近年来，随着信息技术的迅猛发展，昆仑芯片作为一种全新的先进半导体技术，正逐渐崭露头角，并成为引领创新的重要推动力。
在过去，我国的电子设备主要依赖进口芯片，事实上，芯片技术一直是我国科技自主研发的短板之一。为了填补这一技术差距，我国不断加大对芯片行业的投入，并开展了一系列措施来推动芯片技术的发展。而昆仑芯片作为我国自主研发的一项重要成果，具有划时代的意义。
昆仑芯片是我国自主研发的一种高性能、低功耗的半导体芯片。它采用了先进的制造工艺和材料，具有更高的集成度、更快的处理速度以及更低的功耗。这些特点使得昆仑芯片在人工智能、云计算、大数据等领域有着广泛的应用前景。
首先，昆仑芯片在人工智能领域有着重要的作用。人工智能是未来科技发展的重点方向，而昆仑芯片作为人工智能芯片的代表之一，具备着强大的算力和较低的功耗，能够支持复杂的深度学习任务，并为人工智能技术的发展提供坚实的基础。
其次，昆仑芯片在云计算领域也具有巨大的潜力。随着云计算的快速发展，对处理速度和能效的需求也越来越高。而昆仑芯片以其优异的性能和低功耗的特点，成为满足云计算需求的理想选择，有助于提升云服务的质量和效率。
此外，昆仑芯片在大数据领域同样具备突出的优势。在大数据时代，数据的处理和分析已成为各行各业所关注的焦点。昆仑芯片凭借其高速运算能力和高度集成的特点，能够快速、高效地处理大规模数据，并帮助用户更好地挖掘数据潜力和实现商业价值。
昆仑芯片作为一项创新性技术，势必在各行各业产生广泛的应用。首先，昆仑芯片在人工智能领域能够为智能家电、自动驾驶、智能医疗等领域的发展提供强大的支持。例如，在智能家电领域，昆仑芯片的高性能能够实现智能家居设备之间的更加智能和互联互通，在提升生活品质的同时，也为用户带来更高的便利。
其次，昆仑芯片在物联网领域也有着广泛的应用前景。随着物联网的飞速发展，各类智能设备将需要高性能的芯片来支撑其连接和沟通。而昆仑芯片具有高度集成和低功耗的特点，能够为物联网的发展提供强大的技术支持，推动物联网的普及和发展。
此外，昆仑芯片还能够为智慧城市、智能交通等领域带来新的突破。在智慧城市建设中，昆仑芯片能够支持大规模的数据处理和分析，帮助城市管理者更好地掌握城市的运行状况，并提供更智能、高效的城市服务。在智能交通领域，昆仑芯片的高性能和低功耗特点，能够支持交通设施的智能化升级，提高交通运输的效率和安全性。
随着技术的不断创新和应用领域的不断拓展，昆仑芯片的未来发展前景广阔。首先，我国政府已将芯片技术发展列为重点战略，将进一步提高对昆仑芯片等自主研发技术的支持力度，推动芯片产业的全面发展。
其次，随着人工智能、云计算、大数据等领域的不断发展，对芯片技术的需求将越来越高，而昆仑芯片作为一种领先的芯片技术，具备着强大的竞争优势。它不仅能够满足当前领域的需求，还为未来新兴领域的发展提供良好的支持，有望在全球芯片市场占据一席之地。
综上所述，昆仑芯片作为我国自主研发的一项重要成果，具有强大的创新潜力和广阔的应用前景。它将推动我国芯片技术的发展，助力我国在国际竞争中取得更大的优势。相信在不久的将来，昆仑芯片将成为我国科技创新的重要引擎，推动着我国向着技术强国的目标迈进。
中医药作为中国传统文化的重要组成部分，在世界范围内具有广泛的影响力。随着时代的发展和科技的进步，昆仑国际作为中医药领域的开拓者和奠基者，在传承和创新中持续追求卓越。本文将介绍昆仑国际的发展历程、业务领域以及为中医药传承与创新所做的贡献。
昆仑国际成立于二十世纪九十年代初期，致力于推广中医药的发展与应用。经过多年的努力和不断创新，昆仑国际已经成为中医药领域中的领先企业之一。公司秉承“传统与现代相结合，中西并重”的理念，致力于将中医药理论与现代科技相结合，推动中医药在全球范围内的传播与发展。
昆仑国际以“从草本秘方到医学研究”的发展过程为基础，通过与国内外高校、研究机构的合作，不断探索中医药的疗效和机制。同时，昆仑国际还重视临床实践的积累，通过与国内外医疗机构的合作，不断提升中医药的诊疗效果，为广大患者提供更好的医疗服务。
作为中医药领域的领先企业，昆仑国际的业务领域十分广泛，涵盖了中药研发生产、中医临床服务、中医药文化传承等多个方面。
昆仑国际在中药研发生产方面投入了大量的人力和物力，建立了一支专业的团队，拥有先进的设备和技术。公司依托自己强大的研发能力，不断研制出符合现代需求的中药产品，并通过严格的质量控制体系保证产品的安全有效性。
昆仑国际重视中医临床服务的传承和发展，拥有一支由国内外知名中医专家组成的团队。公司在国内外建立了多家中医诊所，为患者提供中医辨证施治服务，并通过临床实践不断总结和优化中医药的诊疗方案。
中医药作为中国传统文化的瑰宝，昆仑国际十分重视中医药文化的传承与弘扬。公司积极参与中医药文化交流活动，组织各类中医药文化讲座、展览等活动，向大众普及中医药知识，增强中医药文化的传播力和影响力。
中医药传承与创新是昆仑国际的核心理念与使命。公司不仅致力于传承中医药经典理论和技术，还积极探索中医药在现代医学领域的新应用和新发展。
昆仑国际注重中医药研究的国际化，与国内外多家高校和科研机构合作，开展中医药的研究与交流。公司也积极参与国际标准的制定，推动中医药国际化进程。同时，昆仑国际持续投资于中医药科研项目，在中医药领域取得了许多重要的创新成果。
昆仑国际还积极推动中医药与现代医学的融合与发展。通过将现代科技手段应用于中医药研究和临床实践中，昆仑国际不断提升中医药的诊疗水平和疗效。例如，借助大数据分析和人工智能技术，公司研究中医药在个体化治疗方面的应用，为患者提供更加精准和有效的治疗方案。
昆仑国际作为中医药领域的领先企业，致力于中医药传承与创新的使命。公司在中药研发生产、中医临床服务、中医药文化传承等方面取得了显著成绩，并在中医药的全球传播与发展中发挥着重要的推动作用。相信随着时代的发展和科技的进步，昆仑国际将继续发挥其引领者的作用，为中医药事业的繁荣与发展做出更大的贡献。
之前看了Mahout官方示例 20news 的调用实现；于是想根据示例的流程实现其他例子。网上看到了一个关于天气适不适合打羽毛球的例子。
训练数据：
Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis
D1 Sunny Hot High Weak No
D2 Sunny Hot High Strong No
D3 Overcast Hot High Weak Yes
D4 Rain Mild High Weak Yes
D5 Rain Cool Normal Weak Yes
D6 Rain Cool Normal Strong No
D7 Overcast Cool Normal Strong Yes
D8 Sunny Mild High Weak No
D9 Sunny Cool Normal Weak Yes
D10 Rain Mild Normal Weak Yes
D11 Sunny Mild Normal Strong Yes
D12 Overcast Mild High Strong Yes
D13 Overcast Hot Normal Weak Yes
D14 Rain Mild High Strong No
检测数据：
sunny，hot，high，weak
结果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代码调用Mahout的工具类实现分类。
基本思想：
1. 构造分类数据。
2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
接下来贴下我的代码实现=》
1. 构造分类数据：
在hdfs主要创建一个文件夹路径 /zhoujainfeng/playtennis/input 并将分类文件夹 no 和 yes 的数据传到hdfs上面。
数据文件格式，如D1文件内容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
这三步，代码我就一次全贴出来；主要是两个类 PlayTennis1 和 BayesCheckData = =》
package myTesting.bayes;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.training.TrainNaiveBayesJob;
import org.apache.mahout.text.SequenceFilesFromDirectory;
import org.apache.mahout.vectorizer.SparseVectorsFromSequenceFiles;
public class PlayTennis1 {
private static final String WORK_DIR = "hdfs://192.168.9.72:9000/zhoujianfeng/playtennis";
/*
* 测试代码
*/
public static void main(String[] args) {
//将训练数据转换成 vector数据
makeTrainVector();
//产生训练模型
makeModel(false);
//测试检测数据
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"testinput";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失败！");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件转换成向量失败！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"input";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失败！");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件转换成向量失败！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeModel(boolean completelyNB){
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors"+Path.SEPARATOR+"tfidf-vectors";
String model = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"model";
String labelindex = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"labelindex";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(model);
Path label = new Path(labelindex);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(label, true);
}
TrainNaiveBayesJob tnbj = new TrainNaiveBayesJob();
String[] params =null;
if(completelyNB){
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow","-c"};
}else{
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow"};
}
ToolRunner.run(tnbj, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("生成训练模型失败！");
System.exit(3);
}
}
}
package myTesting.bayes;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.PathFilter;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.BayesUtils;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.NaiveBayesModel;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.StandardNaiveBayesClassifier;
import org.apache.mahout.common.Pair;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.PathType;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.SequenceFileDirIterable;
import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;
import org.apache.mahout.math.Vector;
import org.apache.mahout.math.Vector.Element;
import org.apache.mahout.vectorizer.TFIDF;
import com.google.common.collect.ConcurrentHashMultiset;
import com.google.common.collect.Multiset;
public class BayesCheckData {
private static StandardNaiveBayesClassifier classifier;
private static Map<String, Integer> dictionary;
private static Map<Integer, Long> documentFrequency;
private static Map<Integer, String> labelIndex;
public void init(Configuration conf){
try {
String modelPath = "/zhoujianfeng/playtennis/model";
String dictionaryPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/dictionary.file-0";
String documentFrequencyPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/df-count";
String labelIndexPath = "/zhoujianfeng/playtennis/labelindex";
dictionary = readDictionnary(conf, new Path(dictionaryPath));
documentFrequency = readDocumentFrequency(conf, new Path(documentFrequencyPath));
labelIndex = BayesUtils.readLabelIndex(conf, new Path(labelIndexPath));
NaiveBayesModel model = NaiveBayesModel.materialize(new Path(modelPath), conf);
classifier = new StandardNaiveBayesClassifier(model);
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("检测数据构造成vectors初始化时报错。。。。");
System.exit(4);
}
}
/**
* 加载字典文件，Key: TermValue； Value：TermID
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<String, Integer> readDictionnary(Configuration conf, Path dictionnaryDir) {
Map<String, Integer> dictionnary = new HashMap<String, Integer>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
String name = path.getName();
return name.startsWith("dictionary.file");
}
};
for (Pair<Text, IntWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<Text, IntWritable>(dictionnaryDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
dictionnary.put(pair.getFirst().toString(), pair.getSecond().get());
}
return dictionnary;
}
/**
* 加载df-count目录下TermDoc频率文件，Key: TermID； Value：DocFreq
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<Integer, Long> readDocumentFrequency(Configuration conf, Path documentFrequencyDir) {
Map<Integer, Long> documentFrequency = new HashMap<Integer, Long>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
return path.getName().startsWith("part-r");
}
};
for (Pair<IntWritable, LongWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<IntWritable, LongWritable>(documentFrequencyDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
documentFrequency.put(pair.getFirst().get(), pair.getSecond().get());
}
return documentFrequency;
}
public static String getCheckResult(){
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String classify = "NaN";
BayesCheckData cdv = new BayesCheckData();
cdv.init(conf);
System.out.println("init done...............");
Vector vector = new RandomAccessSparseVector(10000);
TFIDF tfidf = new TFIDF();
//sunny，hot，high，weak
Multiset<String> words = ConcurrentHashMultiset.create();
words.add("sunny",1);
words.add("hot",1);
words.add("high",1);
words.add("weak",1);
int documentCount = documentFrequency.get(-1).intValue(); // key=-1时表示总文档数
for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {
String word = entry.getElement();
int count = entry.getCount();
Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要从dictionary.file-0文件（tf-vector）下得到wordID，
if (StringUtils.isEmpty(wordId.toString())){
continue;
}
if (documentFrequency.get(wordId) == null){
continue;
}
Long freq = documentFrequency.get(wordId);
double tfIdfValue = tfidf.calculate(count, freq.intValue(), 1, documentCount);
vector.setQuick(wordId, tfIdfValue);
}
// 利用贝叶斯算法开始分类,并提取得分最好的分类label
Vector resultVector = classifier.classifyFull(vector);
double bestScore = -Double.MAX_VALUE;
int bestCategoryId = -1;
for(Element element: resultVector.all()) {
int categoryId = element.index();
double score = element.get();
System.out.println("categoryId:"+categoryId+" score:"+score);
if (score > bestScore) {
bestScore = score;
bestCategoryId = categoryId;
}
}
classify = labelIndex.get(bestCategoryId)+"(categoryId="+bestCategoryId+")";
return classify;
}
public static void printResult(){
System.out.println("检测所属类别是："+getCheckResult());
}
}
1. 请介绍一下WebGIS的概念和作用，以及在实际应用中的优势和挑战。
WebGIS是一种基于Web技术的地理信息系统，通过将地理数据和功能以可视化的方式呈现在Web浏览器中，实现地理空间数据的共享和分析。它可以用于地图浏览、空间查询、地理分析等多种应用场景。WebGIS的优势包括易于访问、跨平台、实时更新、可定制性强等，但也面临着数据安全性、性能优化、用户体验等挑战。
2. 请谈谈您在WebGIS开发方面的经验和技能。
我在WebGIS开发方面有丰富的经验和技能。我熟悉常用的WebGIS开发框架和工具，如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能够使用HTML、CSS和JavaScript等前端技术进行地图展示和交互设计，并能够使用后端技术如Python、Java等进行地理数据处理和分析。我还具备数据库管理和地理空间数据建模的能力，能够设计和优化WebGIS系统的架构。
3. 请描述一下您在以往项目中使用WebGIS解决的具体问题和取得的成果。
在以往的项目中，我使用WebGIS解决了许多具体问题并取得了显著的成果。例如，在一次城市规划项目中，我开发了一个基于WebGIS的交通流量分析系统，帮助规划师们评估不同交通方案的效果。另外，在一次环境监测项目中，我使用WebGIS技术实现了实时的空气质量监测和预警系统，提供了准确的空气质量数据和可视化的分析结果，帮助政府和公众做出相应的决策。
4. 请谈谈您对WebGIS未来发展的看法和期望。
我认为WebGIS在未来会继续发展壮大。随着云计算、大数据和人工智能等技术的不断进步，WebGIS将能够处理更大规模的地理数据、提供更丰富的地理分析功能，并与其他领域的技术进行深度融合。我期望未来的WebGIS能够更加智能化、个性化，为用户提供更好的地理信息服务，助力各行各业的决策和发展。
这块您需要了解下stm32等单片机的基本编程和简单的硬件设计，最好能够了解模电和数电相关的知识更好，还有能够会做操作系统，简单的有ucos，freeRTOS等等。最好能够使用PCB画图软件以及keil4等软件。希望对您能够有用。
1.负责区域大客户/行业客户管理系统销售拓展工作，并完成销售流程；
2.维护关键客户关系，与客户决策者保持良好的沟通；
3.管理并带领团队完成完成年度销售任务。
你好，面试题类型有很多，以下是一些常见的类型：
1. 技术面试题：考察候选人技术能力和经验。
2. 行为面试题：考察候选人在过去的工作或生活中的行为表现，以预测其未来的表现。
3. 情境面试题：考察候选人在未知情境下的决策能力和解决问题的能力。
4. 案例面试题：考察候选人解决实际问题的能力，模拟真实工作场景。
5. 逻辑推理题：考察候选人的逻辑思维能力和分析能力。
6. 开放性面试题：考察候选人的个性、价值观以及沟通能力。
7. 挑战性面试题：考察候选人的应变能力和创造力，通常是一些非常具有挑战性的问题。
需要具体分析 因为cocoscreator是一款游戏引擎，面试时的问题会涉及到不同的方面，如开发经验、游戏设计、图形学等等，具体要求也会因公司或岗位而异，所以需要根据实际情况进行具体分析。 如果是针对开发经验的问题，可能会考察候选人是否熟悉cocoscreator常用API，是否能够独立开发小型游戏等等；如果是针对游戏设计的问题，则需要考察候选人对游戏玩法、关卡设计等等方面的理解和能力。因此，需要具体分析才能得出准确的回答。
以下是一些可能出现在MyCat面试中的问题：
1. 什么是MyCat？MyCat是一个开源的分布式数据库中间件，它可以将多个MySQL数据库组合成一个逻辑上的数据库集群，提供高可用性、高性能、易扩展等特性。
2. MyCat的优势是什么？MyCat具有以下优势：支持读写分离、支持分库分表、支持自动切换故障节点、支持SQL解析和路由、支持数据分片等。
3. MyCat的架构是怎样的？MyCat的架构包括三个层次：客户端层、中间件层和数据存储层。客户端层负责接收和处理客户端请求，中间件层负责SQL解析和路由，数据存储层负责实际的数据存储和查询。
4. MyCat支持哪些数据库？MyCat目前支持MySQL和MariaDB数据库。
5. MyCat如何实现读写分离？MyCat通过将读请求和写请求分别路由到不同的MySQL节点上实现读写分离。读请求可以路由到多个只读节点上，从而提高查询性能。
6. MyCat如何实现分库分表？MyCat通过对SQL进行解析和路由，将数据按照一定规则划分到不同的数据库或表中，从而实现分库分表。
7. MyCat如何保证数据一致性？MyCat通过在多个MySQL节点之间同步数据，保证数据的一致性。同时，MyCat还支持自动切换故障节点，从而保证系统的高可用性。
8. MyCat的部署方式有哪些？MyCat可以部署在单机上，也可以部署在多台服务器上实现分布式部署。
昆仑山脉西起帕米尔高原东部，东到柴达木河上游谷地，于东经97°～99°处与巴颜喀拉山脉和阿尼玛卿山（积石山）相接，北邻塔里木盆地与柴达木盆地。山脉全长2500余公里，宽130－200公里，平均海拔5500－6000米，西窄东宽，总面积达50多万平方公里。最高峰为“新青峰”（也称作“布格达板峰”）位于青海省、新疆自治区交界处，海拔6860米，是青海省最高点。昆仑山脉西高东低，按地势分西、中、东3段。西段主要山口有乌孜别里山口、明铁盖山口、红其拉甫达坂及康西瓦等，平均海拔为5500～6000米；中段包括克里雅山口和喀拉米兰山口，平均海拔5000～5500米；东段昆仑山垭口是青藏公路必经之道，平均海拔4500～5000米。昆仑山由于其高耸挺拔，成为古代中国和西部之间的天然屏障，被古代中国人认为是世界的边缘，加上昆仑山的终年积雪令中国古代以白色象征西方。古代神话认为昆仑山中居住着一位神仙“西王母”，人头豹身，由两只青鸟侍奉。
后来的传说又为西王母配上一位“东王公”，并演化成玉皇大帝的原型。昆仑派是武侠小说的虚构。
