深度学习
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从零开始学Python自然语言处理（30）—— 宣传没做好的GPT
有一件特别有意思的事情，和大家分享一下。上周，有个面试，我陪同技术负责人一起去了，来面试的是一个985的硕士毕业生，做了2年开发，之后2年做的NLP算法，现在来面试我们公司的NLP算法岗位。看了一下他的简历，...
ID王大伟 发表了文章 • 2020-07-02 11:30
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Python深度学习中Keras如何多输入多输出，以及中间层输出
在许多新手的眼中，深度学习模型构建好了之后，就只能是固定的输入和输出，甚至构建的模型只能是一个输入一个输出。其实深度学习模型很灵活，想有几个输入就有几个输入，想有几个输出就几个输出，想要哪一层的输...
ID王大伟 发表了文章 • 2020-07-02 11:17
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Python知识图谱和NLP之间的联系
现今网络上已经开源了大量的知识库，这些知识库往往以三元组的形式对知识进行存储，其中包含了大量常识性或专业性的知识。在这些知识库的基础之上，我们又可以构建问答机器人等上层应用。现如今，越来越多的NLP深...
ID王大伟 发表了文章 • 2020-07-02 10:52
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从零开始学Python自然语言处理（30）—— 这两年的NLP顶流BERT
昨晚和一个朋友吃饭，他是一家公司的部门技术负责人，因为我们都是做自然语言处理的，我问他最近找工作的应该挺多的吧，他点了点头，然后和我吐槽前两天面试的一个工作3年的程序员，原来是做NLP的，这次也是面试N...
ID王大伟 发表了文章 • 2020-06-16 15:42
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从零开始学Python自然语言处理（31）—— BERT文本分类实战
让大家都会用bert。几行keras代码就可以做基于bert的文本分类。并且薅一波kaggle的算力羊毛和数据羊毛，体验一下bert的加载和微调。之前也介绍过如何使用kaggle的GPU。戳：自己的小霸王跑不起来？带你薅一波kaggl...
ID王大伟 发表了文章 • 2020-06-11 22:52
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Tensorflow2.0 正确的Python打开方式
Keras 作者 @François Chollet说：开发Keras的时候，我遵循一个关键原则，就是“逐步揭示复杂性”。开始可以很简单，也可以逐渐复杂化、应对更灵活的场景，只需要增量化的学习。就像在复杂地图里局部放大一样。本文...
ID王大伟 发表了文章 • 2020-06-11 20:55
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从零开始学Python自然语言处理（30）—— Encoder-Decoder实战演练
说到Encoder-Decoder框架，就算没用过也都听说过。这玩意儿在经典的机器翻译模型里经常出现。而且，该框架灵活多变，适用于多个场景，比如文本摘要、问答系统等。只要是这种输入一个序列，再输出一个序列的场景，...
ID王大伟 发表了文章 • 2020-06-11 20:38
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用Python做NLP？你不知道的NLP语料构建技巧
记得写毕业论文那会儿，经常会为缺语料发愁。由于大多数 NLP 问题都是有监督问题，因此往往我们缺的不是算法，而是标注好的语料。这种问题在中文语料上更是明显。今天就和大家分享一些中文 NLP 领域，构建语料的...
ID王大伟 发表了文章 • 2020-06-11 15:26
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从零开始深度学习Pytorch笔记（7）—— 使用Pytorch实现线性回归
前文传送门：从零开始深度学习Pytorch笔记（1）——安装Pytorch从零开始深度学习Pytorch笔记（2）——张量的创建（上）从零开始深度学习Pytorch笔记（3）——张量的创建（下）从零开始深度学习Pytorch笔记（4）——张量的...
ID王大伟 发表了文章 • 2020-06-11 09:40
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从零开始学Python自然语言处理（29）—— 根据场景变换的ELMo
前文传送门：从零开始学自然语言处理（28）—— Bi-LSTM+CRF完成命名实体识别任务我的朋友，去面试NLP算法工程师，面试官问了一些问题，最后的几个问题，他没回答出。当时的问题如下：ELMo是什么？ELMo和经典的word...
ID王大伟 发表了文章 • 2020-06-08 23:16
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从零开始学Python自然语言处理（28）—— Bi-LSTM+CRF完成命名实体识别任务
前文传送门：从零开始学自然语言处理（27）—— 开辟新纪元的Transformer俗话说的好，NER该怎么做？双向LSTM+CRF啊。这LSTM听说比一般的RNN牛逼，那这双向的LSTM岂不是更牛逼了？（BERT心想：渣渣）不管是实际业务...
ID王大伟 发表了文章 • 2020-06-08 23:10
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从零开始学Python自然语言处理（27）—— 开辟新纪元的Transformer
前文传送门：从零开始学自然语言处理（26）—— 强大的Attention机制回想起朋友之前找工作的悲惨经历，本来面试回答的挺好，面试官最后问了个NLP的问题，直接让他和50w年薪的工作擦肩而过..当时面试的是数据挖掘工...
ID王大伟 发表了文章 • 2020-06-08 23:03
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从零开始学Python自然语言处理（26）—— 强大的Attention机制
前文传送门：从零开始学自然语言处理（25）—— 通用的Encoder-Decoder模型框架在上一次面试失利后，我回来仔细研究了一下Attention机制，研究完我不禁感悟，这机制真的厉害啊！因为我之前面试被问到的Encoder - De...
ID王大伟 发表了文章 • 2020-06-08 22:54
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从零开始学Python自然语言处理（25）—— 通用的Encoder-Decoder模型框架
前文传送门：从零开始学自然语言处理（24）—— 巧妙的条件随机场(CRF)（下）面试现场...问：什么是Encoder-Decoder模型框架？答：Encoder-Decoder框架其实是一个编码-解码框架，主要处理Sequence to Sequence（seq...
ID王大伟 发表了文章 • 2020-06-08 22:51
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从零开始学Python自然语言处理（24）—— 巧妙的条件随机场(CRF)（下）
前文传送门：从零开始学自然语言处理（23）—— 巧妙的条件随机场(CRF)（上）在上一篇中，我们讲解了条件随机场中的线性链条件随机场基本概念，在本篇中，我们继续学习。我们如何将线性链条件随机场转化为可计算的...
ID王大伟 发表了文章 • 2020-06-08 21:10
这个不是技术问题，而是研究条件的问题。像用于深度学习研究的语音或者图像都很好找，但是用于深度学习研究的文本语义可就不好造了，这个只能根据用户打字习惯进行学习，具备输入法工具的厂商具备这个研究条件，其次也是因为中文语义教复杂。
这个不是技术问题，而是研究条件的问题。像用于深度学习研究的语音或者图像都很好找，但是用于深度学习研究的文本语义可就不好造了，这个只能根据用户打字习惯进行学习，具备输入法工具的厂商具备这个研究条件，其次也是因为中文语义教复杂。
机器学习、数据挖掘、人工智能、统计模型这么多概念有何差异？ http://www.flybi.net/blog/CNDT87/2609 可以参考下Shadow的博客看看。
机器学习、数据挖掘、人工智能、统计模型这么多概念有何差异？ http://www.flybi.net/blog/CNDT87/2609 可以参考下Shadow的博客看看。
陈老师 回答了问题 • 2017-02-08 17:23 • 1 个回复
通信专业的学生，正在选择毕业设计，有一个导师开了用‘深度学习分析大数据’，题主十分想选择这个课题，请问从零开始入门深度学习到掌握需要多久？难不难？谢谢
首先，回答问题：请问从零开始入门深度学习到掌握需要多久？难不难？这个看个人的编程基础和学习能力，所以无法直接回答。不过在天善社区你可以关注谢佳标，唐宇迪两位老师的课程与分享，在这两位老师带领下上手速度会比自己蹲图书馆看21天精通XXX要块
其次，深度学习分... 显示全部 »
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首先，回答问题：请问从零开始入门深度学习到掌握需要多久？难不难？这个看个人的编程基础和学习能力，所以无法直接回答。不过在天善社区你可以关注谢佳标，唐宇迪两位老师的课程与分享，在这两位老师带领下上手速度会比自己蹲图书馆看21天精通XXX要块
其次，深度学习分析大数据，不是一个题目，这个题目就像：综合应用加减乘除一样，深度学习是一种方法，要拿来干什么才是最终的题目，比如利用深度学习解决XX问题，所以在选题之前你要先和导师沟通清楚。如果导师没有数据，你还要从基础数据来进行准备，到时候有麻烦的就不止是如何学习深度学习，而是从哪里找一个合适的数据。因为这个是毕业设计题目，有学术要求的，你不能随便找个测试数据集应付了事，毕业设计要有背景，有理论，有应用，总结还得写研究价值与不足之处。
再次，我很好奇，既然是毕业设计为什么要从0开始研究啊，现在选题你应该是本科生，这个时候如果没有找到工作可以集中精力找工作，如果已有工作可以集中精力玩，毕业设计本身只是走个过场，文书规范性大于技术实用性。你是否有通过毕业设计的机会达成XXX的想法？如果有，可以放弃了，除了给自己带来更多麻烦以外没有什么帮助，我本科毕业设计是做B2C购物网站（是滴，当年我也是一个码农，我以为自己马上要成为码农了）最后毕业10年都在混市场部，好吧=。=前车之鉴……
其次，深度学习分析大数据，不是一个题目，这个题目就像：综合应用加减乘除一样，深度学习是一种方法，要拿来干什么才是最终的题目，比如利用深度学习解决XX问题，所以在选题之前你要先和导师沟通清楚。如果导师没有数据，你还要从基础数据来进行准备，到时候有麻烦的就不止是如何学习深度学习，而是从哪里找一个合适的数据。因为这个是毕业设计题目，有学术要求的，你不能随便找个测试数据集应付了事，毕业设计要有背景，有理论，有应用，总结还得写研究价值与不足之处。
再次，我很好奇，既然是毕业设计为什么要从0开始研究啊，现在选题你应该是本科生，这个时候如果没有找到工作可以集中精力找工作，如果已有工作可以集中精力玩，毕业设计本身只是走个过场，文书规范性大于技术实用性。你是否有通过毕业设计的机会达成XXX的想法？如果有，可以放弃了，除了给自己带来更多麻烦以外没有什么帮助，我本科毕业设计是做B2C购物网站（是滴，当年我也是一个码农，我以为自己马上要成为码农了）最后毕业10年都在混市场部，好吧=。=前车之鉴……
参考下这篇博客，看是否有帮助
https://ask.hellobi.com/blog/lovezsr/2340
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马上调整好稍等
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张丹 回答了问题 • 2017-05-25 11:09 • 1 个回复
【R语言量化投资】张老师，您好！机器学习方法在其他领域基本都有好的表现，在金融领域或者说在预测次日或者未来一周的涨跌这一二分类问题时，往往效果不太好，结果基本上类似于随机猜测，最近两年流行的深度学习在这一问题上的效果也不大好，想问问有什么好的方法吗？希望提供一下思路。
从我的认知来说，我不对微观的金融市场做预测，因为难度太大了。对于宏观市场，做预测是相对靠谱的。
机器学习方法，一个很大的问题是，不懂业务纯找规律，太容易过拟合。如果你已经精通机器学习方法，先去补金融知识，结合起来用才会有效果。
机器学习方法，一个很大的问题是，不懂业务纯找规律，太容易过拟合。如果你已经精通机器学习方法，先去补金融知识，结合起来用才会有效果。
从我的认知来说，我不对微观的金融市场做预测，因为难度太大了。对于宏观市场，做预测是相对靠谱的。
机器学习方法，一个很大的问题是，不懂业务纯找规律，太容易过拟合。如果你已经精通机器学习方法，先去补金融知识，结合起来用才会有效果。
机器学习方法，一个很大的问题是，不懂业务纯找规律，太容易过拟合。如果你已经精通机器学习方法，先去补金融知识，结合起来用才会有效果。
语义字典
知网的知识库
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机器学习知识体系（转）
随着2016年Alpha Go在围棋击败李世石，2017年初卡内基梅隆大学人工智能系统Libratus在长达20天的鏖战中，打败4名世界顶级德州扑克玩家，这标志着人工智能技术又达到了一个新的高峰。人工智能已经不再是在各大公司...
余家昕 发表了文章 • 2017-02-03 16:06
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各位大神，我想问下，做图片检测，识别图片中的某物体，有就返回1，没有就返回0，如何处理空数据集呀
dalianpa 发起了问题 • 2018-06-07 08:58
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Unable to get value 'String(9999999)<binary-string>' from database resultset, index 6
kettle-lty 发起了问题 • 2018-03-09 22:20
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请问caffe训练数据标签怎样打乱啊？打乱之后如何与响应的图片对应啊？
天涯浪子 回复了问题 • 2018-01-24 17:30
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matplotlib作图曲线两侧阴影？
考研喆 发起了问题 • 2018-01-24 09:33
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监督学习的关键词聚类改怎么实现。
啦啦 发起了问题 • 2018-01-09 12:08
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请问机器学习中的决策边界可视化如何做到呢？
houyichong 发起了问题 • 2017-12-14 09:05
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公考状元教程网的的金牌押题卷都是真的吗
可可的世界 回复了问题 • 2017-11-29 10:59
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有谁用Tensorflow调用过pandas处理的数据集？
gao204 发起了问题 • 2017-10-23 09:16
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请教一个问题，我想用tensorflow做NLP中多轮会话中的语义识别，比如识别用户一句话手机是产品词，小米是品牌词，请推荐思路？
天涯浪子 发起了问题 • 2017-10-12 09:07
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【自然语言处理】请问文本一开始都是人工标出来，求实例自动标的解决办法？怎么标比较好？如何避免让大工作量更有效？
きくのJ J～ 回复了问题 • 2017-07-27 17:14
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【阿里云系列视频直播】老师 请问下 python下使用常用的分类关联聚类的算法熟悉后 如果想进阶 是直接学深度学习好些吗 还是 走spark的路更适合？
阿里数加李博 回复了问题 • 2017-07-05 20:46
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【阿里云系列视频直播】目前有将深度学习与三维重建的结合吗？有什么思路
天善小编 发起了问题 • 2017-06-29 15:29
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【阿里云系列视频直播】请问找机器学习方面的工作必须要会tensorflow和Deep Learning 嘛。只会传统的机器学习
天善小编 发起了问题 • 2017-06-29 15:28
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【阿里云系列视频直播】目前有将深度学习与三维重建的结合吗？有什么思路
天善小编 发起了问题 • 2017-06-29 15:27
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从零开始学Python自然语言处理（30）—— 宣传没做好的GPT
有一件特别有意思的事情，和大家分享一下。上周，有个面试，我陪同技术负责人一起去了，来面试的是一个985的硕士毕业生，做了2年开发，之后2年做的NLP算法，现在来面试我们公司的NLP算法岗位。看了一下他的简历，...
ID王大伟 发表了文章 • 2020-07-02 11:30
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Python深度学习中Keras如何多输入多输出，以及中间层输出
在许多新手的眼中，深度学习模型构建好了之后，就只能是固定的输入和输出，甚至构建的模型只能是一个输入一个输出。其实深度学习模型很灵活，想有几个输入就有几个输入，想有几个输出就几个输出，想要哪一层的输...
ID王大伟 发表了文章 • 2020-07-02 11:17
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Python知识图谱和NLP之间的联系
现今网络上已经开源了大量的知识库，这些知识库往往以三元组的形式对知识进行存储，其中包含了大量常识性或专业性的知识。在这些知识库的基础之上，我们又可以构建问答机器人等上层应用。现如今，越来越多的NLP深...
ID王大伟 发表了文章 • 2020-07-02 10:52
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从零开始学Python自然语言处理（30）—— 这两年的NLP顶流BERT
昨晚和一个朋友吃饭，他是一家公司的部门技术负责人，因为我们都是做自然语言处理的，我问他最近找工作的应该挺多的吧，他点了点头，然后和我吐槽前两天面试的一个工作3年的程序员，原来是做NLP的，这次也是面试N...
ID王大伟 发表了文章 • 2020-06-16 15:42
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从零开始学Python自然语言处理（31）—— BERT文本分类实战
让大家都会用bert。几行keras代码就可以做基于bert的文本分类。并且薅一波kaggle的算力羊毛和数据羊毛，体验一下bert的加载和微调。之前也介绍过如何使用kaggle的GPU。戳：自己的小霸王跑不起来？带你薅一波kaggl...
ID王大伟 发表了文章 • 2020-06-11 22:52
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Tensorflow2.0 正确的Python打开方式
Keras 作者 @François Chollet说：开发Keras的时候，我遵循一个关键原则，就是“逐步揭示复杂性”。开始可以很简单，也可以逐渐复杂化、应对更灵活的场景，只需要增量化的学习。就像在复杂地图里局部放大一样。本文...
ID王大伟 发表了文章 • 2020-06-11 20:55
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从零开始学Python自然语言处理（30）—— Encoder-Decoder实战演练
说到Encoder-Decoder框架，就算没用过也都听说过。这玩意儿在经典的机器翻译模型里经常出现。而且，该框架灵活多变，适用于多个场景，比如文本摘要、问答系统等。只要是这种输入一个序列，再输出一个序列的场景，...
ID王大伟 发表了文章 • 2020-06-11 20:38
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用Python做NLP？你不知道的NLP语料构建技巧
记得写毕业论文那会儿，经常会为缺语料发愁。由于大多数 NLP 问题都是有监督问题，因此往往我们缺的不是算法，而是标注好的语料。这种问题在中文语料上更是明显。今天就和大家分享一些中文 NLP 领域，构建语料的...
ID王大伟 发表了文章 • 2020-06-11 15:26
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从零开始深度学习Pytorch笔记（7）—— 使用Pytorch实现线性回归
前文传送门：从零开始深度学习Pytorch笔记（1）——安装Pytorch从零开始深度学习Pytorch笔记（2）——张量的创建（上）从零开始深度学习Pytorch笔记（3）——张量的创建（下）从零开始深度学习Pytorch笔记（4）——张量的...
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从零开始学Python自然语言处理（29）—— 根据场景变换的ELMo
前文传送门：从零开始学自然语言处理（28）—— Bi-LSTM+CRF完成命名实体识别任务我的朋友，去面试NLP算法工程师，面试官问了一些问题，最后的几个问题，他没回答出。当时的问题如下：ELMo是什么？ELMo和经典的word...
ID王大伟 发表了文章 • 2020-06-08 23:16
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从零开始学Python自然语言处理（28）—— Bi-LSTM+CRF完成命名实体识别任务
前文传送门：从零开始学自然语言处理（27）—— 开辟新纪元的Transformer俗话说的好，NER该怎么做？双向LSTM+CRF啊。这LSTM听说比一般的RNN牛逼，那这双向的LSTM岂不是更牛逼了？（BERT心想：渣渣）不管是实际业务...
ID王大伟 发表了文章 • 2020-06-08 23:10
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从零开始学Python自然语言处理（27）—— 开辟新纪元的Transformer
前文传送门：从零开始学自然语言处理（26）—— 强大的Attention机制回想起朋友之前找工作的悲惨经历，本来面试回答的挺好，面试官最后问了个NLP的问题，直接让他和50w年薪的工作擦肩而过..当时面试的是数据挖掘工...
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从零开始学Python自然语言处理（26）—— 强大的Attention机制
前文传送门：从零开始学自然语言处理（25）—— 通用的Encoder-Decoder模型框架在上一次面试失利后，我回来仔细研究了一下Attention机制，研究完我不禁感悟，这机制真的厉害啊！因为我之前面试被问到的Encoder - De...
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从零开始学Python自然语言处理（25）—— 通用的Encoder-Decoder模型框架
前文传送门：从零开始学自然语言处理（24）—— 巧妙的条件随机场(CRF)（下）面试现场...问：什么是Encoder-Decoder模型框架？答：Encoder-Decoder框架其实是一个编码-解码框架，主要处理Sequence to Sequence（seq...
ID王大伟 发表了文章 • 2020-06-08 22:51
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从零开始学Python自然语言处理（24）—— 巧妙的条件随机场(CRF)（下）
前文传送门：从零开始学自然语言处理（23）—— 巧妙的条件随机场(CRF)（上）在上一篇中，我们讲解了条件随机场中的线性链条件随机场基本概念，在本篇中，我们继续学习。我们如何将线性链条件随机场转化为可计算的...
ID王大伟 发表了文章 • 2020-06-08 21:10
机器学习的一个分支，它基于试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的一系列算法。
