技能树算法

Ⅰ 数据挖掘有哪几种方法

1、神经元网络办法

神经元网络由于本身优良的健壮性、自组织自适应性、并行计算、遍及贮存和高宽比容错机制等特色特别适合处理数据发掘的难题，因而近些年愈来愈遭受大家的关心。

2、遗传算法

遗传算法是一种依据微生物自然选择学说与基因遗传原理的恣意优化算法，是一种仿生技能全局性提升办法。遗传算法具有的暗含并行性、便于和其他实体模型交融等特性促使它在数据发掘中被多方面运用。

3、决策树算法办法

决策树算法是一种常见于预测模型的优化算法，它依据将很多数据信息有目地归类，从这当中寻找一些有使用价值的，潜在性的信息。它的要害优势是叙说简易，归类速度更快，十分适宜规模性的数据处理办法。

粗集基础理论是一种科学研究不精准、不确定性专业知识的数学工具。粗集办法几个优势：不必得出附加信息;简单化键入信息的表述室内空间;优化算法简易，便于实际操作。粗集处理的方针是附近二维关系表的信息表。

4、遮盖正例抵触典例办法

它是使用遮盖悉数正例、抵触悉数典例的观念来找寻规范。最先在正例结合中随意选择一个种子，到典例结合中逐一较为。与字段名赋值组成的选择子相溶则舍弃，反过来则保存。按此观念循环系统悉数正例种子，将获得正例的规范(选择子的合取式)。

5、数据剖析办法

在数据库查询字段名项中心存有二种相关：函数关系和相关剖析，对他们的剖析可选用应用统计学办法，即使用统计学原理对数据库查询中的信息展开剖析。可展开常见统计剖析、多元回归剖析、相关性剖析、差异剖析等。

6、含糊集办法

即使用含糊不清结合基础理论对具体难题展开含糊不清评定、含糊不清管理决策、含糊不清系统识别和含糊聚类剖析。系统软件的多元性越高，抽象性越强，一般含糊不清结合基础理论是用从属度来描绘含糊不清事情的亦此亦彼性的。

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Ⅱ 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。

Ⅲ 怎样从零基础开始沉淀成为cnc工程师

第一，程序员可以学习的更快。

第二，每个人都可以通过努力改变自己的人生轨迹。

是的。我很早就思考这个问题，每个人都应该有证明自己的机会，可是很多人想要得到这个机会，就必须要在简历上弄虚作假。

而经常会有Java工程师，工作了3到5年，还纯真的像一个刚毕业的孩子，什么都不懂。

如果从零基础成为一个可以上手独立做项目的工程师，倒底是需要多久？

如果一个人在学校里泡妞打架熬夜玩游戏，是否有可能会在一个短的时间之内醒悟，改变自己的命运？

他又能做到什么程度？

是的，没错。修真院线下200多个师兄，确切的来讲，都是我的实验品。

幸运的是，几乎是百分百的实验成功。

这篇文章，就是仔细认真的讲一讲，我对IT技术职业培训的认知。

以及修真院是如何践行自己的理念。

如果你认真的看完了，你就会明白，需要改变的并不是修真院，而是你。

二 程序员的分级

首先谈一个备受争议的话题，程序员该怎么分级别。

在修真院眼里看来，只存在三种级别的程序员，除此之外，并无意义。

初级程序员：能够独立完成项目。工作经验一般在0~3年之间。这样的程序员遍地都是。

中级程序员：能够了解开源框架的原理和技术细节，能够比较各种框架的优势，可以带着团队去做项目。工作经验一般在2~7年之间。大部分程序员一生都只能达到这个高度。

高级程序员：世界上最顶级的一批人，流行的框架，语言，协议，规范的作者。

抛开这个分类的准确性和认可度不提，先只说，为什么要先提给程序员分类的问题。

这取决于大多数公司招聘的门槛：如果你可以独立完成项目，你就有了真正可以选择公司的权利。

初级程序员的分类就是为了将当前混杂的描述变成一个可实际操作的，能够验证的结果。

同时又给出来了一个人要上升到另一个台阶的标准。

修真院的目标就是在一定的时间之内，让初学者能够成为一个可以独立完成项目的工程师。

而目前大多数的培训机构，都很难做到这一点。

三 当前培训机构的分类

再说一些培训机构的分类。

总体来讲，分成三类。

第一种，以某内，某鸟为首的宽进宽出类。

培养出来的程序员，离真正上手能做项目，通常仍然有6个月到1年的距离。

第二种，以BAT的大牛为招牌各类小型培训机构的严进严出类。

培养出来的程序员，基本上都是要求很高，科班出身，英语要好，必读原理，强调算法。

第三种，修真院独一家的脚踏实地类。

对学员的入门要求高，但是并不是对学历，性别，基础要求高，而是对态度要求高。

对学员的结业目标要求高，又考虑到零基础转行的人的现状，明确的指向一个绝大多数人都可以完成的正常目标。

别管什么样的培训方式，线上的还是线下的，看视频的还是真播的，写代码的还是任务制的，入门要求高的还是低的，培养前端的，还是后端的。

都可以用这种方式简单直接的分类。有了这个分类，修真院要做的目标就很明确了，零基础到能独立完成项目的程序员。

你再笨，也不过是时间延期了一些而已。你如果真的很厉害，那么你完成可以学到更多的知识点。

这是一个对于大多数人来说，都认可的结果。

不是每一个想要转行的人，都必须要在一个很短的时间之内，把所有必须的知识点补全。

“学以致用”，这个思考贯穿始终。

四 确定学习的边界

目标明确了，进一步的思考就很显然了。

一个程序员应该拥有什么样的技能才能够独立完成项目？

不同的公司有不同的框架，怎么处理？

零散的知识点太多，很多又跟编程没有关系，该教，还是不该教？

技能是一个什么样的概念，是否真的能够结构化和量化？

每一个技能点怎么定义，业界里是否认可？

技能需要掌握的程度不一样，有的是了解，有的是必须深入学习，怎么区分？

带着这些问题，我们思考了很多，讨论了很多。最终的答案就是：

1 技能是可以整理归纳出来的。

2 不需要把所有同级的技能都学会，只需要掌握一种方式就可以。

3 业界的不认同，反而会是一个好事情，能够真正的去引发讨论。本身就是一个没有标准答案的东西，可以越来越精细。

4 通过不同技能的颜色，来标记需要掌握技能的等级。

所以我们整理出来了，PM，UI，Java，WEB，Android，IOS，OP七个职位我们认为最常用的技能。

这些技能点，就是零基础的学习者必须要掌握的技能。

而对于应该掌握的技能的等级，我们有一种截然不同的辨识方法。

受益于WOW的装备体系，我们同样划分了六个等级。与常见的了解，掌握等模糊不清的分级不同，我们划分体系的标准仍然是：可验证。

灰色：从来没有听说过。

白色：项目里用到过，听说过，但是没有使用过。

绿色：经常在项目中使用过，但是不太了解原理。

蓝色：不但使用过，还了解内部的原理。但是没有做过改动和优化。

紫色：结合实际项目中的需要，对一些技能或者是组件或者是开源框架做过改进，更改过源码。

橙色：完全是自己开发的。

这样就很好的解决了初级工程师的技能等级问题。

附一个Java工程师的图例。

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懒得截图了，请直接访问。

五 学习路线

我们花了大量的时间去确认初级程序员的边界，即便是现在，也在缓慢的优化中。

为了避免争执的太多，并未邀请更多的人参与进来讨论。但是我们相信，在未来，他一定是一个可以公开编辑的技能体系。

是不是有了技能树，就可以给零基础的初学者指明方向了？

我们再来回顾一下，设计技能树的好处：

1.在知识的海洋中，自学的时候很容易迷惑，并不知道什么该学，什么不该学。

技能树完美的解决了这个问题。

2.在遇到一个问题被卡到的时候，确定不好是该自己跳过，还是应该彻底弄明白一个问题。

颜色代表的等级，在一定程度上对这个困惑有帮助。

3.究竟学到什么样的程度，才算是达到了公司的要求？

通过程序员的分级和技能树的边界，我们得出来了对大多数公司和大多数人都适用的目标，就算是略有偏差，也足以快速调整。

一个职业下需要掌握的技能有多少个？

60~70个。我没有仔细的统计，但是，确实是的。可能比这个还要多。

特别是关于技能的划分粒度。同样的为了避免争执太多，我们没有引入太多人加入讨论。

那么，对于初学者来讲，还需要什么？

他们需要知道应该先学什么，再学什么的技能加点路线图。

是的。这其实就是技能树的来源。

首先技能是有分类的，其次技能是有先后顺序的。

所以我们通常把所有的技能分成15组。

从易到难，15组对应15个不同的小阶段。

这样，对于初学者来说，就可以延着这15个小任务，像上台阶，又像修行一样，可以有一个明确的学习规划了。

同样的，我们在分组的时候花了很多心思。

六 任务选取自真实项目VS根据任务设计题目

这是其中的争论之一。

是否应该为这些技能，单独设计任务？

还是应该收敛于我们的起点，所有的技能要求都来自于真实的实战项目？

我坚持实战的原则。

这代表着，不管理论上这个技能点多重要，只要在多数项目中看不到他们，就让他离开技能树的视线，最多加一个白色的标记。

这是一件更难的事情。所幸我们在过去的20个月里，积累了将近50个一线互联网项目，从金融到医疗到汽车，让我们有了足够多的素材可以选择。

这也完美的解释了为什么修真院的任务都是粒度比较大。

实际上，我们想做到的就是，从一开始，你就是一种另类的加入项目的方式。

你是菜鸡，就从项目里最 简单的事情做起。

你稍稍有了一点点能力，就去接触一下相对来讲比较难的东西。

Ⅳ 所学专业树是什么意思

1、指一个人所学的专业领域和相关技能的体系或结构。
2、例如一个人学习计算机科学专业，其中包括编程、算法、数据结构、操作系统等方面的知识和技能，这些知识和技能构成了这个人的专业树。