06 2018 档案
摘要：几个大的主题,主要是围绕无人机视觉的任务 0.无人机上的目标检测(faster RCNN,yolo3,SSD等算法) ; 无人机上的人体姿态识别; 1.无人机上的异常检测 2.无人机上的动作识别 3.无人机上的暴力检测 4.无人机上的异常交互检测 想法: 1.异常检测算法与张量结合 2.异常检测中聚
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摘要：https://www.zhihu.com/question/27138377 学习要有节奏感和平常心 节奏感是目前学习的情况和掌握程度的认知;不要“ 错 ”估自己的学习效果，高了低了，都不好，结果都让人沮丧。找到一个可以衡量的方法,得到实时反馈!培养成就感,找到正向的反馈;可以是给别人炫耀,也可以
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摘要：学习计划1:spark,spark数据处理,预处理,机器学习,分布式机器学习算法等相关 学习计划2:hadoop系列 hbase,pig,yarn,HDFS 流计算学习 学习计划3:ETL相关知识学习 未完待续 spark学习计划: 各种零散的点 1.scala学习 2.hadoop基础,mapre
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摘要：任务说明 机器学习基本算法原理推到应用 主要包括:算法的原理,损失函数,推导,优缺点,适用条件等基本知识,以及工程实现(单机,分布式,算法优化)包括算法的自己实现,与spark分布式实现,sklearn源码,等 [DT,KNN,LR,GBDT,RF等,SVM]系统的学习与整理 涵盖 分类,回归,聚类
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摘要：深入理解常见的数据库的设计架构, 其中用到的数据结构, 算法等 SQL执行流程和优化, 可以了解一下calcite: https://calcite.apache.org/
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摘要：C/C++ 指针方面复习 6/7晚上,不刷题,复习这个 java相关 https://zhuanlan.zhihu.com/p/33456173 十多个主题,每个主题花两个学时的时间; java基础 语言基本知识,关键字 面向对象 重载重写、static和final等等很多东西 关键的类的源码学习
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摘要：进程与线程 linux相关 shell 分布式存储(结构化存储关系型数据库,非结构化存储:HDFS无法支持随机访问;半结构化存储:NOSql,HBASE等;In-memory 存储 memcahed Redis内存k-v), 分布式计算(MapReduce-like 系统:hadoop,spark类
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摘要：校招中最基础的一环,笔试与白板撸算法 CS中最基本的能力,这方面的准备十分必要,但是准备过程必定十分痛苦 虽常言道水滴石穿,但是多少小河小溪在石穿之前干涸! 每天2-3道算法题,完不成就晚上加班 一次总计花一个小时时间学习: 1.找到对应知识点,梳理一遍,弄清楚难点 2.刷15-20分钟小题,来检测
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摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35460943 阿里巴巴面试问题总结 春招实习:已拿到offer，总结一下，一共6面，5轮技术面，一轮HR，其中第一面是计算机基础知识，第二面问的系统基础和白板写题，第三面是问的简历，第四面实现malloc和读写锁设计，第五面简历和分布式基
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摘要：7月 最重要的时间点 7.10 前面几天比较顺利,但是最近三天被耽搁了很多,现在重新回来继续做! 1.科研方面,张量分解来做聚类 2.下午竞赛和spark 3.晚上大数据视频学习 6月 看时间安排的话,6月剩下的时间不足以各种复习都开始,所以六月剩下的半月时间,准备各种考试,大数据工具和竞赛课程学习
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摘要：第一阶段 6.7.8月 一些底层的原理和项目中出现问题后的解决方案。 点子: 大数据与算法结合的博客??? 是否可以写起来 技术岗的笔试一般会考察基础知识（客观题）+编程实操（在线oj） java等其他基础先放下. 进入下一队列 三个月时间,有效学习时间大约60天,每天分为上午下午晚上,有一个时间段
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