zenRRan
zenRRan

【面向工业界】京东NLP算法工程师培养计划

想成为NLP工程师，但是否因为没有实际项目经历而发愁？是否希望丰富简历中的项目经验，从而提高面试的通过率？是否想尝试有技术含量的项目，以后为进大厂而准备？ 这就是我们实战训练营的初衷。

京东智联云联合贪心科技推出了《京东NLP项目实战训练营》，让学员通过4个月完成4个非常具有挑战的京东落地应用项目，智能医疗分诊项目、智能营销文案生成项目、智能对话系统项目、同类商品搜索项目。完成这些项目的同时，你也会学会使用BERT, GCN, GAT等前沿技术原理和应用。

【面向工业界】京东NLP算法工程师培养计划_第1张图片

四大真实京东实战场景

【面向工业界】京东NLP算法工程师培养计划_第2张图片

《京东NLP企业项目实战训练营3期》

专注于培养行业TOP10%的NLP工程师

添加课程顾问小姐姐微信

报名、课程咨询

????????????

【面向工业界】京东NLP算法工程师培养计划_第3张图片

01 课程大纲

第一章：京东健康智能分诊项目

Part 01：文本处理与特征工程

  • BagofWords模型

  • 从tf-idf到Word2Vec

  • SkipGram与CBOW

  • HierarhicalSoftmax与NegativeSampling

  • FastText 

  • N-gram与平滑操作

  • 文本特征工程

  • 工具的使用：Gensim、Sklearn、jieba的使用

  • 论文：SkipGram论文解读&复现

  • 专题：如果阅读科研论文

  • 项目：京东健康智能分诊项目讲解（1）

Part 02：基于统计学习的分类方法

  • 决策树

  • CART模型

  • Bagging&Boosting

  • 随机森林和GBDT

  • XGBoost

  • 精确率、召回率

  • F1，AUC

  • 论文：XGBoost的Paper和代码解读

  • 实战：LightGBM的解读与实战

  • 专题：如何处理样本不平衡问题

  • 项目：京东健康智能分诊项目讲解（2）

Part 03：基于深度学习的分类方法

  • 统计学习与深度学习的区别

  • 深度学习与浅层学习

  • 从逻辑回归到神经网络

  • 深度学习的非线性性质

  • 损失函数与优化器

  • 神经网络的调参

  • 实战：Pytorch的基础使用

  • 实战：使用Pytorch实现神经网络和卷积神经网络 

  • 专题：不同优化器比较：Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam

  • 项目：京东健康智能分诊项目讲解（3）

Part 04：CNN与工业界模型部署

  • CNN，TextCNN

  • 模型的部署

  • Docker的使用

  • Git&Jenkins的使用

  • Kubernetes的使用

  • Flask的使用

  • 实战：Neufoundry平台上的模型部署

  • 专题：智能分诊前沿技术讲解

  • 京东嘉宾：京东的文本分类部署

  • 京东嘉宾：京东的特征工程技术方案

第二章：京东智能营销文本生成项目

Part 05：递归神经网络RNN与BPTT算法

  • BPTT与RNN中的梯度消失、爆炸

  • 梯度爆炸的处理

  • LSTM与GRU

  • 基于LSTM的文本分类

  • Bi-LSTM与DeepBi-LSTM

  • RNN与LSTM的可视化

  • 实战：基于LSTM的情感分类

  • 实战：利用Pytorch实现多层LSTM

  • 实战：基于LSTM语言模型的文本生成

  • 专题：GPU技术详解

  • 项目：京东智能营销文本生成项目讲解（1）

Part 06：Seq2Seq模型与营销文本生成

  • Encoder-Decoder模型以及各类应用场景

  • Seq2Seq模型与注意力机制

  • GreedyDecoding

  • BeamSearch

  • 基于Seq2Seq的文本生成

  • 文本生成的评价指标

  • 实战：基于Seq2Seq的机器翻译

  • 论文：LSTM-CNNs论文

  • 项目：京东智能营销文本生成项目讲解（2）

Part 07：Pointer-GeneratorNetwork和多模态识别

  • 抽取式文本摘要和生成式文本摘要

  • Pointer-GeneratorNetwork

  • BeamSearch优化思路

  • LengthNormalization

  • CoverageNormalization

  • EndofSentenceNormalization

  • 多模态识别技术:ResNet和FasterRCNN

  • 实战：PGN+Seq2Seq解读

  • 论文：京东论文解读

  • 论文：FasterRCNN解读

  • 项目：京东智能营销文本生成项目讲解（3）

第三章：京东智能客服对话系统项目

Part 08：对话系统技术概览

  • 对话系统的分类方式

  • 检索方法和生成方法

  • 任务导向型系统和非任务导向型系统

  • 索引的建立

  • 对话系统中的召回

  • 对话系统中的排序

  • 倒排索引和WAND算法

  • 倒排索引的空间优化

  • 信息检索系统的评估方式

  • 实战：倒排索引的实现

  • 实战：VariableByteCompression的检索系统实现

  • 项目：京东智能对话系统项目讲解（1）

Part 09：检索系统中的召回

  • ApproximateNearestNeighborSearch

  • KD树

  • LSH技术

  • 近似图（ProximityGraph）

  • SmallWordGraph

  • NSW和HNSW

  • 论文：HNSW论文解读

  • 项目：京东智能对话系统项目讲解（2）

Part10：对话系统中的排序

  • LearningtoRank技术介绍

  • Point-wiseApproach

  • Pair-wiseApproach

  • List-wiseApproach

  • 常用模型的评估指标

  • MAP，NDCG

  • 相似度计算方法

  • WordMover'sDistance

  • 论文：WMD的实现

  • 项目：京东智能对话系统项目讲解（3）

Part11：自注意力机制以及Transformer

  • 从Attention到Self-Attention

  • Transformer的应用

  • Transformer模型详解

  • Transformer的实现

  • Reformer

  • Synthesizer

  • Low-RankBottleneck

  • 论文：TransformerXL论文解读

  • 项目：京东智能对话系统项目讲解（4）

  • 京东嘉宾：工业界的检索模型和L2R

Part12：基于BERT和Transformer的闲聊引擎

  • 闲聊引擎技术框架

  • 预训练模型简介

  • AE与VAE

  • BERT模型详解

  • BERT的不同训练方法

  • GPT2

  • GPT3

  • ALBERT

  • 实战：BERT的fine-tuning实战讲解

  • 论文：UniLM解读与复现

  • 论文：XLNet的解读与复现

  • 项目：京东智能对话系统项目讲解（5）

  • 京东嘉宾：工业界的生成式对话模型

第四章：京东同类商品搜索项目

Part13：基于图的学习

  • 图表示概论

  • 图与知识图谱

  • 基于图表示的应用场景

  • 关于图的一些特征

  • 关于图的一些常见算法

  • Deepwalk和Node2vec

  • TransE图嵌入模型

  • DSNE图嵌入模型

  • 实战：基于人工特征的链接预测实现

  • 实战：基于Node2Vec的链接预测实现

  • 项目：京东同类商品搜索项目讲解（1）

Part14：基于图神经网络的EntityLinking

  • 什么是实体

  • EntityLinking的简单解法

  • 基于图的EntityLink思路

  • 卷积神经网络回顾

  • 在图中的卷积

  • 图中的信息传递

  • 图卷积神经网络（GCN）

  • 基于GCN的EntityLinking

  • 论文：GCN论文解读和复现

  • 项目：京东同类商品搜索项目讲解（2）

Part15：GAT、GraphSage与EntityLinking

  • 注意力机制回顾

  • 注意力机制与图表示

  • GAT模型详解

  • GAT与GCN的比较

  • GraphSage详解

  • GAT与知识图谱应用

  • 对于Heterogenous数据处理

  • 论文：GAT论文解读与复现

  • 论文：GraphSage论文解读与复现

  • 项目：京东同类商品搜索项目讲解（3）

Part16：图神经网络与其他应用

  • NodeClassification

  • GraphClassification

  • LinkPrediction

  • CommunityDetection

  • 推荐系统

  • 文本分类

  • 图神经网络的未来发展

  • 论文：图神经网络综述

  • 项目：京东同类商品搜索项目讲解（4）

主讲老师

【面向工业界】京东NLP算法工程师培养计划_第4张图片

《京东NLP企业项目实战训练营3期》

专注于培养行业TOP10%的NLP工程师

添加课程顾问小姐姐微信

报名、课程咨询

????????????

【面向工业界】京东NLP算法工程师培养计划_第5张图片

01 科学的实战安排

每一期的训练营都有严谨科学的安排，每周伴随着理论、实战、案例分享、项目讲解等课程一系列课程内容。

【面向工业界】京东NLP算法工程师培养计划_第6张图片

【面向工业界】京东NLP算法工程师培养计划_第7张图片

▲节选前两周部分课程安排，详细安排请跟咨询师询问

02 项目讲解&实战帮助

训练营最终的目的是帮助学员完成项目，理解项目中包含核心知识技能，训练营中会花大量的时间帮助学员理解项目以及所涉及到的实战讲解。每一个项目会配套详细的实验手册、工程手册、还有注解的项目代码，所有实战过程都在云端GPU上完成。

【面向工业界】京东NLP算法工程师培养计划_第8张图片

▲节选往期部分课程安排

03 最佳工程实战

来自京东智联云等业界专家来讲述工业界的最佳工程实战，如AI模型的部署、代码编写、模型的调参以及debug等技术。

▲源自京东智联云AI某模块架构图

04 专业的论文解读

作为AI工程师，阅读论文能力是必须要的。在课程里，我们每1-2周会安排一篇经典英文文章供学员阅读，之后由老师帮助解读。   

    

▲节选往期部分论文安排

05 行业案例分享

训练营过程中会邀请合作的专家来分享行业案例以及技术解决方案，如知识图谱的搭建、保险领域的客服系统等。

▲专家分享

《Google YouTube 基于深度学习的视频推荐》

嘉宾简介：曾博士

计算机视觉，机器学习领域专家

先后在CVPR，ACMMM，TPAMI，SCI 期刊，EI 会议等发表超过30篇论文

06 日常社群答疑

为了帮助解决学员遇到的问题，专业助教会提供全天社群答疑服务。我们的助教均来来自于一线AI公司和国内外名校，扎实的理论和工业界应用也是我们选拔助教老师的重要标准，拒绝空谈理论。

▲社群内老师专业的解答

07 丰富的线下交流活动

【面向工业界】京东NLP算法工程师培养计划_第9张图片

【面向工业界】京东NLP算法工程师培养计划_第10张图片

▲参观京东总部，倾听大咖分享

【面向工业界】京东NLP算法工程师培养计划_第11张图片

【面向工业界】京东NLP算法工程师培养计划_第12张图片

【面向工业界】京东NLP算法工程师培养计划_第13张图片

报名须知

1、本课程为收费教学。

2、本期训练营招生名额有限。

3、品质保障！正式开课后7天内，无条件全额退款。

4、学习本课程需要具备一定的机器学习基础。

●●●

《京东NLP企业项目实战训练营3期》

专注于培养行业TOP10%的NLP工程师

添加课程顾问小姐姐微信

报名、课程咨询

????????????

【面向工业界】京东NLP算法工程师培养计划_第14张图片

你可能感兴趣的:(神经网络,人工智能,编程语言,机器学习,算法)

  • 人脸识别的一些代码 饿了就干饭 CV相关人脸识别
    1、cv2入门函数imread及其相关操作2、（详解）opencv里的cv2.resize改变图片大小Python3、机器学习之人脸识别face_recognition使用4、使用face_recognition进行人脸校准5、简单的人脸识别通用流程示意图（这个看着写的挺好的）6、face_recognition和图像处理中left、top、right、bottom解释7、使用pillow库对图片
  • YOLO算法全面改进指南（二） niuTaylor YOLO改进YOLO算法
    以下是为YOLO系列算法设计的系统性改进框架，结合前沿技术与多领域创新，提供可支持高水平论文发表的详细改进思路。本方案整合了轻量化设计、多模态融合、动态特征优化等创新点，并给出可验证的实验方向。一、多模态提示驱动的开放场景检测系统1.核心创新三模态提示机制：文本提示编码器：基于RepRTA（可重参数化区域文本对齐）构建轻量级文本编码网络，将自然语言描述映射为128维语义向量。视觉提示编码器：采用S
  • 算法之魂：深入剖析数据结构中的七大排序算法 GeminiGlory 数据结构数据结构排序算法算法
    目录1.冒泡排序（BubbleSort）2.选择排序（SelectionSort）3.插入排序（InsertionSort）4.希尔排序（ShellSort）5.快速排序（QuickSort）6.归并排序（MergeSort）7.堆排序（HeapSort）在计算机科学领域，排序是一项基础但至关重要的操作。无论你是处理数据库查询结果还是优化搜索效率，了解不同的排序算法及其适用场景都至关重要。本文将介
  • 回归任务训练--MNIST全连接神经网络（Mnist_NN） 豆芽819 深度学习框架PyTorchpytorch深度学习人工智能机器学习回归
    importtorchimportnumpyasnpimportloggingfromtorch.utils.dataimportTensorDataset,DataLoaderfromtorch.utils.dataimportDataLoader#配置日志logging.basicConfig(level=logging.INFO,format='%(asctime)s-%(levelname
  • LLM-Agent方法评估与效果分析 agent人工智能ai开发
    1.引言近年来，随着大型语言模型（LLM）的快速发展，基于强化学习（RL）对LLM进行微调以使其具备代理（Agent）能力成为研究热点。从基础的单智能体强化学习算法（如PPO）到多智能体协作、语料重组以及在线自学习等新技术不断涌现，研究人员致力于探索如何提高LLM在实际应用中的决策能力、推理能力和任务执行效率。本文主要聚焦于当前LLM-Agent方法的检索与评估，旨在全面探讨各类方法的技术实现、实
  • 人工智能和云计算带来的技术变革：工业自动化的新趋势 AI天才研究院 LLM大模型落地实战指南大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    1.背景介绍随着人工智能（AI）和云计算技术的发展，我们正面临着一场巨大的技术变革。这些技术正在改变我们的生活方式、工作方式和社会结构。在工业自动化领域，人工智能和云计算技术正在为我们提供新的可能性和挑战。本文将探讨这些技术如何影响工业自动化，以及未来的发展趋势和挑战。1.1人工智能的基本概念人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是一种试图使计算机具有人类智能的技术。AI的
  • 《南京日报》专题报道 | 耘瞳科技“工业之眼”加码“中国智造” 耘瞳科技 科技
    在江宁开发区，机器人已不再是科幻电影里的遥远想象，他们就像人类的“同事”，在工地上忙着贴砖、刷墙、搬运、检测；在体育训练场上帮助运动员矫正姿势；在医院里帮助医生发现帕金森早期征兆，在智慧工厂里与人类分工协作……作为南京市机器人产业“一核多翼”布局的“核”，江宁开发区当前聚集人工智能产业核心及上下游关联企业超百家。近日，《南京日报》走访了多家链条上的“明星企业”，耘瞳科技作为中国领先的智能检测与测量
  • 2017安全之势：云、大数据、IoT、人工智能 weixin_34392906 人工智能大数据嵌入式
    “新技术让信息系统变成了孙悟空，开始无所不能，但安全仍是它的‘紧箍咒’！怎样解开这个‘紧箍咒’？各路安全厂商各显其能，但似乎路漫漫兮离目标还很遥远。”三未信安董事长张岳公在ZD至顶网《百位意见领袖寄语2017》中说出了这样一句话，我觉着很有道理。安全是一个永恒的话题，如果说它与新的信息技术相生相克也不过分。即便如此，我们更要尽可能的减少安全带来的束缚。2017已经到来，不妨来看看至顶网与业界大咖总
  • 双一流软件工程大二听闻 Java 前景堪忧，是否该转C++或人工智能或者读研？ 程序员yt javac++人工智能
    今天给大家分享的是一位粉丝的提问，双一流软件工程大二听闻Java前景堪忧，是否该转C++或人工智能或者读研？接下来把粉丝的具体提问和我的回复分享给大家，希望也能给一些类似情况的小伙伴一些启发和帮助。同学提问：yt老师好，我是双一流软件工程的大二学生，一直在学习java方向，目前掌握了数据库，spring框架等内容，大一暑假在老家一个小公司找了段实习，有蓝桥杯java组b组国一，专业排名前2（保研名
  • 【架构设计】前置知识 GIS程序媛—椰子 架构设计架构设计
    架构设计是软件开发的进阶技能，需要结合理论知识和实践经验。以下是掌握架构设计所需的前置知识及其重要性，以及学习路径建议：一、基础编程能力1.编程语言与核心概念掌握至少一门主流语言（如Java、Python、C#、Go等），理解其语法、特性及生态。核心概念：面向对象（OOP）、函数式编程（FP）、并发/异步、内存管理等。示例：通过Java理解接口、多态、设计模式。通过Go学习并发模型（Gorouti
  • 编程行业必备！12个热门AI工具帮你写代码~ DevSecOps选型指南 人工智能软件供应链安全工具代码安全开发助手SAST安全
    到今年，AI编程工具的发展已经非常成熟了，它们可以极大地提高开发效率，帮助程序员解决复杂问题，并优化代码质量。拒绝废话，今天给大家推荐12款AI编程工具！1悬镜安全灵脉AI开发安全卫士灵脉AI开发安全卫士是基于多模智能引擎的新一代静态代码安全扫描产品，通过自动化审查流程来定位潜在缺陷、提升审计效率和代码质量，并显著减少手动审查所需的时间和精力。该平台利用人工智能技术，提供逐行的代码反馈，建议改进和
  • 算法刷题记录——LeetCode篇(1) [第1~100题](持续更新) Allen Wurlitzer 实战-算法解题算法leetcode职场和发展
    更新时间：2025-03-21LeetCode刷题目录：算法刷题记录——专题目录汇总技术博客总目录：计算机技术系列博客——目录页优先整理热门100及面试150，不定期持续更新，欢迎关注！1.两数之和给定一个整数数组nums和一个整数目标值target，请你在该数组中找出和为目标值target的那两个整数，并返回它们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案，并且你不能使用两次相同的元素。你可以
  • python接口自动化 全世界最帅的男人 python自动化开发语言
    Python是一种非常流行的编程语言，也是许多接口自动化测试框架的首选语言。下面是一个简单的接口自动化测试框架的思路：1.安装必要的库和工具：在Python中，我们可以使用requests库来发送HTTP请求，使用unittest库来编写测试用例，使用HTMLTestRunner库来生成测试报告。此外，我们还需要安装一个代码编辑器，如PyCharm或VSCode。2.创建测试用例：编写测试用例是接
  • LLM 大模型技术知识最佳学习路径图发布！ AGI-杠哥 学习人工智能语言模型agi自然语言处理
    近日，经常有小伙伴私信我，大模型知识太多了，有点懵啊，我该如何学习LLM大模型？今天我们就来剖析下LLM大模型技术知识的学习路径。如果你是一个LLM大模型的“技术小白”，我们建议的学习路径如下：技术交流群前沿技术资讯、算法交流、求职内推、算法竞赛、面试交流(校招、社招、实习)等、与10000+来自港科大、北大、清华、中科院、CMU、腾讯、百度等名校名企开发者互动交流~我们建了大模型技术与面试交流群
  • 探索Python中的集成方法：Stacking Echo_Wish Python笔记Python算法python开发语言
    在机器学习领域，Stacking是一种高级的集成学习方法，它通过将多个基本模型的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中，从而提高整体模型的性能和鲁棒性。本文将深入介绍Stacking的原理、实现方式以及如何在Python中应用。什么是Stacking？Stacking，又称为堆叠泛化（StackedGeneralization），是一种模型集成方法，与Bagging和Boosting不同，它并不直
  • 【Python】 Stacking: 强大的集成学习方法 音乐学家方大刚 Pythonpython集成学习开发语言
    我们都找到天使了说好了心事不能偷藏着什么都一起做幸福得没话说把坏脾气变成了好沟通我们都找到天使了约好了负责对方的快乐阳光下的山坡你素描的以后怎么抄袭我脑袋想的薛凯琪《找到天使了》在机器学习中，单一模型的性能可能会受到其局限性和数据的影响。为了解决这个问题，我们可以使用集成学习（EnsembleLearning）方法。集成学习通过结合多个基模型的预测结果，来提高整体模型的准确性和稳健性。Stacki
  • Stacking算法：集成学习的终极武器 civilpy 算法集成学习机器学习
    Stacking算法：集成学习的终极武器在机器学习的竞技场中，集成学习方法以其卓越的性能而闻名。其中，Stacking（堆叠泛化）作为一种高级集成技术，更是被誉为“集成学习的终极武器”。本文将带你深入了解Stacking算法的原理和实现，并提供一些实战技巧和最佳实践。1.Stacking算法原理探秘Stacking算法的核心思想是训练多个不同的基模型，并将它们的预测结果作为新模型的输入特征，以此来
  • 集成学习（上）：Bagging集成方法 万事可爱^ 机器学习修仙之旅#监督学习集成学习机器学习人工智能Bagging随机森林
    一、什么是集成学习？在机器学习的世界里，没有哪个模型是完美无缺的。就像古希腊神话中的"盲人摸象"，单个模型往往只能捕捉到数据特征的某个侧面。但当我们把多个模型的智慧集合起来，就能像拼图一样还原出完整的真相，接下来我们就来介绍一种“拼图”算法——集成学习。集成学习是一种机器学习技术，它通过组合多个模型（通常称为“弱学习器”或“基础模型”）的预测结果，构建出更强、更准确的学习算法。这种方法的主要思想是
  • 直方图梯度提升：大数据时代的极速决策引擎 万事可爱^ 大数据机器学习深度学习直方图梯度提升GBDT算法
    一、为什么需要直方图梯度提升？在Kaggle竞赛的冠军解决方案中，超过70%的获奖方案都使用了梯度提升算法。但当数据量突破百万级时，传统梯度提升树（GBDT）面临三大致命瓶颈：训练耗时剧增：每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸：存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下：无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树（GBDT）作为集成学习的代表算法，通过迭代构建决策树实现预测能力
  • 【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现 Geeksongs 机器学习python机器学习深度学习人工智能算法
    Stacking集成学习在各类机器学习竞赛当中得到了广泛的应用，尤其是在结构化的机器学习竞赛当中表现非常好。今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理。并在博文的后面附有相关代码实现。总体来说，stacking集成算法主要是一种基于“标签”的学习，有以下的特点：用法：模型利用交叉验证，对训练集进行预测，从而实现二次学习优点：可以结合不同的模型缺点：增加了时间开销，容
  • Redis 哨兵模式的选举算法是什么？ 少林码僧 redissentinel
    Redis哨兵模式中的选举算法主要用于在主节点出现故障时，从多个Sentinel节点中选出一个领导者（Leader）来执行故障转移操作。Redis哨兵的选举算法基于Raft算法的简化版本，但不完全等同于标准的Raft算法。以下是其主要过程：一、发现主节点故障当一个Sentinel节点主观地认为主节点不可达时（通常是在一定时间内没有收到主节点的PING回复），它会将主节点标记为主观下线（Subjec
  • windows使用ssh-copy-id命令的解决方案 爱编程的喵喵 Windows实用技巧windowssshssh-copy-id解决方案
      大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。  本文主要介绍了windows使用ssh-copy-
  • Kafka 的消息压缩机制：优化存储与传输的利器 阿贾克斯的黎明 javalinqc#java
    目录Kafka的消息压缩机制：优化存储与传输的利器一、消息压缩机制的重要意义1.减少存储成本2.提升网络传输效率二、Kafka常用的消息压缩算法1.GZIP压缩2.Snappy压缩3.前端展示压缩状态（Vue3+TS）在消息中间件的大家族中，Kafka以其卓越的性能而备受瞩目。其中，Kafka的消息压缩机制是一项非常重要的特性，它就像是一个高效的“压缩包”，在不损失数据内容的前提下，有效减少数据的
  • 关于AI OS那点事 大囚长 科普天地大模型人工智能
    AIOS（人工智能操作系统）作为面向智能时代的操作系统，其功能定位和架构设计与传统操作系统（如Linux、Windows、iOS等）存在显著差异。一、AIOS需具备的核心功能智能体全生命周期管理智能体调度与并发：需支持多智能体任务的优先级排序、资源分配及并发执行，例如通过轮询调度或动态优先级算法优化LLM资源利用率。上下文感知与切换：通过上下文管理器实现智能体交互状态的快照保存与恢复，解决LLM生
  • 贪心算法之分发饼干 努 力 小 子 #刷题（简单难度）#贪心算法
    假设你是一位很棒的家长，想要给你的孩子们一些小饼干。但是，每个孩子最多只能给一块饼干。对每个孩子i，都有一个胃口值gi，这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸；并且每块饼干j，都有一个尺寸sj。如果sj>=gi，我们可以将这个饼干j分配给孩子i，这个孩子会得到满足。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子，并输出这个最大数值。注意：你可以假设胃口值为正。一个小朋友最多只能拥有一块饼干。示例1:输入:[1
  • JAVA刷Leecode-贪心算法-分配问题-分发饼干 搬砖的水鱼 leetcode算法javapythonleetcode贪心算法
    JAVA刷Leecode-贪心算法算法思想分配问题-分发饼干（135，hard)算法思想采用贪心的策略，保证每次操作都是局部最优解，从而最终的结果是全局最优。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，选择的贪心策略必须具有无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只和当前的状态相关。包括分配问题（455，135）和区间问题（435）；练习：605，452，763，122，406。分配问题-
  • 【贪心算法】1、分发饼干 念奕玥 【Java】数据结构与算法javaleetcode贪心算法
    贪心算法或贪心思想采用贪心的策略，保证每次操作都是局部最优的，从而使最后得到的结果是全局最优的。可用于解决分配问题e.g.leetcode455分发饼干解题思路：目标：尽可能满足越多数量的孩子。根据目标，可以容易想到，先去满足胃口值小的孩子。为了尽量使饼干可以满足更多的孩子，所以要把饼干尺寸大于等于孩子胃口值的饼干中挑尺寸最小的饼干给孩子。满足了这个孩子之后，再采取同样的策略去考虑剩下的孩子，直到
  • C++有哪些高级特性值得学习？ c++
    C++是一种功能丰富且复杂的编程语言，其中许多高级特性可以帮助开发者编写更高效、更安全、更灵活的代码。以下是一些值得深入学习的C++高级特性：模板编程（Templates）模板是C++中实现泛型编程的核心机制，允许开发者编写与数据类型无关的代码。模板函数cpp复制templateTmax(Ta,Tb){return(a>b)?a:b;}优点：模板函数可以处理多种数据类型，避免了代码重复。应用场景：
  • 流浪地球 - 华为OD机试真题(E卷、C++) 什码情况 华为odc++算法数据结构面试机试
    针对刷题难，效率慢，我们提供一对一算法辅导，针对个人情况定制化的提高计划（全称1V1效率更高）。有兴趣的同学可以扫码添加我们的微信（code5bug）了解，免费试课一下。题目描述流浪地球计划在赤道上均匀部署了N个转向发动机，按位置顺序编号为0~N。1).初始状态下所有的发动机都是未启动状态;2).发动机启动的方式分为”手动启动”和”关联启动”两种方式;3).如果在时刻1一个发动机被启动，下一个时刻
  • 鸿蒙开发：ArkTs字符串string
    前言本文代码案例基于Api13。字符串在实际的开发中还是非常重要的，牵扯到的用法也是比较多的，比如字符串中的查找，替换，切割等等。字符串（String）是由零个或多个字符组成的有限序列，在计算机编程和数据处理中广泛使用。字符串可以包含字母、数字、标点符号、空格，甚至可以是空字符串（即不包含任何字符的字符串）。字符串是文本信息的基本表示形式，在几乎所有编程语言中都有专门的字符串数据类型或类来处理它们
  • 桌面上有多个球在同时运动，怎么实现球之间不交叉，即碰撞？ 换个号韩国红果果 html小球碰撞
    稍微想了一下，然后解决了很多bug，最后终于把它实现了。其实原理很简单。在每改变一个小球的x y坐标后，遍历整个在dom树中的其他小球，看一下它们与当前小球的距离是否小于球半径的两倍？若小于说明下一次绘制该小球（设为a）前要把他的方向变为原来相反方向（与a要碰撞的小球设为b），即假如当前小球的距离小于球半径的两倍的话，马上改变当前小球方向。那么下一次绘制也是先绘制b，再绘制a，由于a的方向已经改变
  • 《高性能HTML5》读后整理的Web性能优化内容 白糖_ html5
    读后感         先说说《高性能HTML5》这本书的读后感吧，个人觉得这本书前两章跟书的标题完全搭不上关系，或者说只能算是讲解了“高性能”这三个字，HTML5完全不见踪影。个人觉得作者应该首先把HTML5的大菜拿出来讲一讲，再去分析性能优化的内容，这样才会有吸引力。因为只是在线试读，没有机会看后面的内容，所以不胡乱评价了。  
  • [JShop]Spring MVC的RequestContextHolder使用误区 dinguangx jeeshop商城系统jshop电商系统
        在spring mvc中，为了随时都能取到当前请求的request对象，可以通过RequestContextHolder的静态方法getRequestAttributes()获取Request相关的变量，如request, response等。         在jshop中，对RequestContextHolder的
  • 算法之时间复杂度 周凡杨 java算法时间复杂度效率
          在 计算机科学 中， 算法 的时间复杂度是一个 函数 ，它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的 字符串 的长度的函数。时间复杂度常用 大O符号 表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时，时间复杂度可被称为是 渐近 的，它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。 这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法，
  • Java事务处理 g21121 java
    一、什么是Java事务 通常的观念认为，事务仅与数据库相关。 事务必须服从ISO/IEC所制定的ACID原则。ACID是原子性（atomicity）、一致性（consistency）、隔离性（isolation）和持久性（durability）的缩写。事务的原子性表示事务执行过程中的任何失败都将导致事务所做的任何修改失效。一致性表示当事务执行失败时，所有被该事务影响的数据都应该恢复到事务执行前的状
  • Linux awk命令详解 510888780 linux
    一.  AWK 说明   awk是一种编程语言，用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件，或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能，是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用，但更多是作为脚本来使用。    awk的处理文本和数据的方式：它逐行扫描文件，从第一行到
  • android permission 布衣凌宇 Permission
    <uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES" ></uses-permission>允许读写访问"properties"表在checkin数据库中，改值可以修改上传 <uses-permission android:na
  • Oracle和谷歌Java Android官司将推迟 aijuans javaoracle
    北京时间 10 月 7 日，据国外媒体报道，Oracle 和谷歌之间一场等待已久的官司可能会推迟至 10 月 17 日以后进行，这场官司的内容是 Android 操作系统所谓的 Java 专利权之争。本案法官 William Alsup 称根据专利权专家 Florian Mueller 的预测，谷歌 Oracle 案很可能会被推迟。　　该案中的第二波辩护被安排在 10 月 17 日出庭，从目前看来
  • linux shell 常用命令 antlove linuxshellcommand
    grep [options] [regex] [files] /var/root # grep -n "o" * hello.c:1:/* This C source can be compiled with:
  • Java解析XML配置数据库连接(DOM技术连接 SAX技术连接) 百合不是茶 sax技术Java解析xml文档dom技术XML配置数据库连接
        XML配置数据库文件的连接其实是个很简单的问题,为什么到现在才写出来主要是昨天在网上看了别人写的,然后一直陷入其中,最后发现不能自拔 所以今天决定自己完成 ,,,,现将代码与思路贴出来供大家一起学习   XML配置数据库的连接主要技术点的博客; JDBC编程 : JDBC连接数据库 DOM解析XML:  DOM解析XML文件 SA
  • underscore.js 学习（二） bijian1013 JavaScriptunderscore
            Array Functions 所有数组函数对参数对象一样适用。1.first   _.first(array, [n])   别名: head, take       返回array的第一个元素，设置了参数n，就
  • plSql介绍 bijian1013 oracle数据库plsql
    /* * PL/SQL 程序设计学习笔记 * 学习plSql介绍.pdf * 时间：2010-10-05 */ --创建DEPT表 create table DEPT ( DEPTNO NUMBER(10), DNAME NVARCHAR2(255), LOC NVARCHAR2(255) ) delete dept; select
  • 【Nginx一】Nginx安装与总体介绍 bit1129 nginx
    启动、停止、重新加载Nginx nginx 启动Nginx服务器，不需要任何参数u nginx -s stop 快速(强制)关系Nginx服务器 nginx -s quit 优雅的关闭Nginx服务器 nginx -s reload 重新加载Nginx服务器的配置文件 nginx -s reopen 重新打开Nginx日志文件  
  • spring mvc开发中浏览器兼容的奇怪问题 bitray jqueryAjaxspringMVC浏览器上传文件
        最近个人开发一个小的OA项目,属于复习阶段.使用的技术主要是spring mvc作为前端框架,mybatis作为数据库持久化技术.前台使用jquery和一些jquery的插件.     在开发到中间阶段时候发现自己好像忽略了一个小问题,整个项目一直在firefox下测试,没有在IE下测试,不确定是否会出现兼容问题.由于jquer
  • Lua的io库函数列表 ronin47 lua io
    1、io表调用方式：使用io表，io.open将返回指定文件的描述，并且所有的操作将围绕这个文件描述 　　io表同样提供三种预定义的文件描述io.stdin,io.stdout,io.stderr 　　2、文件句柄直接调用方式,即使用file:XXX()函数方式进行操作,其中file为io.open()返回的文件句柄 　　多数I/O函数调用失败时返回nil加错误信息,有些函数成功时返回nil
  • java-26-左旋转字符串 bylijinnan java
    public class LeftRotateString { /** * Q 26 左旋转字符串 * 题目：定义字符串的左旋转操作：把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部。 * 如把字符串abcdef左旋转2位得到字符串cdefab。 * 请实现字符串左旋转的函数。要求时间对长度为n的字符串操作的复杂度为O(n)，辅助内存为O(1)。 */ pu
  • 《vi中的替换艺术》-linux命令五分钟系列之十一 cfyme linux命令
    vi方面的内容不知道分类到哪里好，就放到《Linux命令五分钟系列》里吧！ 今天编程，关于栈的一个小例子，其间我需要把”S.”替换为”S->”(替换不包括双引号)。 其实这个不难，不过我觉得应该总结一下vi里的替换技术了，以备以后查阅。   1 所有替换方案都要在冒号“:”状态下书写。 2 如果想将abc替换为xyz，那么就这样 :s/abc/xyz/ 不过要特别
  • [轨道与计算]新的并行计算架构 comsci 并行计算
         我在进行流程引擎循环反馈试验的过程中，发现一个有趣的事情。。。如果我们在流程图的每个节点中嵌入一个双向循环代码段，而整个流程中又充满着很多并行路由，每个并行路由中又包含着一些并行节点，那么当整个流程图开始循环反馈过程的时候，这个流程图的运行过程是否变成一个并行计算的架构呢？      
  • 重复执行某段代码 dai_lm android
    用handler就可以了 private Handler handler = new Handler(); private Runnable runnable = new Runnable() { public void run() { update(); handler.postDelayed(this, 5000); } }; 开始计时 h
  • Java实现堆栈（list实现） datageek 数据结构——堆栈
    public interface IStack<T> { //元素出栈，并返回出栈元素 public T pop(); //元素入栈 public void push(T element); //获取栈顶元素 public T peek(); //判断栈是否为空 public boolean isEmpty
  • 四大备份MySql数据库方法及可能遇到的问题 dcj3sjt126com DBbackup
    一：通过备份王等软件进行备份前台进不去？ 用备份王等软件进行备份是大多老站长的选择，这种方法方便快捷，只要上传备份软件到空间一步步操作就可以，但是许多刚接触备份王软件的客用户来说还原后会出现一个问题：因为新老空间数据库用户名和密码不统一，网站文件打包过来后因没有修改连接文件，还原数据库是好了，可是前台会提示数据库连接错误，网站从而出现打不开的情况。 解决方法：学会修改网站配置文件，大多是由co
  • github做webhooks：[1]钩子触发是否成功测试 dcj3sjt126com githubgitwebhook
    转自: http://jingyan.baidu.com/article/5d6edee228c88899ebdeec47.html github和svn一样有钩子的功能，而且更加强大。例如我做的是最常见的push操作触发的钩子操作，则每次更新之后的钩子操作记录都会在github的控制板可以看到！ 工具/原料 github 方法/步骤
  • ">的作用" target="_blank">JSP中的作用 蕃薯耀
    JSP中<base href="<%=basePath%>">的作用 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
  • linux下SAMBA服务安装与配置 hanqunfeng linux
    局域网使用的文件共享服务。 一.安装包： rpm -qa | grep samba samba-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-common-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-winbind-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-client-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-winbind-clients
  • guava cache IXHONG cache
    缓存，在我们日常开发中是必不可少的一种解决性能问题的方法。简单的说，cache 就是为了提升系统性能而开辟的一块内存空间。 　　缓存的主要作用是暂时在内存中保存业务系统的数据处理结果，并且等待下次访问使用。在日常开发的很多场合，由于受限于硬盘IO的性能或者我们自身业务系统的数据处理和获取可能非常费时，当我们发现我们的系统这个数据请求量很大的时候，频繁的IO和频繁的逻辑处理会导致硬盘和CPU资源的
  • Query的开始--全局变量,noconflict和兼容各种js的初始化方法 kvhur JavaScriptjquerycss
    这个是整个jQuery代码的开始，里面包含了对不同环境的js进行的处理，例如普通环境，Nodejs，和requiredJs的处理方法。 还有jQuery生成$, jQuery全局变量的代码和noConflict代码详解  完整资源： http://www.gbtags.com/gb/share/5640.htm jQuery 源码：   (
  • 美国人的福利和中国人的储蓄 nannan408
       今天看了篇文章，震动很大，说的是美国的福利。    美国医院的无偿入院真的是个好措施。小小的改善，对于社会是大大的信心。小孩，税费等，政府不收反补，真的体现了人文主义。    美国这么高的社会保障会不会使人变懒？答案是否定的。正因为政府解决了后顾之忧，人们才得以倾尽精力去做一些有创造力，更造福社会的事情，这竟成了美国社会思想、人
  • N阶行列式计算(JAVA) qiuwanchi N阶行列式计算
    package gaodai; import java.util.List; /** * N阶行列式计算 * @author 邱万迟 * */ public class DeterminantCalculation { public DeterminantCalculation(List<List<Double>> determina
  • C语言算法之打渔晒网问题 qiufeihu c算法
    如果一个渔夫从2011年1月1日开始每三天打一次渔，两天晒一次网，编程实现当输入2011年1月1日以后任意一天，输出该渔夫是在打渔还是在晒网。 代码如下：   #include <stdio.h> int leap(int a) /*自定义函数leap()用来指定输入的年份是否为闰年*/ { if((a%4 == 0 && a%100 != 0
  • XML中DOCTYPE字段的解析 wyzuomumu xml
    DTD声明始终以!DOCTYPE开头,空一格后跟着文档根元素的名称,如果是内部DTD,则再空一格出现[],在中括号中是文档类型定义的内容. 而对于外部DTD,则又分为私有DTD与公共DTD,私有DTD使用SYSTEM表示,接着是外部DTD的URL. 而公共DTD则使用PUBLIC,接着是DTD公共名称,接着是DTD的URL.   私有DTD <!DOCTYPErootSYST
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他