A. 小冰上車 華人運通如何錨定汽車人工智慧新時代
撰文|方如意?編輯|老司機
最近的上海，最熱的話題非人工智慧莫屬。
7月9日，2020世界人工智慧大會雲端峰會（WAIC2020）在上海開幕。對AI的作用與地位，大佬們大膽預測。網路CEO李彥宏說，「AI是堪比工業革命的技術浪潮。」騰訊CEO馬化騰說，「要做到』AI向善『，就要努力讓人工智慧實現』可知、可控、可用、可靠『，這是全世界共同面對的課題。」
AI落地、對傳統產業的改造升級，依然是今年大會最關注的議題。
那些手握人工智慧技術的公司，希望與各個產業融合共生；而傳統產業中有前瞻意識的企業，則在著力引入、發揮這項先進的生產力。那麼，汽車乃至更大范疇的出行產業，在獲得AI加持後，又會以何種超出人們預期的方式改造行業的運作模式，並進一步切實改變消費者的生活？
一對最具技術前瞻性的智能汽車企業+全球最大AI公司的組合，正在給出答案。
對這樣一次或將錨定自身行業地位的合作，華人運通與微軟雙方均予以了高規格的資源投入。事實上，在官宣合作之前，雙方就已充分溝通並進行了大量的研發、驗證工作，為明確產品的形態、功能乃至安全標准等，做出了重要的安排和布局。
並且，雙方的合作層面不僅僅是前台的產品，更涉及後台的數據、計算。這也反映出雙方對人工智慧的深刻認知——正確的數據必然要與正確的場景對應。
在人工智慧領域，已經有不少國外技術+本土場景結合卻並不成功的案例，這是由於國外的數據喂養出的技術，在本土場景中遭遇了水土不服。對此，據華人運通的相關技術負責人介紹，與微軟的合作，基於在中國的微軟亞洲互聯網工程院展開，雙方都熟知中國場景、中國數據乃至實現了高層次的數據共享，從而最大限度地避免了這一問題，這也為雙方的進一步深度合作提供了基礎。
結語：
見微知著，華人運通與微軟此次戰略合作，投射出當下行業演進的嶄新趨勢：人工智慧技術之於智能網聯汽車，其重要程度已堪比此前的發動機之於燃油車。
而人工智慧的發展，需要車企全面升級其思維與能力——對數據的敏感以及處理能力、更加開放的合作姿態、從底層架構上對AI的重視與支持。只有具備上述思維、能力與執行力的車企，才能在智能汽車新一輪競賽中勝出。
本次亮相的HiPhiGo，正因為源自強強聯合的強大基因，高度智能化的主動式人工智慧、深度介入駕駛輔助功能，以及，未來更底層的開放水平，從而標記了自身作為行業變革引領者的角色。
今年，因為疫情的爆發、市場環境的持續惡化，已經有多家造車新勢力相繼「暴雷」，但一直以來都在按自己節奏推進工作的華人運通，無疑行得穩健。
眼下，這家低調但不缺實力的公司，正在全力推動首款車型高合HiPhi1的量產，此次搭載於首款新車上的HiPhiGo的首度亮相，更是引發了業內外高度關注，頗有不鳴則已一鳴驚人之勢。今年年底，高合HiPhi1將小批量試生產，明年大批量交付，屆時，也將是它自我證明的時刻。
從即將在高合HiPhi1上首發的HiPhiGo的命名看，我們也不妨對它抱有更高的期待——正如特斯拉的AutoPilot，讓它與所有傳統汽車製造企業劃清了界限，谷歌的AlPhaGo標志著人工智慧進入了一個新的時代，華人運通聯袂微軟推出的HiPhiGo，或許也預示著汽車行業將真正迎來人工智慧的嶄新時代。
本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。
B. 演算法工程師應該學哪些
一、演算法工程師簡介
（通常是月薪15k以上，年薪18萬以上，只是一個概數，具體薪資可以到招聘網站如拉鉤，獵聘網上看看）
演算法工程師目前是一個高端也是相對緊缺的職位；
演算法工程師包括
音/視頻演算法工程師（通常統稱為語音/視頻/圖形開發工程師）、圖像處理演算法工程師、計算機視覺演算法工程師、通信基帶演算法工程師、信號演算法工程師、射頻/通信演算法工程師、自然語言演算法工程師、數據挖掘演算法工程師、搜索演算法工程師、控制演算法工程師（雲台演算法工程師，飛控演算法工程師，機器人控制演算法）、導航演算法工程師（
@之介
感謝補充）、其他【其他一切需要復雜演算法的行業】
專業要求：計算機、電子、通信、數學等相關專業；
學歷要求：本科及其以上的學歷，大多數是碩士學歷及其以上；
語言要求：英語要求是熟練，基本上能閱讀國外專業書刊，做這一行經常要讀論文；
必須掌握計算機相關知識，熟練使用模擬工具MATLAB等，必須會一門編程語言。
演算法工程師的技能樹（不同方向差異較大，此處僅供參考）
1 機器學習
2 大數據處理：熟悉至少一個分布式計算框架Hadoop/Spark/Storm/ map-rece/MPI
3 數據挖掘
4 扎實的數學功底
5 至少熟悉C/C++或者Java，熟悉至少一門編程語言例如java/python/R
加分項：具有較為豐富的項目實踐經驗（不是水論文的哪種）
二、演算法工程師大致分類與技術要求
（一）圖像演算法/計算機視覺工程師類
包括
圖像演算法工程師，圖像處理工程師，音/視頻處理演算法工程師，計算機視覺工程師
要求
l
專業：計算機、數學、統計學相關專業；
l
技術領域：機器學習，模式識別
l
技術要求：
（1） 精通DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader語言，熟悉常見圖像處理演算法GPU實現及優化；
（2） 語言：精通C/C++；
（3） 工具：Matlab數學軟體，CUDA運算平台，VTK圖像圖形開源軟體【醫學領域：ITK，醫學圖像處理軟體包】
（4） 熟悉OpenCV/OpenGL/Caffe等常用開源庫；
（5） 有人臉識別，行人檢測，視頻分析，三維建模，動態跟蹤，車識別，目標檢測跟蹤識別經歷的人優先考慮；
（6） 熟悉基於GPU的演算法設計與優化和並行優化經驗者優先；
（7） 【音/視頻領域】熟悉H.264等視頻編解碼標准和FFMPEG，熟悉rtmp等流媒體傳輸協議，熟悉視頻和音頻解碼演算法，研究各種多媒體文件格式，GPU加速；
應用領域：
（1） 互聯網：如美顏app
（2） 醫學領域：如臨床醫學圖像
（3） 汽車領域
（4） 人工智慧
相關術語：
（1） OCR：OCR （Optical Character Recognition，光學字元識別）是指電子設備（例如掃描儀或數碼相機）檢查紙上列印的字元，通過檢測暗、亮的模式確定其形狀，然後用字元識別方法將形狀翻譯成計算機文字的過程
（2） Matlab：商業數學軟體；
（3） CUDA： (Compute Unified Device Architecture)，是顯卡廠商NVIDIA推出的運算平台（由ISA和GPU構成）。 CUDA™是一種由NVIDIA推出的通用並行計算架構，該架構使GPU能夠解決復雜的計算問題
（4） OpenCL: OpenCL是一個為異構平台編寫程序的框架，此異構平台可由CPU，GPU或其他類型的處理器組成。
（5） OpenCV：開源計算機視覺庫；OpenGL：開源圖形庫；Caffe：是一個清晰，可讀性高，快速的深度學習框架。
（6） CNN：（深度學習）卷積神經網路（Convolutional Neural Network）CNN主要用來識別位移、縮放及其他形式扭曲不變性的二維圖形。
（7） 開源庫：指的是計算機行業中對所有人開發的代碼庫，所有人均可以使用並改進代碼演算法。
（二）機器學習工程師
包括
機器學習工程師
要求
l
專業：計算機、數學、統計學相關專業；
l
技術領域：人工智慧，機器學習
l
技術要求：
（1） 熟悉Hadoop/Hive以及Map-Rece計算模式，熟悉Spark、Shark等尤佳；
（2） 大數據挖掘；
（3） 高性能、高並發的機器學習、數據挖掘方法及架構的研發；
應用領域：
（1）人工智慧，比如各類模擬、擬人應用，如機器人
（2）醫療用於各類擬合預測
（3）金融高頻交易
（4）互聯網數據挖掘、關聯推薦
（5）無人汽車，無人機
相關術語：
（1） Map-Rece：MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。概念"Map（映射）"和"Rece（歸約）"，是它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。
（三）自然語言處理工程師
包括
自然語言處理工程師
要求
l
專業：計算機相關專業；
l
技術領域：文本資料庫
l
技術要求：
（1） 熟悉中文分詞標注、文本分類、語言模型、實體識別、知識圖譜抽取和推理、問答系統設計、深度問答等NLP 相關演算法；
（2） 應用NLP、機器學習等技術解決海量UGC的文本相關性；
（3） 分詞、詞性分析、實體識別、新詞發現、語義關聯等NLP基礎性研究與開發；
（4） 人工智慧，分布式處理Hadoop；
（5） 數據結構和演算法；
應用領域：
口語輸入、書面語輸入
、語言分析和理解、語言生成、口語輸出技術、話語分析與對話、文獻自動處理、多語問題的計算機處理、多模態的計算機處理、信息傳輸與信息存儲 、自然語言處理中的數學方法、語言資源、自然語言處理系統的評測。
相關術語：
（2） NLP：人工智慧的自然語言處理，NLP (Natural Language Processing) 是人工智慧（AI）的一個子領域。NLP涉及領域很多，最令我感興趣的是「中文自動分詞」（Chinese word segmentation）：結婚的和尚未結婚的【計算機中卻有可能理解為結婚的「和尚「】
（四）射頻/通信/信號演算法工程師類
包括
3G/4G無線通信演算法工程師， 通信基帶演算法工程師，DSP開發工程師（數字信號處理），射頻通信工程師，信號演算法工程師
要求
l
專業：計算機、通信相關專業；
l
技術領域：2G、3G、4G，BlueTooth（藍牙），WLAN，無線移動通信, 網路通信基帶信號處理
l
技術要求：
（1） 了解2G，3G，4G，BlueTooth，WLAN等無線通信相關知識，熟悉現有的通信系統和標准協議，熟悉常用的無線測試設備；
（2） 信號處理技術，通信演算法；
（3） 熟悉同步、均衡、信道解碼等演算法的基本原理；
（4） 【射頻部分】熟悉射頻前端晶元，扎實的射頻微波理論和測試經驗，熟練使用射頻電路模擬工具（如ADS或MW或Ansoft）；熟練使用cadence、altium designer PCB電路設計軟體；
（5） 有扎實的數學基礎，如復變函數、隨機過程、數值計算、矩陣論、離散數學
應用領域：
通信
VR【用於快速傳輸視頻圖像，例如樂客靈境VR公司招募的通信工程師（數據編碼、流數據）】
物聯網，車聯網
導航，軍事，衛星，雷達
相關術語：
（1） 基帶信號：指的是沒有經過調制（進行頻譜搬移和變換）的原始電信號。
（2） 基帶通信（又稱基帶傳輸）：指傳輸基帶信號。進行基帶傳輸的系統稱為基帶傳輸系統。傳輸介質的整個信道被一個基帶信號佔用.基帶傳輸不需要數據機，設備化費小，具有速率高和誤碼率低等優點,.適合短距離的數據傳輸，傳輸距離在100米內，在音頻市話、計算機網路通信中被廣泛採用。如從計算機到監視器、列印機等外設的信號就是基帶傳輸的。大多數的區域網使用基帶傳輸，如乙太網、令牌環網。
（3） 射頻：射頻（RF）是Radio Frequency的縮寫，表示可以輻射到空間的電磁頻率（電磁波），頻率范圍從300KHz～300GHz之間（因為其較高的頻率使其具有遠距離傳輸能力）。射頻簡稱RF射頻就是射頻電流，它是一種高頻交流變化電磁波的簡稱。每秒變化小於1000次的交流電稱為低頻電流，大於10000次的稱為高頻電流，而射頻就是這樣一種高頻電流。高頻(大於10K)；射頻（300K-300G）是高頻的較高頻段；微波頻段（300M-300G）又是射頻的較高頻段。【有線電視就是用射頻傳輸方式】
（4） DSP：數字信號處理，也指數字信號處理晶元
（五）數據挖掘演算法工程師類
包括
推薦演算法工程師，數據挖掘演算法工程師
要求
l
專業：計算機、通信、應用數學、金融數學、模式識別、人工智慧；
l
技術領域：機器學習，數據挖掘
l
技術要求：
（1） 熟悉常用機器學習和數據挖掘演算法，包括但不限於決策樹、Kmeans、SVM、線性回歸、邏輯回歸以及神經網路等演算法；
（2） 熟練使用SQL、Matlab、Python等工具優先；
（3） 對Hadoop、Spark、Storm等大規模數據存儲與運算平台有實踐經驗【均為分布式計算框架】
（4） 數學基礎要好，如高數，統計學，數據結構
l
加分項：數據挖掘建模大賽；
應用領域
（1） 個性化推薦
（2） 廣告投放
（3） 大數據分析
相關術語
Map-Rece：MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。概念"Map（映射）"和"Rece（歸約）"，是它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。
（六）搜索演算法工程師
要求
l
技術領域：自然語言
l
技術要求：
（1） 數據結構，海量數據處理、高性能計算、大規模分布式系統開發
（2） hadoop、lucene
（3） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技術，並有二次開發經驗
（4） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技術，並有二次開發經驗；
（5） 精通倒排索引、全文檢索、分詞、排序等相關技術；
（6） 熟悉Java，熟悉Spring、MyBatis、Netty等主流框架；
（7） 優秀的資料庫設計和優化能力，精通MySQL資料庫應用 ；
（8） 了解推薦引擎和數據挖掘和機器學習的理論知識，有大型搜索應用的開發經驗者優先。
（七）控制演算法工程師類
包括了雲台控制演算法，飛控控制演算法，機器人控制演算法
要求
l
專業：計算機，電子信息工程，航天航空，自動化
l
技術要求：
（1） 精通自動控制原理（如PID）、現代控制理論，精通組合導航原理，姿態融合演算法，電機驅動，電機驅動
（2） 卡爾曼濾波，熟悉狀態空間分析法對控制系統進行數學模型建模、分析調試；
l
加分項：有電子設計大賽，機器人比賽，robocon等比賽經驗，有硬體設計的基礎；
應用領域
（1）醫療/工業機械設備
（2）工業機器人
（3）機器人
（4）無人機飛控、雲台控制等
（八）導航演算法工程師
要求
l 專業：計算機，電子信息工程，航天航空，自動化
l 技術要求（以公司職位JD為例）
公司一（1）精通慣性導航、激光導航、雷達導航等工作原理；
（2）精通組合導航演算法設計、精通卡爾曼濾波演算法、精通路徑規劃演算法；
（3）具備導航方案設計和實現的工程經驗；
（4）熟悉C/C++語言、熟悉至少一種嵌入式系統開發、熟悉Matlab工具；
公司二（1）熟悉基於視覺信息的SLAM、定位、導航演算法，有1年以上相關的科研或項目經歷；
（2）熟悉慣性導航演算法，熟悉IMU與視覺信息的融合;
應用領域
無人機、機器人等。
C. 百度知識圖譜和google知識圖譜的區別
知識圖譜（knowledge graph）是Google推出來的一項技術概念，是語義搜索的一個應用，背後涉及到NLP，語義數據分析，語義網技術等等。
目前來說，Google的知識圖譜從三個方面來提高搜索質量，消除歧義、右側知識卡片、知識發現。網路的「網路知心」也是知識圖譜的一個應用。歸根結底知識圖譜的技術基礎都是一樣的，那就是語義數據和語義網，只是在前端應用上兩個公司有所區別。。
D. 怎麼才能在四個月內把web前端學好學深入
在方法之前，請聽我一句話：不要怕吃苦，絕對不能怕吃苦。而且有一定要多敲代碼。這兩點是關鍵。
三是制定系統的學習計劃,必須制定學習計劃,建議學習半年的時間,半年的時間把所有的前端基礎閱讀和理解,前提是你不應該懶惰,,堅持是最重要的,大多數人還是半途而廢。四是能找到輔導盡可能的找,如果條件還可以,在網上找到一個教程類,有不懂的問老師,可以節省自己的時間,老師也可以給你一些建議,很容易學習,如果遇到很多問題,解決的時間非常久，就很容易失去信心。
E. 國內智能客服機器人都有哪些
推薦快商通的智能模擬營銷客服機器人
一、優勢和價值
快商通模擬營銷客服機器人是建立在快商通十年的技術底層上研製開發的。無論安全穩定性和產品性能都有強大保障。它是基於快商通「艾賦能大腦」技術引擎，以自然語言處理、意圖識別、上下文語義理解等核心技術，精準識別用戶意圖，智能匹配出最佳解決方案。通過不斷完善知識圖譜深度學習，機器人能夠完成用戶常規咨詢的實時解答，同步可採用人機協作模式，將機器人無法解決的問題轉交人工客服處理，大幅提升前端咨詢接待效率。
二、快商通智能客服機器人
目前市面中有很多品牌的機器人客服系統品牌，它們服務質量參差不齊，功能效果更是差異顯著。在眾多的機器人客服品牌中，快商通模擬營銷客服機器人是用戶反饋效果最好的一個。快商通從09年面市至今已服務過36萬家企業用戶，全面為科技、電商、金融、教育、醫療等眾多行業提供智能客服解決方案。
三、節省80%以上客服人力
採用最新智能客服技術，利用機器人語義分析和深度學習能力，整合多年行業語料，真正理解顧客提出的高頻問題，從而精準回答，最大化節省客服人力。
高峰繁忙，分擔人工客服接待壓力；
區分接待，分配流量資源，人工客服接待高質量訪客；
離崗開啟，提高碎片時間利用率；
夜班上崗，避免夜間無人值守導致訪客流失
四、提升5-10%對話轉化率
人機協作區分接待，人工客服集中精力去接待來自優質渠道、點擊精準投放詞進入的訪客，低質量渠道及低價投放詞的訪客讓機器人接待，釋放人工精力集中接待高質量訪客。
智能引導開口，永遠保持最佳狀態，秒級響應，主動暖場，自動識別訪客意圖，多話術引導開口，消除訪客戒備，提升開口率。
當人工客服對話接不過來的時候，分出部分讓機器人做先前接待，緩解客服的接待壓力，有效避免人工客服長期處於高強度工作下所不斷積壓的情緒干擾問題，同時實現訪客0流失，有效挽回因人力造成的對話流失。
全程監控，機器人狀態、話術始終保持最佳狀態，所有操作記錄有跡可循，人工客服可隨時監控聊天內容，人機協作實現接待效率最大化
不斷優化機器人話術，讓機器人客服24小時保持深度自主學習狀態，使機器人客服逐漸達到優質咨詢師的水平保持高套電率，且不會有流失的風險。提前為未來優秀咨詢人員離職所帶來的風險做准備，咨詢體系抗人員流失風險能力得到極大提升。隨著純人工客服體系不斷優化遷移至人工客服+客服機器人相結合的咨詢團隊體系，可同步降低50%~80%的人工成本。
快商通模擬營銷客服機器人，不但可助力人工分擔高峰流量獨立接待獲客，且話術規范可控無需擔憂違規風險。如有新增違禁詞，企業可一鍵排查所有話術的違禁詞，高效靈活調整，話術規范可控且同步提升企業效益。
五、適用行業或企業
快商通智能客服產品適合各種類型的行業和企業。目前快商通的用戶包括大、中、小、初創等各類型企業，涉及醫療、教育、金融、電子商務等多個行業和領域。無論是客服、銷售還是技術支持都需要與客戶溝通，且目前企業也越來越重視客戶服務，只要您有這個需求，快商通都可以為您效力。
F. python怎麼樣好學嗎
謝謝邀請，學習選擇很重要！！！
從未接觸過編程，首先應該選擇一門語言那麼我推薦python
學習重要是選對方法！！！
python之所以火是因為人工智慧的發展，個人整理學習經驗僅供參考！
感覺有本書《Python3破冰人工智慧從入門到實戰》你學的差不多了就基本具備了一名合格的python編程工程師,不過可惜的是這本書沒有電子版，只有紙質的。
第 1章從數學建模到人工智慧
1.1數學建模
1.1.1數學建模與人工智慧1.1.2數學建模中的常見問題1.2人工智慧下的數學1.2.1統計量1.2.2矩陣概念及運算1.2.3概率論與數理統計1.2.4高等數學——導數、微分、不定積分、定積分
第2章 Python快速入門
2.1安裝Python
2.1.1Python安裝步驟2.1.2IDE的選擇2.2Python基本操作2.2.1第 一個小程序2.2.2注釋與格式化輸出2.2.3列表、元組、字典2.2.4條件語句與循環語句2.2.5break、continue、pass2.3Python高級操作2.3.1lambda2.3.2map2.3.3filter
第3章Python科學計算庫NumPy
3.1NumPy簡介與安裝
3.1.1NumPy簡介3.1.2NumPy安裝3.2基本操作3.2.1初識NumPy3.2.2NumPy數組類型3.2.3NumPy創建數組3.2.4索引與切片3.2.5矩陣合並與分割3.2.6矩陣運算與線性代數3.2.7NumPy的廣播機制3.2.8NumPy統計函數3.2.9NumPy排序、搜索3.2.10NumPy數據的保存
第4章常用科學計算模塊快速入門
4.1Pandas科學計算庫
4.1.1初識Pandas4.1.2Pandas基本操作4.2Matplotlib可視化圖庫4.2.1初識Matplotlib4.2.2Matplotlib基本操作4.2.3Matplotlib繪圖案例4.3SciPy科學計算庫4.3.1初識SciPy4.3.2SciPy基本操作4.3.3SciPy圖像處理案例第5章Python網路爬蟲5.1爬蟲基礎5.1.1初識爬蟲5.1.2網路爬蟲的演算法5.2爬蟲入門實戰5.2.1調用API5.2.2爬蟲實戰5.3爬蟲進階—高效率爬蟲5.3.1多進程5.3.2多線程5.3.3協程5.3.4小結
第6章Python數據存儲
6.1關系型資料庫MySQL
6.1.1初識MySQL6.1.2Python操作MySQL6.2NoSQL之MongoDB6.2.1初識NoSQL6.2.2Python操作MongoDB6.3本章小結6.3.1資料庫基本理論6.3.2資料庫結合6.3.3結束語
第7章Python數據分析
7.1數據獲取
7.1.1從鍵盤獲取數據7.1.2文件的讀取與寫入7.1.3Pandas讀寫操作7.2數據分析案例7.2.1普查數據統計分析案例7.2.2小結
第8章自然語言處理
8.1Jieba分詞基礎
8.1.1Jieba中文分詞8.1.2Jieba分詞的3種模式8.1.3標注詞性與添加定義詞8.2關鍵詞提取8.2.1TF-IDF關鍵詞提取8.2.2TextRank關鍵詞提取8.3word2vec介紹8.3.1word2vec基礎原理簡介8.3.2word2vec訓練模型8.3.3基於gensim的word2vec實戰
第9章從回歸分析到演算法基礎
9.1回歸分析簡介
9.1.1「回歸」一詞的來源9.1.2回歸與相關9.1.3回歸模型的劃分與應用9.2線性回歸分析實戰9.2.1線性回歸的建立與求解9.2.2Python求解回歸模型案例9.2.3檢驗、預測與控制
第10章 從K-Means聚類看演算法調參
10.1K-Means基本概述
10.1.1K-Means簡介10.1.2目標函數10.1.3演算法流程10.1.4演算法優缺點分析10.2K-Means實戰
第11章 從決策樹看演算法升級
11.1決策樹基本簡介
11.2經典演算法介紹11.2.1信息熵11.2.2信息增益11.2.3信息增益率11.2.4基尼系數11.2.5小結11.3決策樹實戰11.3.1決策樹回歸11.3.2決策樹的分類
第12章 從樸素貝葉斯看演算法多變193
12.1樸素貝葉斯簡介
12.1.1認識樸素貝葉斯12.1.2樸素貝葉斯分類的工作過程12.1.3樸素貝葉斯演算法的優缺點12.23種樸素貝葉斯實戰
第13章 從推薦系統看演算法場景
13.1推薦系統簡介
13.1.1推薦系統的發展13.1.2協同過濾13.2基於文本的推薦13.2.1標簽與知識圖譜推薦案例13.2.2小結
第14章 從TensorFlow開啟深度學習之旅
14.1初識TensorFlow
14.1.1什麼是TensorFlow14.1.2安裝TensorFlow14.1.3TensorFlow基本概念與原理14.2TensorFlow數據結構14.2.1階14.2.2形狀14.2.3數據類型14.3生成數據十二法14.3.1生成Tensor14.3.2生成序列14.3.3生成隨機數14.4TensorFlow實戰
希望對你有幫助！！！
貴在堅持，自己掌握一些，在工作中不斷打磨，高薪不是夢！！！
G. it培訓課程有哪些 IT培訓具體都是培訓哪些
計算機培訓的方向有好多種，你要根據自己的興趣愛好選擇，零基礎的話，先要學習計算機基礎和office軟體應用。計算機的方向有：計算機網路技術、平面設計，動漫製作、辦公自動化、電子商務、CAD制圖，軟體開發等等，不同的方向，學習難易程度不同，當然以後就業及薪水也將大不相同。
H. 一名前端工程師的知識圖譜是什麼該如何入門並且提高
【1】能用html+css把頁面做出來，能用js實現動態效果。
【2】在1的基礎上保證瀏覽器兼容性。
【3】在2的基礎上開始出現代碼潔癖，代碼會逐漸趨向於簡潔高效
【4】在3的基礎上開始關注語義性、可用性和可重用性
【5】在4的基礎上開始關注頁面性能
【6】在5的基礎上開始費勁腦汁的去尋思怎麼能把開發效率也提升上來
I. 知識圖譜怎樣入門
在開始做前端開發之前（當然我也不是完全做前端開發的，至少我的工作合同上沒寫我要寫程序），我的背景是這樣的：不是學計算機、不是科班出身；因為經常幫別人出圖，所以PS，AI，ID都很熟悉；因為那時候做實驗的原因常用（改）Fortran和（用）C++；後來機緣巧合研究了一陣子分布式資料庫，主要精力放在了Cassandra上面。從去年7月真正開始做前端的第一個項目，從最開始什麼都不知道亂寫jQuery開始，到9月底搞定了手頭上第一個項目。後來前端的開發基本上就中斷了，今年4月份又撿起來，寫了一個前端（瀏覽器端）的項目。被一個前端大神批判了一遍，幾乎重寫了一遍，然後繼續接受批判，同時接受各種復雜的需求，導致最終又重寫了一遍。等於一個項目寫了三遍，在第三遍的時候我已經可以實現所有自己的想法了——當然一定要可行的。7月的時候開始node.js使用愈發頻繁，用node / express做了一個不算小的項目。從9月開始基本上前端相關的只剩下圖形相關的工作了——先嘗試了一下Canvas發現還是不如svg好寫。到最近寫了個svg的庫。現在我可以保證想做什麼東西，只要功能不是太過復雜，一個星期之內做完原型。
J. 初學者如何在前端的道路上成長，成為一個前端工程師的知識圖譜是什麼拜託各位了 3Q
xhtml css js,一個都不能生疏，而且要看就看新書，這樣符合w3c 標准。要是自己練，ie8一下的就不用管兼容性了，畢竟佔有率很少很少。
學的差不多了再html5，css3
如果走高端路線，就css3多用，像樓上說的，切圖什麼的，一邊玩蛋去把。前端看的是用戶體驗，不是漂亮的風景畫和浮誇的按鈕
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csdn.net 等一些站有很多不錯的博主寫的文章，多看看