目前，各行业都在尝试着用机器学习/深度学习来解决自身行业的需求。在这个过程中，最为稀缺的也是高质量人工智能人才。 这一年我们见证了不断有非计算机专业学生转行人工智能的现象，每个想转行人工智能算法岗的同学或多或少都有着类似的原因：人工智能领域的火热需求和高于其他行业的薪资水准。那么，非计算机专业如何转行人工智能，并找到算法 offer？
今天周一，早上来公司第一件事就是整理周报。在整理周报的时候，小我n届的学弟给我发信息。
人工智能能够不断发展，人才的支撑是不可或缺的。现在，人工智能的发展水平已经今非昔比，在这样一个背景下，这个行业需要怎样的人才呢？
【AI科技大本营导读】目前，各行业都在尝试着用机器学习/深度学习来解决自身行业的需求。在这个过程中，最为稀缺的也是高质量人工智能人才。 这一年我们见证了不断有非计算机专业学生转行人工智能的现象，每个想转行人工智能算法岗的同学或多或少都有着类似的原因：人工智能领域的火热需求和高于其他行业的薪资水准。那么，非计算机专业如何转行人工智能，并找到算法 offer？
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G SAIT-China Lab是三星综合技术院(Samsung Advanced Institute of Technology)在海外的8个研究机构之一，于2008年6月在北京成立。 部门介绍 蔚来数字座舱软件团队负责汽车智能语音对话系统、舱内视觉和交互基础算法，座舱平台系统软件，车载信息娱乐软件等所有数字座舱相关的软件研发工作。软件
复杂字段信息的优化，包括两个方面，一是基本格式，二是具体内容。比如我要处理的第一个复杂信息：专业技能。
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
这是一个非常好的问题，问到算法的根本上来了。我觉得从两方面答才能把这个问题答清楚，一个角度是从产品经理的角度，一个角度是从我们算法工程师角度。
数学专业，在大众化的眼光看来，毕业后的就业前景无非是当老师或者搞科研，这个专业似乎太古板且就业道路狭窄。然而，在AI时代，这些都是偏见，数学专业毕业生早已是互联网、金融界、IT界、科研界的“香饽饽”，数学专业的就业前景有你看不见的“前途似锦”! 数学专业的划分主要如下： 专业 基础数学(应用数学)概率论与数理统计(概率与统计精算)数学工程的科学与工程计算系专业概况数学系一般开设基础数学、应用数学两专业，而这两个专业方向基本是相通的，都是为培养数学和其他高科技复合型人才打下基础。基础数学学科较多地涉及：代
算法工程师在上网行为管理软件中可谓是无可替代的重要角色。他们的职责主要集中于那些与上网行为管理相关的算法和模型的设计、开发以及优化。正是这些算法工程师的付出，使得上网行为管理软件具备了诸多优势，而且他们的作用也是至关重要的。
本来预计每个周末一篇读后感，但从上次分享[周末阅读]如何培养你的自信和正确认识财富、创造财富，过了两周，才有时间写下第二篇，实在抱歉了，文末有抽奖，谢谢各位的支持！
在过去，小灰一直在公众号上分享各种各样的算法漫画，今天我们来从全局视角讲一讲，究竟什么是算法。
人工智能作为当下热门行业中的热门，释放出了大量的工作机会，而由于人工智能核心人才的缺乏，使得相关岗位的薪资日益水涨船高，特别是AI算法工程师岗，在北京、上海、广州、深圳、杭州等一线城市的月薪平均高达23K以上。人才缺口大、薪资待遇高，自带BUFF的AI算法工程师岗激发了许多计算机、软件工程、自动化控制等相关专业的同学的“斗志”。那么究竟具备哪些知识和技能才能成为一名合格的AI算法工程师呢？
《数字信号处理》是我们通信工程和电子类专业的一门重要的专业基础课程，主要任务是研究数字信号处理理论的基本概念和基本分析方法，通过建立数学模型和适当的数学分析处理，来展示这些理论和方法的实际应用。数字信号处理技术正飞速发展，它不但自成一门学科，更是以不同形式影响和渗透到其他学科。以下是小编为大家精心准备的：，欢迎参考阅读!
我作为一个数据科学家的经历跟我在书本和博客上所读到的根本不一样。我曾读到过为数字超级新星公司工作的数据科学家，他们听上去像是英雄，可以写出自动化（近乎有感知能力的）算法并不断地大量获取认知结果。我也读到过像百战天龙那样的数据科学家黑客，他们可以通过将他们周围有的任意原始材料拼凑出数据产品来拯救世界。 我的团队创建的数据产品并没有重要到可以评价大型的企业级基础设施。只是我觉得，投资超高效的自动化以及产品控制是不值得的。另一方面，我们的数据 产品影响了企业中的重要决策，并且我们的努力是可测量，这一点十分重要。
计算机六年入门选手，大大小小面试了不少，从小白一路成长而来，也希望能帮助到学弟学妹们。本面试经验只适用于我这种普普通通没有背景的萌新，大神勿扰
原来，这是广东、福建、云南以及北京等地陆续出台的新政策：对于高考成绩位于全省/市头部的考生，暂不公布高考成绩，为的是避免对「状元」们的过度炒作和曝光。
在一个简单的能采集声音的然后低通滤波后播放声音的嵌入式系统中就可以看出分工和模式：
程序员读研如何提高技术之我见 你想进什么公司，和你读什么计算机方向，关系不是很大。只要是理工科的学生，面对技术岗位，其实机会是差不多的。 至于你想什么职位，那显然和你的专业/方向关系较大，比如说很多大数据职位，就明确表示要求你DM/ML/NLP/IR背景，但是这也只是说这些学生可能更有优势些，事实上，数学和统计学出身的，很多搞这个非常牛逼的。 所以，不要问选什么导师，选什么方向；也不要问我的实验室很水老板很菜我还能找到好工作吗？你要问的是：我想毕业去互联 网公司，我读研的这几年是应该打酱油呢，还是打地沟油？
2017年新年伊始，雅虎门户业务正式出售给了美国运营商Verizon，曾经的门户始祖今天凄惨卖身，宣告了门户时代的正式结束。这样的现象同时在中国上演，门户进一步走向没落的同时，新媒体之火熊熊燃烧。内容创业成为继O2O和共享经济之后炙手可热的创业潮流。在渠道能力、个性化分发技术和内容生产者生态之后，2017年新媒体市场的竞争焦点会是什么？ 新媒体上演马太效应，7-2-1格局将形成 2016年，“剪刀+浆糊”的纸媒时代彻底过去，“鼠标+键盘”的网媒时代即将过去，“算法+平台”的个性化、社会化和信息流媒体时代
深谈读研如何提高技术 你想进什么公司，和你读什么计算机方向，关系不是很大。只要是理工科的学生，面对技术岗位，其实机会是差不多的。 至于你想什么职位，那显然和你的专业/方向关系较大，比如说很多大数据职位，就明确表示要求你DM/ML/NLP/IR背景，但是这也只是说这些 学生可能更有优势些，事实上，数学和统计学出身的，很多搞这个非常牛逼的。 所以，不要问选什么导师，选什么方向；也不要问我的实验室很水老板很菜我还能找到好工作吗？你要问的是：我想毕业去互联 网公司，我读研的这几年是应该打酱油呢，还是打地沟油？ 想找
你想进什么公司，和你读什么计算机方向，关系不是很大。只要是理工科的学生，面对技术岗位，其实机会是差不多的。
很多同学都问过我这个问题，毕竟，在实际工作中，我们近乎根本不可能从底层实现一遍经典算法。我在文章《学算法有什么用？没用》中说过，如果真的以工作内容为导向，算法还真可能对绝大部分同学来说没什么用。
作者：Jerry Overton，一名英联邦科学委员会的数据科学家以及杰出工程师，下一代IT解决方案的全球领军人物。Jerry是高级分析研究的带头人以及英联邦科学委员会高级分析实验室的创始人。在他的博客“做数据科学”（Doing Data Science）中，Jerry分享了他在领导数据科学的公开研究中的经验。
首先，对于在双一流大学就读的同学来说，选择人工智能方向或者是计科方向都可以，只要做好学习规划，都会有一个较好的学习体验。
最近，德勤携手极市计算机视觉开发者平台、中国图象图形学学会联合发布《2020年度中国计算机视觉人才调研报告》，通过把握计算机视觉人才脉搏，报告发现以下核心观点和主要成果：
如标题，这个问题是群里的一个小伙伴问的，当时我在逛街，不能仔细的回答它。就只好等回到家之后，静下心来，认真的写篇文章来回答这个问题，一篇文章写下来，可以很全面的回答，
近几年，随着美国、日本、德国等国家对机器人产业的大量投入，机器人的技术发展日新月异。全国各地机器人产业基地或园区如“雨后春笋”，平均每周新生两个机器人公司。中国发展机器人的热情被充分点燃起来了。 然而，在巨大机器人市场的背景下，相应的人才储备数量和质量却捉襟见肘，这种情况也反过来制约着中国机器人产业的发展。 物以稀为贵，机器人行业从业人员的工资也相应水涨船高，目前一个机器人高端集成应用的技术人才，年薪高达50万。而机器人行业普遍需要的专业人才及薪资范围，小编也为大家做了相应的总结，为排除地域差异，以下薪
相信不少 CS 学生都有关于项目到底要怎么准备的问题，可能大家认为要做个非常强的项目才有机会面试。
前段时间我写过一篇看视频的一点小建议，今天把看书的一点小建议补上，免得给大家带来误解：吴师兄不爱看书，只爱看小视频。
目前，“深度学习”这一词已经变得越来越普及，生活中也是到处都充斥着这一词汇，同时也有越来越多的人开始想要从事这一行的相关工作，尝试着接触、了解这一行业。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者｜钱天培 导读： 从交通优化、信息传播优化、用户网络分析，组合优化这一传统计算问题在日常应用中无处不在。然而，这类问题往往是NP难题（NP-hard），并需要大量的专业知识和试错来解决。在许多实际生活的应用中，相似的组合优化问题一次又一次的出现，而每次面对具有相同形式、但数据不同的问题，却需要大量人力一遍又一遍的设计新的算法方案。在机器学习席卷各个行业的同时，我们不禁想问：组合优化这一传统的应用数学问题是否也会有新的自动化的解决方法呢？ 后台回复“图论”获取宋乐教授论文L
看一个博主（亚当-adam）的关于hanlp关键词提取算法TextRank的文章，还是非常好的一篇实操经验分享，分享一下给各位需要的朋友一起学习一下！
在上一篇分享中，我们为大家罗列了几个简单、易上手的 NFT 制作工具，比如 Opensea、Nifty Ink 等，基本算是有手就行~
1、算法首先是数学的一部分，是子集而非全集只有那些能够被计算机实现的、而且用于解决实际问题的那部分数学内容，才能被纳入“算法”这个范畴，成为计算机科学的一部分，所以对于同一个数学问题，数学更加关心理论上能不能求解，而算法通常更关心是不是可以在有限的时间和空间内使用计算机求解。
算法是程序的灵魂，架构是灵魂的躯体，最近对这两句话感触很深，但很多程序员甚至忽略算法存在，更不要说是架构层面的东西，有些程序员甚至有些疑问，做编程也有几年了碰到关于算法的东西实在是很少，平时用到的算法主要存在两个方面的原因：一种是里面涉及的编程里面可以用更好的算法来代替但是本身由于意识层面的问题，感觉不到可以采用更加优秀的算法，时间久了忽略了算法的真实存在；第二种本身工作上触及到的算法比较少，感受不到算法的重要性。
2018年高考已落下帷幕，选择什么大学、报考什么专业又将成为考生和家长要面对的难题。对于之后想成为软件工程师的考生而言，计算机科学和软件工程专业哪个更适合自己呢？前谷歌的软件开发人员YK在本文中给出了自己的见解。
网上已经有挺多关于“计算机专业大学四年到底应该学什么？”相关的文章了。不过，既然学姐问了我这个问题，我还是想再从我的角度来给她回答一下。安排！
本文将系统的介绍统计学专业的专业概况、就业前（钱）景、就业方向、以及企业对招聘时对学历的要求、最后将谈一些自己的择校建议。
安妮 编译自 CNBC 量子位出品 | 公众号 QbitAI 继上月把谷歌街景拿来研究城市变迁后，本月街景继续解锁新打开方式——将街景变为专业级的“摄影”作品。 △ 街景原图 △ 将上图街景创作后的作
14天阅读挑战赛 努力是为了不平庸~ 算法学习有些时候是枯燥的，这一次，让我们先人一步，趣学算法！欢迎记录下你的那些努力时刻（算法学习知识点/算法题解/遇到的算法bug/等等），在分享的同时加深对于算法的理解，同时吸收他人的奇思妙想，一起见证技术er的成长~
随着大数据、人工智能、区块链、物联网、移动互联网等的发展，学科的界限变得比较模糊，各学科交叉融合的趋势在增强，数学的重要性在提升。未来的大学教育不在局限在哪个专业，打破专业的思维局限自己的发展成为趋势。
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
数据科学的实践，需要使用算法和数据科学方法，来帮助数据专业人员从数据中提取洞察力和价值。Kaggle最近的一项调查显示，数据专家在2017年比其他数据科学方法更多地使用数据可视化、逻辑回归、交叉验证和决策树技术。展望2018年，数据专业人员对学习深度学习（41％）最感兴趣。 Kaggle于2017年8月对16,000多名数据专业人员进行了调查。 他们的调查包括数据科学，机器学习，教育等方面的各种问题。 Kaggle发布了原始调查数据，根据这些调查数据，我发现一些有趣的东西。今天的文章是关于2017年数据专业
3月29日，教育部公布了2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果，35所高校新增“人工智能”专业，备受瞩目的人工智能正式加入本科专业大家庭。 （新增人工智能专业的35所高校） 以下内容可能引发疯狂学习欲望，请同学们做好准备。 AI专业人才成“当红炸子鸡” ▲▲▲ 人工智能被网友评为最有“钱途”和“前途”的专业。这是一张网传甚广的人工智能行业薪资表，各行各业都在大力引进人工智能人才： （2018年网传python、大数据、AI岗位薪资表） 此图一出，引发不少网友在线“变身”柠檬精： @玛丽
【新智元导读】计算机科学尤其是 AI 的深层次应用已经开始干扰我们的生活，我们必须开始考虑在“机器智能”的应用过程中的两个问题：谁来负责？如何监管？英国政府首席科学顾问 Mark Walport 在 Wired 上发表长文，试图让人们思考：技术是在拯救生命，还是在践踏自由？我们能做些什么？ 关于AI及机器学习的应用将在未来数年间引发大规模失业的悲观预测甚嚣尘上。但事实上这些新技术会生发新的产品和服务，从而创造新的就业机会。可以肯定的是，计算机科学的深层次应用已经开始干扰我们的生活。如果我们要想从中获益但尽可
该项目中，.jar和data文件夹和.properties需要从官网/github下载，data文件夹下载
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