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今天给大家讲讲关于AI，打通视觉，NLP，机器学习，深度学习，推荐搜索，AIGC，大模型等等这些当下最热门技术，我将从以下9个方面给大家做详细讲解关于AI人工智能算法工程师的相关知识。阶段一：从AI全面认知到基础夯实-行业认知&Python&必备数学阶段二：从AI核心技术理论体系构建到项目实战：机器学习&深度学习阶段三：构建AI的数据驱动力--数据预处理工程阶段四：AI深度学习框架实战-Pytorch从基础到进阶阶段五：AI核心算法+方法——经典深度学习模型实战阶段六：AI计算机视觉核心技术与项目实战-工业&医疗与直播&自动驾驶等主流领域阶段七：AIGC火热领域技术与项目-文本图像生成&扩散模型等阶段八：NLP自然语言处理与LLM大语言模型应用实战阶段九：AI工程师入行&转化&就业&面试指导首先，我们先来说说什么是人工智能：人工智能（ArtificialIntelligence），简称为AI，是一门集多学科于一体的综合性技术科学。它的核心目的是创造出能够模拟人类思维能力的机器，使其具备感知、思考和决策的能力。自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）是计算机科学和人工智能领域的一个重要分支。它的核心目标是让计算机能够理解和生成人类自然语言，这包括了文本、语音等多种形式的人类语言输入输出。机器学习是一门人工智能的科学，其核心在于计算机通过对数据的学习和经验积累来自动提升性能。深度学习是机器学习的一个子领域，它受到人类大脑神经网络的启发，旨在模拟人类的学习过程。生成式人工智能——AIGC（ArtificialIntelligenceGeneratedContent），是指基于生成对抗网络、大型预训练模型等人工智能的技术方法，通过已有数据的学习和识别，以适当的泛化能力生成相关内容的技术。大模型是指包含超大规模参数（通常在十亿个以上）的神经网络模型。接下来，我们讲解环境的安装配置：安装CPU版本PyTorch#创建PyTorch环境condacreate-ntorch2python==3.10#进入环境condaactivatetorch2#安装cpu版本pytorchpipinstalltorch==2.0.0torchvision==0.15.1torchaudio==2.0.1--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cpu验证CPU版是否安装成功importtorchprint(torch.__version__)print(torch.cuda.is_available())输出2.0.0+cpuFalseTensor存储的数值Tensor可以用多种方法进行初始化。下面给出例子：直接传数据Tensor可以直接从数据进行创建，数据类型会自动适应。importtorchdata=[[1,2],[3,4]]x_data=torch.tensor(data)print(x_data)使用Numpy数据可以通过Numpy矩阵中进行创建importtorchimportnumpyasnpnp_array=np.array([[1,2],           [3,4]])x_np=torch.from_numpy(np_array)print(x_np)利用已有tensor根据已有的数据形式（形状，数据类型），创建出新的tensorimporttorchdata=[[1,2],[3,4]]x_data=torch.tensor(data)#保持了x_data的数据属性与形状x_ones=torch.ones_like(x_data) print(f"OnesTensor:\n{x_ones}\n")#保持x_data的形状，重新定义x_data的数据属性x_rand=torch.rand_like(x_data,dtype=torch.float) print(f"RandomTensor:\n{x_rand}\n")最后到案例部分：案例1：导入两个列表到Dataset举一个例子，fromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderclassMyDataset(Dataset):#继承自Dataset  def__init__(self,):#定义数据集包含了什么东西    self.x=[iforiinrange(10)]    self.y=[2*iforiinrange(10)]  def__len__(self):#返回数据集的总长度    returnlen(self.x)  def__getitem__(self,idx):#当数据集被读取时，需要返回的数据    returnself.x[idx],self.y[idx]my_dataset=MyDataset()my_dataloader=DataLoader(my_dataset)forx_i,y_iinmy_dataloader:  print("x_i=",x_i,"y_i=",y_i)输出x_i= tensor([0]) y_i= tensor([0])x_i= tensor([1]) y_i= tensor([2])x_i= tensor([2]) y_i= tensor([4])x_i= tensor([3]) y_i= tensor([6])x_i= tensor([4]) y_i= tensor([8])x_i= tensor([5]) y_i= tensor([10])x_i= tensor([6]) y_i= tensor([12])x_i= tensor([7]) y_i= tensor([14])x_i= tensor([8]) y_i= tensor([16])x_i= tensor([9]) y_i= tensor([18])案例2：导入Excel数据到Dataset中dataset只是一个类，因此数据可以从外部导入，我们也可以在dataset中规定数据在返回时进行更多的操作，数据在返回时也不一定是有两个。fromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderimportpandasaspdclassMyDataset(Dataset):#继承自Dataset  def__init__(self,data_loc):#定义数据集包含了什么东西    data=pd.read_excel(data_loc)    self.x1,self.x2,self.x3,self.x4,self.y=data['x1'],data['x2'],data['x3'],data['x4'],data['y']  def__len__(self):#返回数据集的总长度    returnlen(self.x1)  def__getitem__(self,idx):#当数据集被读取时，需要返回的数据    returnself.x1[idx],self.x2[idx],self.x3[idx],self.x4[idx],self.y[idx]if__name__=='__main__':  data_loc="模仿数据读取.xlsx"  my_dataset=MyDataset(data_loc)  my_dataloader=DataLoader(my_dataset,batch_size=2)  forx1_i,x2_i,x3_i,x4_i,y_iinmy_dataloader:    print(f"x1_i={x1_i},x2_i={x2_i},x3_i={x3_i},x4_i={x4_i},y_i={y_i}")

MK体系课-大数据工程师2023版（35周）分享下载，源码+PDF课件+电子手册+软件下载地址+接口数据集，资料齐全下载！想要学好大数据需掌握以下技术：1.Java编程技术2.Linux命令3.Hadoop4.Hive5.Avro与Protobuf6.ZooKeeper7.HBase8.phoenix9.Redis10.Flume11.SSM12.Kafka13.Scala14.Spark15.Azkaban16.flink下面我们就来学习一下HDFS中的一些常见的shell操作其实hdfs后面支持很多的参数，但是有很多是很少用的，在这里我们把一些常用的带着大家一块学习一下，如果大家后期有一些特殊的需求，可以试着来看一下hdfs的帮助文档直接在命令行中输入hdfsdfs，可以查看dfs后面可以跟的所有参数注意：这里面的[]表示是可选项，<>表示是必填项首先看第一个ls命令查看hdfs根目录下的内容，什么都不显示，因为默认情况下hdfs中什么都没有其实后面hdfs的url这一串内容在使用时默认是可以省略的，因为hdfs在执行的时候会根据HDOOP_HOME自动识别配置文件中的fs.defaultFS属性所以这样简写也是可以的实战：WordCount案例开发前面我们通过理论层面详细分析了单词计数的执行流程，下面我们就来实际上手操作一下。大致流程如下：第一步：开发Map阶段代码第二步：开发Reduce阶段代码第三步：组装Job在idea中创建WordCountJob类添加注释，梳理一下需求：需求：读取hdfs上的hello.txt文件，计算文件中每个单词出现的总次数hello.txt文件内容如下：helloyouhellome最终需要的结果形式如下：hello2me1you1

今天给大家分享一套移动端架构师视频教程，《移动端架构师》一共分为6大阶段，30周，500多课时！提供配套的源码+电子课件（独家）下载！课程大纲：【0】源码+电子书【阶段1：KotlinxJava打造UI通用组件】第1周、走进移动端架构师【阶段1：KotlinxJava打造UI通用组件】第2周、通用UI组件开发与基础框架设计【阶段1：KotlinxJava打造UI通用组件】第3周、高级UI组件定制与解耦设计【阶段1：KotlinxJava打造UI通用组件】第4周、Android必备Kotlin核心技术【阶段1：KotlinxJava打造UI通用组件】第5周、AndroidUI核心组件剖析与实战【阶段1：KotlinxJava打造UI通用组件】第6周、Android导航架构探秘【阶段2：解锁Android高阶技能，探秘实战Jetpack】第7周、线程与线程池核心技术【阶段2：解锁Android高阶技能，探秘实战Jetpack】第8周、Android网络编程进阶【阶段2：解锁Android高阶技能，探秘实战Jetpack】第9周、架构首页模块【阶段2：解锁Android高阶技能，探秘实战Jetpack】第9周+、架构首页分类模块【阶段2：解锁Android高阶技能，探秘实战Jetpack】第10周、解密Jetpack工具库核心组件【阶段2：解锁Android高阶技能，探秘实战Jetpack】第11周、架构商品详情模块【阶段2：解锁Android高阶技能，探秘实战Jetpack】第12周、Android消息机制与类加载【阶段3：主流架构演进与项目架构改造】第13周、玩转KotlinxJava设计模式【阶段3：主流架构演进与项目架构改造】第14周、主流架构模式演进之路【阶段3：主流架构演进与项目架构改造】第15周、主流架构实战搜索模块【阶段3：主流架构演进与项目架构改造】第16周、IOC架构设计【阶段3：主流架构演进与项目架构改造】第17周、构建与打包能力【阶段4：混合架构设计与开发】第18周、走进Flutter开发【阶段4：混合架构设计与开发】第19周、Flutter混合架构原理剖析与应用【阶段4：混合架构设计与开发】第20周、Flutter实战应用与性能优化【阶段4：混合架构设计与开发】第21周、走进RN开发【阶段4：混合架构设计与开发】第22周、RN混合架构原理剖析与应用【阶段5：稳定性及性能调优】第23周、稳定性优化【阶段5：稳定性及性能调优】第24周、性能优化【阶段5：稳定性及性能调优】第25周、开发技能拓展【阶段6：前后端接口设计与配置中心系统】第26周、后端-DAU超千万的移动端接口设计实现【阶段6：前后端接口设计与配置中心系统】第27周、前端-管理后台设计实现【阶段6：前后端接口设计与配置中心系统】第28周、【SDK+服务端+控台】配置中心架构实现【阶段6：前后端接口设计与配置中心系统】第29周、HiAbilitySDK开发【阶段6：前后端接口设计与配置中心系统】第30周、学成“下山”移动开发“两极分化”，没有差不多的“中间层”，唯有尽早成长为架构师，你的职业道路才能走的更远更稳！架构师两大核心能力：1、从0到100构建千万级APP的技术能力小型APP逐渐被小程序替代移动开发的重心转向大型APP开发2、驾驭大厂APP架构设计与落地能力行业趋于成熟,企业用人倾向于具备架构思维与架构设计能力的复合型人才经历千万级项目全流程，对一个工程师的成长弥足珍贵，但现实中这样的机会凤毛麟角，于是有了咱们这套《移动端架构师》课程掌握千万日活APP的架构能力·定制移动端优质解决方案·基础库&框架&模块的技术选型·基础模块&组件设计开发维护“技术+管理”综合发展解决项目中关键问题&技术难题·持续优化团队开发流程·提高团队开发能力&效率掌握大部分高阶人才必备技术栈底层&框架源码深度剖析·多设备多版本兼容适配·主流混合开发框架实践应用