solr支持给word做索引吗
严格来说,lucene负责数据存储,而solr只是一个引擎提供搜索和插入而已,跟数据库的解释器一样,有什么好处呢,比如一个数据库有一个字段存了1000个字,你想从这些字里面搜一个词的时候,普通的数据库只会让你使用like去查询,他会遍历每个字去模糊匹配,效率很低,而且有些是无法查询的,当然除了像一些特殊的数据库带有分词,比如postgresql,那lucene做的事情就是分词,然后去匹配分词的词中是否有你想搜的词就好了,当然了,为了提高这种检索效率和内存节省底层做了很复杂的事情,可以这么简单的认为,全文搜索这件事情上数据库是无法满足的
如何使用solr创建富文本索引
展开全部 Solr支持从富文本文件中,如pdf,word中抽取内容建立索引。
首先,需要配置支持这一功能的requestHandler。
编辑solrconfig.xml,加入: content Content-Type ignored_ yyyy-MM-dd solr.extraction.ExtractingRequestHandler就是solr中用来处理富文本的handler。
为了使用这个类我们我们需要拷贝jar包:solr-dataimporthandler-extras.jar到lib目录,并确认solrconfig.xml中的lib配置包含它。
ExtractingRequestHandler底层实际是使用apache Tika进行文件内容抽取的, 调用/update/extract完成文件索引 调用/update/extrac的方式有很多种,下面介绍使用solr4j api在java工程里调用: //建立客户端连接SolrClient client=new HttpSolrClient("http://localhost:8080/solr/core1");//单个文件索引public void indexFromFile(String fileName,String id) throws Exception{ //ContentStreamUpdateRequest 是专门用来提交文件的 ContentStreamUpdateRequest request=new ContentStreamUpdateRequest("/update/extract"); String contentType="application/text"; request.addFile(new File(fileName), contentType); //literal.xxx 文件以外的字段,xxx将直接映射到schema.xml中的同名字段 request.setParam("literal.id", String.valueOf(id)); request.setParam("literal.author", author); request.setParam("literal.title", tilte); request.setAction(AbstractUpdateRequest.ACTION.OPTIMIZE, true, true); client.request(request); client.commit(); }public static void main(String[] args) { try{ SolrMananger client=new SolrMananger(); client.indexFromFile("e:/apache-solr-ref-guide-5.3.pdf", 1, "Justn", "solr-ref"); }catch(Exception e){ e.printStackTrace(); } } 运行后,查看solr控制台,使用query验证文件是否成功索引。
solr富文本全量怎么实现呢
Solr支持从富文本文件中,如pdf,word中抽取内容建立索引。
首先,需要配置支持这一功能的requestHandler。
编辑solrconfig.xml,加入:12345678910contentContent-Typeignored_yyyy-MM-ddsolr.extraction.ExtractingRequestHandler就是solr中用来处理富文本的handler。
为了使用这个类我们我们需要拷贝jar包:solr-dataimporthandler-extras.jar到lib目录,并确认solrconfig.xml中的lib配置包含它。
ExtractingRequestHandler底层实际是使用apache Tika进行文件内容抽取的,调用/update/extract完成文件索引调用/update/extrac的方式有很多种,下面介绍使用solr4j api在java工程里调用:123456789101112131415161718192021222324//建立客户端连接SolrClient client=new HttpSolrClient("http://localhost:8080/solr/core1");//单个文件索引public void indexFromFile(String fileName,String id) throws Exception{//ContentStreamUpdateRequest 是专门用来提交文件的ContentStreamUpdateRequest request=new ContentStreamUpdateRequest("/update/extract");String contentType="application/text";request.addFile(new File(fileName), contentType);//literal.xxx 文件以外的字段,xxx将直接映射到schema.xml中的同名字段request.setParam("literal.id", String.valueOf(id)); request.setParam("literal.author", author); request.setParam("literal.title", tilte); request.setAction(AbstractUpdateRequest.ACTION.OPTI
solr实现原理,为什么用solr
你可以去看下java开源搜索引擎的源代码Java开源搜索引擎 Egothor Egothor是一个用Java编写的开源而高效的全文本搜索引擎。
借助Java的跨平台特性,Egothor能应用于任何环境的应用,既可配置为单独的搜索引擎,又能用于你的应用作为全文检索之用。
Nutch Nutch 是一个开源Java 实现的搜索引擎。
它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。
包括全文搜索和Web爬虫。
Lucene Apache Lucene是一个基于Java全文搜索引擎,利用它可以轻易地为Java软件加入全文搜寻功能。
Lucene的最主要工作是替文件的每一个字作索引,索引让搜寻的效率比传统的逐字比较大大提高,Lucen提供一组解读,过滤,分析文件,编排和使用索引的API,它的强大之处除了高效和简单外,是最重要的是使使用者可以随时应自已需要自订其功能。
Oxyus 是一个纯java写的web搜索引擎。
BDDBot BDDBot是一个简单的易于理解和使用的搜索引擎。
它目前在一个文本文件(urls.txt)列出的URL中爬行,将结果保存在一个数据库中。
它也支持一个简单的Web服务器,这个服务器接受来自浏览器的查询并返回响应结果。
它可以方便地集成到你的Web站点中。
Zilverline Zilverline是一个搜索引擎,它通过web方式搜索本地硬盘或intranet上的内容。
Zilverline可以从PDF, Word, Excel, Powerpoint, RTF, txt, java, CHM,zip, rar等文档中抓取它们的内容来建立摘要和索引。
从本地硬盘或intranet中查找到的结果可重新再进行检索。
Zilverline支持多种语言其中包括中文。
XQEngine XQEngine用于XML文档的全文本搜索引擎.利用XQuery做为它的前端查询语言.它能够让你查询XML文档集合通过使用关键字的逻辑组合. 有点类似于Google与其它搜索引擎搜索HTML文档一样.XQEngine只是一个用Java开发的很紧凑的可嵌入的组件. MG4J MG4J可以让你为大量的文档集合构建一个被压缩的全文本索引,通过使内插编码(interpolative coding)技术. JXTA Search JXTA Search是一个分布式的搜索系统.设计用在点对点的网络与网站上. YaCy YaCy基于p2p的分布式Web搜索引擎.同时也是一个Http缓存代理服务器.这个项目是构建基于p2p Web索引网络的一个新方法.它可以搜索你自己的或全局的索引,也可以Crawl自己的网页或启动分布式Crawling等. Red-Piranha Red-Piranha是一个开源搜索系统,它能够真正"学习"你所要查找的是什么.Red-Piranha可作为你桌面系统 (Windows,Linux与Mac)的个人搜索引擎,或企业内部网搜索引擎,或为你的网站提供搜索功能,或作为一个P2P搜索引擎,或与wiki结合作为一个知识/文档管理解决方案,或搜索你要的RSS聚合信息,或搜索你公司的系统(包括SAP,Oracle或其它任何Database/Data source),或用于管理PDF,Word和其它文档,或作为一个提供搜索信息的WebService或为你的应用程序 (Web,Swing,SWT,Flash,Mozilla-XUL,PHP, Perl或c#/.Net)提供搜索后台等等. LIUS LIUS是一个基于Jakarta Lucene项目的索引框架。
LIUS为Lucene添加了对许多文件格式的进行索引功能如: Ms Word,Ms Excel,Ms PowerPoint,RTF,PDF,XML,HTML,TXT,Open Office序列和JavaBeans。
针对JavaBeans的索引特别有用当我们要对数据库进行索引或刚好用户使用持久层ORM技术如:Hibernate,JDO,Torque,TopLink进行开发时。
Aperture Aperture这个Java框架能够从各种各样的资料系统(如:文件系统、Web站点、IMAP和Outlook邮箱)或存在这些系统中的文件(如:文档、图片)爬取和搜索其中的全文本内容与元数据。
它当前支持的文件格式如下: Plain text HTML, XHTML XML PDF (Portable Document Format) RTF (Rich Text Format) Microsoft Office: Word, Excel, Powerpoint, Visio, Publisher Microsoft Works OpenOffice 1.x: Writer, Calc, Impress, Draw StarOffice 6.x - 7.x+: Writer, Calc, Impress, Draw OpenDocument (OpenOffice 2.x, StarOffice 8.x) Corel WordPerfect, Quattro, Presentations Emails (.eml files) Apache Solr Solr是一个高性能,采用Java5开发,基于Lucene的全文搜索服务器。
文档通过Http利用XML加到一个搜索集合中。
查询该集合也是通过 http收到一个XML/JSON响应来实现。
它的主要特性包括:高效、灵活的缓存功能,垂直搜索功能,高亮显示搜索结果,通过索引复制来提高可用性,提供一套强大Data Schema来定义字段,类型和设置文本分析,提供基于Web的管理界面等。
Paoding Paoding中文分词是一个使用Java开发的,可结合到Lucene应用中的,为互联网、企业内部网使用的中文搜索引擎分词组件。
Paoding 填补了国内中文分词方面开源组件的空白,致力于此并希翼成为互联网网站首选的中文分词开源组件。
Paoding中文分词追求分词的高效率和用户良好体验。
GitHub上面有哪些经典的java框架源码
展开全部Bazel:来自Google的构建工具,可以快速、可靠地构建代码。
官网Gradle:使用Groovy(非XML)进行增量构建,可以很好地与Maven依赖管理配合工作。
官网Buck:Facebook构建工具。
官网字节码操作编程方式操作字节码的开发库。
ASM:通用底层字节码操作和分析开发库。
官网Byte Buddy:使用流式API进一步简化字节码生成。
官网Byteman:在运行时通过DSL(规则)操作字节码进行测试和故障排除。
官网Javassist:一个简化字节码编辑尝试。
官网集群管理在集群内动态管理应用程序的框架。
Apache Aurora:Apache Aurora是一个Mesos框架,用于长时间运行服务和定时任务(cron job)。
官网Singularity:Singularity是一个Mesos框架,方便部署和操作。
它支持Web Service、后台运行、调度作业和一次性任务。
官网代码分析测量代码指标和质量工具。
Checkstyle:代码编写规范和标准静态分析工具。
官网Error Prone:将常见编程错误作为运行时错误报告。
官网FindBugs:通过字节码静态分析查找隐藏bug。
官网jQAssistant:使用基于Neo4J查询语言进行代码静态分析。
官网PMD:对源代码分析查找不良的编程习惯。
官网SonarQube:通过插件集成其它分析组件,对过去一段时间内的数据进行统计。
官网编译器生成工具用来创建解析器、解释器或编译器的框架。
ANTLR:复杂的全功能自顶向下解析框架。
官网JavaCC:JavaCC是更加专门的轻量级工具,易于上手且支持语法超前预测。
官网外部配置工具支持外部配置的开发库。
config:针对JVM语言的配置库。
官网owner:减少冗余配置属性。
官网约束满足问题求解程序帮助解决约束满足问题的开发库。
Choco:可直接使用的约束满足问题求解程序,使用了约束规划技术。
官网JaCoP:为FlatZinc语言提供了一个接口,可以执行MiniZinc模型。
官网OptaPlanner:企业规划与资源调度优化求解程序。
官网Sat4J:逻辑代数与优化问题最先进的求解程序。
官网持续集成Bamboo:Atlassian解决方案,可以很好地集成Atlassian的其他产品。
可以选择开源许可,也可以购买商业版。
官网CircleCI:提供托管服务,可以免费试用。
官网Codeship:提供托管服务,提供有限的免费模式。
官网fabric8:容器集成平台。
官网Go:ThoughtWork开源解决方案。
官网Jenkins:支持基于服务器的部署服务。
官网TeamCity:JetBrain的持续集成解决方案,有免费版。
官网Travis:通常用作开源项目的托管服务。
官网Buildkite: 持续集成工具,用简单的脚本就能设置pipeline,而且能快速构建,可以免费试用。
官网CSV解析简化CSV数据读写的框架与开发库uniVocity-parsers:速度最快功能最全的CSV开发库之一,同时支持TSV与固定宽度记录的读写。
官网数据库简化数据库交互的相关工具。
Apache Phoenix:HBase针对低延时应用程序的高性能关系数据库层。
官网Crate:实现了数据同步、分片、缩放、复制的分布式数据存储。
除此之外还可以使用基于SQL的语法跨集群查询。
官网Flyway:简单的数据库迁移工具。
官网H2:小型SQL数据库,以可以作为内存数据库使用著称。
官网HikariCP:高性能JDBC连接工具。
官网JDBI:便捷的JDBC抽象。
官网Protobuf:Google数据交换格式。
官网SBE:简单二进制编码,是最快速的消息格式之一。
官网Wire:整洁轻量级协议缓存。
官网帮实现依赖翻转范式的开发库。
官网Apache DeltaSpike:CDI扩展框架。
官网Dagger2:编译时注入框架,不需要使用反射。
官网Guice:可以匹敌Dagger的轻量级注入框架。
官网HK2:轻量级动态依赖注入框架。
官网开发流程增强工具从最基本的层面增强开发流程。
ADT4J:针对代数数据类型的JSR-269代码生成器。
官网AspectJ:面向切面编程(AOP)的无缝扩展。
官网Auto:源代码生成器集合。
官网DCEVM:通过修改JVM在运行时支持对已加载的类进行无限次重定义。
官网HotswapAgent:支持无限次重定义运行时类与资源。
官网Immutables:类似Scala的条件类。
官网JHipster:基于Spring Boot与AngularJS应用程序的Yeoman源代码生成器。
官网JRebel:无需重新部署,可以即时重新加载代码与配置的商业软件。
官网Lombok:减少冗余的代码生成器。
官网Spring Loaded:类重载代理。
官网vert.x:多语言事件驱动应用框架。
官网分布式应用用来编写分布式容错应用的开发库和框架。
Akka:用来编写分布式容错并发事件驱动应用程序的工具和运行时。
官网Apache Storm:实时计算系统。
官网Apache ZooKeeper:针对大型分布式系统的协调服务,支持分布式配置、同步和名称注册。
官网Hazelcast:高可扩展内存数据网格。
官网Hystrix:提供延迟和容错。
官网JGroups:提供可靠的消息传递和集群创建的工具。
官网Orbit:支持虚拟角色(Actor),在传统角色的基础上增加了另外一层抽象。
官网Quasar:为JVM提供轻量级线程和角色。
官网分布式数据库对应用程序而言,在分布式系统中的数据库看起来就像是只有一个数据源。
Apache Cassandra:列式数据库,可用性高且没有单点故障。
官网Apache HBase:针对大数据的Hadoop数据库。
官网Druid:实时和...
it行业有哪些职位?
展开全部 1.产品2.UI3.CSS4.JS5.后端(Java/php/python)6.DBA(mysql/oracle)7.运维(OP) 8.测试(QA)9.算法(分类/聚类/关系抽取/实体识别)10.搜索(Lucene/Solr/elasticSearch)11.大数据工程师(Hadoop)12.Android13.IOS14.运营 一.产品1 工作内容:了解用户需求,做竞品调研,画产品原型,写产品文档,讲解产品需求,测试产品Bug,收集用户反馈,苦练金刚罩以防止程序员拿刀砍。
2 需要技能:PPT,Word, Axure,XP,MVP,行业知识,沟通。
二. UI1 工作内容:收到产品原型,给原型上色,偶尔会自作主张调整下原型的位置,出不同的风格给老板和客户选,然后听他们的意见给出一个自己极不喜欢的风格,最好给Android,IOS或者是CSS做好标注,还有的需要直接帮他们切好图,最后要练出来象素眼,看看这些不靠谱的程序员们有没有上错色或者是有偏差。
2 需要技能:PS,Illustrator,Sketch,耐性,找素材。
三. CSS1 工作内容:产品设计好原型,UI做出来了效果图,剩下的就是CSS工程师用代码把静态文件写出来的。
2 需要技能:环境【IDE(WEBStorm,Sublime,EditPlus),源码管理(SVN/Git) ,WEB服务器(nginx)】基础【PS,域名,Html,Html5,CSS,CSS3】扩展【自适应,响应式,Bootstrap,Less,Flex】 四 .JS 1 工作内容:JS工程师其实分成两类,在之前讲CSS的时候已经提到过,一个是套页面的,一个是前后端分离的。
对这两个概念还是分不太清的,可以回过头去看CSS的部分。
2 需要技能:环境【IDE(WEBStorm,Sublime,EditPlus),源码管理(SVN/Git) ,WEB服务器(nginx)】基础【Http,REST,跨域,语法,组件,F12,Json,Websocket】框架【JQuery,AngularJS,Bower,RequireJS,GruntJS,ReactJS,PhoneGap】业务【金融,教育,医疗,汽车,房产等等等等各种行业】 五 .后端(Java/python/go) 1 工作内容:大部分的后端工程师都停留在功能实现的层面上。
这是现在国内二流或者是三流的公司的现状,甚至是在某些一流的公司。
很多时候都是架构师出了架构设计,更多的外包公司根本就是有DBA来做设计,然后后端程序员从JS到CSS到Java全写,完全就是一个通道,所有的复杂逻辑全部交给DB来做,这也是几年前DBA很受重视的原因。
2 需要技能:环境【IDE(Idea/Eclipse,Maven,jenkins,Nexus,Jetty,Shell,Host),源码管理(SVN/Git) ,WEB服务器(nginx,tomcat,Resin)】基础【Http,REST,跨域,语法,Websocket,数据库,计算机网络,操作系统,算法,数据结构】框架【Spring,AOP,Quartz,Json TagLib,tiles,activeMQ,memcache,redis,mybatis,log4j,junit等等等等等】业务【金融,教育,医疗,汽车,房产等等等等各种行业】。
六 .DBA 1 工作内容:如果你做了一个DBA,基本上会遇到两种情况。
一种是你的后端工程师懂架构,知道怎么合便使用DB,知道如何防止穿透DB,那么恭喜你,你只是需要当一个DB技术兜底的顾问就好,基本上没什么活可以做,做个监控,写个统计就好了。
你可以花时间在MongoDB了,Hadoop了这些,随便玩玩儿。
再按照我之前说的,做好数据备份。
如果需求变动比较大,往往会牵涉到一些线上数据的更改,那么就在发布的时候安静的等着,等着他们出问题。
。
。
。
如果不出问题就可以回家睡觉了。
2 需要技能:环境【Linux,Mysql,Oracle,MongoDB,Hadoop】工具【各种DB的版本,工具,备份,日志等】。
七. 运维 1 工作内容:运维的工作大概分成几个部分,我对于修真院学习运维的少年们都这么说,大概是:A。
基础环境的搭建和常用软件的安装和配置(兼网管的还有各种程控机),常用软件指的是SVN,Git,邮箱这种,更细节的内容请参考修真院对于运维职业的介绍。
B。
日常的发布和维护,如刚刚讲到的一样,测试环境和线上环境的发布和记录,原则上,对线上所有的变更都应该有记录。
C。
数据的备份和服务的监控&安全配置。
各种数据,都要做好备份和回滚的手段,提前准备好各种紧急预案,服务的监制要做好。
安全始终都是不怎么被重点考虑的问题,因为这个东西无底洞,你永远不知道做到什么程度算是比较安全了,所以大多数都是看着情况来。
D。
运维工具的编写。
这一点在大的云服务器商里格外常见,大公司也是一样的。
E。
Hadoop相关的大数据体系架构的运维,确实有公司在用几百台机器做Hadoop,所以虽然不常见,我还是列出来吧。
2 需要技能:环境【Linux,Mysql,Oracle,MongoDB,Hadoop,nginx,apache,F5,lvs,***,iptable,svn,git,memcache,redis】工具【linux 常用工具,Mysql常用工具,Jenkins,zabbix,nagios】自动化运维【openstack,docker,ansible】语言【shell,python】 八 .QA 1 工作内容:QA需要了解需求,很多公司会要求QA写测试用例,我觉得是扯淡。
完全是在浪费时间。
通常开发三周,QA测试的时间只有一周到一周半。
还有关于提前写测试用例的,都不靠谱。
2 需要技能:流程【Bug修复流程,版本发布流程】工具【禅道,BugZilla,Jira,Excel表格来统计Bug数,自动化测试】性格【严谨,耐心】 九. 算法工程师 1 工作内容:算法工程师的工作内容,大...
算法工程师 就业前景
展开全部 一、算法工程师简介(通常是月薪15k以上,年薪18万以上,只是一个概数,具体薪资可以到招聘网站如拉钩,猎聘网上看看)算法工程师目前是一个高端也是相对紧缺的职位;算法工程师包括音/视频算法工程师(通常统称为语音/视频/图形开发工程师)、图像处理算法工程师、计算机视觉算法工程师、通信基带算法工程师、信号算法工程师、射频/通信算法工程师、自然语言算法工程师、数据挖掘算法工程师、搜索算法工程师、控制算法工程师(云台算法工程师,飞控算法工程师,机器人控制算法)、导航算法工程师(@之介感谢补充)、其他【其他一切需要复杂算法的行业】专业要求:计算机、电子、通信、数学等相关专业;学历要求:本科及其以上的学历,大多数是硕士学历及其以上;语言要求:英语要求是熟练,基本上能阅读国外专业书刊,做这一行经常要读论文;必须掌握计算机相关知识,熟练使用仿真工具MATLAB等,必须会一门编程语言。
算法工程师的技能树(不同方向差异较大,此处仅供参考)1 机器学习2 大数据处理:熟悉至少一个分布式计算框架Hadoop/Spark/Storm/ map-reduce/MPI3 数据挖掘4 扎实的数学功底5 至少熟悉C/C++或者Java,熟悉至少一门编程语言例如java/python/R加分项:具有较为丰富的项目实践经验(不是水论文的哪种)二、算法工程师大致分类与技术要求(一)图像算法/计算机视觉工程师类包括图像算法工程师,图像处理工程师,音/视频处理算法工程师,计算机视觉工程师要求l 专业:计算机、数学、统计学相关专业;l 技术领域:机器学习,模式识别l 技术要求:(1) 精通DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader语言,熟悉常见图像处理算法GPU实现及优化;(2) 语言:精通C/C++;(3) 工具:Matlab数学软件,CUDA运算平台,VTK图像图形开源软件【医学领域:ITK,医学图像处理软件包】(4) 熟悉OpenCV/OpenGL/Caffe等常用开源库;(5) 有人脸识别,行人检测,视频分析,三维建模,动态跟踪,车识别,目标检测跟踪识别经历的人优先考虑;(6) 熟悉基于GPU的算法设计与优化和并行优化经验者优先;(7) 【音/视频领域】熟悉H.264等视频编解码标准和FFMPEG,熟悉rtmp等流媒体传输协议,熟悉视频和音频解码算法,研究各种多媒体文件格式,GPU加速;应用领域:(1) 互联网:如美颜app(2) 医学领域:如临床医学图像(3) 汽车领域(4) 人工智能相关术语:(1) OCR:OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程(2) Matlab:商业数学软件;(3) CUDA: (Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台(由ISA和GPU构成)。
CUDA?是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题(4) OpenCL: OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架,此异构平台可由CPU,GPU或其他类型的处理器组成。
(5) OpenCV:开源计算机视觉库;OpenGL:开源图形库;Caffe:是一个清晰,可读性高,快速的深度学习框架。
(6) CNN:(深度学习)卷积神经网络(Convolutional Neural Network)CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。
(7) 开源库:指的是计算机行业中对所有人开发的代码库,所有人均可以使用并改进代码算法。
(二)机器学习工程师包括机器学习工程师要求l 专业:计算机、数学、统计学相关专业;l 技术领域:人工智能,机器学习l 技术要求:(1) 熟悉Hadoop/Hive以及Map-Reduce计算模式,熟悉Spark、Shark等尤佳;(2) 大数据挖掘;(3) 高性能、高并发的机器学习、数据挖掘方法及架构的研发;应用领域:(1)人工智能,比如各类仿真、拟人应用,如机器人(2)医疗用于各类拟合预测(3)金融高频交易(4)互联网数据挖掘、关联推荐(5)无人汽车,无人机相关术语:(1) Map-Reduce:MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。
概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",是它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性。
(三)自然语言处理工程师包括自然语言处理工程师要求l 专业:计算机相关专业;l 技术领域:文本数据库l 技术要求:(1) 熟悉中文分词标注、文本分类、语言模型、实体识别、知识图谱抽取和推理、问答系统设计、深度问答等NLP 相关算法;(2) 应用NLP、机器学习等技术解决海量UGC的文本相关性;(3) 分词、词性分析、实体识别、新词发现、语义关联等NLP基础性研究与开发;(4) 人工智能,分布式处理Hadoop;(5) 数据结构和算法;应用领域:口语输入、书面语输入、语言分析和理解、语言生成、口语输出技术、话语分析与对话、文献自动处理、多语问题的计算机处理、多模态的计算机处理、信息传输与信息存储 、自然语言处理中的数学方法、语言资源、自然语言处理系统的评测。
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算法工程师应该学哪些
展开全部一、算法工程师简介(通常是月薪15k以上,年薪18万以上,只是一个概数,具体薪资可以到招聘网站如拉钩,猎聘网上看看)算法工程师目前是一个高端也是相对紧缺的职位;算法工程师包括音/视频算法工程师(通常统称为语音/视频/图形开发工程师)、图像处理算法工程师、计算机视觉算法工程师、通信基带算法工程师、信号算法工程师、射频/通信算法工程师、自然语言算法工程师、数据挖掘算法工程师、搜索算法工程师、控制算法工程师(云台算法工程师,飞控算法工程师,机器人控制算法)、导航算法工程师(@之介感谢补充)、其他【其他一切需要复杂算法的行业】专业要求:计算机、电子、通信、数学等相关专业;学历要求:本科及其以上的学历,大多数是硕士学历及其以上;语言要求:英语要求是熟练,基本上能阅读国外专业书刊,做这一行经常要读论文;必须掌握计算机相关知识,熟练使用仿真工具MATLAB等,必须会一门编程语言。
算法工程师的技能树(不同方向差异较大,此处仅供参考)1 机器学习2 大数据处理:熟悉至少一个分布式计算框架Hadoop/Spark/Storm/ map-reduce/MPI3 数据挖掘4 扎实的数学功底5 至少熟悉C/C++或者Java,熟悉至少一门编程语言例如java/python/R加分项:具有较为丰富的项目实践经验(不是水论文的哪种)二、算法工程师大致分类与技术要求(一)图像算法/计算机视觉工程师类包括图像算法工程师,图像处理工程师,音/视频处理算法工程师,计算机视觉工程师要求l 专业:计算机、数学、统计学相关专业;l 技术领域:机器学习,模式识别l 技术要求:(1) 精通DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader语言,熟悉常见图像处理算法GPU实现及优化;(2) 语言:精通C/C++;(3) 工具:Matlab数学软件,CUDA运算平台,VTK图像图形开源软件【医学领域:ITK,医学图像处理软件包】(4) 熟悉OpenCV/OpenGL/Caffe等常用开源库;(5) 有人脸识别,行人检测,视频分析,三维建模,动态跟踪,车识别,目标检测跟踪识别经历的人优先考虑;(6) 熟悉基于GPU的算法设计与优化和并行优化经验者优先;(7) 【音/视频领域】熟悉H.264等视频编解码标准和FFMPEG,熟悉rtmp等流媒体传输协议,熟悉视频和音频解码算法,研究各种多媒体文件格式,GPU加速;应用领域:(1) 互联网:如美颜app(2) 医学领域:如临床医学图像(3) 汽车领域(4) 人工智能相关术语:(1) OCR:OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程(2) Matlab:商业数学软件;(3) CUDA: (Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台(由ISA和GPU构成)。
CUDA?是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题(4) OpenCL: OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架,此异构平台可由CPU,GPU或其他类型的处理器组成。
(5) OpenCV:开源计算机视觉库;OpenGL:开源图形库;Caffe:是一个清晰,可读性高,快速的深度学习框架。
(6) CNN:(深度学习)卷积神经网络(Convolutional Neural Network)CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。
(7) 开源库:指的是计算机行业中对所有人开发的代码库,所有人均可以使用并改进代码算法。
(二)机器学习工程师包括机器学习工程师要求l 专业:计算机、数学、统计学相关专业;l 技术领域:人工智能,机器学习l 技术要求:(1) 熟悉Hadoop/Hive以及Map-Reduce计算模式,熟悉Spark、Shark等尤佳;(2) 大数据挖掘;(3) 高性能、高并发的机器学习、数据挖掘方法及架构的研发;应用领域:(1)人工智能,比如各类仿真、拟人应用,如机器人(2)医疗用于各类拟合预测(3)金融高频交易(4)互联网数据挖掘、关联推荐(5)无人汽车,无人机相关术语:(1) Map-Reduce:MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。
概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",是它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性。
(三)自然语言处理工程师包括自然语言处理工程师要求l 专业:计算机相关专业;l 技术领域:文本数据库l 技术要求:(1) 熟悉中文分词标注、文本分类、语言模型、实体识别、知识图谱抽取和推理、问答系统设计、深度问答等NLP 相关算法;(2) 应用NLP、机器学习等技术解决海量UGC的文本相关性;(3) 分词、词性分析、实体识别、新词发现、语义关联等NLP基础性研究与开发;(4) 人工智能,分布式处理Hadoop;(5) 数据结构和算法;应用领域:口语输入、书面语输入、语言分析和理解、语言生成、口语输出技术、话语分析与对话、文献自动处理、多语问题的计算机处理、多模态的计算机处理、信息传输与信息存储 、自然语言处理中的数学方法、语言资源、自然语言处理系统的评测。
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