学了数据结构和算法之后，还有哪些相关的技能和知识值得学习呢？
社区干货
万字长文带你漫游数据结构世界|社区征文
[](https://markdownpicture.oss-cn-qingdao.aliyuncs.com/blog/数据结构.png)# 数据结构是什么?> 程序 = 数据结构 + 算法是的,上面这句话是非常经典的,程序由数据结构以及算法组成,当然数据结构和算法也是相... 值得我们注意的是,计算机的世界里,多了原码,反码,补码的概念:- 原码:用第一位表示符号,其余位表示值- 反码:正数的补码反码是其本身,负数的反码是符号位保持不变,其余位取反。- 补码:正数的补码是其本身,负数的...
人工智能之自然语言处理技术总结与展望| 社区征文
大家好,我是 herosunly。985 院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名,科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名,CCF 恶意软件家族分类第四名,科大讯飞... 将多元数据结构化,并用人类熟悉的方式去沟通和互动。而认知智能则是从类脑的研究和认知科学中汲取灵感,结合跨领域的知识图谱、因果推理、持续学习等,赋予机器类似人类的思维逻辑和认识能力,特别是理解、归纳和应用...
我的技术年终总结——机器学习 |社区征文
机器学习是一种通过利用数据,训练出模型,然后使用模型预测的一种方法。 - 直观上理解,机器学习(Machine Learning,ML)是研究计算机模拟人类的学习活动,获取知识和技能的理论和方法,改善系统性能的学科。因为计算机系统中“经验‘通常以数据的形式存在,所以机器要利用经验,就必须对数据 进行分析。因此其过程可以简述如下:- **建立模型**:设计计算机可以自动“学习”的算法- **训练**:用数据训练算法模型(算法从数据...
转型,技术人绕不开的坎
随着近几年大数据,人工智能的兴起,互联网已经进入下半场。百度CEO李彦宏曾经说过:互联网只是前菜,人工智能才是主菜!那么在互联网下半场,人工智能这片蓝海中,我们技术人要不要转型,能否抓住这波红利,或许是值得每个... 当时写那篇文章的时候比较纠结,内心也在怀疑以后Android岗位会不会越来越少。当时在我面前有两个选择:1,一边做Android,一边学习人工智能相关的知识;2,一边做Android,一边兼任H5。人工智能和H5对我来说都是比较新...
特惠活动
学了数据结构和算法之后，还有哪些相关的技能和知识值得学习呢？-优选内容
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大数据技术年度总结 | 主赛道
使人们能更好地理解这些数据,从而做出更加明智的商业决策。以下是“数据可视化”项目的主要意义:****易于理解:**** 通过将复杂数据转化为图表和图形,数据可视化使人们能快速、简单地理解复杂的数据结构和趋势。这... 完成大数据平台的架构设计,实现了对各类数据源的实时采集、存储、处理、分析和安全保护等功能。开发了一套高效的数据处理算法,提高了数据处理的速度和准确性。成功应用了机器学习算法,实现了对用户行为的分析和预...
保姆级人工智能学习成长路径|社区征文
现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名,科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名,CCF恶意软件家族分类第4名,科大讯飞阿尔茨海默综合症预测赛第4名,Datacon大数据安... 先简单说一下学习的最大误区就是一上来闷头看视频。看视频是非常低效的学习方式,相比于阅读来说,在同样的时间内看视频学习到的知识量是远远小于阅读的。当然,国内外著名大学的经典视频有时间也可以看看。所以在后续...
我的大数据学习总结 |社区征文
知识和操作系统原理。后面再系统学习关系数据库MySQL和数据仓库理论。学习分布式原理和架构也很重要。这个学习顺序参考了我之前的工作和学习经历情况后订定。需要注意,大数据领域的技术很多很广,如Flink也值得研究... 这里举一个我学习Spark时遇到的难点例子, alongside 相关代码。学习难点:Spark中RDD的转换和行动操作在开始学习Spark时,理解RDD的转换和行动操作是一个难点。RDD本身是一个不可变的分布式数据集,它支持两类基础操...
GitHub Copilot:让开发编程变得像说话一样简单 |社区征文
感叹其背后拥有如此巨大的知识库跟算力去支撑!当我们还沉浸在-传统的工作方式是否终将被颠覆?在研发编程领域,开发者工程师们的得力助手[GitHub Copilot](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg3MTIyNDA3Mg==&mid=2... 我们这里浅尝试下单方法以及算法,比如耳熟能详的数据结构算法,快速排序、冒泡排序、二分查找…* 更好的隔离控制:限制每个 Pod 的 CPU 时间片和内存使用量* 更灵活的资源使用方式:空...
针对算法工程师的快速入门
本文主要面向有一定编码能力的算法工程师。在首次使用火山引擎机器学习平台的情况下,帮助用户快速上手,在平台上完成模型开发调试、训练的关键流程。主要适用场景: 模型所需的样本和代码已部分或全部开发完成,用户需要在对代码 0 修改的情况下,将相关工作迁移到机器学习平台。利用其提供的 GPU & CPU 算力、数据存储和缓存加速方案、训练任务编排和调度等能力完成模型的高效迭代。 从 0 开始,在机器学习平台上完成从原始数据到模型...
工业大数据分析与应用——知识总结 | 社区征文
存储在数据库中 * 90%的非结构化数据,它们与人类信息密切相关 * **结构化数据**,简单来说就是**数据库**。 * **非结构化数据**,数据结构不规则或不完整,没有预定义的数据模型,不方便用数据库二位逻辑... 数据仓库、关系数据库、NoSQL数据库、云数据库等,实现对结构化、半结构化和非结构化海量数据的存储和管理。* 数据处理与分析:利用分布式并行编程模型和计算框架,结合**机器学习和数据挖掘**算法,实现对海量数据的...
浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文
深度学习,能对非结构的数据集进行自动的复杂特征提取,完全不需要人工干预。## 机器学习落地思路做机器学习项目,首先要先明确要解决的问题,其次,再针对问题选择一个算法,然后用对数据进行训练,找到一族函数中最... 还有许多科学包,通过可以从官网上直接下载安装Anaconda,启动Anaconda后 安装Juypter就比较简单,直接Anaconda界面上启动就好了,默认Anaconda会安装好Juypter和相关科学库。### 使用pip命令安装在命令行中通过py...
大数据、人工智能与大模型:技术融合的未来趋势|社区征文
通过利用用户购买数据,我们能够准确预测市场趋势,优化库存管理,并提升客户满意度,极大提高了工作效率。## 人工智能:从数据中学习的能力人工智能的核心在于学习和适应。AI系统通过算法来模拟人类的学习过程,从而... 智能决策支持系统和自动化流程的快速发展。在技术成长的道路上,我认识到持续不断地学习的重要性。随着技术的不断进步,只有不断地更新知识和技能,我们才能跟上时代的步伐。大数据分析、深度学习算法以及大模型训练...
