❶ ar技术的优点和缺点
ar技术的优点和缺点
ar技术的优点和缺点，AR可以利用已有的真实环境，为用户提供一种复合的视觉效果：用户观察到的真实世界同计算机产生的虚拟场景相融合。ar技术的优点和缺点。
优点：
1.AR技术成本不高昂。一套完整的VR设备接近十万元美金，而已一个简单的AR设备就一部手机而已。
2.AR技术研发门槛低。AR公司Blippbuilder发放了AR设计平台，它提供没有编码经验的用户创建AR技术的体验。
3.AR技术运用范围广阔。军事、销售、娱乐、教育、技术、传媒、旅游、医疗等八个领域，都是AR增强现实的发展方向。
4.AR技术为商业提供便捷的销售方式。可口可乐、星巴克、宜家等商家以AR技术做出一系列具有互动性的广告并拉近消费者的距离，AR技术将创新传统广告行业。
缺点
现阶段而言，AR技术仅仅处于起步阶段，要在日常生活中应用还有很多局限性，而且还有很多未知的领域等待探索。同时目前AR的应用仍停留在优化消费体验方面，期待AR技术能早日成为我们日常生活中的一部分。
AR增强现实发展趋势
AR技术可能会成为人们生活中不可或缺的一部分，比如苹果CEO库克就很重视AR技术的发展，在发布的iPhoneX中就有人脸识别技术，而这项技术的研发可以说是苹果公司在AR领域的铺垫，可能在之后的新品发布中，你会发现有强大的AR技术的应用。
增强现实眼镜目前是比较大型的，而在未来眼镜可能会越来越小巧，就像太阳镜一样，能够让你在任何地方都轻松使用增强现实应用，亦或者以后可能会取代手机，实现社交、办公、导航等应用。
增强现实技术在未来的发展中会渗透到生活中的各个领域，比如设计师可以利用AR共享视角，办公室白领可以在桌子上、墙壁上甚至是地板上做PPT，厨师在做饭前可以先看一遍做菜步骤，医生在手术前看到虚拟演示，游戏也不再局限于屏幕都会带入真实世界。因此我们有理由相信AR技术能够改变人们的生活方式。
我们知道， 新款苹果8系列以上、华为Mate 20 Pro等智能手机等手机支持AR，可以实现精确的测量距离。就连最近很火的支付宝扫五福也有AR镜头，那么什么是AR呢？AR即Augmented Reality（增强现实），是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像的技术，将虚拟的信息应用到真实世界，被人类感官所感知，从而达到超越现实的感官体验。
AR技术综合了计算机仿真技术、计算机图形学和多媒体技术、人工智能技术、计算机网络技术、并行处理技术和多传感器 等电子技术，模拟人的视觉、昕觉和触觉等感官功能，使得用户从感官效果上沉浸在由计算机创造的虚拟环境中。而新兴的增强现实技术则是要借助显示技术、交互技术、传感技术和计算机图形与多媒体技术将计算机生成的虚拟环境与用户周围的现实环境融为一体， 使用户从感官效果上确信虚拟环境是其周阁真实环境的组成部分。
ar技术AR可以利用已有的真实环境，为用户提供一种复合的视觉效果：用户观察到的真实世界同计算机产生的虚拟场景相融合。当真实场景移动时，虚拟物体也随之发生相同变化，就好像这些虚拟物体是真的存在于真实场景中一样。 理想的'情况下，虚拟物体还可以向用户和真实物体以一种自然的方式进行交丑。开发增强现实系统的难点在于如何实时、准确的确定摄像机相对真实世界的位置，使得虚拟场景能够与真实世界无缝融合。
年火遍全球的《Pokemon Go》，正是这一应用的最佳代表。游戏在定位玩家的地理位置后，系统设定分布在该地域的妖怪品种以及出现几率，玩家跟着导航就能找到各种口袋妖怪，并且游戏中还运用AR技术，让玩家捕获妖怪的扔球动作原汁原味再现于现实。
其基本原理是通过 GPS 获取用户的地理位置，然后从某些数据源（比如 wiki，google）等处获取该位置附近物体（如周围的餐馆，银行，学校等）的 POI 信息，再通过移动设备的电子指南针和加速度传感器获取用户手持设备的方向和倾斜角度，通过这些信息建立目标物体在现实场景中的平面基准（相当于marker），之后坐标变换显示等的原理与 Marker-Based AR 类似。
这种 AR 技术利用设备的 GPS 功能及传感器来实现，摆脱了应用对 Marker 的依赖，用户体验方面要比 Marker-Based AR 更好，而且由于不用实时识别 Marker 姿态和计算特征点，性能方面也好于 Marker-Based AR和Marker-Less AR，因此对比 Marker-Based AR 和 Marker-Less AR，LBS-Based AR 可以更好的应用到移动设备上。
北京四度科技张工介绍说：AR增强现实技术是借助计算机图形技术和可视化技术产生现实中不存在的虚拟对象，并通过传感技术将虚拟对象准确 “放置” 在真实环境中，借助显示设备将虚拟对象和真实环境融为一体，使用户感觉不到场景中哪些是真实的，哪些是虚拟的，而认为自己看到的是一个真实的场景。 由此可见增强现实的本质特点就是：虚实融合，也就是将计算机产生的虚拟环境与真实环境在视觉上融为一体。
近几年来，提到AR相信大家都不陌生，AR被应用于很多场景中、另外，AR厂家还研发了各种AR设备，一度受到人们的追捧、喜爱。关于AR的详细解释估计说出来的比少,虽然AR是这几年的热门科技，但是大家对于AR还是模棱两可的概念，今天我就为大家说一下AR是什么。
那么AR技术到底是什么呢？
AR是增强现实（AR 技术，Augmented Reality的简称），是在虚拟现实的基础上发展起来的新技术，也被称之为混合现实。是通过计算机系统提供的信息增加用户对现实世界感知的技术，将虚拟的信息应用到真实世界，并将计算机生成的虚拟物体、场景或系统提示信息叠加到真实场景中，从而实现对现实的增强。
更通俗一点的说法是，它是一种全新的人机交互技术，利用摄像头，传感器，实时计算和匹配技术，将真实的环境和虚拟的物体实时地叠加到同一个画面或空间而同时存在。
用户可以通过虚拟现实系统感受到在客观物理世界中所经历的“身临其境”的逼真性，还能突破空间、时间以及其它客观限制，感受到在真实世界中无法亲身经历的体验。
基于AR技术的应用都符合一个基本的套路，就是通过先进的AR技术让平面图片或卡牌“立体动起来”。用户只需要下载相应的专用软件，利用使用移动设备扫描AR卡，即可出现角色的立体图像。AR技术可广泛应用到军事、医疗、建筑、教育、工程、影视、娱乐等领域。
❷ 学习ar技术的方法
1、对于没有代码基础的设计师、产品经理或者艺术行业从业者等想从事AR／VR行业，建议可以学习Adobe Aero、苹果的Reality Composer等来快速制作AR内容。
2、对于有编程基础的Unity开发者，推荐直接使用AR Foundation、Vuforia、EasyAR、HoloLens来进行开发。
3、对于有编程基础的原生开发者（Android or iOS），可以使用ARKit和ARCore来进行开发。
4、对于有一些语言基础的计算机专业学生，推荐直接学习C#、Unity开发，然后使用AR Foundation、Vuforia等快速开发出AR应用；或者有Swift或者Java基础的，直接使用Apple 的ARkit或Android 的ARCore进行开发，快速上手实现AR应用。
5、对于没有编程基础的大一二计算机相关学生，想要快速开发出AR应用，学习路线是掌握C#语言，然后学习Unity的一些基础编辑操作，之后使用封装好的AR Foundation、Vuforia等快速上手开发一个AR应用。
❸ AR技术面临的问题有哪些
1、硬件限制
ARKit和ARCore都寄希望于硬件厂商未来发布的手机上，这就意味着，有大量的消费者将被排除在外，除非他们升级自己的硬件。目前谷歌和苹果的解决方案都不是跨平台的，所以开发人员不得不从苹果切到安卓，或者从安卓跳到苹果，以满足大多数用户的需要。
2、你仍需要一个应用程序
ARKit和ARCore都集成到设备的操作系统中，这使得它们与那些只在系统上一层的第三方软件相比，拥有更强大的性能。但是，包含内容和体验的代码仍然需要通过应用程序来下载。事实上，开发一个App只是冰山一角 ，如何把App推销出去才是更艰巨的任务。
3、没人想体验功能单一的产品
为了让自己的应用看起来值得下载，开发人员应避免任何功能单一的体验。就算你能创作出一段世界上最酷炫的动画，但在反复观看后，它也会变得很无聊。
想要做出好的内容，你可能需要问自己这些问题:用户在第一秒可以做什么?在第一分钟能做什么?在第一天和第一周呢?体验不能一成不变，你得确保它们能不断升级。除了让内容更有深度外，解决这个问题的唯一办法，就是提供一个动态的解决方案，每次都有所不同。
以《TheMachines》为例，它是通过多人协作这个方案，让游戏即使没有新的内容也依然值得玩。
4、昂贵的3D
预算通常是“梦想杀手”，对AR和MR而言，大部分预算被用来创造3D的东西。客户端要么没有真正可用的3D设备，要么没有可用的格式。如果要将电影/VFX分辨率或CAD制造文件，转换成可以在消费者移动手机里使用的3D内容，这是一项极大的工作量。而且，所需的3D数量也是个问题。
正如前面提到的，内容的丰富性很重要。例如，演示一张咖啡桌很简单，但如果某个品牌要展示数百种产品，又该怎么办呢?IKEAPlace App就是一个很好的例子，它集合了大量的3D对象，据说目前已经有超过2000个品目可以AR展示。
5、位置的限制
有一个原因可以解释为什么这么多的ARKitDemos是在开阔的地方演示的。由于ARKit和ARCore无法检测或解决，使得碰撞和遮挡成为一个重大的问题。细心对比的话，我们会发现，一个在广阔空间看起来很棒的演示，如果在咖啡厅或在课堂上演示，看起来就像被破坏了。
当位置发挥作用时，就有更多的因素需要考虑进来，这会很不一样。我们不得不面对快餐桌尺寸，零售商理想的客流量，主题公园的照明条件改变甚至地标上的磁性干扰等等。
6、避免体验疲劳
针对手机，经过多年的原型化和用户测试，我们知道，不同的用户类别对疲劳有不同的程度或阈值。例如，年幼的孩子很难跟大人一样，双手握住手机还能同时在屏幕上操作;而成年人购物时通常只有一只手可以操作手机。创造AR体验时，要避免造成类似的不便。另外，疲劳也会影响硬件，因为AR需要一个打开的摄像头，这样的话，会非常快地消耗电池，并使设备变热。
7、社交化
当匹配其他技术时，AR是最强大的。用户自然想分享他们的AR体验，因为它是将3D内容放入真实世界的唯一技术。除了自拍，Snapchat的世界镜头也使用AR来创建可定制和可共享的场景。然而，社交仅仅是一个开始:实时数据可以使AR变得及时，GPS和信标可以帮助它定位，而且能满足各种企业需求让AR变更实用。
8、与消费者沟通
这可能是最容易被忽视以及最困难的部分。消费者想知道为什么一个应用程序值得下载，而且在他们下载之前要对它的工作方式感到满意。传达这个信息可能会发生在不同的媒体或者社交平台上，如果是在线下商店的话，这个一般是店员的责任。一旦用户下载了应用程序，就必须指导他们如何使用，还有，如果出现了不工作的情况，该怎么办。
9、不要忘记数字对象“触碰”的物理部分
在开放空间或空桌子上，AR可以是一个非常有吸引力的体验。在真实世界中放置一个数字的(digital)玩偶是有趣的，而如果你还可以让这个玩偶走到一辆玩具车前，打开车门，然后开着车走了，它就更有趣了。一只在草地上奔跑的虚拟宠物很可爱，但当它会去寻找一个真正的网球，或者知道怎么把网球拍进去球门时，它变得更有趣。
在Chalk AR应用程序中，你可以和另一个人在AR上画出真实的世界。这种能与物理世界的交互的特性，使AR应用程序的与其他的完全不同。
10、一切都刚开始
去年Pokemon Go的流行，向全世界普及了AR的概念。今年ARKit和ARCore将为许多消费者提供第一个真正的AR体验。虽然Vuforia这样的现有AR平台，已经与ARCore和ARKit集成，以增强它们的功能，但这些技术只触及了表面。随着新进步的继续出现，开发人员面临的挑战会越来越大。
只有当我们认为自己已经搞定了移动AR，头戴式AR才能变得成熟，并重新颠覆整个行业。
❹ 论淘宝搜索推荐算法排序机制及2021年搜索的方向。
[写在前面]淘宝搜索引擎至今反复多次，搜索顺序也从最初的统计模型升级到机械学习模型，到2010年为止没有标签没有基础标签，随着计算能力的提高，2010年后开始挖掘用户的基础标签，从3年到2013年开始使用大规模的机械学习和实时特征
但你有没有想过为什么2016-2017年的两年是各种各样的黑搜索盛行的一年，为什么今天几乎消失了？
最根本的原因是从统计算法模型到机械学习模型的转型期。
说白了，这时不收割就没有收割的机会。因为统计模型即将退出历史舞台。
因此，各路大神各自扩大了统计模型算法中的影响因素。统计算法无论在哪里，点击率和坑产都很容易搜索。
那两年成了中小卖家的狂欢盛宴，很多大神的烟火也是旺盛的。
今天推荐算法的第三代使用后，加上疫情的影响进行了鲜明的比较，真的很感慨。
淘宝真的没有流量了吗？电器商务真的做不到吗？还是大家的思维没有改变，停留在2016-2017年的黑搜宴会上不想醒来？
2017年、2018年、2019年是淘宝推荐算法反复最快的3年，每年的算法升级都不同，整体上到2019年9月为止统计算法模型的影响因素还很大，从2019年下半年开始第三代推荐算法后，全面的真正意义进入了以机械学习模型为中心的推荐算法时代。
各路大神也无法验证，加上百年疫情的影响，很多大神的隐蔽布也泄露了。
基本上以统计模型为主，训练基本上没有声音，典型的是坑产游戏。
如果现在还能看到的话，基本上可以判断他不是在训练，而是在制作印刷用纸，一定会推荐使用资源，资源是多么安全。
刷子的生产增加真的没有效果吗？不是我以前的文章说:不是不行，而是从坑产的角度思考，而是从改变竞争环境的角度思考，用补充书改变竞争环境，改变场地，有新的天地，任何手段都要为商业本质服务。
正文
概述统计算法模型时代。
统计模型时代搜索引擎的排名是最原始的排名思考，如果你的类别不错，关键词比较正确，就能得到很大的流量，当时产品需求少，只要上下架的优化就能使产品上升。
到2016年为止没有坑产游戏吗？黑色搜索的效果不好吗？其实，什么时候坑产是最核心的机密，谁来教大家，什么时候教的最多的是类别优化，关键词优化，大部分优化都围绕关键词，电器商的老人想起了你什么时候得到关键词的人得到了世界。
有人告诉我做坑产，关键词找到生意也来了。什么时候知道坑产也没有人给你刷子，大规模的补充书也出现在黑色搜索盛行的时期。
为什么关键词者得天下？
搜索关键词是用户目前意图最直观的表达，也是用户表达意图最直接的方式。
搜索的用户购物意图最强，成交意愿也最强，现在搜索也是转化率最高的流量来源。
统计时代关键词背后直接依赖的是类别商品，只要制作类别和关键词分词即可，哪个时代最出现的黑马通常是类别机会、关键词机会、黑科学技术机会。
最基本的是商业本质，什么时候产品需求少，没有很多现在的类别，自己找类别，现在想想什么概念。
记得什么时候类别错了，搜索也可以来。如果你的商品点击反馈好的话，错误的类别没有什么影响，现在试试吧
搜索类是搜索的基础。
什么时候能称霸，背后有商业逻辑，用户行为数据好就行了。
但无论如何发展检索都离不开关键词。例如，上述关键词是用户表达意图的最直接的方法，是当前消费者的检索行为和购买行为发生了根本性的变化。
检索依然根据消费者的行为数据和关键词来判断需求，这就是机械学习模型时代。
机器学习模式时代-推荐搜索算法。
现在的商品体积和消费者购物行为的丰富性，统计算法不能满足检索的本质要求。
所以现在搜索引擎开始发展深度学习模式更精细的建模-推荐搜索算法，搜索排名更智能。
在此重点讨论推荐检索算法，
2017、2018、2019是推荐检索算法真正意义发展的3年，3年3个系统版本每年更换一次，很多电器商人都不知道头脑。
推荐检索算法和统计算法模型的最大区别在于，Query的处理能力和算法有召回机制
简单表示推荐算法的程序:
1:对检索关键词进行分词、重写的处理进行类别预判
2:根据用户信息，即用户以前的行为数据记录和预测的性别、年龄、购买力、店铺喜好、品牌喜好、实时行动作等信息存档
3:根据检索用户信息，根据检索用户以前的行为数据检索引擎和预测的性别、年龄、购买力、店铺喜好、品牌喜好、实时行动作为等信息存档3:根据检索用户信息的检索用户信息
也就是说，在第一关召回阶段基本上与统计模型时代的最佳化途径相同，核心是标题分词和类别，现在最大的区别是根据用户信息推荐最佳化，这是标签和正确人群标签图像最佳化的基本意义。
为什么现在一直在谈论标签，谈论人标签图像？入池实际上是为了匹配真正的消费者用户信息，通过直通车测试来判断人群也是为了通过性别、年龄和购买力来优化匹配真正的消费者。
召回机制:
通过构建子单元索引方式加快商品检索，不必经历平台上亿级的所有商品。该索引是搜索引擎中的倒置索引，利用倒置索引初始筛选商品的过程是召回阶段。
在这个阶段，不会进行复杂的计算，主要是根据现在的搜索条件进行商品候选集的快速圈定。
之后再进行粗排和精排，计算的复杂程度越来越高，计算的商品集合逐渐减少，最后完成整个排序过程。
主要召回路径分为
1:语言召回
2:向量召回
这些都是商业秘密不方便的说明，有兴趣的是学习我们的在线会员课程标签重叠游戏6是基于语言和向量召回的基础逻辑实战落地的课程。
下一阶段进入粗行列，粗行列受这些因素的影响:
粗行列作为召回后的第一个门槛，希望用户体验以时间低的模型快速排序和筛选商品，第一关系将过滤到不适合本次检索词要求的商品
为了实现这个目的，首先要明确影响粗排名得分的因素
1:类别匹配得分和文本匹配得分，
2:商品信息质量(商品发布时间、商品等级、商品等级)
3:商品组合得分
点击得分
交易得分卖方服务商业得分
在粗排列框架下，系统粗排列算法根据商品类别的预测得分进行得分
点击得分交易得分
交易得分卖方服务商业得分粗排列框架下，系统粗排列的大排列
最后是精排，检索顺序的主要目标是高相关性、高个性化的正确性。
每个用户的喜好不同，系统会根据每个用户的Query结合用户信息进行召回。然后通过粗排后，商品数量从万级下降到千级。
千级商品经排后直接向用户展示，搜索过程中商品集合的思考和具体变化如下图
前面的召回、粗排主要解决主题相关性，通过主题相关性的限制，首先缩小商品集合和我们的在线会员课程标签
精排阶段系是真正系统推荐算法发挥真正威力时，应根据用户行为反馈迅速进行机械学习建模，判断用户真实性、准确性和可持续控制性。
为什么现在的游戏和黑色技术暂时出现，核心是系统算法模型机械学习模型，系统分析用户有问题，不正确，不稳定，维持性差，可以迅速调整。
也就是说，即使发现脆弱性，研究快速有效的方法，系统也会根据你精排阶段的用户行为迅速分析学习建模，发现模型有问题，你的玩法就结束了。
猜机器学习建模的速度有多快？
想玩黑色的东西早点死去吧。
现在使用的检索顺序模型主要是
CTR模型和CVR模型，具体模型过于复杂也不需要深入，但影响这两种模型的最基本因素是用户行为数据
真的不能假的，假的也不能假的算法模型越来越智能化，算法越来越强，只有回归商业本质才能真正解决算法模型背后真正想解决的问题，算法基于商业逻辑。
2021年搜索向哪个方向发生变化:
2020年电器商人和蚂蚁是不平凡的一年。2020年也是蚂蚁从神坛上拉下来的元年，现在蚂蚁有各种各样的黑色。
基于中小卖家的走势无疑是阿里必须正面面对的现实。
如何让中小卖家回流或留在平台上，搜索该怎么做？
检索一定是基于三方的考虑，买方、卖方和平台本身，现在市场上又开始提倡坑产搜索逻辑，坑产妖风又开始，根据推荐搜索算法逻辑来谈这个问题。
为什么坑产思维是不死的小强，每次危机都会跳出来。
以统计模型为中心的坑产时代是淘宝从2003年到2015年一直使用的搜索算法模型长达13年。
同时也是淘宝和中国网分红的野蛮生长期，统计算法模式让太多电商赚钱。除了
之外，十年的奴役思维已经习惯了，在电器商圈，坑产游戏一定有人相信，其他人不一定被认可。所以，我们夹着尾巴发展的原因，时间真的可以证明一切，不用多说，做自己。
习惯性思维加上特殊时期的赚钱蝴蝶效应，使许多电器商人活在历史的长梦中。正确地说，统计算法模型的真正废除是在2019年下半年。
同学说坑产永远有效，我也这么想。
永远有效的是起爆模型坑产权重驱动和统计算法模型中的坑产排名不同。
起爆模型的坑产要素永远有效，这永远不会改变。
但是，如何有效地加上这个起爆模型的坑产权重，并不像模仿购物的意图那么简单。
坑产游戏在2021年绝对不行。淘宝不会把现在的算法系统换成15年前的。
基于三方利益:
购买者体验
卖方利益
平台的发展
搜索肯定会向高精度和高控制性发展。以标签为中心的用户标签图像仍然是影响流量精度的基本因素。
必须从标签的角度考虑和优化种子组的图像。
通过种子组的图像向相似人扩展到叶类人，业界喜好人最后向相关人扩展也是扩大流量的过程渠道。
基于推荐搜索算法逻辑:
精密排列阶段算法更强，精度更高，转化率更高，持续稳定性更强。
基于中小卖方流通的现状，优化精排阶段并非中小卖方能够简单接触。
推荐算法从搜索排名阶段出现在哪个阶段？
个人判断
一是召回阶段
二是粗排阶段
上述提到召回阶段的算法简单复盖商品为万级，排序规则也比较简单，中小卖方在召回阶段提高精度尤为重要。
在这个万级商品库中，如上下架的权重上升，中小卖方有机会上升到主页，从子单元的索引召回中寻找机会。
或者根据中小卖方的新产品和中小卖方的店铺水平进行特别优先搜索推荐，使中小卖方的新产品在低销售状态下显示，可以实现锦囊算法。
中小卖方有机会搜索主页，不调用用户信息直接打开主页的展示权可能是中小卖方最大的支持。
根据召回阶段的用户行为数据，在粗排阶段以比例融入用户信息，即标签的影响。
在初始召回阶段，类别和分词权重，看业者主图场景反应背后的人们反馈，用系统引导，给中小卖方真正参考的流量方向和成交方向。
谁疯狂地印刷用纸直接关闭黑屋，理解印刷用纸优化竞争场景，从优化人群的角度出发，适当放宽处罚。
通过召回阶段，得到的用户信息会影响粗体结果。在这个阶段，用户信息的权重比例不应该太大，流量卡也不应该太死。
在各检索顺序阶段用户信息，即用户标签对检索的影响权重的问题。
这个方向我的个人观点是可能的。
❺ 网易云音乐个性化推荐是一个怎样的技术
在每日歌曲推荐页面，网易云音乐比较简单的解释了个性化推荐的运作机制，比如播放、红心、收藏等用户行为，都会对推荐算法产生影响，一方面表明算法机制，另一方面也鼓励用户多听歌、多动手，让产品更懂你的前提是用户行为足够丰富。另外，在早前网易云音乐的官方新闻中，也可以看到，海量UGC内容结合协同过滤、语义分析、操作分析技术，这些都是个性化推荐的运行机制。而综合来看，基于音乐与基于用户协同过滤的两种推荐方式，就是个性化推荐的主力。
❻ 推荐一些算法比较好的书
刘汝佳的《算法艺术与信息学竞赛》，这本书很适合搞算法竞赛的看。
《算法导论》这本书就不用多说了，经典
Udi Manber 的《Introction to Algorithms: A Creative Approach》中文名《算法引论：一种创造性方法》
当然还有很多书，上面三本我有幸看过
❼ 什么是算法工程师主要任务是什么
作为算法工程师，除了精通计算机编程相关知识，精通使用MATLAB等仿真工具外，还必须了解业务背景。例如，人工智能算法工程师、交通算法工程师、图像处理算法工程师等需要熟悉公司的业务。有一定的商务学习能力。
通用互联网公司的算法工程师主要涉及以下领域：推荐算法和同通滤波算法，音频处理，图像处理，深度学习和AI算法，SLAM，VR，AR领域，传统算法等。具体如下：
1、推荐算法和共通滤波算法。这些工程师主要是解决电子商务或转换相关问题的工程师。这些工程师需要掌握的是特征工程、主成分分析、统计数据、贝叶斯概率、决策树(GBDT/XGBOOST)、 Logistic回归、协作过滤等围绕与变换概率有关的知识系统。
2、语音信号处理(例如环路噪声抑制)通常用于语音聊天和语音识别的前端检测。像这些做智能扬声器的公司现在需要做的或多或少。
3、图像处理，尤其是基于OpenCV的图像处理算法，一般产品做美容，滤镜或其他特别喜欢招募此人的人，在过去的一两年中有被深度学习替代的趋势。 Google发布了arccore，因此许多小型公司也可以生产一些非常好的应用程序。
4、 SLAM，专注于机器人定位和导航，例如无人驾驶汽车，扫地机器人。
5、 VR和AR领域，包括视频跟踪，SLAM，光线跟踪，几何投影等，实际上是一个综合领域。
优秀的人往往也有一个强大的内心，无论别人如何看待自己，都坚信自己是优秀的，并愿意为了进步不断努力。我认为作为一个算法工程师也是需要不断学习，不断给自己充电，让自己变得更优秀。以上是小编为大家编写的算法工程师的相关知识，希望对大家有帮助!
❽ 推荐系统论文阅读（十)-基于图神经网络的序列推荐算法
论文:
论文地址： https://arxiv.org/abs/1811.00855
论文题目:《Session-based Recommendation with Graph Neural Networks》SR-GNN
github: https://github.com/CRIPAC-DIG/SR-GNN
基于会话的推荐一般是将序列会话建模，将整个session进行编码，变成一个隐向量，然后利用这个隐向量进行下一个点击预测。但是这种方法没有考虑到item直接复杂的转换(transitions)关系，也就是item之间在点击的session中除了时间顺序外还有复杂的有向图内的节点指向关系，所以之前的方法不足以很好的对点击序列进行建模。
现有基于会话的推荐，方法主要集中于循环神经网络和马尔可夫链，论文提出了现有方法的两个缺点：
1）当一个session中用户的行为数量十分有限时，这些方法难以获取准确的用户行为表示。如当使用RNN模型时，用户行为的表示即最后一个单元的输出，论文认为只有这样并非十分准确。
2）根据先前的工作发现，物品之间的转移模式在会话推荐中是十分重要的特征，但RNN和马尔可夫过程只对相邻的两个物品的 单向转移关系 进行建模，而忽略了会话中其他的物品。
为了克服上述缺陷，本文提出了用图神经网络对方法对用户对session进行建模：
下面具体介绍怎么进行图序列推荐
V = {v1,v2...vm}为全部的item，S = { }为一个session里面按时间顺序的点击物品，论文的目标是预测用户下一个要点击的物品vs,n+1，模型的任务是输出所有item的预测概率，并选择top-k进行推荐。
我们为每一个Session构建一个子图，并获得它对应的出度和入度矩阵。
假设一个点击序列是v1->v2->v4->v3，那么它得到的子图如下图中红色部分所示：
另一个例子，一个点击序列是v1->v2->v3->v2->v4，那么它得到的子图如下：
同时，我们会为每一个子图构建一个出度和入度矩阵，并对出度和入度矩阵的每一行进行归一化，如我们序列v1->v2->v3->v2->v4对应的矩阵如下：
这个矩阵里面的值是怎么计算的呢？下面讲一下：
看左边的出度矩阵，第一行为 0 1 0 0 ，代表着v1->v2，因为v1，只有一个指向的item，所以为1；看第二行，0 0 1/2 1/2，因为v2有指向v3和v4的边，所以进行归一化后每一个值都变成了1/2。入度矩阵的计算方法也是一样的，就不再说了。
本文采用的是GRU单元进行序列建模，将图信息嵌入到神经网络中，让GRU充分学习到item之间的关系，传统的GRU只能学到相邻的两个物品之间的关系，加入图信息后就能学到整个session子图的信息。
计算公式如下：
为了刚好的理解这个计算过程，我们还是使用之前那个例子：v1->v2->v3->v2->v4来一步步分析输入到输出的过程。
（1） 是t时刻，会话s中第i个点击对应的输入， 是n✖️2n的矩阵，也就是会话子图的完整矩阵，而 是其中一行，即物品vi所对应的那行，大小为1✖️2n，n代表序列中不同物品的数量。
如果按照例子来看，如果i取2，那么 为 [0 0 1/2 1/2 1/2 0 1/2 0]
进一步的，可以把 :拆解为[ , ]
（2） 可以理解为序列中第i个物品，在训练过程中对应的嵌入向量，这个向量随着模型的训练不断变化，可以理解为隐藏层的状态，是一个d维向量。
(3) H是d*2d的权重向量，也可以看作是一个分块的矩阵，可以理解为H=[Hin|Hout]，每一块都是d*d的向量。
那么我们来看看计算过程：
1）[ ..., ] ，结果是d * n的矩阵，转置之后是n*d的矩阵，计作
2） : H相当于[ ]，即拆开之后相乘再拼接，因此结果是一个1 * 2d的向量。
上面就是完整的第i个点击的输入的计算过程，可以看到，在进入GRU计算之前，通过跟As,i矩阵相乘，把图信息嵌入到了神经网络中取，加深了神经网络学习到的item之间的交互信息。
此外，就是GRU的计算过程了，跟原始的GRU不一样的地方在于输入从xt变成了嵌入了图信息的as,i。
通样也有更新门和重置门，计算方法跟原始GRU一模一样。
这里的 其实就是相当于原始gru中的 ，只不过在SR-GNN里面，进行一轮运算的时候i是没有变化，相当于每个物品单独进去GRU进行计算，得到自己的向量，也就是说在GRU的计算过程中， 是不断变化的，看一下源码更易于理解：
hidden就是公式里面的 ,在gru的每一个step计算中都会进行更新，这里我有个疑问，如果所有item的hidden都更新的话，那么应该是整个序列中所有的item并行进入GRU中进行计算，每一个step都得到自己的vector，当每个item的vector更新后，下一个step就重新根据新的 计算 ，接着计算下一个step。
计算过程大概就是下面这样：
这里有四个GRU并行计算，没次更新自己的hidden状态，输入则考虑所有的hidden和图信息。
从上面的图看来，每一个item都要进行T个step得到自己的item-vec，所以经过T个step后，我们就得到了序列中所有item的向量，即：
图中用蓝色框框画出来的向量，有了这些向量后，我们怎么得到预测结果呢？这就引入了下一个问题。
观察上面的模型结构，我们看到attention，没错，我们认为一个session中的这些item-vec并不都对预测结果产生影响，有些item对结果影响很大，有些影响很小，所以我们进行了加权求和。同时，论文认为session对最后一个item-vec，s1=vn是重要的，所以单独拿出来：
公式(6)就是简单的attention操作，其实从公式上来看就是计算每个vi跟最后一个向量vn的权值，然后进行加权求和。
在最后的输出层，使用sh和每个物品的embedding进行内积计算，这里vi应该是item的embedding层出来的向量，而不是后面一直更新的hidden：
最后通过一个softmax得到最终每个物品的点击概率：
损失函数为交叉熵损失函数：
从数据上来看，SR-GNN超过了经典的GRU4REC，这也说明了图信息的嵌入能带来更好的推荐效果。
本论文很巧妙的将图信息嵌入的神经网络中，更高地让GRU学习到每个item之间的关系，不再局限于相邻的物品之间进行学习。近年来，图神经网络的思想和方法屡屡被用在推荐系统中，学好图神经网络应该是推荐系统的下一个热潮。
❾ ar的学习需要什么
1、学习 C#语言。如果你没有编程基础，可以挑一本C#入门书先学起来，花一两个月，不用非常深入，做到能读能写简单的代码即可。当然，如果这个学习过程让你很兴奋很沉迷，那么恭喜你，这条路很适合你，你可以直接深入下去；2、学习 Unity 引擎。一个 3D 引擎包含的知识面很广，不要泛泛地去学，找一本带项目实例的入门书，从简单的范例项目，一边敲代码一边学起，大概再花上两三个月。如果在学习 C# 的时候觉得单调，学习 Unity 的过程也很乏味，那应该严重认真考虑是不是要继续下去；3、学习了 C# 和 Unity 的入门，方向坚定不移，可以再花半年的时间做/学习几个小项目，适当强化知识的深度和广度。然后题主应该有一定的积累来思考下一步的方向，建议以兴趣/性格导向为优先。如果喜欢做产品的快乐，那么掌握 3D 应用开发的各个环节，对设计、资产、技术、测试、运营、项目管理等各方面都具备一定的把控能力会非常有帮助；如果面向技术，那么需要回头补功课，算法、数据结构、3D 图形学等列个单子慢慢学起来，必须夯实基础才能深入。两个方向都不容易，要成为大牛10年的积累是必须的。但坚持3年，相信在一般的团队中已经可以贡献自己的力量了
❿ 国内外有哪些比较优秀的AR SDK
国外排名
Apple ARKit
Facebook AR Studio
Microsoft Windows Mixed Reality
PTC Vuforia
Google ARCore
ARToolKit
Wikitude
MaxST
Kudan
Xzimg
国内排名
网络AR
网易洞见AR
视＋EasyAR
亮风台HiAR
天眼AR
太虚AR
幻视AR
其他
排名依据
平台红利（市场机会）
免费及可用性（参与门槛）
开发者规模及质量（规模化）
成品性能、表现力和吸引力（实际效果）
国外AR SDK的综述
我们后面再解释“为什么国内排名只有7个”。
国外的SDK排名，从实用角度来说，靠谱的实际上只有前五。
从第六名的ARToolKit开始，要么是开源但代码完善度较差的项目，要么是付费使用才会好用的SDK，所以看看名字就罢，一笔带过。
Apple ARKit
2015年苹果收购了Metaio。Metaio此前也是不逊于Vuforia的iOS端AR SDK，但被收购后就不再提供下载和更新，可以认为Metaio就是ARKit的前身。支持升级iOS11的设备保有量过亿，ARKit是绑定功能，巨大的市场垄断优势压倒了其他同类对手，不排第一排第几？
Facebook AR Studio
优势同样也是App用户规模庞大，总规模超过iOS设备保有量，且平台具备自我推广能力，该优势略逊于iOS11。缺陷在于开发者仅能为其平台开发内容，商业化规则也由平台制定。故排第二。
Microsoft Windows Mixed Reality
Hololens的市场占有率目前完全称不上规模化，这是目前微软的主要瓶颈，但参考PC时代第三方厂商兼容硬件的普及，硬件的未来前景潜力巨大，近期已有若干款兼容产品推向市场。此外，微软的应用开发服务体系完整、健全成熟、兼容性强。平台生态基础非常扎实。故排第三。
PTC Vuforia
Vuforia被高通卖给了PTC。PTC是物联网公司，随着人工智能技术的发展，万物互联也将是未来趋势，AR作为交互显示类技术前景广阔。Vuforia原本免费向开发者提供，有一大批初始的死忠，尽管2016年Vuforia开始收取高昂授权费，撵走了一大批免费用户，但其仍是目前口碑较好的SDK。从目前看PTC没有明显要整合Vuforia的迹象，而是单独将其商业化，因此平台红利几乎没有，完全靠口碑。故暂时排第四。
Google ARCore
来得有点晚。ARKit已经箭在弦上了，Google匆匆推出了一个预览版。没有整合在Android里，不具备垄断优势。Android设备的市场占有率很高，但是性能、内核不像iOS设备那样集中，实战可用性如何，还需拭目以待。但超过Vuforia指日可待。故暂时排第五。
有了上述5个可选方案，余下的国外SDK基本没有必要赘述。
总的来说，国外前五的SDK优劣势如下：
Apple：用户体量巨大；但iOS11尚未开放，实际的用户市场反馈还不明显。
Facebook：用户体量巨大；但无法进入国内市场。
微软：开发体系成熟度高；但设备昂贵，消费市场发展速度太慢。
Vuforia：成熟、易用；在国内收费，且PTC将其导向物联网市场。
Google：Android设备保有量高，增速明显；刚刚推出仍需观望。
国内AR SDK的综述
国外AR SDK不太容易满足国内开发者需求，主要困难有：
语言沟通障碍
技术支持有时差问题
技术支持响应慢，且容易无果。
国外AR SDK中未来值得考虑的方案，仅Apple ARKit和微软。
面对C端市场，开发者选Apple ARKit更佳。面对B端市场，微软更有整合优势，通常B端解决方案不会采用手机这种常规设备。
国内的AR SDK有一定的本土化优势。对于开发者而言，国内的AR SDK各方面的优势，首选应看重的仍是平台红利（市场）。我们着重从这些SDK的平台优势和市场规模的角度，为开发者提供参考。
第一名：网络AR
官方平台：网络搜索“网络AR”，搜索结果第二项。第一项为网络AI开放平台，也可进入网络AR。
从使用规模上说，网络AR并不是第一，但是网络平台优势明显，只是起步略晚一些，短期内还没有发力的迹象。
网络AR并不是一个独立的SDK，而是从属于网络AI开放平台。众所周知，网络近半年来在AI领域持续发力，以致放弃了大量边缘业务，最近甚至卖掉了网络外卖（心疼一秒），可见网络在AI领域投入的决心之大。AR作为一种内容表现手段，从属于AI开放平台，也无可厚非。
网络AR SDK的slogan同样也标榜自己是“最AI的AR SDK”，意味着网络版AR SDK中将提供丰富的AI Feature。网络AR7月份开启内测申请，目前还处于测试使用阶段，从技术水平上，网络AR的功能丰富程度、性能值得期待。
平台红利：☆☆☆☆
网络AR开放平台上明确了开发者可享受的平台红利，一来源于手机网络，二来源于网络地图。
此外，网络还拥有部分线下广告资源，但这部分目测应该无法免费，或许只能提供给大客户。
相对于其他同类产品而言，网络AR最具平台红利的基础优势。
免费及可用性：☆☆☆
网络AR SDK的核心功能将永久免费。收费的部分可能是云端API和资源存储相关服务，云端API的具体收费标准暂时还没有公布，资源存储服务的资费标准参照网络云。
可用性方面，目前网络AR SDK的使用，还需“申请内测”，并未直接开放。
开发者规模及质量：☆☆
2016年网络地图公布的注册开发者规模有100万，鉴于网络AR SDK将网络地图作为为开发者提供的营销出口之一，基本可以认为网络AR SDK潜在的开发者规模可达百万级。
成品性能和表现力：☆☆☆
网络目前的案例可以归为几类：营销、公益、定制内容，仅有1个商业化案例，是针对网络地图的AR实景导航。
从案例数量上看，因为刚刚于7月份推出，目前官方案例仅15个，数量较少。
案例提供视频和可识别的体验标识。经小米MIX手机实测，AR内容的画面精细程度较高；稳定性中等偏上；必须将标识保持在摄像头画面里的情况下，有效识别距离大约为15cm ~ 80cm。
有兴趣的开发者可以通过网络AR SDK官网体验。需要提前准备“手机网络”App。
第二名：网易洞见AR
入口：网络搜索“网易洞见”，搜索结果第一项。
平台红利：☆☆☆
网易的平台级产品，最为知名的有3个，一是新闻客户端，二是网易云音乐，三是网易公开课。平台级产品和洞见AR没有直接关联，仅在网易云音乐内有一个“扫一扫”入口，主要用于关联的营销活动。与之相比，网络把AR扫一扫的入口集成在自家移动端的核心产品里。这一点网易洞见AR逊于网络AR。
和网络类似的是，网易也把AR放在了人工智能业务体系中，洞见AR团队属于网易人工智能事业部。把AR和AI视为从属关系，似乎是大公司的通用观点，尽管到现在为止还没有明显的“合体”内容出现。
网易洞见AR的平台红利存在，但是否会向普通开发者开放、如何为普通开发者提供红利机会，目前还没有明显的策略或计划。
免费及可用性：☆
网易洞见AR官网并没有直接提供SDK下载，仅提供了一个“联系我们”的表单。
这一点与其他SDK相比，极其独特。第一没有任何关于使用资费的说明，第二开发者无法直接参与使用，且没有开发者文档。对于一家大公司旗下的事业部而言，似乎并不太合理。
开发者规模及质量：☆☆
网易并非一个开放式的纯技术型公司，旗下鲜有听说有开发者社群的积累，潜在的开发者规模也缺乏合理依据支撑。
但随着网易在人工智能和AR等技术方向上的持续探索，形成自己的开发者社群或许有一定的可能，其品牌具备一定的号召力，但在开发者社群积累的执行层面可能会缺乏经验。
总体而言，☆☆☆是一个模糊的评价，主要支撑依据是其品牌。
成品性能和表现力：☆☆☆☆☆
网易洞见AR官网并未列举足够的开发案例，实际列举的案例仅“农夫山泉+网易云音乐”一项。该案例为营销案例，为此农夫山泉向市场投放了总计4亿瓶定制瓶身包装的矿泉水。
这一案例想必是网易洞见AR在事件营销方面建立了一个商业化的、规模化的、充分利用平台红利的、具备一定影响力的执行案例，但可能也是目前唯一一个。相比起其他SDK在这方面的成果，这个案例的质量和规模化程度要高很多，直接面向消费市场。
经我们用米6手机、iPhone 6s手机通过网易云音乐客户端，和定制版农夫山泉实测，其AR体验中等偏上，稳定性较好，空间贴合程度一般，但调性可以给满分。必须将标识保持在摄像头画面里的情况下，有效识别距离大约为10cm ~ 120cm。
有兴趣的朋友可以亲自试试。
操作流程：打开网易云音乐>菜单中找到“扫一扫”>切换到AR，扫瓶身。
洞见AR官网除了上述案例，并未提供其他明确的案例，仅提供了三个动图，以展示其SDK的稳定性。（由于官方提供的Gif图过大，压缩后画质受损，如有必要建议直接前往洞见AR官网查看）
从“农夫山泉”案例的实际体验来看，上述图示基本符合事实效果。
第三名：视+ EasyAR
EasyAR目前在国内有一定数量规模的开发者，根据其最新的融资消息称，其开发者数量约在30000上下。这一定程度上得益于Vuforia去年的“收费”行动。例如“AR涂涂乐“等较为初级的AR卡牌类开发者，正是因为Vuforia这次自杀式的”授权费行动“，转投了EasyAR怀抱。
平台红利：☆
缺乏平台优势是EasyAR目前的一个明显不足。其创业团队背景导致目前暂时没有成熟统一的输出市场。
EasyAR新一轮投资方中，有汽车之家这样的平台，最新的融资描述也称未来将瞄准AR看车的应用场景。最新的”汽车之家“App中，已有”AR扫一扫“的功能入口，但没有使用说明、提示。
但并未有公开信息表明EasyAR的开发者有机会享受汽车之家的平台红利。
最新版汽车之家App界面截图
免费及可用性：☆☆☆
EasyAR官方提供免费版本本地化SDK下载，称为”Basic“版，但不支持”SLAM“、”3D物体跟踪“、”不同类型目标同时识别与跟踪“和”录屏“功能。
Pro版本收取￥2999/应用的授权费，相对而言也算是良心价格。Pro版本支持上述4个功能。
此外EasyAR还提供云端识别API服务，收费价格是￥1200/月。
本地版主要满足AR识别和展示效果的基本需求，云端版主要用于管理大量识别图。大致的区分可以这样理解：本地版满足短时、需求单一的小型项目开发，云端版满足大型复杂项目开发。
此外还有一站式解决方案，但页面无法打开，显示为
开发者规模及质量：☆☆☆☆
根据最新的融资消息，宣称其开发者数量约在30000上下（未经证实）。
相比网络AR，EasyAR目前的开发者规模尚有优势，但预计未来会被超越。相比网易洞见，EasyAR无论在规模还是质量上均有优势。
从长远来看，如果无法为开发者提供稳定的”获利“出口，仅靠纯产品服务或许不容易扩张其开发者社群规模。
成品性能和表现力：☆☆☆☆
EasyAR官网提供了65个案例，大部分案例都以视频方式呈现，大部分视频内容主体都是甲方产品广告，其中有少量应用场景画面。
因缺乏标识物（官网未提供），案例无法实测，截取部分视频动图以供参考。
动图1和2的AR内容看上去比较稳定，动图3的AR内容展示有明显不稳定的情况。主要的2个影响因素是手机和标识点相对距离、识别和追踪的响应速度。相对距离较大时，手持设备时的人体正常抖动引起的画面偏移较小，因此汽车AR效果比较稳定，而近距离的卡牌AR则更容易侦测到画面位移，在识别和追踪的响应速度上存在不可避免的延迟，造成动图3的结果。
第三方提供的有效识别距离数据，最大约为270cm，最小距离未提供。
第四名：亮风台HiAR
亮风台主营业务是AR眼镜，SDK是其硬件产品生态一环。SDK分为本地版和云端API。鉴于国内AR眼镜产品的成熟度、市场占有率甚至不如微软的Hololens，开发者基本享受不到平台红利。因此这类以硬件产品为核心的SDK，根据我们的标准，排名较低。
平台红利：☆
亮风台的投资人中有美图公司，但并没有公开信息表明HiAR SDK的开发者能有机会为美图平台开发可获利的内容。
亮风台的自有市场占有率明显还不高，自身无法为开发者提供平台红利。
免费及可用性：☆☆☆☆
本地版SDK和云端API均免费，官方页面上没有直接体现，注册后可直接下载使用和查看管理后台。
开发者规模及质量：☆☆
亮风台在国内的开发者数量没有公开数据，根据其官网SDK相关页面展示的案例来看，与企业有一定数量的toB合作，但没有证据表明其拥有成规模的开发者社群。
根据其开发者社区展示的信息来看，开发者社群大约在百人左右。
成品性能和表现力：☆☆
HiAR SDK的性能和效果，可以通过其自有App”幻境“作为参考。幻境App的下载入口位于其官网“产品”菜单下。
经米6手机实测，幻境App识别“50元人民币”后，出现了一个简单的动画，动画表现力且不论，叠加的画面会不断的小幅抖动和变形，稳定性明显不如上述三家SDK。
AR SDK排名总结
第五名至第七名的AR SDK，只做单纯列举，主要原因是这些SDK项目规模较小，目前均未有盈利或融资的消息，其生存前景可能存在一些问题。从开发的角度说，势必应避开”不确定性较大“的风险。
总的来说，单从”如何参与AR市场“的角度考虑，在选择AR SDK时，首先还应考虑平台优势。从技术角度说，大部分SDK的算法逻辑大同小异，差异在于代码精细化程度、开发辅助的健全程度、技术支持的质量以及可持续性。
iOS11捆绑的ARKit，无疑是当前市场机会最直接也最大的，尚需实战检验。
国内的AR SDK中，网络AR、EasyAR无疑是可考虑的首选，二者相比，网络AR目前略有优势，长远看也更有优势。网易洞见AR的开放性目前存疑。
复制粘贴的一篇报道，说得还是比较靠谱的，原谅我出处忘了，当时只吧内容存下来了