1.定位：不做业务团队已经做得好的事情
2.学习路线
硬技能：
数学：概率论与数理统计、矩阵论、随机过程。
计算机基础：操作系统、组成原理、数据结构。
算法能力：领域内主流模型的演进，优缺点对比；在具体设定的场景下选择合适的方案。
动手能力：C++/python/Java 代码测试
3.算法研究方向
4.算法研发框架
5.团队组建
从架构师、技术总监转型学习者，组件算法团队
2020-11-19
2797
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
所处的时代背景：快速变化，新算法层出不穷不变的是什么：数学基础、计算机基础、动手能力架构师、技术总监不再是公司的核心，最多是被业务蹂躏的角色，被取代的可能性越来越大，学习和应用算法，是将面临40岁的你，一道不可逾越的坎。下面内容大部分是公司内部的一位年轻的算法工程师的心血，学无止境啊！！
目录
相关文章
|
5天前
|
运维
Cloud Native
持续交付
探索云原生架构：企业转型的未来之路
在当今这个数据驱动的时代，企业面临着前所未有的挑战与机遇。随着云计算技术的日益成熟，云原生作为一种新兴的架构理念，正逐步成为推动企业数字化转型的关键力量。本文旨在深入探讨云原生的概念、特点及其对企业转型的重要意义，并通过实例分析展示其在实际应用中的巨大潜力和价值。
15
4
4
|
1月前
|
机器学习/深度学习
人工智能
算法
【眼疾病识别】图像识别+深度学习技术+人工智能+卷积神经网络算法+计算机课设+Python+TensorFlow
眼疾识别系统，使用Python作为主要编程语言进行开发，基于深度学习等技术使用TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法，通过对眼疾图片4种数据集进行训练（'白内障', '糖尿病性视网膜病变', '青光眼', '正常'），最终得到一个识别精确度较高的模型。然后使用Django框架开发Web网页端可视化操作界面，实现用户上传一张眼疾图片识别其名称。
64
9
9
|
27天前
|
消息中间件
运维
监控
|
26天前
|
运维
Cloud Native
容灾
|
26天前
|
Cloud Native
安全
中间件
|
27天前
|
负载均衡
Cloud Native
中间件
|
28天前
|
弹性计算
Cloud Native
Windows
|
30天前
|
存储
人工智能
算法
AI算法的道德与社会影响：探索技术双刃剑的边界
【8月更文挑战第22天】AI算法作为一把双刃剑，在推动社会进步的同时，也带来了诸多道德与社会挑战。面对这些挑战，我们需要以开放的心态、严谨的态度和创新的思维，不断探索技术发展与伦理规范之间的平衡之道，共同构建一个更加美好、更加公正的AI未来。
36
1
1
|
1月前
|
机器学习/深度学习
自然语言处理
负载均衡
揭秘混合专家（MoE）模型的神秘面纱：算法、系统和应用三大视角全面解析，带你领略深度学习领域的前沿技术！
【8月更文挑战第19天】在深度学习领域，混合专家（Mixture of Experts, MoE）模型通过整合多个小型专家网络的输出以实现高性能。从算法视角，MoE利用门控网络分配输入至专家网络，并通过组合机制集成输出。系统视角下，MoE需考虑并行化、通信开销及负载均衡等优化策略。在应用层面，MoE已成功应用于Google的BERT模型、Facebook的推荐系统及Microsoft的语音识别系统等多个场景。这是一种强有力的工具，能够解决复杂问题并提升效率。
45
2
2
|
1月前
|
机器学习/深度学习
人工智能
资源调度
【博士每天一篇文献-算法】连续学习算法之HAT： Overcoming catastrophic forgetting with hard attention to the task
本文介绍了一种名为Hard Attention to the Task (HAT)的连续学习算法，通过学习几乎二值的注意力向量来克服灾难性遗忘问题，同时不影响当前任务的学习，并通过实验验证了其在减少遗忘方面的有效性。
43
12
12
热门文章
最新文章
1
深度 ｜ 大数据算法应用的测试发展之路
2
RTC场景中的几个关键算法
3
《推荐系统：技术、评估及高效算法》一3.1 简介
4
某研究院的二叉树深度优先遍历变种的算法面试题以及答案
5
预约直播 | 流批一体机器学习算法平台Alink介绍及应用
6
算法学习之路|人口普查
7
机器学习算法：补一个k-近邻算法的测试
8
《数字视频和高清：算法和接口》一1.11幅型比的比较
9
【机器学习算法-python实现】svm支持向量机(1)—理论知识介绍
10
日期不能交叉的检测算法
1
构建高效微服务架构：后端开发的新范式
43
2
构建高效微服务架构：后端开发的新范式
37
3
构建高效微服务架构：API网关与服务熔断策略
130
4
构建未来：云原生架构在现代企业中的应用与挑战
72
5
构建高效可靠的微服务架构：后端开发的新范式
40
6
拥抱变化：我的技术适应之旅构建未来：云原生架构在企业数字化转型中的关键角色
62
7
构建高效微服务架构：后端开发的新趋势深入理解操作系统之进程调度策略
76
8
构建未来：云原生架构在企业数字化转型中的关键作用构建高效微服务架构：后端开发的新范式
61
9
构建高效微服务架构：后端开发的新范式
41
10
数字堡垒的构筑者：网络安全与信息安全的深层剖析构建高效微服务架构：后端开发的新趋势
43