挖掘机械多少钱啊，普通二本计算机毕业生想要从事于数据挖掘机器学习？
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通常情况下，本科毕业生大部分都是从应用级开发开始做起，如果想做机器学习类的研发型工作，往往都需要具备相对完善的知识结构。所以，如果想从事研发型工作，读研是一个比较现实的选择。
随着大数据的发展，机器学习（包括深度学习）得到了广泛的关注和应用，机器学习目前在自动驾驶、计算机视觉、机器人等领域都有广泛的应用，在互联网企业中更是被大面积的使用，可以说目前从事机器学习方面的研发有广阔的发展前景。
从事机器学习方面的研发需要具备三方面的基础，首先是具备扎实的数学基础，因为机器学习的步骤包括算法设计、算法训练、算法验证和算法应用，所以扎实的数学基础是从事机器学习的先决条件。其次要具备扎实的计算机基础，机器学习涉及到很多内容，不仅需要通过编程语言来实现算法，还需要了解计算机体系结构、计算机网络、各种嵌入式设备的工作机制等等。最后还需要掌握一个系统的研究方法，而这正是从事机器学习研发的重要环节，也是自学者最难掌握的内容之一。
对于计算机专业的本科生来说，数学基础和计算机基础都比较扎实，但是缺乏研究的深度和实际操作的经验，如果刚毕业就从事机器学习方面的研发需要有一个系统的学习过程，通常不少企业并不具备这样的条件，所以本科毕业就从事机器学习方面的开发是比较困难的。
所以，如果想从事机器学习类的工作，读研是一个比较现实和可行的选择。
作者简介：中国科学院大学计算机专业研究生导师，从事IT行业多年，研究方向包括动态软件体系结构、大数据、人工智能相关领域，有多年的一线研发经验。
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美军生产最贵靶机？
美国研制的“第五代无人隐身靶机5GAT”，有媒体报道价格约在1000万美元左右。首先，这个价格并不是最贵，对于美军来说，这个项目还被称为“低成本靶机”，具体价格与美国现役的QF-16靶机相距甚远。其次，这个项目是很有意义和非常值得的。随着美、俄、中等国F-22、苏-57和J20的相继出现，以及F-35在美国盟友范围内的扩散，五代隐身战机对世界各军事大国的威胁都迫在眉睫，为了应对这种威胁，仅仅依靠有人机做假想敌训练是不够的，还需要为实弹射击训练和武器系统测试提供一种“能模拟隐身战机真实雷达和红外特征的全尺寸靶机”。为此，中美俄等国其实都在研制各自的“隐身无人靶机”。
▲美国5GAT无人隐身靶机示意图
靶机存在的意义和重要性“靶机”是一种作为军事训练和武器测试使用的无人飞行器，利用遥控或预设程序沿着一定的飞行模式和路径，在军事演习或试射武器期间模拟敌军来袭飞机或导弹的装备，为各类导弹系统提供假想目标特征和射击机会。此前，利用退役高性能战机改装为全尺寸靶机，在各军事强国中颇为流行，其在武器测试和战术训练过程中拥有无可取代的地位。然而随着各国五代机的服役和量产，利用4代及之前战机改装的靶机，无法胜任全面模仿假想敌的工作，为此各国均致力于研制新一代的隐身无人靶机。
▲美国5GAT隐身靶机为了模仿谁，上图一目了然
根据美国相关法规规定“一种导弹系统在进入全面生产前必须接受致命性测试”，而美军战机使用的空空导弹系统也在此规定范围内，因此美军必须装备能够满足武器测试长期需求的靶机，美国空军原先装备的全尺寸靶机，由隶属于第53评估大队82靶机中队管理。既然从训练现实需要和法律法规规定两方面来说，都要求转备合适的靶机，那么其重要意义不言而喻。
▲隐身靶机示意图
美国为何要研制5GAT“第五代无人隐身靶机”及其成本要知道“靶机”对于战机、导弹等武器装备的演练和测试至关重要，原先美军装备的QF-4靶机在2017年基本全部退役，目前美军使用的是“基于退役F-16战斗机改装的QF-16全尺寸靶机”。
▲美军现役的QF-16全尺寸靶机
利用F-16战斗机改装的无人靶机QF-16机动性远高于原先的QF-4，能为导弹实测提供更为逼真的对抗效果。QF-16的尺寸比QF-4特更小，因此具有更小的雷达截面积，可以更好检测导弹打靶的效果。另外，QF-16全尺寸靶机能够与美军现役的F-16战斗机共享零配件，降低保养、维护成本。
▲美军退役的QF-4和现役的QF-16靶机
然而，F-16作未曾经畅销世界的“战机之王”优则优矣，利用其改装的全尺寸靶机也性能不俗，但是毕竟底子不是隐身机，无论如何改进，想要模仿苏-57等五代机还是非常吃力。于是美国在2011年就启动了”第五代隐身靶机“研制项目，美国相关大学一组航空工程专业的学生提出的设计方案入选，并将方案交于Sierra公司继续研究，该机型的关键设计指标在2018年6月通过军方评审，开始进行原型机制造。
▲美国5GAT隐身靶机的基本构造
5GAT隐身靶机没有采用传统飞机的全金属半硬壳结构，而是采用”碳纤维增强复合材料“制造了整体硬壳结构。机身中部利用复合材料整体成型技术设置两个S型进气道和加强横梁。机翼中的翼肋、翼梁和外包蒙皮也都是复合材料制造。
▲美国Sierra公司发布的5GAT隐身靶机作战示意图
该机在设计上采用了”无尾三角翼布局“，通过取消平尾减少制动器和操纵面的数量；机身内部构造相对简单，尺寸略小于F-16，起飞重量只有5.5吨左右。为了降低成本，该机使用教练机上拆解下来的二手J-85加力涡喷发动机。
▲5GAT隐身靶机使用T-38教练机上的二手J85涡喷发动机
在降低成本方面，5GAT超过95%的结构使用碳纤维复合材料制造，通过一体成型技术大幅降低零件数量和人工成本，根据统计”符合材料机身的零件数量只有同规格金属机身零件数量的十分之一“，制造和组装成本相应降低很多。此前，据美国媒体公布，全新5GAT隐身靶机一架的制造成本只有550万美元（1000万美元的价格当然还包含其他费用），远远称不上昂贵。要知道，美军现役的QF-16全尺寸靶机，每架的改装成本就超过1000万美元，要是算上本身F-16机体的价格，那才是昂贵。
▲测试中的5GAT隐身靶机
题外话，我们自己的隐身靶机如何？其实，我国对于无人隐身靶机的重视程度不亚于美国，别的就不多说了，看看2016年第六届中国国际无人驾驶航空器系统大会上，浙江大学、南京航空航天大学等学校展示的自研隐身高速无人靶机：
▲浙江大学研制的SZ-300隐身高速靶机
▲南航研制的CK20超音速隐身无人机，可以做隐身靶机使用，也可安装任务载荷多功能化
其中，南京航空航天大学的CK20无人机采用轮式常规起降，全长9.83米，翼展7.3米，机高2.3米，起飞重量4800~5500千克，实用升限达18000米，最大飞行速度接近2马赫，能够实现最大6G、瞬时过载9G的机动过载，且具备全频段RCS隐身特性和超音速巡航能力。在不加装任务模块时，可以当做一款性能优良的无人隐身靶机使用；也可以选择搭载侦查设备、武器系统成为察打一体的武装无人机。
干了5年机械产品开发？
我也是做产品开发的，谈谈我对产品开发岗工资待遇的几点看法，也是我们平时招聘定薪的一些依据，看完就知道到底是不是很低。
下面为你献上两种评估自己工资是否低于行情价的方法，当然，以下方法是基于你的能力处于中等或以上水平，极个别特殊案例不作讨论。
第一种，人才网同类职位对比法，可以筛选出10个相同行业、相同城市、相同岗位、相同学历、相同工作年限的职位，求出其平均值。
第二种，公式计算法，根据不同发达程度的城市，代入不同的起薪，每年涨薪幅度，再乘工作年数。分一线城市、二三线城市、四五线城市说明一下。
以下计算方法以本科学历为例。
一线城市
计算公式：5000+（1000~2000）*工作年数。
5年工作经验，合理月薪应该为：5000+（1000~2000）*5=10000~15000元
10年工作经验，那么他的合理月薪为：5000+（1000~2000）*10=15000~25000元
二三线城市
计算方法：4000+（500~1000）*工作年数。
5年工作经验，那么他的合理月薪应该为：4000+（500~1000)*5=6500~9000元
10年工作经验，那么他的合理月薪为：4000+（500~1000）*10=9000~14000元
四五线城市
计算方法：3000+（400~700）*工作年数。
5年工作经验，那么他的合理月薪应该为：3000+（400~700）*5=5000~6500元
10年工作经验，那么他的合理月薪为：3000+（400~700）*10=7000~10000元
以上两种方法就是判断你工资合理价位的大概方法。
题主所在二线城市，工作了五年，那么合理价位应该在：4000+(500~1000)*5=6500~9000元。而你目前为6500元，是偏低的，但仍在合理范围内的。个人建议，在公司业绩良好、自己能力也处于中等或以上水平的前提下，可以大胆向公司提出加薪要求。
当然，以上两种方法与实际情况也是有偏差的，不可能像菜市菜卖菜一样，称一下就知道值多少钱，但可以作为判断你薪资合理与否的参与依据。
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数据挖掘和机器学习有什么区别？
人工智能（Artificial Intelligence），简称AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
作为计算机科学的一个分支，人工智能企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人工智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程进行模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。众所周知，人工智能领域知识庞大且复杂，各种专业名词层出不穷，常常让初学者看得摸不着头脑。“机器学习”、“深度学习”、“强化学习”就属于这类名词。那么，针对这三者各自具体有哪些内容？三者是否有相关性？不同核心及侧重点是什么？以及各自的应用领域有哪些？应用的前景如何？等问题，本文将进行详细的阐述。一、机器学习是人工智能的子领域人工智能就是让机器能够像人类一样思考。通常将人工智能分为弱人工智能和强人工智能，弱人工智能让机器具备观察和感知的能力，可以做到一定程度的理解和推理；而强人工智能让机器获得自适应能力，解决一些之前没有遇到的问题。很多外行人会简单地误以为“机器学习就是人工智能，人工智能就是机器学习。”为什么呢？这主要是因为目前“机器学习”是人工智能的一个大方向，且在AI中处于核心地位。根据定义，机器学习的研究旨在让计算机学会学习，能够模拟人类的学习行为，建立学习能力，实现识别和判断。机器学习最基本的做法就是使用算法来解析海量数据，从中找出规律，用学习出来的思维模型对真实事件做出决策和预测。二、什么是机器学习机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。机器学习是研究怎样使用计算机模拟或实现人类学习活动的科学，是人工智能中最具智能特征，最前沿的研究领域之一。自20世纪80年代以来，机器学习作为实现人工智能的途径，在人工智能界引起了广泛的兴趣，特别是近十几年来，机器学习领域的研究工作发展很快，它已成为人工智能的重要课题之一。机器学习不仅在基于知识的系统中得到应用，而且在自然语言理解、非单调推理、机器视觉、模式识别等许多领域也得到了广泛应用。一个系统是否具有学习能力已成为是否具有“智能”的一个标志。机器学习的研究主要分为两类研究方向：第一类是传统机器学习的研究，该类研究主要是研究学习机制，注重探索模拟人的学习机制；第二类是大数据环境下机器学习的研究，该类研究主要是研究如何有效利用信息，注重从巨量数据中获取隐藏的、有效的、可理解的知识。机器学习直接来源于早期的人工智能领域，传统的算法包括决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机、EM、Adaboost等。传统的机器学习算法已经能够满足指纹识别、人脸检测等商业化水平，但大多数识别任务要经过手工特征提取和分类器判断两个基本步骤，随着数据量的不断增大，之后人工智能领域的前进就需要依靠深度学习的相关技术与知识。三、深度学习是一种实现机器学习的技术深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。区别于传统的浅层学习，深度学习的不同在于： 1、强调了模型结构的深度，通常有5层、6层，甚至10多层的隐层节点。2、明确了特征学习的重要性。也就是说，通过逐层特征变换，将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间，从而使分类或预测更容易。与人工规则构造特征的方法相比，利用大数据来学习特征，更能够刻画数据丰富的内在信息。典型的深度学习模型有卷积神经网络( convolutional neural network)、DBN和堆栈自编码网络(stacked auto-encoder network)模型等，在这里，就不对这些模型进行描述了。深度学习在搜索技术、数据挖掘、机器学习、机器翻译、计算机视觉、语音识别、自然语言处理、多媒体学习、语音、推荐和个性化技术、以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。但凡有关提到人工智能的产业报道，必然离不开深度学习。比如，2016战胜人类顶尖围棋选手的AlphaGo，其主要原理就是“深度学习”。同时，深度学习也使几乎所有的机器辅助功能都变为可能，如无人驾驶汽车、预防性医疗保健等。四、强化学习强化学习是智能体（Agent）以“试错”的方式进行学习，通过与环境进行交互获得的奖赏指导行为，目标是使智能体获得最大的奖赏，强化学习不同于连接主义学习中的监督学习，主要表现在强化信号上，强化学习中由环境提供的强化信号是对产生动作的好坏作一种评价（通常为标量信号），而不是告诉强化学习系统RLS如何去产生正确的动作。由于外部环境提供的信息很少，RLS必须靠自身的经历进行学习。通过这种方式，RLS在行动-评价的环境中获得知识，改进行动方案以适应环境。强化学习的常见模型是标准的马尔可夫决策过程。按给定条件，强化学习可分为基于模式的强化学习和无模式强化学习。强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习和部分可观测系统的强化学习。求解强化学习问题所使用的算法可分为策略搜索算法和值函数算法两类。深度学习模型可以在强化学习中得到使用，形成深度强化学习。强化学习理论受到行为主义心理学启发，侧重在线学习并试图在探索-利用间保持平衡。不同于监督学习和非监督学习，强化学习不要求预先给定任何数据，而是通过接收环境对动作的奖励（反馈）获得学习信息并更新模型参数。强化学习是另外一种重要的机器学习方法，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。强化学习和深度学习的主要区别在于：1、相比深度学习，强化学习的训练不需要标签，它通过环境给出的奖惩来学习。2、深度学习的学习过程是静态的，强化学习则是动态的，动态体现在是否会与环境进行交互。也就是说，深度学习是给什么样本就学什么，而强化学习是要和环境进行交互，再通过环境给出的奖惩来学习。3、深度学习解决的更多是感知问题，强化学习解决的主要是决策问题。因此有监督学习更像是五官，而强化学习更像大脑的说法。但是深度学习和强化学习之间并不是泾渭分明，它们之间可以相互组合，比如在强化学习系统中使用深度学习（深度强化学习）等等。强化学习问题在信息论、博弈论、自动控制等领域有得到讨论，被用于解释有限理性条件下的平衡态、设计推荐系统和机器人交互系统。一些复杂的强化学习算法在一定程度上具备解决复杂问题的通用智能，可以在围棋和电子游戏中达到人类水平。综上所述，从整体范围大致来看：AI>机器学习（ML）>深度学习>强化学习。人工智能的根本在于智能，而机器学习则是部署支持人工智能的计算方法。简单的来说，人工智能是科学，机器学习是让机器变得更加智能的算法，机器学习在某种程度上成就了人工智能。深度学习是实现机器学习的一种技术。所谓强化学习就是智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大，由于外部给出的信息很少，强化学习系统必须依靠自身的经历进行自我学习。通过这种学习获取知识，改进行动方案以适应环境。本文分享自华为云社区《【云驻共创】机器学习、深度学习和强化学习的关系和区别是什么》，作者：龙腾九州。
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