算法学徒

⑴ 请问一下人工智能中的 apprenticeship learning algorithm是什么算法 请具体介绍一下，谢谢~

学徒学习算法

学徒学习(apprenticeship learning),又称为示教学习( imitation learning)、模仿学习( imitation learning)或者观察学习( learning bywatching)等.它是指学习者模仿专家的行为或者控制策略的过程.

⑵ 在计算机程序语言里算法是什么意思

1，spam拌spam那是个食谱的例子，做菜是按照食谱一步一步来，计算机完成一件事情也一样，按程序一个指令一个指令来，所以程序是指令的有序序列。

2，食谱往往是顺序结构的，就是先什么后什么一鼓作气下来这样，而程序结构有三种，顺序结构、判断结构（if）、循环结构（while），这个书上也一定有说。

2，算法则是程序的逻辑设计思想，也就是完成一件事情的方法。比如求1加到100的和，有许多种不同方法，那些都是算法。如果楼主对此感兴趣建议阅读《算法导论》。算法往往独立于语言，是抽象的思想，可以用不同语言实现，python简单易学，而且是面向对象的，而且有很多第三方软件包可供调用，当是极好的。

希望对你有帮助。

⑶ 工龄折算法的原则

计算连续工龄的原则规定，职工发生以下情况，其前后工龄连续计算：
1．凡经企业管理机关、企业行政方面调动工作、安排下岗者，调动、下岗（与企业保持劳动关系）前后的工龄应连续计算；
2．经企业管理机关、企业行政方面调派国内外学习者，其学习期间以及调派前后的工龄应连续计算；
3．因企业停工歇业或者破产，职工经企业管理机关调派到其他企业工作者，调派前后的工龄应连续计算；
4．企业经转让、改组或者合并，原有职工仍留企业工作者，其转让、改组或者合并前后的工龄应连续计算；
5．职工在疾病或者非因工负伤停止工作医疗期间，在6个月以内者，连续计算为本企业工龄；超过6个月病愈后，仍回原企业工作者，除超过6个月的期间不算工龄以外，其前后工龄应合并计算为连续工龄；
6．因工负伤或者职业病停止工作医疗期间，应全部计算为连续工龄；
7．转入企业工作前的专门从事革命工作的工作年限和革命军人的军龄，均作连续工龄计算；
8．学徒在本企业学习期间，应作本企业工龄计算，临时工、试用人员转为正式职工时，其本企业工龄，应自最后一次进入该企业工作之日算起。
9．原分配在国营农场，垦殖场当职工的知识青年及其在“文化大革命”期间由国家统一组织下乡插队的城镇知识青年，在他们按政策离开农村、垦殖场或农村回城镇参加工作以后，其在农场、垦殖场或农村参加劳动的时间，可以与参加工作后的时间合并计算为连续工龄；
10．归国华侨职工，从进入本企业工作之日起计算连续工龄。归侨职工在国外从事革命工作，确因工作需要调回国内或受迫害回国的，如有可靠证明，报经中侨委审核属实者，其在国外参加革命的工作时间，可计算为连续工龄。
职工在下列情况从事工作的时间，不作工龄计算：
1．凡职工在敌伪及国民党反动统治时期，任一定的职务，如把头、监工、厂警、矿警等，有压迫剥削行为的，国民党军队官兵，国民党政府机关中的官吏等，其从事该项职务的时间，不作工龄计算。
2．凡判刑被剥夺政治权利者，其剥夺政治权利期间；不计算工龄。因反革命罪行被剥夺政治权利的，其连续工龄应自恢复政治权利之日起重新计算。

⑷ 自学c++编程有前途吗 我是汽修技校毕业的，现在实习期去做汽修学徒，发现我不适合走到汽修最后，

现在IT行业很热门，学得普通的也能找到一份比其他行业待遇好得多的工作。但是IT行业学习难度非常大。虽然C++入门很简单，但是你简单别人也简单，而且也没有任何公司需要一个只会C++的人。我们除了学编程语言，还要学很多计算机基础相关的课程，如操作系统计算机网络，也学了很多数学，例如线性代数离散数学以及最难的版本的高数。C++最常用来写算法，算法要看一堆论文，前沿的论文基本是全英的，而且还要求很好的数学基础。总之走码农的路需要很深厚的积累和非常强的不断学习的能力。

推荐你去学unity3D或者COCOX2D，也可以学原画设计之类的。现在手游公司多，招的人也多，并且也不需要很深的积累，入门速成都很容易。

⑸ java学徒0基础可信吗

可信。
就算你没有计算机、数据结构、算法等基础，你依然是可以成为一个优秀的java程序员的。我身边很多人都不是计算机专业毕业的，但依然做着java软件开发的工作。
只是你没有基础，学习会慢一点，但也不会慢太多，学会还是没有问题的。技术面太多了，基本不存在全能的大神，只存在某方面的技术的大神，或者说某个技术点的大神。学习了java基础后技术的能力就完全看你个人了。
前几年工作，你没有计算机的底子，哪怕你不懂数据结构、算法、软件工程都没有问题，你依然可以成为好的java程序员。但几年以后（多少年依据个人而异），这时候才会体现出来你零基础的弱点，那就是那些知识做为基础，你可以比他们走得更快更迅猛。
当然前几年的工作业余时间，你可以慢慢弥补。
马士兵的java视频，推荐一下。你网络下载一下就可以学习java了。没问题的！
纯手打，希望可以帮到你。

⑹ 如何学习Coursea上的机器学习课程

如何更好地掌握机器学习

Colorado是伯克利大学的在读博士，同时也是Metacademy的创始人。Metacademy是一个优秀的开源平台，许多专业人员共同在这个平台上编写wiki文章。目前，这些文章主要围绕着机器学习和人工智能这两个主题。

在Colorado的建议中，更好地学习机器学习的方法就是不断的通过书本学习。他认为读书的目的就是让心中有书。

一个博士在读生给出这样的建议并不令人惊讶，以前本站可能还推荐过类似的建议。这个建议还可以，但我不认为适用每个人。如果你是个开发者，想实现机器学习的算法。下面列出的书籍是一个很好的参考，可以从中逐步学习。

机器学习路线图

他的关于机器学习的路线图分为5个级别，每个级别都对应一本书必须要掌握的书。这5个级别如下：

Level 0（新手）：阅读《Data Smart: Using Data Science to Transform Information into Insight》。需要了解电子表格、和一些算法的高级数据流。
Level 1（学徒）：阅读《Machine Learning with R》。学习在不同的情况下用R语言应用不同的机器学习算法。需要一点点基本的编程、线性代数、微积分和概率论知识。
Level 2（熟练工）：阅读《Pattern Recognition and Machine Learning》。从数学角度理解机器学习算法的工作原理。理解并调试机器学习方法的输出结果，同时对机器学习的概念有更深的了解。需要有算法、较好的线性代数、一些向量积分、一些算法实现经验。
Level 3（大师）：阅读《Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques》。深入了解一些高级主题，如凸优化、组合优化、概率论、微分几何，及其他数学知识。深入了解概率图模型，了解何时应该使用以及如何解释其输出结果。
Leval 4（宗师）：随便去学吧，记得反馈社区。

⑺ 1. 我想问一下在理发店工作从学徒阶段到最高叫什么 2.然后那些工资都怎么算啊！刚才百度说什么

学徒到助理，助理就开始学技术，实习操作了，这会儿工资都很低。

出师自己剪头发了以后按照店里的底薪+提成挣钱。

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⑻ 怎么算法

一级 0－100 试用期 魔法学徒 童生 兵卒 初学弟子
二级 101－500 助理 见习魔法师 秀才 门吏 初入江湖
三级 501－1000 助理 见习魔法师 秀才 门吏 初入江湖
四级 1001－2500 经理 魔法师 举人 千总 江湖新秀
五级 2501－5000 经理 魔法师 举人 千总 江湖新秀
六级 5001－8000 高级经理 高级魔法师 同进士出身 都司 江湖少侠
七级 8001－12000 高级经理 高级魔法师 同进士出身 都司 江湖少侠
八级 12001－16000 总监 大魔法师 进士出身 参将 江湖大侠
九级 16001－20000 总监 大魔法师 进士出身 参将 江湖大侠
十级 20001－25000 副总裁 魔导师 探花 总兵 江湖豪侠
十一级 25001－35000 副总裁 魔导师 探花 总兵 江湖豪侠
十二级 35001－50000 首席运营官 大魔导师 榜眼 护军统领 一派掌门
十三级 50001－80000 首席运营官 大魔导师 榜眼 护军统领 一派掌门
十四级 80001－120000 首席执行官 护国法师 状元 九门提督 一代宗师
十五级 120001－180000 首席执行官 护国法师 状元 九门提督 一代宗师
十六级 180001－250000 董事长 魔神 大学士 骠骑将军 武林盟主
十七级 250001－400000 董事长 魔神 大学士 骠骑将军 武林盟主
十八级 400001－ 商界领袖 魔界至尊 翰林文圣 天下兵马大都督 独孤求败

⑼ 如何做出一个更好的Machine Learning预测模型

如何更好地掌握机器学习Colorado是伯克利大学的在读博士，同时也是Metacademy的创始人。Metacademy是一个优秀的开源，许多专业人员共同在这个上编写wiki文章。目前，这些文章主要围绕着机器学习和人工智能这两个主题。在Colorado的建议中，更好地学习机器学习的方法就是不断的通过书本学习。他认为读书的目的就是让心中有书。一个博士在读生给出这样的建议并不令人惊讶，以前本站可能还过类似的建议。这个建议还可以，但我不认为适用每个人。如果你是个开发者，想实现机器学习的算法。下面列出的书籍是一个很好的参考，可以从中逐步学习。机器学习路线图他的关于机器学习的路线图分为5个级别，每个级别都对应一本书必须要掌握的书。这5个级别如下：Level0（新手）：阅读《DataSmart:》。需要了解电子表格、和一些算法的高级数据流。Level1（学徒）：阅读《MachineLearningwithR》。学习在不同的情况下用R语言应用不同的机器学习算法。需要一点点基本的编程、线性代数、微积分和概率论知识。Level2（熟练工）：阅读《》。从数学角度理解机器学习算法的工作原理。理解并调试机器学习方法的输出结果，同时对机器学习的概念有更深的了解。需要有算法、较好的线性代数、一些向量积分、一些算法实现经验。Level3（大师）：阅读《ProbabilisticGraphicalModels:PrinciplesandTechniques》。深入了解一些高级主题，如凸优化、组合优化、概率论、微分几何，及其他数学知识。深入了解概率图模型，了解何时应该使用以及如何解释其输出结果。Leval4（宗师）：随便去学吧，记得反馈社区。Colorado针对每个级别中列出的书中章节阅读建议，并给出了建议去了解的相关顶级项目。Colorado后来重新发布了一篇博客，其中对这个路线图做了一点修改。他移除了最后一个级别，并如下定义了新的级别：好奇者、新手、学徒、熟练工、大师。他说道，Level0中的机器学习好奇者不应该阅读相关书籍，而是浏览观看与机器学习有关的顶级。机器学习中被忽视的主题ScottLocklin也阅读了Colorado的那篇博客，并从中受到了启发，写了一篇相应的文章，名为“机器学习中被忽视的想法”（文中有BorisArtzybasheff绘制的精美图片）。Scott认为Colorado给出的建议并没有充分的介绍机器学习领域。他认为很少有书籍能做到这一点，不过他还是喜欢PeterFlach所著的《MachineLearning:》这本书，因为书中也接触了一些隐晦的技术。Scott列出了书本中过分忽视的内容。如下所示：实时学习：对流数据和大数据很重要，参见VowpalWabbit。强化学习：在机器人方面有过讨论，但很少在机器学习方面讨论。“压缩”序列预测技术：压缩数据发现学习模式。参见CompLearn。面向时间序列的技术。一致性预测：为实时学习精确估计模型。噪声背景下的机器学习：如NLP和CV。特征工程：机器学习成功的关键。无监督和半监督学习。这个列表很好的指出了机器学习中没有注意到的领域。最后要说明的是，我自己也有一份关于机器学习的路线图。与Colorado一样，我的路线图仅限于分类/回归类型的监督机器学习，但还在完善中，需要进一步的调查和添加所有感兴趣的主题。与前面的“读这些书就可以了”不同，这个路线图将会给出详细的步骤。

⑽ 月工资的算法是按30天还是31天算

月工资的算法不是按30天算，也不是31天算，而是计为21.75天。

月计薪天数=（365天-104天）÷12月=21.75天。按照《劳动法》第五十一条的规定，法定节假日用人单位应当依法支付工资，即折算日工资、小时工资时不剔除国家规定的11天法定节假日。据此，日工资、小时工资的折算为：

日工资：月工资收入÷月计薪天数

小时工资：月工资收入÷(月计薪天数×8小时)。

月计薪天数=(365天-104天)÷12月=21.75天。

其中的104天为休息日，根据《劳动法》第四章 工作时间和休息休假 第三十六条 国家实行劳动者每日工作时间不超过八小时、平均每周工作时间不超过四十四小时的工时制度。第三十八条用人单位应当保证劳动者每周至少休息一日。

(10)算法学徒扩展阅读：

工资的相关组成：

1、计时工资是指按计时工资标准（包括地区生活费补贴）和工作时间支付给个人的劳动报酬。包括：对已做工作按计时工资标准支付的工资；实行结构工资制的单位支付给职工的基础工资和职务（岗位）工资；新参加工作职工的见习工资（学徒的生活费）；运动员体育津贴。

2、计件工资是指对已做工作按计件单价支付的劳动报酬。包括：实行超额累进计件、直接无限计件、限额计件、超定额计件等工资制,按劳动部门或主管部门批准的定额和计件单价支付给个人的工资；按工会任务包干方法支付给个人的工资；按营业额提成或利润提成办法支付给个人的工资。

3、奖金是指支付给职工的超额劳动报酬和增收节支的劳动报酬。包括：生产奖；节约奖；劳动竞赛奖；机关、事业单位的奖励工资；其他奖金。