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  • 来自专栏接地气学堂

    算法工程师之死

    于是,很多企业咬牙跺脚,出高薪,聘请来自互联网大厂的算法工程师、数据挖掘工程师、数据建模师,期望他能做出超厉害模型。“只要你能预测精准了,那我肯定能如鱼得水”是他们的口头禅。 又刚好,一批2019年左右混入所谓互联网大厂的算法工程师们,被裁员了,以为自己可以打着“前头腾阿高级算法工程师”旗号收割一波传统企业,从此乌鸡变凤凰,走上人生巅峰。两者一拍即合。 ,为啥还要小妹来帮忙,你看人家抖音不都是算法工程师做的??” 6 问题的本质原因 问题的本质在于:数据建模,本质上对抗的是低效率。是帮助人们解决运算变量多过时,手工计算复杂,难以处理的问题。这是一种计算方法,不是智慧高于常人的神秘力量,不是仙风鹤骨的世外高人。 别的不说,单说生鲜电商,疫情影响,大家都觉得生鲜电商有前途,于是一帮连饭都没有煮过、娃都没有生过的算法工程师们,正在努力研究“蔬菜精准推荐”“买菜智能预测”算法呢。 是滴!

    49531编辑于 2022-06-13
  • 来自专栏木东居士的专栏

    数据工程师算法

    翻出来了17年自己梳理的数据工程师算法学习内容,当时的理解和现在会有些许不同,但整体来看还是可以的,有一些比较细节的内容并没有花较多的时间来整理,留待大家自己补充了,在此不再做任何修改分享给大家参考, 该图中包含的算法范围可能会比较广,当然大家在学习的时候也可以有所取舍,根据居士个人经验,简单举例说明一下几大块算法对数据工程师的重要性,或者说是学习建议吧: 分布式算法:大数据相关的同学必备,日常工作可能使用不多 大数据算法:偏ETL和基于大数据平台开发的同学最好多做了解,现在很多大数据处理的背后都隐藏了这些大数据相关的算法,比如ES、Kylin、Hadoop。 其它算法:这里列了一些日常工作会遇到,但是一般不需要我们了解太深的算法,比如加密、压缩和调度算法,这些最好是有所了解知道不同算法的作用和区别,但是如果项目不太需要,不必学的特别深。 ok,大致就这些内容,如果此图对你有帮助,欢迎开启你的算法学习道路!

    70450发布于 2019-05-17
  • 来自专栏技术栈

    前端工程师之ES6

    初识ES6 ES6:最新版的JS,ECMAScript标准 JavaScript语言(实现),它还有多种称呼: ECMAScript6.0 ECMA6 ES6 变量 var——重复定义不报错;没有块级作用域 .. => xx filter 过滤 x, x, x, x, x, x => x, x, x... forEach 迭代、遍历 字符串 字符串模板 "xxx" 'xxx' `x${变量}xx es6面向对象 什么是同步——只有操作完事了,才往下执行,一次只能做一个事儿 什么是异步——这个操作进行中,其他操作也能开始,一次可以做多个事儿 异步的优势:1.用户体验好; 2.高效 同步的优势:简单 没用es6异步例子 '); let hot=$.ajax('/get_hot'); let list=$.ajax('/get_list'); let hot=$.ajax('/get_hot'); 使用es6- /aaa.js'); 打包发布自己的nodejs包 ES6模块化: 参考文档 import export #输出 export {x, x, x}; #引入 import mod from ".

    1.4K10发布于 2019-07-31
  • 来自专栏AI科技评论

    干货 | 让算法解放算法工程师——NAS 综述

    图 5 AutoML 开源框架全景图 AutoML 框架能帮助算法工程师减轻负担,降低特征工程和超参数调优的工作量,NAS 可以完成模型的构建,基于 AutoML 的一揽子解决方案(如图 5 包含 AutoML 图 6 AutoML 工作流程图 阿里的 PAI Studio 汇集了阿里集团大量优质分布式算法,包括数据处理、特征工程、机器学习算法、文本算法等,可高效完成海量、亿级维度数据的复杂计算,给集团业务带来更为精准的洞察力 目前 Cloud AutoML 的费用是 20 美金/小时,相当于国内算法工程师的时薪。 机器学习的平台化降低了 AI 产品的使用成本,最终会降低机器学习的准入门槛,但提高了个人的职业门槛。 笔者所在的项目组经过 6 个月努力发版上线一个应用,降低了 60% 的人力成本,自动化效率提高到 80%。 工业时间业务不止模型调参那么简单,需要结合很多图像数据的先验知识,随着 NAS 的发展,也许不能取代 100% 的人力成本,但是在项目团队中解放 50% 以上的算法工程师还是可行的。

    1.8K10发布于 2018-09-21
  • 来自专栏牛客网

    阿里算法工程师面经

    从事iOS两年,转算法工程师的历程。 第一面是问的都是 算法基础。按照网上的面经准备好基本没问题,基本不会超出网上的大纲。我回忆一下,我的面试题目。 总结失败的经验,我对每个算法是理解了,但是对算法的应用场景思考不多,也没有经验,对于应用方面回答不好,所以失败。所以总结对算法的学习,需要从原理,和其他算法的优缺点,以及应用场景去把握,面试才不可怕。 说了这么多,如果你是应届生,尽量多参加天池或者kaggle的比赛,对算法有一定基础,所有公司对应届生的要求不会太高,会很宽容,好好珍惜应届生的机会;本人不是应届生,也不是研究生,中途转算法,虽然是985 大学,但是简历关都被刷了很多,历程坎坷,幸好还是顺利踏入算法工程师的行业,且看未来吧。

    1.1K60发布于 2018-06-07
  • 来自专栏PPV课数据科学社区

    阿里电话面试(算法工程师)

    所以我也经常无私的去帮助陌生人和朋友,无论是生活还是编程上,你也可以试试~ 因为我导师的研究方向是数据挖掘和自然语言处理,同时毕业设计在做知识图谱和实体对齐相关的研究,自己对这部分挺感兴趣的,所以申请了“算法工程师 职位描述 算法工程师:自然语言处理(NLP)、图像处理、语音识别、机器学习、分布式并行算法、数据挖掘、推荐搜索、复杂网络、深度学习、广告、机器翻译 岗位描述:如何从海量商品中找到最合适的商品、推荐和搜索系统 取53,计算H(53)=53 mod 8=5,该地址为空,可用; 取46,计算H(46)=6,该地址冲突,用线性探测法计算,一个可用地址Hi=(6+1) mod 8=7,该地址为空,可用: 取30,计算H(30)=6,该地址冲突,用线性探测Hi=(6+1) MOD 8=7,该地址冲突,再用线性探测计算下一个可用地址,Hi=(6+2) MOD 8=0,该地址为空,可用: (4)建立一个公共溢出区 题6:图相关知识。最小生成树普里姆算法、最短路径Dijkstra算法、Floyd算法。 PS: 前些天无聊百度了下图灵奖获得者,确实都是些大牛啊!

    1.6K40发布于 2018-04-18
  • 来自专栏机器学习AI算法工程

    阿里电话面试(算法工程师)

    所以我也经常无私的去帮助陌生人和朋友,无论是生活还是编程上,你也可以试试~ 因为我导师的研究方向是数据挖掘和自然语言处理,同时毕业设计在做知识图谱和实体对齐相关的研究,自己对这部分挺感兴趣的,所以申请了“算法工程师 职位描述 算法工程师:自然语言处理(NLP)、图像处理、语音识别、机器学习、分布式并行算法、数据挖掘、推荐搜索、复杂网络、深度学习、广告、机器翻译 岗位描述:如何从海量商品中找到最合适的商品、推荐和搜索系统 取53,计算H(53)=53 mod 8=5,该地址为空,可用; 取46,计算H(46)=6,该地址冲突,用线性探测法计算,一个可用地址Hi=(6+1) mod 8=7,该地址为空,可用: ? 取30,计算H(30)=6,该地址冲突,用线性探测Hi=(6+1) MOD 8=7,该地址冲突,再用线性探测计算下一个可用地址,Hi=(6+2) MOD 8=0,该地址为空,可用: ? (4)建立一个公共溢出区 题6:图相关知识。最小生成树普里姆算法、最短路径Dijkstra算法、Floyd算法。 PS: 前些天无聊百度了下图灵奖获得者,确实都是些大牛啊!

    2.6K80发布于 2018-03-09
  • 来自专栏用户7873631的专栏

    js算法6翻了

    charset="UTF-8"> <title>Document</title> </head> <body> <script type="text/javascript"> //思路:看要输入几个6, 然后如果输出超过>3&&<=9就输出9,如果超过9个6的,就输出27,小于等于3个6的就输出原样输出. var a=Number(prompt("请问输出几个6")); var arr=[]; var ab=[]; var m=0; var arr1=[]; for(var i=0;i

    33810发布于 2021-04-08
  • 6种负载均衡算法

    2、随机法      通过系统的随机算法,根据后端服务器的列表大小值来随机选取其中的一台服务器进行访问。 6、最小连接数法      最小连接数算法比较灵活和智能,由于后端服务器的配置不尽相同,对于请求的处理有快有慢,它是根据后端服务器当前的连接情况,动态地选取其中当前 积压连接数最少的一台服务器来处理当前的请求

    26710编辑于 2025-08-29
  • 来自专栏华章科技

    阿里电话面试(算法工程师)

    所以我也经常无私的去帮助陌生人和朋友,无论是生活还是编程上,你也可以试试~ 因为我导师的研究方向是数据挖掘和自然语言处理,同时毕业设计在做知识图谱和实体对齐相关的研究,自己对这部分挺感兴趣的,所以申请了“算法工程师 职位描述 算法工程师:自然语言处理(NLP)、图像处理、语音识别、机器学习、分布式并行算法、数据挖掘、推荐搜索、复杂网络、深度学习、广告、机器翻译 岗位描述:如何从海量商品中找到最合适的商品 取53,计算H(53)=53 mod 8=5,该地址为空,可用; 取46,计算H(46)=6,该地址冲突,用线性探测法计算,一个可用地址Hi=(6+1) mod 8=7,该地址为空,可用: ? 取30,计算H(30)=6,该地址冲突,用线性探测Hi=(6+1) MOD 8=7,该地址冲突,再用线性探测计算下一个可用地址,Hi=(6+2) MOD 8=0,该地址为空,可用: ? (4)建立一个公共溢出区 题6:图相关知识。最小生成树普里姆算法、最短路径Dijkstra算法、Floyd算法

    2.3K20发布于 2018-08-17
  • 来自专栏编程一生

    工程师常用的6种最佳实践

    泰思勒定律也被称为复杂度守恒定律。该定律指出每一个过程都有其固有的复杂性,存在一个临界点,超过了这个点过程就不能再简化了,你只能将固有的复杂性从一个地方移动到另外一个地方。

    32420编辑于 2023-10-16
  • 来自专栏算法工程师之路

    每日算法题:Day 6

    作者:TeddyZhang,公众号:算法工程师之路 Day 6, C/C++知识点走起~ 1 编程题 【剑指Offer】二进制中1的个数 输入一个整数,输出该数二进制表示中1的个数。 6}; 【剑指Offer】数值的整数次方 给定一个double类型的浮点数base和int类型的整数exponent。求base的exponent次方。 } if(exponent < ){ res = / res; } return res; } }; 显然,上面的算法一定不会合面试官的胃口的 ,因此我们可以使用一个快幂算法来进行求解! 但如果这样计算的话: 3^1 = 3 (也就是base) 3^2 = (3^1) * (3^1) 3^4 = (3^2) * (3^2) … 3^64 = (3^32) * (3*32) 这个样子的话,就只算6次乘法

    47120发布于 2019-08-09
  • 来自专栏乐行僧的博客

    6-冒泡排序算法

    true) { break; } } } int main() { int a[] = {3, 1, 2, 4, 7, 0, 5, 8, 6,

    20420编辑于 2022-02-25
  • 来自专栏数据科学与人工智能

    算法算法工程师,技术与技术人员

    (注:标题里的算法,指机器学习算法,或者说“算法工程师”这个职位名称里的“算法”,不是“算法与数据结构”里的那个算法。 谁能告诉我有没有什么更好的名字来区别这它们,或许是“机器学习算法”与“传统算法”?) 算法算法工程师 先来一段我在知乎里回答“做算法工程师是一种怎样的体验?” 算法工程师可能只需用类似Hive的方式,写几个类似SQL的语句就可以完成模型的训练、交叉验证、参数优化等工作。 而机器唯一不能替代的就是对数据的理解,这是算法工程师存在的价值。 而数据是和业务强相关的,算法工程师将更加接近产品经理的角色,而不是程序员。深入理解数据、业务和产品,寻找模型和它们的结合点,将成为算法工程师的核心竞争力。 这里刘同学提出一个问题,那就是算法工程师算法需要理解到何种程度?事实是,即使从算法的应用出发,工程师也需要掌握模型的优缺点、适用场景、模型选择、参数调优等技术。

    1K70发布于 2018-02-28
  • 来自专栏决策智能与机器学习

    算法基础(6)| 语音识别DTW算法小讲

    这不仅要相当完善的数据库,满足这样的准确率还得效率较高的识别提取算法和自学习系统。 当然,之后的匹配和后期内容处理也需要相应算法来完成。自学习系统则更多的是针对数据库来说。 DTW(动态时间弯折)算法 在语音识别中比较简单的是基于DTW算法。DTW(动态时间弯折)算法原理:基于动态规划(DP)的思想,解决发音长短不一的模板匹配问题。 相比HMM模型算法,DTW算法的训练几乎不需要额外的计算。所以在孤立词语音识别中,DTW算法仍得到广泛的应用。 ? 在训练和识别阶段,首先采用端点检测算法确定语音的起点和终点。 DP算法可以归结为寻找一条通过此网格中若干格点的路径,路径通过的格点即为测试和参考模板中进行距离计算的帧号。 4.

    2.2K10发布于 2020-08-04
  • 来自专栏【腾讯云开发者】

    算法工程师深度解构ChatGPT技术

    图片 引言 | 本栏目特邀腾讯知名语言文本项目算法工程师冉昱、薛晨,用专业视野带你由浅入深了解ChatGPT技术全貌。它经历了什么训练过程?成功关键技术是什么?将如何带动行业的变革? 而对于PPO,我们知道它是2017年OpenAI提出的一种新型的强化学习策略优化的算法即可。 而RLHF(reinforcement learning from human feedback )的思想,是在2017年6月的OpenAI Deep Reinforcement Learning from PPO PPO(Proximal Policy Optimization) 一种新型的Policy Gradient算法(Policy Gradient是一种强化学习算法,通过优化智能体的行为策略来解决在环境中实现目标的问题 腾讯工程师技术干货直达: 1.太硬核!用大数据技术预测足球胜率 2.祖传代码重构:从25万行到5万行的血泪史 3.探秘微信业务优化:DDD从入门到实践 4.万字好文!

    3.2K40编辑于 2022-12-10
  • 来自专栏腾讯技术工程官方号的专栏

    算法工程师眼中的AI岗位

    人工智能工程师做的产品大部分和机器学习相关。如下图中,尽管工作职位的称呼是人工智能算法工程师,但绝不是让你去开发专家系统, 而是让你做与学习相关的工作。 在工作职位上,相关职位有:机器学习工程师和机器学习平台工程师。前者的工作职责是将机器学习算法应用在现有业务上,后者的工作职责则是建设并维护分布式机器学习平台。 还有一个相关工作职位是算法工程师。 这里所指的算法不是计算机基础算法(如动态规划),而是机器学习算法。笔者个人认为应该称为机器学习算法工程师更加恰当。这个职位和机器学习工程师类似。另外一个职位是深度学习工程师。 但有一种情况例外: 如果推荐系统和广告系统部门招聘,机器学习工程师偏重于点击率预估算法的实现和改进,数据挖掘工程师则偏重于新特征的挖掘。 推荐系统和广告系统作为能直接带来效益的部门,自然需要招聘专门的推荐算法工程师和广告算法工程师。推荐算法工程师和广告算法工程师的主要职责分别是建立推荐和广告的点击率预估。

    82350发布于 2019-03-20
  • 来自专栏机器学习与统计学

    算法工程师的修养 | 图解SQL

    https://blog.csdn.net/horses/article/details/104553075

    1K20发布于 2021-10-11
  • 来自专栏牛客网

    数据挖掘算法工程师面经

    所有算法和编程都是入学以后学的,专硕,两年,现已过一年,寻找工作中,现已定去向。 我主要是算法方向,专业是统计学,可能我们更偏向于算法的优化,而在计算机的数据结构优化方面没有很深的理解。 6个面试,3个offer: 1、360安全研究院数据挖掘工程师。 2、好未来数据挖掘机器学习工程师(一面17分钟 二面16分钟 都视频面offer) 一面: 自我介绍 项目介绍(。。。 没想到就这样拿了一个提前批次offer 3、拼多多数据挖掘工程师(一面电话面 15分钟 gg) 自我介绍 项目介绍(一模一样的问题,问了几个核心的点,胸有成竹的答上来了) RF原理,优化目标是什么 gg 6、苏宁云商算法工程师(面试 12分钟 offer) 自我介绍 项目介绍(里面问到了异常值处理,评价指标等) 挑选你最熟悉的算法介绍下 RF与决策树的对比(无语的问题。。。

    2.4K100发布于 2018-04-28
  • 来自专栏机器学习之禅

    内卷算法工程师常用黑话1

    6.Pay,支付。最后一个是支付,很多人可能会疑惑,下单和支付有什么区别。 而作为一个算法工程师,我们可以用这个词来抵挡需求,比如说产品异想天开想要搞一个识别图片里的建筑物叫什么名字的功能,这个时候你就告诉他:你这个事情的ROI太低了,从公司的角度来说,这个需求不能做,极大的浪费了资源

    78620编辑于 2022-07-11
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