***nlp 如何使用？
PanGu NLP 是一款基于java编写的中文自然语言处理分词工具，它可以实现中文分词、词性标注、命名实体识别功能。要使用它，首先使用m***en工具下载PanGu依赖库：
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<groupId>org.ansj</groupId>
<artifactId>pangu</artifactId>
<version>1.8.1</version>
</dependency>
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AI融合专业学什么？
AI融合专业学习的内容非常广泛，包括但不限于机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等。这些方向都是AI的核心领域，也是当前人工智能领域研究的热点。
具体来说，AI融合专业需要学习的内容包括：
数学基础：包括概率论、数理统计、线性代数和微积分等，这些都是AI领域必备的数学基础知识。
编程语言：如、Java或C++等编程语言，以及相关的开发工具和框架，例如TensorFlow、PyTorch等。
机器学习算法：了解传统的监督式学习（如回归和分类）、非监督式学习（如聚类）和强化学习等常用算法，并且可以应用到实际场景中去。
数据结构与算法：掌握常见数据结构（如栈、队列、链表）以及经典算法（比如排序算法），能够灵活运用这些知识来优化程序效率。
自然语言处理(NLP)技术：理解自然语言处理领域内的关键问题，包括文本分类、文本生成、信息抽取、情感分析等任务，并熟练掌握NLP相关模型与工具使用方法。
数据挖掘和大数据技术：熟悉常见的数据挖掘算法，如关联规则、聚类、分类等，并了解Hadoop平台及其生态圈工具、Spark平台以及各种分布式计算框架（如MPI）。
准研一导师搞NLP，如果未来想进大厂做J***a开发该怎么规划？
这是很多准研究生同学所面对的问题，我从读研和就业这两个方面来回答一下。
首先，对于211大学计算机专业的同学来说，进大厂的机会还是很多的，只要不是一味追求算法岗，难度并不算大，真正的难度在于如何在自己的主攻方向上做出一定的成果。
按照历史经验来看，很多研究生同学在毕业前都能够拿到多份大厂的offer，但是这些同学所面对的困惑不仅仅是去哪一个大厂，而是如何能够顺利完成毕业答辩。
读研和就业本身并不冲突，很多同学为了能够进大厂，在研一的时候就绞尽脑汁地让导师放自己去大厂实习，虽然这些同学往往都能够拿到大厂的offer，但是这其中也有不少同学因为达不到毕业要求而延期毕业，这是得不偿失的事情。
站在读研的角度来说，如果未来没有进一步读博的***，那么应该在研一期间就尽快找到自己的创新着力点，尽快做出一定的成果，这也会为后续的就业打下一个扎实的基础，同时也可以在很大程度上避免延期毕业。
NLP方向是一个人工智能领域的大方向，搞NLP的科研工作者也很多，不仅高校的团队比较重视NLP，现在很多大厂的研究院也是NLP领域创新的主力，所以如果能够在读研期间做出较强的创新成果，未来还是有机会进大厂研究院的，这是典型的高附加值岗位。
如果明确要从事J***a开发岗位，我个人有三点建议。
其一是重视云计算相关技术的学习，尤其是微服务、DevOps、持续交付、容器化相关的内容。
其二是重视大数据相关知识的学习，除了大数据平台之外，还要能够基于大数据平台来完成一些场景开发任务。
其三是重视算法类知识的学习，目前大厂复试会重点考察算法知识，有不少同学在这方面吃了亏。
