收费算命源码-软件工程师如何转行做人工智能
收费算命源码，软件工程师如何转行做人工智能？
感谢阅读！
我是一名C++软件工程师，而且也在学习人工智能。分享一下我是怎样学习的。不一定适合你，仅供参考，不对的地方还望批评指正！
我研究生是研究模式识别方向，图像处理领域。学过《模式识别》《机器挖掘》等类似的课程，对我学习AI有一定的帮助，但是对于学习AI也有一定的难度。我的学习过程是这样的：
01 学习PythonPython的学习是转行人工智能的基础，这个是一定要学的。如果你是C++或者Java工程师，学python会非常快，因为都是面向对象的语言。基本一周就可以看机器学习的开源代码。学习编程语言对于程序员来说很easy了，这里不再多说。
可以简单的学习一些机器学习基本Python库，比如numpy，scikit-learn，Theano，Tensorflow，Caffe2等等。选择就是，用到再学！
02 从项目出发机器学习分为：图像识别，语音识别，自然语言处理等方向，选择一个自己感兴趣的方向，然后找对应的项目。从项目出发并不是说从做项目开始，对于没有领域知识的程序员，写代码是很痛苦的。从项目出发的本意是：
不要从学习概率论，高等数学等基本理论开始。我 *** 阶段就是从这些基本理论开始，效果很不好。这些理论枯燥，没有针对性，没法理解这些理论跟AI到底是什么关系。因此，很容易放弃。
从项目开始：找个开源项目，比如GitHub上的开源项目OpenFace，去读源码，看人脸识别是如何做到的。读源码的时候一定会碰到各种机器学习的Python库，一些机器学习算法。以此为出发点，熟悉Python库的使用 *** 。碰到的机器学习算法这就是开始学习AI的切入点。
从项目开始的好处是，能将理论和实践相结合，比单纯学习理论更能理解理论的妙处！
03 学习碰到的理论在项目中碰到的机器学习算法，要想清楚明白是怎么来的，就要去论文中追本溯原，学习算法的使用环境，算法实施过程，算法的数学推导。这个时候就是学习数学基础的时机，只学习对应的章节，用不到的暂时不用学。
学习算法，还借助一些介绍机器学习算法的基础，把算法彻底弄懂。 *** 学习基本算法基础，比如卷积人工神经 *** ，反向传导，线性回归，贝叶斯 *** ，支持向量机SVM，决策树等等。这也很有帮助！
04 一定要动手！算法动手：
在学习理论知识，机器学习的算法时，都会碰到算法的实现过程。一般现在很多Python库已经提供了算法的实现，直接调用即可。但是如果自己有时间还是要实现一下算法，能加深理解。作为程序员都知道，只有在亲自动手的时候，才发现问题。
应用动手：
学习机器学习，一定要自己动手，真正用机器学习解决一个问题。但是现在机器学习对硬件要球较高，训练时间也很高。因此，我建议，无需用巨大的数据集，用非常小的即可，只要能解释过程即可。
05 坚持坚持再坚持！对于上班族来说，时间很宝贵，所以要从996的时间之外挤出时间学习十分不容易，因此就要十分有毅力，有恒心。既然开始，就不能轻易放弃，要养成固定一个在一个固定时间点学习，比如每晚10点学习两小时，那就每晚都学，即使没状态哪怕看看以前的也要学。这样，固定的时间做固定的事，坚持下来概率较大！
做一名程序员不易，要转行的程序员更不易！任何时候，身体健康 *** ！且行且珍重！如果有需要的资料，可以私信我，希望能给你提供帮助！
现在哪个行业来钱比较快？
怎么说呢，没有不赚钱的行业，只有不努力的人，所有投入和付出一般都是成正比的。
看了很多人给题主推荐的无疑是百度上复制的物流呀、保险什么的，无疑不是从百度COPY的，可以自己看看这些基本都是几年以前的答案。
想要赚钱快一定要付出相对应的代价，违法犯罪来钱快吧？被抓的哪个有好下场？凡是都得脚踏实地，如果想赚更多的钱就要付出更高的成本。能赚钱无非就两种：劳动力、资源。
先说说劳动力，这是挣钱最慢的一条了路，全靠自己辛苦，不过对于没什么资源的人来说却是最靠谱的一条路。
资源是当下最火爆的话题，资源的种类就太多了，你有钱是一种资源，你的公众号有几万粉丝这是资源，你人脉很广这也是一种资源。可能除了一些物质性的东西其他都很虚无缥缈，就说新媒体吧，咪蒙一条广告45万，papi酱广告费2200万，一般人看来咪蒙就是一篇文章、PAPI酱就是一个视频，但是在现金社会却成了无价之宝。
所以建议题主可以先把自己拥有的资源罗列出来看自己到底拥有什么，学历虽然很重要但是也不是一个能决定你未来的东西，如果没有资源又不想变成劳动力那么终将一事无成，脚踏实地才是王道，祝成功！
我是网小观，欢迎关注，一起进步！
李大霄是证券人士还是娱乐圈人士？
谢谢邀约!李大霄同志的定位问题，既简单，又复杂!站在一个角度看他 ，总会感到困惑和迷茫，这样问题就变得复杂了!那么有没有办法能够一目了然呢？答案是有的!如果一个不是金融行业的人，看他就会感觉，他是个专家级的人物，又有名气 ，又有形象!如果你是金融行业的人，发现他就是个水货，除了会说几句专业术语以外，对市场的了解、对交易的理解、对经济分析，可以讲是门外汉，与没有踏入金融行业门槛的人无异!其实我们稍作些观察就可以发现，我们国内很多抛头露面的很多经济学家都是如此，像 *** 、水皮等，经常混脸熟的人，与真正经济学家不沾边!像郎大师，当年我们金融公司花费40多万邀请其为公司讲演，结果一塌糊涂，观众很不认可!从此公司再不提邀请之事!水皮先生也有邀请过程，后来也是不了了之，以那个公司走向倒闭为结局!类似的事情很多!可以讲，我们中国90%以上的经济学家是混饭吃的，就像相声行业的体制内人物!整个金融行业更高比例的是混文凭，混证书的!这也是为什么他们拿不出像样、具有专业水准、符合市场行情、真正有市场价值的投资分析和建议!造成这种局面的一个根本问题，是他们只关注文凭和学历、证书!没有把实战作为基础，据我所知，行业内很难找到真正会做交易的人，如果我说100%，这是有些夸张，因为毕竟有很多我不了解的人!而我在美国的时候，感觉情形大不相同，华尔街的参与者或多或少对交易都有实战交易的经历，很多专家、学者、教授都是实战交易、实战分析的佼佼者和先锋!所以，他们拿出的投资建议具有很高的参考价值!
计算机学什么有前途？
前两天有亲戚来找我帮忙：word文档忘记密码了，能不能帮忙破解一下儿？对不起，真不能。以前也被人问过计算机专业怎么样？今天就花时间好好讲讲这个专业及这个行业，供大家参考吧，反正高考报志愿的时候已经过了，也不怕误人子弟了，明年也没有人记得这文章了。计算机的发展经历了工具时代、通信时代、平台时代、生态时代，在这个过程中，计算机极大地重塑了人类社会。而且现在的行业中的公司们之中有做工具的，有做平台的，有做生态的。谁的想像空间更大，谁的地位更稳，谁的命门在哪里其实都是非常有意思的问题，本文先不提。历史中隐藏着未来的模样，埋了发展的线索。让我们回头看看计算机的发展吧。
计算工具
最初的计算机名副其实，就是做计算的机器，好比咱们现在的计算器。最开始的计算机是用来代替繁琐的人工计算的，来计算弹道。这时的计算机又笨重又贵，就像刚刚出现的火车一样，可能跑得还不如马车快。为什么计算机发明在国外呢？因为他们不会用算盘呀，会用算盘哪里用得着计算机呀？（电视剧《暗算》，对，说的就是你！），不过算盘真的为我国两弹一星事业做出了极大的贡献，这里向老一辈科学家致敬！具体原理我不多讲了，其实这一点大家都知道，大家都知道计算机算得又准又快。这是计算机专业的基础，学习这个计算的原理：计算机能算什么？内部是怎么算的？我想算个新东西，该怎么弄？（什么？你想算命？别算了，程序员都是苦命！哈哈哈哈……）计算是计算机学科的根基，就好比武功里的内功心法。计算机背后的数学原理（图灵机）是后面一切的基石，俗话说：“练武不练功，到老一场空。”所以看到一些初中就开始编程、从南天门一路黑到凌霄殿的少年黑客们，佩服是佩服，但我其实更希望他们能沉下心来学好方程、代数、几何等数学知识。好比慕容复，就算是了解天下武学，可是最终若不能像张三丰那样提出新理念，推动武林升级换代，终究还是差了一筹。但我也要强调一点，数学和计算机是不一样的！数学更讲究一种以血肉之躯硬战愚昧之魔的悲壮！计算机更像是一个领路的，领着计算机大军冲击一个个问题，导致一方面自己要了解你的敌人（要解决的问题），一方面也要了解自己的军队（计算机的特性）。数学的格言是：虽千万人，吾往矣。计算机的格言更接近：事了拂衣去，深藏功与名。计算机领域一旦攻克一个问题，基本上说明留下了经典算法，后续大家反复使用就好了。计算机跟电子也是不一样的！电子更偏重于电子电路的电气特性，是电和磁的魔法师！而计算机必须对更高层的概念：计算、模型、实体、结构等有点儿虚的概念有深刻的认识。比如面向过程编程、面向对象编程、函数式编程等。计算机的计算能力是整个行业的基石，而如何利用这个计算能力服务于人类社会这个问题，催生了计算机这个行业。但是就像任何行业一样，想要发展得好，就离不开一句话：同行之间多交流。
协同
1969年ARPA网正式运行。我认为是拉开了一场巨大变革的序幕！工具阶段的计算机就好比是汽车，当然很有用，会开的人用着很爽。但是ARPA网以及后来互联网的出现，更是证明了计算机的巨大价值。好比利用汽车，我们构建了整个物流 *** ，每个人都可以通过这个物流 *** 收发物品。这样的 *** 极大地提高了人类社会协同的便利性和效率！计算机和通信的结合真是天造一对，地设一双。通信的本质就是传递信息，而计算机的长处恰恰就在于信息处理。关于信息，想了解更多推荐香农的《通讯的数学原理》等书，真的惊才绝艳。记得小时候看电视总有雪花，还经常跑去房顶上手动转天线，就为了画面能够更清楚一些。但现在几乎所有的视频都是高清细腻的，连脸上的毛孔都清晰可见！这背后就是通信技术以及信息处理技术进步的原因，比如压缩技术、纠错技术等。低成本的通信技术对人类社会的协同贡献巨大。大家不要被自己的想像力限制，5G绝不只是更快的4G，当 *** 带宽巨大而又触手可及的时候，可以真的催生出我们无法想像的企业和应用。让我们拭目以待。每当我们觉得4G就已经够用了的时候，我们回想一下儿下面两件事：IBM的董事长说过：世界只需要5台电脑。比尔盖茨说过：无论对谁来说，640KB内存都足够了。历史的巨轮滚滚向前，从前车马邮件都慢的日子，一去不复返了。人的心理门槛一旦提高，就降不下来。比如现在我基本上不再下载电影了，都是在线观看，谁家的高清视频只要稍卡一下儿，我就莫名地火大！这背后其实是 *** 带宽和技术的持续进步。听说谷歌出了云游戏，以后游戏大家都不用装在电脑上了，直接打开网页就能玩儿，不论什么终端，都像是你随身带了一个专属的游戏主机一样。随着带宽增长，资费降低，以后每个人的数据吞吐一定会越来越大！我们每个人都是平台的延伸，计算机（不只是PC机，包括手机等终端）都变成了平台的一个入口。
平台
更大的最成功的平台，就是互联网。现在看来，三网融合基本已经成了。通信网和互联网已经基本完全统一了，殊途同归了。广电网自己还想把着自己的小花园玩儿，我不看好它，我已经太久没看过电视台了。平台最重要的事情，就是用户数，一定能吸引触达最广大的用户群体。就像一个菜市场，去着方便是非常重要的点。从95年到15年的二十年间，中国更大的红利就是互联网用户数的增长。从刚开始的小众，到网吧、PC普及触达大众，到手机几乎人手一部。现在中国网民已经8亿多了。互联网领域有个定理，说 *** 价值是节点数量的平方关系，所以想想这些年中国互联网的价值增长吧，速度吓人！由于每个网民都需要上网的终端，所以这段时间崛起了像苹果、华为、小米、OV这样的手机厂商。计算机专业已经不再是以PC为中心了，已经有很大一部分程序员去写手机App去了，但是由于计算机本质的信息处理与展示功能没有变，因此即使计算终端从PC机变为手机、平板等，计算机专业的学生还是把持着这个行业。据新闻说中国已经有500万程序员了，500万程序员维护着8亿网民在玩儿的互联网平台。互联网时代最重要的一个词就是：规模效应。规模能够分摊成本，从大量用户那里挣的小钱，就变成了巨款。这个词也是当前计算机行业薪资稍高的原因，因为挣一个人一分钱，8亿人就是800万。金融也是规模效应极好的行业，100块里能挣一块，100亿就能挣一亿。微信就是一个巨大的平台，其中有10亿用户。但平台想要健康发展，离不开健康的生态，否则必不能持久。
生态
谷歌公司的出现，我认为是互联网进入生态化的标志。生态的核心在于排名。有意或无意地扶持排名靠前的东西，靠排名来指挥整个体系像一个生态 *** 一样优胜劣汰。谷歌利用搜索排名，帮助用户找到优质的内容，再利用互联网广告提供变现的机会，进而促进整个生态源源不断地产生更多优质的内容。 *** 是一个生态。今日头条是一个生态。快手是一个生态。抖音是一个生态。微信公众号是一个生态。生态这东西很多是非计算机专业的，比如经济学、心理学等。但是在这个时代，计算机在建设生态方面也发挥着巨大的作用。最简单的例子就是互联网支付里的风控机制，很多时候就是一个算法在自动分析拦截。还有谷歌搜索排名算法，抖音的流量分发算法等，这些都是其生态的核心。有一本书《终极算法》，读后挺有启发的。其实当你领悟了计算的真谛之后，就会发现计算无处不在。所谓算法，其实就是思维的菜谱，我相信以后算 *** 指导人类社会的运转，比如决定谁才配拥有北京车牌（对，摇号算法，说得就是你，我都摇了六年了，能不能开开恩？！）。甚至会重新定义货币和财富，比如区块链算法。判定你这个人有没有信用，比如芝麻信用分算法。决定你的绩效，比如Amazon公司都已经用算法来评估员工的工作效率了。判定你是好人坏人，哦，那是电影《少数派报告》。
总结
七十多年来，计算机稳步发展，经历了不同的阶段，也从旧时王谢堂前燕，走入寻常百姓家。从工具到通信工具，从平台到生态，它对人类社会的影响也越来越大，也越来越不可替代。我认为对计算能力的需求是永远增长的，就像我们对能源的需求一直在稳步增长一样。所以对计算机学科有兴趣的人，可以放心大胆地报考，但计算机不等于破解密码、做游戏、做动画……计算机专业学习的方向是非常丰富的：有纯理论的，有做 *** 的，有做应用的。这些等大家对计算有了基本的认识之后，自然就会了解。不过其实现在就算不报考计算机专业，其实也基本离不开计算机了。计算机技能就像能识字儿写字儿一样，基本上是现代人必备的了。计算机会渗透进各行各业，为各个行业带来变革，就像电力带给各个行业的变化一样。当信息处理能力应用到各个行业之后，一定能带来生产力的提升，生产成本的降低。将来需要大量懂得计算机知识和行业知识的人，来提升其它行业的自动化程度。这些未必由计算机专业的人主导，也可能是由其它专业的人主导，计算机专业的人辅助。但如果单纯是为了挣大钱，可能就不太理想了。计算机学科新的概念和架构层出不穷，大家做事的方式几年就会有很大变化，比如世界上 *** 的语言php，现在用的人也越来越少了。这个行业需要不断更新自己的知识，而且好多好多知识会迅速消亡，大浪淘沙，谁也不一定能永远留在潮头。不过从大势上看，计算机带来的存量和增量机会越来越多，后面还有物联网万物互联的机会，还有人工智能这个超级风口可能会到来。计算机领域最适合那句：跟未来相比，我们都还是婴儿。计算机好比是人类社会的神经元，互联网是人类社会的神经网。计算机科学能给人类带来的影响，还远远没有完全展现，对计算机感兴趣的同学们，勇敢地报考吧，就算是挣不着大钱，至少也像我一样，多了很多自娱自乐的手段。
J20和F22的航电设备相比如何？
歼20战斗机是我国目前性能更先进的战斗机，也是目前世界上服役的4种隐身战斗机之一，整体作战能力非常强大。而F22作为世界上 *** 款隐身战机，长期霸占着世界最强战斗机的宝座。不过，要是单论航电 *** 的话，歼20的总体综合航电 *** 水平要更具后发优势。
（歼20战斗机）
（F22战斗机）
从发展阶段来说，战斗机航电 *** 已历经四代航电 *** ，即分立式航电 *** 、联合式航电 *** 、综合航电 *** 和先进综合航电 *** 。所谓分立式航电 *** 就是指雷达、通信和导航设备等都是 *** 的，有自己专用的天线、处理 *** 和显示仪表，彼此相对 *** ，不能统一管理。早期的美国F-100、苏联米格21等战机都采用这种航电 *** 。而联合式航电 *** 则是利用1553数据总线将各种航电设备进行了联合，可以进行集中控制，将各部分的功能进行了整合。国际上标准的第三代战斗机，如F15、F16、F18、米格29和苏27等都采用了联合式航电 *** 。不过，联合式航电 *** 还存在总线带宽有限，各 *** 的共享程度低等问题。
为了适应信息化作战的需要，第三代综合航电 *** 应运而生，它采用了功能区的概念，利用高速数据总线和标准电子模块，实现了高度模块化的 *** 重构。 *** 先进综合航电 *** 则更进一步，采用了多功能综合射频 *** 和高度综合的传感器 *** ，再加上功能强大的综合处理器，以及高效的电子战 *** ，使得战斗机的航电 *** 水平达到了目前更先进水平。美国的F22和F35分别采用了第三代和 *** 航电 *** 。
（以米格21为代表的二代战斗机使用的是 *** 代分立式航电 *** ）
（以F15为代表的三代战斗机使用的是第二代联合式航电 *** ）
（F22和F35分别使用的是第三代和 *** 航电 *** ）
F22原型机首飞于1996年，预生产型首飞于2004年，正式服役于2005年。F22采用了综合航电 *** ，配备了AN/APG-77有源相控阵雷达，该雷达共有近2000块探测模组，其中使用了超高频率范围的单一积分 *** 技术，具备很强的探测能力。此外，F22还装备了光电传感器 *** EOSS，可在雷达不开机的条件下，提供目标探测和 *** 预警能力。座舱内设有4台液晶显示器，可同时显示多种空情信息。F22的航电水平在当年非常超前，即使放到现在也要优于绝大多数先进战机。但随着航空电子技术的发展，F22的航电 *** 并没有经过大幅度的升级，其综合性能已经不是当今更高水平。F22的航电构架和任务计算机也无法满足最新的EODAS和EOTS *** 以及头盔显示器的硬件要求，这就使得F22无法使用EODAS和EOTS *** 。研发时间较晚的F35则应用了EODAS和EOTS *** 以及头盔显示器，在航电水平上的后发优势明显。
（F22使用的AN/APG-77有源相控阵雷达）
（F22无法使用类似F35上的EODAS和EOTS *** ）
歼20的原型机首飞于2011年，服役于2018年，在航电 *** 上同样具备有后发优势。歼20采用的是 *** 先进综合航电 *** ，相比于综合航电 *** ，它采用了高速光纤总线技术。将通用综合处理器与各类传感器、飞控 *** 、武器 *** 、座舱，以及各种功能模块联合在了一起。通过综合处理器，提高了各部分功能的高度融合，降低了数据的传输延迟，各部分的位置布局不受限制，有效降低了成本和重量。歼20还采用了合成光学孔径技术，以及新一代的头盔瞄准具。得益于先进综合航电 *** ，歼20虽然部分子 *** 的性能不算特别先进，但整体航电性能要更具优势。
（歼20的航电技术基本与世界蕞先进水平处于同一水平线上）
综合来看，F22在21世纪头十年的确是独孤求败的存在，但是随着电子技术的发展，F35和歼20等战机的后发优势更加明显。10年前的手机和现在的手机都完全是两个东西，更何况是集高精尖技术于一身的战斗机了。
