算法数据算力应用场景
『壹』 可以简单介绍一下计算机视觉产业吗
计算机视觉按照产业链划分可分为三层。
上游基础层主要以芯片、数据集、算法为主，即我们常说的算法、算力与数据;
中游基础支持主要有生物特征识别技术、物体与场景识别技术、光学字符识别技术、视频对象提取与分析技术等等;
下游应用主要集中于互联网、系统开发、终端开发等领域。
目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。图像分类、对象检测、目标跟踪、语义分割、实例分割是计算机视觉五大关键技术。
计算机视觉主要应用场景集中于医疗影像诊断、图片识别、人脸识别、视频监控、文字识别等领域。
『贰』 如何理解机器学习算法在大数据里面的应用
现在深度学习在机器学习领域是一个很热的概念，不过经过各种媒体的转载播报，这个概念也逐渐变得有些神话的感觉：例如，人们可能认为，深度学习是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方式，从而能够让计算机具有人一样的智慧；而这样一种技术在将来无疑是前景无限的。那么深度学习本质上又是一种什么样的技术呢？
深度学习是什么
深度学习是机器学习领域中对模式（声音、图像等等）进行建模的一种方法，它也是一种基于统计的概率模型。在对各种模式进行建模之后，便可以对各种模式进行识别了，例如待建模的模式是声音的话，那么这种识别便可以理解为语音识别。而类比来理解，如果说将机器学习算法类比为排序算法，那么深度学习算法便是众多排序算法当中的一种（例如冒泡排序），这种算法在某些应用场景中，会具有一定的优势。
深度学习的“深度”体现在哪里
论及深度学习中的“深度”一词，人们从感性上可能会认为，深度学习相对于传统的机器学习算法，能够做更多的事情，是一种更为“高深”的算法。而事实可能并非我们想象的那样，因为从算法输入输出的角度考虑，深度学习算法与传统的有监督机器学习算法的输入输出都是类似的，无论是最简单的Logistic Regression，还是到后来的SVM、boosting等算法，它们能够做的事情都是类似的。正如无论使用什么样的排序算法，它们的输入和预期的输出都是类似的，区别在于各种算法在不同环境下的性能不同。
那么深度学习的“深度”本质上又指的是什么呢？深度学习的学名又叫深层神经网络（Deep Neural Networks ），是从很久以前的人工神经网络（Artificial Neural Networks）模型发展而来。这种模型一般采用计算机科学中的图模型来直观的表达，而深度学习的“深度”便指的是图模型的层数以及每一层的节点数量，相对于之前的神经网络而言，有了很大程度的提升。
深度学习也有许多种不同的实现形式，根据解决问题、应用领域甚至论文作者取名创意的不同，它也有不同的名字：例如卷积神经网络（Convolutional Neural
『叁』 人工智能学什么
作为一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。
从大的技术层面来看，人工智能的知识体系主要涉及到六个大的学习方向，包括自然语言处理、计算机视觉、机器学习（深度学习）、自动推理、知识表示和机器人学，这些方向各有体系且联系紧密。
人工智能是典型的交叉学科，涉及到数学、哲学、控制学、计算机、经济学、神经学和语言学等学科，同时学习人工智能还需要具有一定的实验环境，对于数据、算力和算法都有一定的要求，所以当前人工智能领域的人才培养依然以研究生教育为主。
对于初学者来说，如果想入门人工智能领域，可以从机器学习入手，一方面机器学习的知识体系相对比较容易理解，另一方面机器学习的应用场景也比较多，机器学习也是大数据分析的两种常见方式之一。
机器学习的步骤涉及到数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，这个过程需要学习编程语言、数据整理和算法设计这三大块内容。编程语言可以从Python语言开始学起，目前Python语言在机器学习领域的应用也比较普遍，有大量的案例可以参考。在学习的初期完全可以采用一些公开的数据集，这样也方便做结果对比，而算法可以从基础的常见算法入手，比如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等等。
学习机器学习的过程还可以借助于当前的人工智能平台来完成，一部分大数据（云计算）平台也提供了大量机器学习方面的实践环境，基于这些平台来完成机器学习实验会更方便一些，而且也会积累一定的实践经验。
『肆』 数据挖掘方向是做算法类的研究还是应用类的研究更有价值呢
如果你想读博 未来在研究所或是高校工作 肯定选1
如果你想在公司工作 肯定选2 数据挖掘的话多参加KDD kaggle 之类的比赛吧
『伍』 人工智能包括哪些方面
从学科的角度来看，人工智能是一个典型的交叉学科，涉及到哲学、数学、计算机、控制学、神经学、经济学和语言学等学科，所以人工智能不仅知识量大，而且难度高。
关于人工智能的定义存在两个大的方向，一个是“像人一样思考和像人一样行动”，另一个是“合理的思考和合理的行动”，目前在研究领域更倾向于第二个方向，也就是追求智能体的合理性。当然，这仅仅是当前的研究出发点，未来也许会有新的方向性要求（或者叫做人性）。
从大的技术组成体系来看，人工智能技术涉及到物联网、云计算、大数据、边缘计算等内容，其中物联网是目前智能体一个重要的落地应用场景，物联网场景的搭建能够全面促进智能体的落地应用，目前车联网被看成是智能体全面落地应用的一个重要突破口，所以目前诸多科技公司都在布局相关领域（尤其是自动驾驶）。
人工智能的发展需要数据、算力和算法三大支撑因素，云计算提供了算力支撑（同时也是落地场景之一），而大数据则提供了数据的来源，随着大数据和云计算的发展，人工智能的发展也会在很大程度上得到促进。
从研究方向上来看，目前人工智能领域的研究方向包括机器学习、自然语言处理、知识表示、自动推理、计算机视觉和机器人学，目前除了机器学习（深度学习）之外，自然语言处理和计算机视觉方向也比较热。
当前虽然部分高校在本科阶段开设了人工智能专业，但是人工智能领域的人才培养还是以研究生教育为主，所以如果想往人工智能方向发展，可以考虑读一下研究生。
最后，近两年算法岗位的就业情况并不理想，岗位数量相对较少，研究生可以考虑从大数据相关岗位开始做起。
『陆』 数据结构和算法在实际的软件开发中都有哪些
应用太多了。
基本上来说C#是基于面向对象语言，你所定义的所有类/结构体都算是数据结构，而且在.net类库中已经定义中诸多可用的类型以供使用。实际开发中根本就离不开结构与算法。
题主之所以有这样的问题，基本上认识到了很多程序员易犯的一个毛病——理论知识与实际应用中的脱节问题，不少程序员都说自己写程序用不上理论知识，或者是理论无用。我一直认为理论才是真正编程的指导，别说你所学的理论知识了，有时我们必须遵守一些软件活动上的标准/规范/规定。比如ISO29500标准有多少程序员读过或听说过？他实事就是关于openxml的一个国际标准，我们要想达到通用的程序，这些标准还是读一读的好。
扯回你的问题，什么是数据结构，什么是算法？如果你真的狭义理由数据结构，或者只是从课本上例子来说，数据结构被定义成一个只有属性成员的类或结构体才算是数据结构吗？事实上并不是，那么是不是只有链表/栈/队列才算是数据结构呢？可以说这是某些人狭义理解数据结构时的一种常规定势思维，但事实上来说，类或结构是数据结构的基本，否则你链表存在的实体到底是什么东西？所以数据结构包含着基本结构与狭义上的顺序表/链表/栈/队等存在实体的集体。为什么我说数据结构在实际运用中广泛体现呢？就数据结构而言，课本上只是为了讲明白结构而已，弱化了其中实体的真正含义，而且不语言的具体实现亦不尽相同，所以他们所讲的数据结构是基本理论的。
我来个例子：链表（C#语言）
publicclassMember
{
publicstringName{get;set;}
publicstringResponsibility{get;set;}
publicstringPosotion{get;set;}
}
publicclassMemberNode
{
publicMemberMember{get;set;}
publicMemberNext{get;set;}
}
//Node其他就是链表中的一个结点结构，这个结点结构除了指明当前的Member之下还指向下Next的下一个结构结构，它最终可以形成一个链表。这就是定义的一个链表。
从以上例子上你可以看出这是一个类似于课本的标准定义，但事实上在C#语法中存在泛型的特点，那么这类似的结构我们不须要一个个地定义了！所以在不同的语言中为了方便编程者，我们甚至可以把这样的结构进行简单化，从而达到一种最简单的使用方式。以C#为例，我们可以使用Node<T>来表示链表/List<T>表示顺序表/Stack<T>表示栈/Queue<T>表示队列，在这种情况下，我们只需要定义我们的泛型即可，结构链之类的本身使用泛型已经在类库中实现了——虽然你不用定义，但不代表不使用或者不用理解这其中的知识。而在课本讲理论的时候，他不可能附带泛型来讲的，所以很多人认为自己去定义数据结构才行，那才是“真正”的数据结构，其实不然。以链表为例，我们需要一个节点除了其实体意义之外，还存在指向下一结点的指针（其实是地址引用）才算是数据结构。根据课本，他们必须这么定义（C#）：
publicclassMemberNode
{
publicstringName{get;set;}
publicstringResponsibility{get;set;}
publicstringPosition{get;set;}
publicMemberNodeNext{get;set;}
}
//死读书的只会承认这种才是真正的数据结构吧（链表节点）
事实上，链表讲的只是一种形式，能最终形成的一种组织数据结构的形式。这个代码会导致我们出现一种极大的误解——每个类型的结构都需要重新定义一次。如果有多个类型结构的话，我们会出现多个不同的定义，这会导致将来类的定义越来越多，对于维护上来说是比较麻烦的。由于设计模式/面向切片等各种开发方式的介入，我们会使用相对比较简单的形式。所以才会有我定义两个类的进步，而后可以出现泛型的更进一步。
你可以这样理解，这种课本上的结构，会导致我们造成每种结构基本上都需要重新定义一次，我最开始给出的例子可以使用继承的方式，实现某个基类的数据结构（下面的似乎也行，但在使用中可能会出现部分问题），而Node<T>则从根本上解决了这个问题，可以支撑多种类型。
所以此时在理解数据结构时，比如Node<T>，他不旦要求理解链表的节点，还要理解T泛型，那么在数据结构上来说，它指的不再是单一的节点结构，还在包括一个基础的类型。
换句话来说，你在C#等语言中已经不需要再做类似的定义了，只需要定义其基本结构类型即可。但课本上在讲知识的时候，它不可能只针对面向对象或支持泛型的语言来讲，若不支持泛型时，我们必须使用课本上或我最开始写的例子中的形式，若不支持继承的面向过程语言，那么课本上的知识就是硬性的规定，你必须以这种形式来说，而引用则使用指针引用的方式（面向对象的引用其实是一种引用型引用，也就是址引用或称地址引用，与指针类似）。
相信讲到这里你能明白，数据结构在不同的语言中只是变了个形而已，并不是必须是存在指针的才是，也不是只说表面上的那点东西。早期教程都是以fortain语言为主的，而且课本的目的是讲清道理，而不是一种规定。死读书的人以为用不到数据结构，其实他们一直在使用。
再来说一下算法，算法是什么？是解决问题的一种模式，比如解二元一次方程等等，所以算法的定义其实已经告诉你，顺序代码他也算是一种算法，不能说只有背包问题，八皇后问题，回溯问题才算是算法——你能明白吗？其实你正常写的就是一种算法，这种算法简单，就是顺序执行下来就可以了，他也是一种算法的，就算解二元一次方程组有固定的模式（算法），但不代表加减法就不是算法了！所以算法也是常用的东西，那么你学习的算法其实算是开辟思路的一种而已。算法自身的概念已经决定，基本上程序都是由结构与算法构成。我也来举个例子，怎么判断某个链表是否为循环链表？是你的回溯算法，贪心算法还是背包算法？它们只是在解决一些典型问题的一种通用方式而已，很显然，我的问题不是这种典型问题，但不代表他不典型，我们正常的算法是设计两个变量等于头元素，然后开始进入循环，一个变量每次向下推一，即找到他下一个节点，而另一个变量每次找到其孙节点，就算当于两个变量一个每次向下推进一次，而另一个每点推进两次（如果可能），如果不是循环链表，则进两次的那个会在链表总长度的一半时，遇到空引用，否则会在某一时间两指针引用同一对象（不是对象相等，而是引用相同的对象），什么意思呢，好象两个人在圆型跑道上跑步，一个每秒1米，另一个每秒2米，同时同地同向出发，最归跑得快的那个会追上跑得慢的那个！当然这种情况下你也可以给他起个名字，叫“追及算法”？如果只有你学的那几个典型算法是算法的话，这个算不算算法？
现在我们的问题是，如果语言层面上已经实现了这些东西，那么这些理论我们是否可以不用理解就可以了？答案是可以——如果你只是一个不思进取的程序员或允许bug乱飞的没有责任心的编程人员的话，可以不用理解——毕竟有些人只是“混”饭吃而已！
理解了不会去应用，这就是典型的理论联系不到实际，他们也不知道自己的代码将如何控制。我举一个例子，由于性能等各方面的要求，我们要使用多线程对某些数据进行处理。怎么处理？不好人会使用多线程——他们定义一个临界资源，然后让多个线程在读取数据表(DataSet)时进行阻塞，然后每个线程去处理那些超时长的问题，处理完的时个再按这种方式读取数据——这样有问题吗？没有，这也算是算法的一种！反正如果编程代码有功底的话没有任何问题的，这种代码算不算优雅呢——很多人认为代码的优雅就是代码编写过程的形式或是良好的编程习惯！这里边其实用不到数据结构与算法的。
好吧，我承认，但如果我们换一句思路来看看，如果我用一个线程负责读取数据，并不停地放入到一个队列中，而多个线程从队列中不停地读取处理这些放入的数据，这样如何？我的意思是说，并没有直接在DataSet中处理，而是选择使用队列的方式。
我们看一个问题，这个队列Queue<T>，一个线程用来插入数据，多个线程用来读取数据，而且要保证不能重复，那么我们可以使用队列的安全版本（CorrentQueue<T>,在.net中如果非线程安全的情况下，多线程使用实应该找到其对应的安全版本或者控制线程安全)。
插入线程如果发现队列中的长度（容量）较大时，可以暂缓插入。这样可以保证队列的长度基本固定，占用内存得到控制（不是DataSet批量读来一大堆），由于使用安全队列，所以各线程不用考虑线程之间的安全问题，每个线程从队中获得数据并删除，可以保证数据只被处理一次。当然还可以考虑优雅的通知机制，插入线程在插入数据时通知处理线程启动，如果插入速度过快，发现插入数量达指定的长度（比如30个），停止插入，插入线程阻塞；处理处理再次处理时可通知插入线程再进行插入。
这也算是一种算法吧？它可以让插入线程与处理线程同时工作，而使用DataSet那种常规的结果时，只能是等待处理完或加入多个控制条件进行控制，既然这么控制的话，何不直接使用队列的方式？CorrentQueue<T>中的T也完全可以是一条记录DataRow嘛！
如果你认为第一种是你经常使用方式，那么算法对于你来说学与不学无所谓的，你必须使用自己的编程/调试功底以保证你的代码尽量很少出错或不出错。而如果你认为第二种方案优雅一些的话，那么你会认为你学习的算法与结构还是有用的，理论与实践结合了。
我之所以举这么一个例子，其实告诉你的无非是几点非常重要的信息：
你有选择算法的自由（只不过是代码质量、后期维护的问题）
如果你知道的较多的算法与结构，你会有更多的选择。
算法或结构在实际使用中，所谓的典型问题并不是使用场景和书上描述一模一样（试想一下，我第二种考虑的例子中，是不是跟书上比他不典型？其实也是非常典型的）
分析问题时，应该拿要点，而不是整体去套。（如果整体去套用的话，你肯定会想不到使用哪种结构或算法）
不管是数据结构/算法/设计模式都要求是灵活运用，而不是场景对比使用，也不是生搬硬套。
试想一下，你的背包问题，怎么可能公司也让你分拆包装？你的八皇后问题公司恰好让你下棋？你的贪心算法公司恰好让你找零钱？你的回溯算法公司恰好让你走迷宫？学不能致用的原因就是太死板——这几个举个例子的场景你再遇到或理能遇到的机率是非常小的，所以如果觉得学了没用，那就真没用了——只不过不是算法没用，而是人没人！
讲个小故事：从前一个家人的板凳坏了，要找一个合适的两股叉的树杈重新制做一个板凳腿，让孩子到树园里找了半天，孩子回来说“我都没见过有向下叉的树杈！他老爹气得要死——怎么会可能有向下长的树杈呢！这孩子是不是笨——你就不会把地刨了找一个向下分叉的树根！
算法也是一样，迷宫找路可以使用回溯算法，但不是所有的回溯算法都用于迷宫找路——它还可以用来设计迷宫！嘿嘿嘿！
『柒』 大数据是伴随着人工智能和云计算的发展而不断发展的,人工智能和云计算可看作
当前人工智能的实现依赖：算法、算力、数据三大元素，随着人工智能的发展和大量的应用也会推动三大元素的发展。
算法：深度学习，神经网络等的各类算法
算力：云计算为大规模人工智能算法的实现提供算力保障。
数据：各类应用场景下数据。
『捌』 寒武纪首颗7nm AI训练芯片量产，这芯片有何特别之处
寒武纪思元290智能芯片及加速卡、玄思1000智能加速器量产落地后首次正式亮相。思元290智能芯片是寒武纪的首颗训练芯片，采用台积电7nm先进制程工艺，集成460亿个晶体管，全面支持AI训练、推理或混合型人工智能计算加速任务。
寒武纪介绍称，此次推出的训练产品线将面向互联网、金融、交通、能源、电力和制造等领域的复杂AI应用场景提供充裕算力，推动人工智能赋能产业升级，思元290芯片及加速卡已与部分硬件合作伙伴完成适配，并实现规模化出货。
值得注意的是，华为和英伟达早已推出7nm工艺的同类型芯片，而在此前失去华为这个大客户后，寒武纪在商业化方面也面临不少压力，也不得不开拓新的客户。去年前三季度，寒武纪实现营收1.58亿元，仅有2019年的35%，亏损也超过3亿元。
不过，先进工艺芯片的推出也刺激了资本市场。今日，寒武纪大幅高开，盘中涨幅一度超过18%，随后略有回落，截止发稿市值超过670亿元，距公司此前上市后达到的千亿元市值仍有差距。
『玖』 大数据可以应用在哪些方面
可以应用在云计算方面。
大数据具体的应用：
1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。
2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。
3、统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。
4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。
5、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。
7、及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。
8、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。
9、分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。
10、根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。
(9)算法数据算力应用场景扩展阅读：
大数据的用处：
1、与云计算的深度结合。大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。
自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。
2、科学理论的突破。随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。
参考资料：
网络--大数据
『拾』 数据结构与算法中，树一般会应用在哪些方面为什么
数据结构就不多说了，树以递归性质这一对计算机而言最普遍的描述结构简直贯穿始终。查找树字典树四叉树哪个都是树的实际应用。除了低维结构不用树描述（其实一维结构也可以看成是退化后的树）。
算法层面，树基本上到处都是（当然有些时候是隐性的）。计算机执行指令是线性的，程序代码也是顺序的，是个一维结构，一旦需要解决高维问题，利用栈、队列等一维基础结构所能做到的只有树，而树则可以用来描述高维逻辑，起到了个桥梁作用。
算法举例如下。
状态空间遍历类：DFS、BFS
决策类：各种自动机（特例还有退化为一位情况的KMP）、贪心、分治、动态规划（同属状态空间遍历）、匹配
图与流：寻路（最短路）、生成树
应用举例就更多了，例如XML、DOM树、编译器中的模式识别和语法树、JSON数据传递、磁盘路径结构……
树的普遍取决于它的结构与通常解决问题的算法的一致性和结构简单严谨：递归定义、拓扑有序（无环）、实现简单。当面临高维状态时，其它结构的处理方式几乎一定不如转化为树来的简单，所以就成为了组织一维实现与高维逻辑中的桥梁。