谷歌人工智能写作项目：小发猫
机器学习：machinelearning，是计算机科学和统计学的交叉学科，基本目标是学习一个x->y的函数（映射），来做分类或者回归的工作神经网络 通俗理解，深入理解神经网络。
之所以经常和数据挖掘合在一起讲是因为现在好多数据挖掘的工作是通过机器学习提供的算法工具实现的，例如广告的ctr预估，PB级别的点击日志在通过典型的机器学习流程可以得到一个预估模型，从而提高互联网广告的点击率和回报率；个性化推荐，还是通过机器学习的一些算法分析平台上的各种购买，浏览和收藏日志，得到一个推荐模型，来预测你喜欢的商品。
深度学习：deeplearning，机器学习里面现在比较火的一个topic，本身是神经网络算法的衍生，在图像，语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果，所以各大研究机构和公司都投入了大量的人力做相关的研究和开发。
首先需要打开抖音，然后点击右下角的【我】然后进入到我的主页中；然后在界面中点击右上角的【三】，然后在弹出的界面中点击【设置】，进入到设置界面中；然后在设置界面中，点击【通用设置】然后就可以进入到通用设置界面中；随后在界面的最下方可以看到【了解与管理个性化内容推荐】点击此功能，进入到功能界面中；最后，在此功能界面中，上划屏幕，在界面的最下方，拥有【个性化内容推荐】功能，用户点击关闭即可，关闭个性化推荐。
抖音个性化推荐什么意思为保障推荐内容的质量，并向你推荐你可能感兴趣的视频及相关信息，我们会基于如下相关必要的日志信息向你提供个性化内容推荐服务，致力于为你带来更好的体验：你操作、使用的行为信息：点击、关注、收藏、搜索、浏览、分享；你主动提供的信息：反馈、发布、点赞(喜欢)、评论；地理位置信息：含通过GPS信息(经你授权)、WLAN接入点、蓝牙和基站等传感器信息获取到的精确地理位置信息;我们会通过网络位置信息(例如基站、IP及WLAN)获取的大致地理位置信息向你展示、推荐你所在地区的本地相关信息。
当你在使用抖音中由我们的关联方、第三方提供的功能，或者当软件服务提供商、智能设备提供商、系统服务提供商与我们联合为你提供服务时，我们会将实现业务所必需的信息与这些关联方、第三方共享，用于综合统计并通过算法做特征与偏好分析，形成间接人群画像，用以向你进行推荐、展示或推送你可能感兴趣的信息，或者推送更适合你的特定功能、服务或商业广告。
1、技术日渐成熟，应用空间得以拓展大数据技术，最早于1980年被首次提及，却在近几年才获得突飞猛进的发展。
相较于几十年前神经网络算法捉襟见肘的计算能力，如今处理器对大规模数据的高速处理能力无疑发挥了关键性的作用。
借助于处理器的高性能，使我们短时间内完成PB级数据的机器学习和模型训练成为可能，由此为高度依赖深度学习的图像、语音识别产品的快速迭代奠定基础，大数据应用空间得以拓展，也由此催生了提供相关产品与服务的技术公司。
2、重视数据资产，数据挖掘已成必然现代信息技术使每日产生的数据量呈指数级增长，企业发展再也无法回避对数据价值的挖掘与利用。
电商平台利用画像做个性化推荐，互联网金融公司利用高危识别技术管控金融风险，滴滴出行利用交易数据通过实时定价优化利润……这些都是对大数据价值的发掘和利用。
随着数据资产意识的加强，数据挖掘也将获得越来越多结合具体行业场景的重视。
3、技术催生业务新模式，蕴含创业新契机大数据产业链，催生出针对不同版块提供产品和服务的业务组合新模式，无论是利用推荐算法做内容服务的今日头条，还是基于数据整合提供监测服务的TalkingData，或者是提供底层架构支持的阿里云，无不是发觉了大数据产业链条所蕴含的创业先机。
大数据创业，时至今日热度不减，虽难出BAT那样巨头独大的局面，其提供的相对公平的竞争机会，依然在吸引着新的创业公司加入。
4、市场供不应求，岗位挑战空间大翻看大数据相关招聘岗位，一方面是供不应求的招聘局面，另一方面是腾讯、华为等大牌互联网公司开出的诱惑薪资，都让普通岗位的程序员跃跃欲试。
再加上这些岗位相比于传统的软件工程，有更高的挑战空间和更大的难度，自然引得更多人才进入到这个领域。大数据相关岗位有哪些？
1.偏技术的“算法工程师”利用算法手段，构建机器学习模型，解决诸如“人脸识别”、“支付风险管控”等高难度问题。它往往既需要工程师在具体问题上有足够的专注力，也需要对相关的算法有足够深度的了解。
2.偏业务的“数据挖掘工程师”结合计算机知识，重点攻克复杂业务的算法化和模型化难题。
与算法工程师的要求不同，它往往不需要工程师在算法上探索得足够深入，却对知识的广度和技能的交叉度有较高的要求，还需要工程师具备相当和快速的业务理解能力。当然了，对数据的高敏感性也必不可少。
技术Leader最想要什么样的人？
1、最好，你是个独当一面的全才基础条件：扎实的计算机基础、逻辑能力、英文等素质保障条件：聪明、学习能力强加分条件：大规模集群开发经验；上层数据应用优化经历；熟悉聚类、分类、推荐、NLP、神经网络等常见算法；会数据处理，还熟悉聚类、分类、推荐、NLP、神经网络等各种常见算法……2、退而求其次，有配合团队的长板优势全才难得，退而求其次，针对不同岗位吸收具有不同特长的人才，以追求团队整体配合的平衡，也不失为一个策略。
计算机视觉领域的大数据公司，往往需要自己的团队中同时具备如下特长的成员。
比如精通算法的人才：把图像识别相关算法模型调整到极致；工程实力型人才：高性能实现训练好的算法模型，或者帮团队搭建一整套视频图像数据采集、标注、机器学习、自动化测试、产品实现的平台。
即便同一算法工程团队内部，成员的技能侧重点也要合理搭配，以互为补充。比如，有人专注核心算法研究，就要有人擅长业务分析，专注业务算法模型的实现。
因此，对于想转型大数据的普通程序猿来说，梳理清楚自己现有技能对于新团队的价值非常重要，这是促使新团队决定吸收自己的关键。
比如，发挥硬件和底层系统工作经历在算法高速实现上的优势，一旦通过自身擅长的技能切入新团队之后，就有了更多横向发展的机会，帮助自己在大数据相关领域建立更强竞争力。
3、相较当前技能水平，扎实的基础和成长空间更被看重当前技能水平好比是术，而扎实的计算机基础则处于道的层面，诸如Spark等工具性知识通过后期学习便能轻易掌握，而如果缺少了C++/Java基础想进步却绝非易事。
比如，如果算法、数据结构比较强，编程语言上对C++理解较深入，在应用层的学习上，就可能会比其他人快很多。
有人将程序猿能力抽象为一个金字塔模型，虽然对计算机语言的精通是每个工程师都注重的能力，但越基础的素养越蕴含了更多的发展潜力。
相比单纯苛责当前技能，能利用基础素养胜任一部分基础工作，然后通过1-2年锻炼接受更复杂问题的程序猿，反而更受企业青睐。
TalkingData大数据招聘负责人曾直言道，相比于对Spark了解更多的人，他们更愿意招收那些Java学得好的人。
因为Spark的接口学习起来相对容易，但是要想精通Java是一件很难的事情。如果把Java或者C++学透了，那么对计算机技术的认识将很不一样。
转型大数据，要点归纳1、重视基础2、发挥专长3、准备充分4、首选公司内部转岗。
有利的地方就是接受信息会更加方面直接一些，不利的地方就是隐私没有得到保证，很容易将自己泄露在网络之中。
个性化推荐系统是互联网和电子商务发展的产物，它是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，向顾客提供个性化的信息服务和决策支持。
近年来已经出现了许多非常成功的大型推荐系统实例，与此同时，个性化推荐系统也逐渐成为学术界的研究热点之一。
个性化推荐系统的推荐引擎在个性化算法的框架基础之上，还引入场景引擎、规则引擎和展示引擎，形成全新的百分点推荐引擎的技术框架，系统通过综合并利用用户的兴趣偏好、属性，商品的属性、内容、分类，以及用户之间的社交关系等等，挖掘用户的喜好和需求。
相关信息随着推荐技术的研究和发展，其应用领域也越来越多。例如，新闻推荐、商务推荐、娱乐推荐、学习推荐、生活推荐、决策支持等。推荐方法的创新性、实用性、实时性、简单性也越来越强。
电子商务推荐算法可能会面临各种难题。
例如大型零售商有海量的数据，以千万计的顾客，以及数以百万计的登记在册的商品；实时反馈需求，在半秒之内，还要产生高质量的推荐；新顾客的信息有限，只能以少量购买或产品评级为基础。
老顾客信息丰富，以大量的购买和评级为基础；顾客数据不稳定，每次的兴趣和关注内容差别较大，算法必须对新的需求及时响应。
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-reduce/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DirectXHLSL和OpenGLGLSL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（OpticalCharacterRecognition，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：(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)，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（ConvolutionalNeuralNetwork）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-Reduce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-Reduce：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。
（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(NaturalLanguageProcessing)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”（Chinesewordsegmentation）：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、altiumdesignerPCB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RadioFrequency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-Reduce：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。
（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/ElasticSearch等技术，并有二次开发经验（4）精通Lucene/Solr/ElasticSearch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。
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