU的算法设计与优化和并行优化经验者优先；（7） 【音/视频领域】熟悉H.264等视频编解码标准和FFMPEG，熟悉rtmp等流媒体传输协议，熟悉视频和音频解码算法，研究各种多媒体文件格式，GPU加速；应用领域：（1） 互联网：如美颜app（2） 医学领域：如临床医学图像（3） 汽车领域（4） 人工智能相关术语：（1） OCR：OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程（2） Matlab：商业数学软件；（3） CUDA： (Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台（由ISA和GPU构成）。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题（4） OpenCL: OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架，此异构平台可由CPU，GPU或其他类型的处理器组成。（5） OpenCV：开源计算机视觉库；OpenGL：开源图形库；Caffe：是一个清晰，可读性高，快速的深度学习框架。（6） CNN：（深度学习）卷积神经网络（Convolutional Neural Network）CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。（7） 开源库：指的是计算机行业中对所有人开发的代码库，所有人均可以使用并改进代码算法。（二）机器学习工程师包括机器学习工程师要求l 专业：计算机、数学、统计学相关专业；l 技术领域：人工智能，机器学习l 技术要求：（1） 熟悉Hadoop/Hive以及Map-Rece计算模式，熟悉Spark、Shark等尤佳；（2） 大数据挖掘；（3） 高性能、高并发的机器学习、数据挖掘方法及架构的研发；应用领域：（1）人工智能，比如各类仿真、拟人应用，如机器人（2）医疗用于各类拟合预测（3）金融高频交易（4）互联网数据挖掘、关联推荐（5）无人汽车，无人机相关术语：（1） Map-Rece：MapRece是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Rece（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。（三）自然语言处理工程师包括自然语言处理工程师要求l 专业：计算机相关专业；l 技术领域：文本数据库l 技术要求：（1） 熟悉中文分词标注、文本分类、语言模型、实体识别、知识图谱抽取和推理、问答系统设计、深度问答等NLP 相关算法；（2） 应用NLP、机器学习等技术解决海量UGC的文本相关性；（3） 分词、词性分析、实体识别、新词发现、语义关联等NLP基础性研究与开发；（4） 人工智能，分布式处理Hadoop；（5） 数据结构和算法；应用领域：口语输入、书面语输入、语言分析和理解、语言生成、口语输出技术、话语分析与对话、文献自动处理、多语问题的计算机处理、多模态的计算机处理、信息传输与信息存储 、自然语言处理中的数学方法、语言资源、自然语言处理系统的评测。相关术语：（2） NLP：人工智能的自然语言处理，NLP (Natural Language Processing) 是人工智能（AI）的一个子领域。NLP涉及领域很多，最令我感兴趣的是“中文自动分词”（Chinese word segmentation）：结婚的和尚未结婚的【计算机中却有可能理解为结婚的“和尚“】（四）射频/通信/信号算法工程师类包括3G/4G无线通信算法工程师， 通信基带算法工程师，DSP开发工程师（数字信号处理），射频通信工程师，信号算法工程师要求l 专业：计算机、通信相关专业；l 技术领域：2G、3G、4G，BlueTooth（蓝牙），WLAN，无线移动通信, 网络通信基带信号处理l 技术要求：（1） 了解2G，3G，4G，BlueTooth，WLAN等无线通信相关知识，熟悉现有的通信系统和标准协议，熟悉常用的无线测试设备；（2） 信号处理技术，通信算法；（3） 熟悉同步、均衡、信道译码等算法的基本原理；（4） 【射频部分】熟悉射频前端芯片，扎实的射频微波理论和测试经验，熟练使用射频电路仿真工具（如ADS或MW或Ansoft）；熟练使用cadence、altium designer PCB电路设计软件；（5） 有扎实的数学基础，如复变函数、随机过程、数值计算、矩阵论、离散数学应用领域：通信VR【用于快速传输视频图像，例如乐客灵境VR公司招募的通信工程师（数据编码、流数据）】物联网，车联网导航，军事，卫星，雷达相关术语：（1） 基带信号：指的是没有经过调制（进行频谱搬移和变换）的原始电信号。（2） 基带通信（又称基带传输）：指传输基带信号。进行基带传输的系统称为基带传输系统。传输介质的整个信道被一个基带信号占用.基带传输不需要调制解调器，设备化费小，具有速率高和误码率低等优点,.适合短距离的数据传输，传输距离在100米内，在音频市话、计算机网络通信中被广泛采用。如从计算机到监视器、打印机等外设的信号就是基带传输的。大多数的局域网使用基带传输，如以太网、令牌环网。（3） 射频：射频（RF）是Radio Frequency的缩写，表示可以辐射到空间的电磁频率（电磁波），频率范围从300KHz～300GHz之间（因为其较高的频率使其具有远距离传输能力）。射频简称RF射频就是射频电流，它是一种高频交流变化电磁波的简称。每秒变化小于1000次的交流电称为低频电流，大于10000次的称为高频电流，而射频就是这样一种高频电流。高频(大于10K)；射频（300K-300G）是高频的较高频段；微波频段（300M-300G）又是射频的较高频段。【有线电视就是用射频传输方式】（4） DSP：数字信号处理，也指数字信号处理芯片（五）数据挖掘算法工程师类包括推荐算法工程师，数据挖掘算法工程师要求l 专业：计算机、通信、应用数学、金融数学、模式识别、人工智能；l 技术领域：机器学习，数据挖掘l 技术要求：（1） 熟悉常用机器学习和数据挖掘算法，包括但不限于决策树、Kmeans、SVM、线性回归、逻辑回归以及神经网络等算法；（2） 熟练使用SQL、Matlab、Python等工具优先；（3） 对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有实践经验【均为分布式计算框架】（4） 数学基础要好，如高数，统计学，数据结构l 加分项：数据挖掘建模大赛；应用领域（1） 个性化推荐（2） 广告投放（3） 大数据分析相关术语Map-Rece：MapRece是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Rece（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。（六）搜索算法工程师要求l 技术领域：自然语言l 技术要求：（1） 数据结构，海量数据处理、高性能计算、大规模分布式系统开发（2） hadoop、lucene（3） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技术，并有二次开发经验（4） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技术，并有二次开发经验；（5） 精通倒排索引、全文检索、分词、排序等相关技术；（6） 熟悉Java，熟悉Spring、MyBatis、Netty等主流框架；（7） 优秀的数据库设计和优化能力，精通MySQL数据库应用 ；（8） 了解推荐引擎和数据挖掘和机器学习的理论知识，有大型搜索应用的开发经验者优先。（七）控制算法工程师类包括了云台控制算法，飞控控制算法，机器人控制算法要求l 专业：计算机，电子信息工程，航天航空，自动化l 技术要求：（1） 精通自动控制原理（如PID）、现代控制理论，精通组合导航原理，姿态融合算法，电机驱动，电机驱动（2） 卡尔曼滤波，熟悉状态空间分析法对控制系统进行数学模型建模、分析调试；l 加分项：有电子设计大赛，机器人比赛，robocon等比赛经验，有硬件设计的基础；应用领域（1）医疗/工业机械设备（2）工业机器人（3）机器人（4）无人机飞控、云台控制等（八）导航算法工程师要求l 专业：计算机，电子信息工程，航天航空，自动化l 技术要求（以公司职位JD为例）公司一（1）精通惯性导航、激光导航、雷达导航等工作原理；（2）精通组合导航算法设计、精通卡尔曼滤波算法、精通路径规划算法；（3）具备导航方案设计和实现的工程经验；（4）熟悉C/C++语言、熟悉至少一种嵌入式系统开发、熟悉Matlab工具；公司二（1）熟悉基于视觉信息的SLAM、定位、导航算法，有1年以上相关的科研或项目经历；（2）熟悉惯性导航算法，熟悉IMU与视觉信息的融合;应用领域无人机、机器人等。

⑺ Local DP没有正确安装

Local DP没有正确安装，可以重新下载安装包，关闭防火墙。
【local DP算法】
苹果使用的三种local DP算法：CMS，哈达玛CMS（压缩），Private Sequence Fragment Puzzle（SFP）。前两种针对的是已知字典集的元素，后一种是针对未知字典集的元素。
1、CMS主要思想是在一系列hash函数中随机抽取一个对要上传的原始数据元素进行hash，并独立随机翻转独热向量坐标值进行数据扰动（当然要带着用的hash函数的编号一起上传），在服务器端一系列hash函数构成一个矩阵（hash函数的编号作为行号），然后针对某个要查询的元素在矩阵中找到对应hash后的值取平均。
2、哈达玛CMS思想是只想每次上传1bit数据来减小传输开销，但直接CMS可能带来比较大的准确性下降，因此对原始独热向量进行哈达玛变换，再随机抽取1bit上传（当然要带着用的hash函数的编号和抽取的哪个坐标一起上传）。服务器端对收集到的经哈达玛变换后的矩阵进行逆变换，后续与CMS相同。
3、SFP一个具体的应用就是新词发现。字母序列组成的字典集太大，因此这个问题对应于统计未知字典集的元素。因此不能直接用CMS，因为字典中要hash的元素太多了。他们对于这个问题还用了另一个思想：新词的子序列也必然统计值很高（反之不然）。

⑻ 信息技术的发展从哪两个方面去理解

信息技术的发展从哪两个方面去理解？

信息技术发展及趋势
我国在“十三五”规划纲要中，将培育人工智能、移动智能终端、第五代移动通信(5G)、先进传感器等作为新一代信息技术产业创新重点发展，拓展新兴产业发展空间。
当前，信息技术发展的总趋势是从典型的技术驱动发展模式向应用驱动与技术驱动相结合的模式转变，信息技术发展趋势和新技术应用主要包括以下10个方面：
1高速度大容量
速度和容量是紧密联系的，鉴于海量信息四处充斥的现状，处理高速、传输和存储要求大容量就成为必然趋势。而电子元器件、集成电路、存储器件的高速化、微型化、廉价化的快速发展，又使信息的种类、规模以更高的速度膨胀，其空间分布也表现为“无处不在”，在时间维度上，信息可以整合到信息系统初建的80年代。
2．集成化和平台化
以行业应用为基础的，综合领域应用模型（算法）、云计算、大数据分析、海量存储、信息安全、依托移动互联的集成化信息技术的综合应用是目前的发展趋势。信息技术和信息的普及促进了信息系统平台化的发展，各种信息服务的访r结果和表现形式，与访问途径和访问路径无关，与访问设备无关，信息服务部署灵活，共享便利。信息系统集成化和平台化的特点，使得信息消费型注重良好的用户体验，而不必关心信息技术细节。
3．智能化
随着工业和信息化的深度融合成为我国目前乃至今后相当长的一段时期的产业政策和资金投入的主导方向，以“智能制造”为标签的各种软硬件应用将为各行各业的各类产品带来“换代式”的飞跃甚至是“革命”，成为拉动行业产值的主要方向。“智慧地球”“智慧城市”等基于位置的应用模式的成熟和推广，本质上是信息技术和现代管理理念阳环境治理、交通管理、城市治理等领域的有机渗透。
4.虚拟计算
在计算机领域，虚拟化( Virtualization)这种资源管理技术，是将计算机的各种实体资源，如服务器、网络、内存及存储等，抽象、捌装、规范化并呈现出来，打破实体结构间的不可切割的障碍，使用户可以比原本的组态更好的方式来使用这些资源。这些虚拟资源不受现有资源的地域、物理组态和部署方式的限制。一般所指的虚拟化资源包括计算能力和数据存储能力。通常所说的虚拟计算，是一种以虚拟化、网络、云计算等技术的融合为核心的一种计算平台、存储平台和应用系统的共享管理技术。虚拟化已成为企业IT部署不可或缺的组成部分。一般来看，虚拟化技术主要包括服务器虚拟化、内存虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化、应用虚拟化及桌面虚拟化。
在实际的生产环境中，虚拟化技术主要用来解决高性能的物理硬件产能过剩和老的旧的硬件产能过低的重组重用，透明化底层物理硬件，从而最大化地利用物理硬件。由于实际物理部署的资源由专业的技术团队集中管理，虚拟计算可以带来更低的运维成本，同时，虚拟计算的消费者可以获得更加专业的信息管理服务。虚拟计算应用于互联网上，是云计算的基础，也是云计算应用的一个主要表现，这已经是当今和未来信息系统架构的主要模式。

⑼ 如何将关键词出现的频率用词云表现出来

关键词频率(Keyword Frequency)与关键词密度(Keyword Density)所阐述的实质上是同一个概念，用来量度关键词在网页上出现的总次数与其他文字的比例，一般用百分比表示。相对于页面总字数而言，关键词出现的频率越高，关键词密度也就越大。很多SEO前辈都回答过这个问题。答案分别是:2-9%、3-8%、低于10%、5%左右，你自己选一个吧。关键词密度是一个模糊的概念而不是绝对。不要太在意关键词密度值，合理优化即可。关键词密度是一个模糊的概念，没有一个准确的公式来限定其密度。各家搜索引擎的密度值控制都不一样，甚至是同一家的搜索引擎，对不同网站的关键词密度的大小所能允许的容忍阈值也不相同，比如同样一个页面，新浪、CCTV的网站密度值达到20%可能就没有什么事情，你的估计就马上被屏蔽了。这还涉及到了搜索引擎的信任值问题。
关键词密度并不是越高越好。一般说来，在大多数的搜索引擎中，关键词密度在2%~8%是一个较为适当的范围，有利于网站在搜索引擎中排名，同时也不虞被搜索引擎视为关键词Spam。个人感觉在网络上的关键字密度对排名较为重要，5%左右的密度应该是比较理想的，Google的可以更高些。
要正确理解关键词密度，首先得理解什么是关键词?关键词就是搜索者在查找信息、产品或服务时，在搜索引擎界面中输入的词条。一般的规则是，关键词越长，从搜索引擎索引中返回的信息也就越精确。关键词密度(Keyword Density)也叫关键词频率(Keyword Frequency)，所阐述的实质上是同一个概念，它是用来量度关键词在网页上出现的总次数与其他文字的比例，一般用百分比表示。相对于页面总字数而言，关键词出现的频率越高，那么关键词密度也就越大。简单地举个例子，如果某个网页共有100个字符，而关键词本身是两个字符并在其中出现5次，则可以说关键词密度为10%。
当然，这个例子只是一种理想的简化方式，它没有有效包括HTML代码里面的诸如meta 标签中的Title、Keywords、Description，图像元素的Alt文本、注释文本等，这些在计算关键词密度时也都要考虑在内的。同样地，在计算关键词密度时，也不仅仅指网页可见部分中关键词出现的次数，也包括在上文中提到的非可见部分中的出现次数。同时，也要考虑Stop Words(停用词) ，这些词往往会在很大程度上稀释关键词密度。搜索引擎在算法上要比这复杂得多，但基本策略与此近似。
查询方法
推荐上"页面关键词密度查询"查询网页关键词的密度。
相对网络，Google搜索引擎赋予关键词密度的权重更小了，很多排名靠前的网页关键词密度可能高到20%以上，也可能完全没有关键词。独孤天骄曾经专门就这个观点做个实践，通过一个布满关键词的页面进行观察，网络更重视的是关键词密度，而Google相对而言，重视更多的则是外部链接的建立。