待學習內容

ahuljy發表於2019-09-30

2019-10-31 沉住氣，不要總著急，堅持

1、小藍書/西瓜書 （9/1~10/31經典演算法梳理和學習）
機器學習基礎（√） 感知機（對偶解法） 最近鄰演算法（√） 貝葉斯（√） 決策樹（ID3、C4.5有哪些改進點？CART分類和迴歸樹，哪些改進點（√）） 邏輯迴歸最大熵（√） 支援向量機 整合演算法（√）
EM演算法 HMM CRF 計算學習理論 半監督學習 強化學習 規則學習

學習結果：強化學習和規則學習還沒有學，其他已經基本掌握；等其他內容學完後，可以回過頭再學習一遍上述內容

2、數學之美/統計自然語言處理/這就是推薦引擎系統/谷歌搜尋引擎（19/11/1~20/1/31 自然語言處理基礎知識）

3、花書/花書配套的實戰書/經典論文（19/11/1~20/1/31，深度學習基礎內容）

4、Java實現Lightgbm、線上程式碼梳理、其他實時演算法（10/8~11/31）

5、Leetcode/百面機器學習/劉建平部落格（135篇文章）（11/1~1/31 機器學習內容查全補漏）

6、高等數學、離散數學、概率論與統計學、抽象數學、矩陣論、運籌學（11/1~12/31）

7、2019/10/28: 深度學習反向傳播推導

1.spark跑特徵分類資料

2.tensorflow網路模型測試(cnn+lstm效果不佳) (1)cnn+gru/lstm 訓練效果不佳原因查詢。 (2) lstm單獨訓練效果實驗 完成

3.tensorflow網路模型優化(word2vec/多通道CNN) （3）word2vec原理推導使用 (4) 多通道cnn模型搭建 (5)多層text-cnn模型訓練 (6) 文字語料整理，解決偏分類的問題。

4.tensorflow資料來源進行優化處理

5.文字聚類/文字分類/主題分佈(LDA/LSA/PLSA)

6.小象學院機器學習課程學習，專案程式碼要進行實際執行

7.七月線上推薦課程繼續學習。

8.LeoCode程式碼,資料結構複習

9.小象學院深度學習課程

10.小象學院tensorflow專案實戰課程

11.scikit-learn程式碼。

12.百面書籍

13.美團機器學習實戰

14.命名實體識別(NER)

15.意圖識別 cnn/lstm

16.文字摘要 seq2seq

17.李弘毅深度學習（keras實戰）

18.Ranklib Learing 2 Rank java版本實現。

19.基於目前已有的語料進行機器翻譯，對比實際結果。

20.強化學習研究，以及思考有哪些場景可以使用強化學習。

21 GAN研究

22.dubbo進行學習

23.springboot進行復習

24.jvm調優，java高併發,多執行緒複習

25.scala多個視訊複習

  1. dnn學習，更深層神經網路實驗學習 wide && deep

27.統計學習。李航統計學習，統計學習書。

28.機器人對話 小象學院視訊學習,書籍學習。

29.知識圖譜 視訊學習。

  1. scala複習，應用到實際專案中。

31.網易公開課 各個數學分支，演算法導論，電腦科學 補充學習。

  1. 阿里巴巴 數字經濟下的演算法

33.美團2018技術書籍

34 redis/tair 深入複習

35 python系統化進行復習整理，結合各個專案。

36.機器翻譯 seq2seq/trannsform

37.tensorflow/keras 基礎知識需要進行跟蹤練習

mvn clean install -Dmaven.test.skip -Dautoconfig.skip -U deploy

寶信 10.129.176.49

外高橋 10.138.156.221

mq 接收處理 1.會話啟動時傳入引數物件,依賴於哪個jar包 1.1 物件裡面的屬性引數 確認. userId,consultId ,詳細確認找張勇 1.2 傳入到介面的引數內容 確認. userId,consultId ,詳細確認找張勇 1.3 第一次啟動的時候傳送im的物件裡面 QuestionBody輸入一句提問的話，AnswerBody裡面塞入一些答案選項，具體還要根據showType進行確定。

2.客戶端反饋時傳入引數物件，依賴於哪個jar包 ImMsgReceiveEntity 2.1 物件裡面的屬性引數確認 userId,consultId ,詳細確認找 馬會陽 確認。 2.2 傳入到具體介面的內容確認 ResponseBody callback欄位，和AnswerOptions 內容 2.3 message callback 確認格式 json體主要是用來控制輪次，使用者需要回傳的內容。 2.4 fromId, userId 確認 

    1.作為Producer 傳送端：  fromId是醫生，toId是使用者，userId永遠是使用者。
     2.作為消費端：
      userId使用者，fromId是使用者 toId是醫生， (CheckMessageDO)
         userId使用者，consultId醫生 （MessagetProtocal）
         目前兩個需要確認是否直接使用。是否信任。

2.5 滾輪問題確認,輸入框 確認 傳送im的物件裡面QuestionBody輸入提問的話，AnswerBody裡面塞入一些答案選項。 確認過：無論使用者以什麼形式輸入，永遠都放到List list裡面來。 2.6 ConversationAbilities supportAbility 找趙國祥確認，是否需要設定,以及設定什麼內容。

監聽訊息的時候解析資料方式：

1) 監聽im訊息的時候把訊息反序列成 ChatMessageDO ， 2) 然後需要判斷 ChatMessageDO 的type,subType, 3) subType確定的情況下解析 chatMessageDO裡面的content，content反序列成 MessageProtocol 4) 判斷MessageProtocol 的ProtocolType是否為7,當為7的時候 就把 MessageProtocol 的content反序列成ResponseBody

傳送訊息的時候： 一定要用到QABody,QABody 是繼承BaseNode的,可以直接序列化，而且他是放到MessageProtocal物件裡面

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