演算法測試英文

① 全局信息預測演算法英文拼音是什麼

全局信息預測演算法

翻譯為英文是：Global Information Prediction Algorithms

注：完全沒有問題，希望幫助到您。請及時點擊採納。

② 演算法效率 翻譯成英語

efficiency of algorithm

參考
This paper attempts the parallel computation method to improve the efficiency,analyzes the partitioning,communication and the task-scheling algorithm with the MPI programming model,realizes the parallel numerical verification algorithm with MPICH2,and tests the efficiency of algorithm through the parallel performance measure,then the results are satisfied.
該文嘗試用並行計算方法來提高演算法效率,分析了MPI編程模型下的任務劃分、通信組織、任務調度等問題,並在MPICH2下實現了數值並行驗證演算法,對演算法的並行性能指標進行了測試,得到了較好的結果。

③ 目標檢測演算法（R-CNN，fast R-CNN，faster R-CNN，yolo，SSD，yoloV2，yoloV3）

深度學習目前已經應用到了各個領域，應用場景大體分為三類：物體識別，目標檢測，自然語言處理。  目標檢測可以理解為是物體識別和物體定位的綜合 ，不僅僅要識別出物體屬於哪個分類，更重要的是得到物體在圖片中的具體位置。

2014年R-CNN演算法被提出，基本奠定了two-stage方式在目標檢測領域的應用。它的演算法結構如下圖

演算法步驟如下：

R-CNN較傳統的目標檢測演算法獲得了50%的性能提升，在使用VGG-16模型作為物體識別模型情況下，在voc2007數據集上可以取得66%的准確率，已經算還不錯的一個成績了。其最大的問題是速度很慢，內存佔用量很大，主要原因有兩個

針對R-CNN的部分問題，2015年微軟提出了Fast R-CNN演算法，它主要優化了兩個問題。

R-CNN和fast R-CNN均存在一個問題，那就是 由選擇性搜索來生成候選框，這個演算法很慢 。而且R-CNN中生成的2000個左右的候選框全部需要經過一次卷積神經網路，也就是需要經過2000次左右的CNN網路，這個是十分耗時的（fast R-CNN已經做了改進，只需要對整圖經過一次CNN網路）。這也是導致這兩個演算法檢測速度較慢的最主要原因。

faster R-CNN 針對這個問題， 提出了RPN網路來進行候選框的獲取，從而擺脫了選擇性搜索演算法，也只需要一次卷積層操作，從而大大提高了識別速度 。這個演算法十分復雜，我們會詳細分析。它的基本結構如下圖

主要分為四個步驟：

使用VGG-16卷積模型的網路結構：

卷積層採用的VGG-16模型，先將PxQ的原始圖片，縮放裁剪為MxN的圖片，然後經過13個conv-relu層，其中會穿插4個max-pooling層。所有的卷積的kernel都是3x3的，padding為1，stride為1。pooling層kernel為2x2, padding為0，stride為2。

MxN的圖片，經過卷積層後，變為了(M/16) x (N/16)的feature map了。

faster R-CNN拋棄了R-CNN中的選擇性搜索（selective search）方法，使用RPN層來生成候選框，能極大的提升候選框的生成速度。RPN層先經過3x3的卷積運算，然後分為兩路。一路用來判斷候選框是前景還是背景，它先reshape成一維向量，然後softmax來判斷是前景還是背景，然後reshape恢復為二維feature map。另一路用來確定候選框的位置，通過bounding box regression實現，後面再詳細講。兩路計算結束後，挑選出前景候選框（因為物體在前景中），並利用計算得到的候選框位置，得到我們感興趣的特徵子圖proposal。

卷積層提取原始圖像信息，得到了256個feature map，經過RPN層的3x3卷積後，仍然為256個feature map。但是每個點融合了周圍3x3的空間信息。對每個feature map上的一個點，生成k個anchor（k默認為9）。anchor分為前景和背景兩類（我們先不去管它具體是飛機還是汽車，只用區分它是前景還是背景即可）。anchor有[x,y,w,h]四個坐標偏移量，x,y表示中心點坐標，w和h表示寬度和高度。這樣，對於feature map上的每個點，就得到了k個大小形狀各不相同的選區region。

對於生成的anchors，我們首先要判斷它是前景還是背景。由於感興趣的物體位於前景中，故經過這一步之後，我們就可以舍棄背景anchors了。大部分的anchors都是屬於背景，故這一步可以篩選掉很多無用的anchor，從而減少全連接層的計算量。

對於經過了3x3的卷積後得到的256個feature map，先經過1x1的卷積，變換為18個feature map。然後reshape為一維向量，經過softmax判斷是前景還是背景。此處reshape的唯一作用就是讓數據可以進行softmax計算。然後輸出識別得到的前景anchors。

另一路用來確定候選框的位置，也就是anchors的[x,y,w,h]坐標值。如下圖所示，紅色代表我們當前的選區，綠色代表真實的選區。雖然我們當前的選取能夠大概框選出飛機，但離綠色的真實位置和形狀還是有很大差別，故需要對生成的anchors進行調整。這個過程我們稱為bounding box regression。

假設紅色框的坐標為[x,y,w,h], 綠色框，也就是目標框的坐標為[Gx, Gy,Gw,Gh], 我們要建立一個變換，使得[x,y,w,h]能夠變為[Gx, Gy,Gw,Gh]。最簡單的思路是，先做平移，使得中心點接近，然後進行縮放，使得w和h接近。如下：

我們要學習的就是dx dy dw dh這四個變換。由於是線性變換，我們可以用線性回歸來建模。設定loss和優化方法後，就可以利用深度學習進行訓練，並得到模型了。對於空間位置loss，我們一般採用均方差演算法，而不是交叉熵（交叉熵使用在分類預測中）。優化方法可以採用自適應梯度下降演算法Adam。

得到了前景anchors，並確定了他們的位置和形狀後，我們就可以輸出前景的特徵子圖proposal了。步驟如下：

1，得到前景anchors和他們的[x y w h]坐標。

2，按照anchors為前景的不同概率，從大到小排序，選取前pre_nms_topN個anchors，比如前6000個

3，剔除非常小的anchors。

4，通過NMS非極大值抑制，從anchors中找出置信度較高的。這個主要是為了解決選取交疊問題。首先計算每一個選區面積，然後根據他們在softmax中的score（也就是是否為前景的概率）進行排序，將score最大的選區放入隊列中。接下來，計算其餘選區與當前最大score選區的IOU（IOU為兩box交集面積除以兩box並集面積，它衡量了兩個box之間重疊程度）。去除IOU大於設定閾值的選區。這樣就解決了選區重疊問題。

5，選取前post_nms_topN個結果作為最終選區proposal進行輸出，比如300個。

經過這一步之後，物體定位應該就基本結束了，剩下的就是物體識別了。

和fast R-CNN中類似，這一層主要解決之前得到的proposal大小形狀各不相同，導致沒法做全連接。全連接計算只能對確定的shape進行運算，故必須使proposal大小形狀變為相同。通過裁剪和縮放的手段，可以解決這個問題，但會帶來信息丟失和圖片形變問題。我們使用ROI pooling可以有效的解決這個問題。

ROI pooling中，如果目標輸出為MxN，則在水平和豎直方向上，將輸入proposal劃分為MxN份，每一份取最大值，從而得到MxN的輸出特徵圖。

ROI Pooling層後的特徵圖，通過全連接層與softmax，就可以計算屬於哪個具體類別，比如人，狗，飛機，並可以得到cls_prob概率向量。同時再次利用bounding box regression精細調整proposal位置，得到bbox_pred，用於回歸更加精確的目標檢測框。

這樣就完成了faster R-CNN的整個過程了。演算法還是相當復雜的，對於每個細節需要反復理解。faster R-CNN使用resNet101模型作為卷積層，在voc2012數據集上可以達到83.8%的准確率，超過yolo ssd和yoloV2。其最大的問題是速度偏慢，每秒只能處理5幀，達不到實時性要求。

針對於two-stage目標檢測演算法普遍存在的運算速度慢的缺點， yolo創造性的提出了one-stage。也就是將物體分類和物體定位在一個步驟中完成。 yolo直接在輸出層回歸bounding box的位置和bounding box所屬類別，從而實現one-stage。通過這種方式， yolo可實現45幀每秒的運算速度，完全能滿足實時性要求 （達到24幀每秒，人眼就認為是連續的）。它的網路結構如下圖：

主要分為三個部分：卷積層，目標檢測層，NMS篩選層。

採用Google inceptionV1網路，對應到上圖中的第一個階段，共20層。這一層主要是進行特徵提取，從而提高模型泛化能力。但作者對inceptionV1進行了改造，他沒有使用inception mole結構，而是用一個1x1的卷積，並聯一個3x3的卷積來替代。（可以認為只使用了inception mole中的一個分支，應該是為了簡化網路結構）

先經過4個卷積層和2個全連接層，最後生成7x7x30的輸出。先經過4個卷積層的目的是為了提高模型泛化能力。yolo將一副448x448的原圖分割成了7x7個網格，每個網格要預測兩個bounding box的坐標(x,y,w,h)和box內包含物體的置信度confidence，以及物體屬於20類別中每一類的概率（yolo的訓練數據為voc2012，它是一個20分類的數據集）。所以一個網格對應的參數為（4x2+2+20) = 30。如下圖

其中前一項表示有無人工標記的物體落入了網格內，如果有則為1，否則為0。第二項代表bounding box和真實標記的box之間的重合度。它等於兩個box面積交集，除以面積並集。值越大則box越接近真實位置。

分類信息： yolo的目標訓練集為voc2012，它是一個20分類的目標檢測數據集 。常用目標檢測數據集如下表：

| Name | # Images (trainval) | # Classes | Last updated |

| --------------- | ------------------- | --------- | ------------ |

| ImageNet | 450k | 200 | 2015 |

| COCO | 120K | 90 | 2014 |

| Pascal VOC | 12k | 20 | 2012 |

| Oxford-IIIT Pet | 7K | 37 | 2012 |

| KITTI Vision | 7K | 3 | |

每個網格還需要預測它屬於20分類中每一個類別的概率。分類信息是針對每個網格的，而不是bounding box。故只需要20個，而不是40個。而confidence則是針對bounding box的，它只表示box內是否有物體，而不需要預測物體是20分類中的哪一個，故只需要2個參數。雖然分類信息和confidence都是概率，但表達含義完全不同。

篩選層是為了在多個結果中（多個bounding box）篩選出最合適的幾個，這個方法和faster R-CNN 中基本相同。都是先過濾掉score低於閾值的box，對剩下的box進行NMS非極大值抑制，去除掉重疊度比較高的box（NMS具體演算法可以回顧上面faster R-CNN小節）。這樣就得到了最終的最合適的幾個box和他們的類別。

yolo的損失函數包含三部分，位置誤差，confidence誤差，分類誤差。具體公式如下：

誤差均採用了均方差演算法，其實我認為，位置誤差應該採用均方差演算法，而分類誤差應該採用交叉熵。由於物體位置只有4個參數，而類別有20個參數，他們的累加和不同。如果賦予相同的權重，顯然不合理。故yolo中位置誤差權重為5，類別誤差權重為1。由於我們不是特別關心不包含物體的bounding box，故賦予不包含物體的box的置信度confidence誤差的權重為0.5，包含物體的權重則為1。

Faster R-CNN准確率mAP較高，漏檢率recall較低，但速度較慢。而yolo則相反，速度快，但准確率和漏檢率不盡人意。SSD綜合了他們的優缺點，對輸入300x300的圖像，在voc2007數據集上test，能夠達到58 幀每秒( Titan X 的 GPU )，72.1%的mAP。

SSD網路結構如下圖：

和yolo一樣，也分為三部分：卷積層，目標檢測層和NMS篩選層

SSD論文採用了VGG16的基礎網路，其實這也是幾乎所有目標檢測神經網路的慣用方法。先用一個CNN網路來提取特徵，然後再進行後續的目標定位和目標分類識別。

這一層由5個卷積層和一個平均池化層組成。去掉了最後的全連接層。SSD認為目標檢測中的物體，只與周圍信息相關，它的感受野不是全局的，故沒必要也不應該做全連接。SSD的特點如下。

每一個卷積層，都會輸出不同大小感受野的feature map。在這些不同尺度的feature map上，進行目標位置和類別的訓練和預測，從而達到 多尺度檢測 的目的，可以克服yolo對於寬高比不常見的物體，識別准確率較低的問題。而yolo中，只在最後一個卷積層上做目標位置和類別的訓練和預測。這是SSD相對於yolo能提高准確率的一個關鍵所在。

如上所示，在每個卷積層上都會進行目標檢測和分類，最後由NMS進行篩選，輸出最終的結果。多尺度feature map上做目標檢測，就相當於多了很多寬高比例的bounding box，可以大大提高泛化能力。

和faster R-CNN相似，SSD也提出了anchor的概念。卷積輸出的feature map，每個點對應為原圖的一個區域的中心點。以這個點為中心，構造出6個寬高比例不同，大小不同的anchor（SSD中稱為default box）。每個anchor對應4個位置參數(x,y,w,h)和21個類別概率（voc訓練集為20分類問題，在加上anchor是否為背景，共21分類）。如下圖所示：

另外，在訓練階段，SSD將正負樣本比例定位1：3。訓練集給定了輸入圖像以及每個物體的真實區域（ground true box），將default box和真實box最接近的選為正樣本。然後在剩下的default box中選擇任意一個與真實box IOU大於0.5的，作為正樣本。而其他的則作為負樣本。由於絕大部分的box為負樣本，會導致正負失衡，故根據每個box類別概率排序，使正負比例保持在1：3。SSD認為這個策略提高了4%的准確率

另外，SSD採用了數據增強。生成與目標物體真實box間IOU為0.1 0.3 0.5 0.7 0.9的patch，隨機選取這些patch參與訓練，並對他們進行隨機水平翻轉等操作。SSD認為這個策略提高了8.8%的准確率。

和yolo的篩選層基本一致，同樣先過濾掉類別概率低於閾值的default box，再採用NMS非極大值抑制，篩掉重疊度較高的。只不過SSD綜合了各個不同feature map上的目標檢測輸出的default box。

SSD基本已經可以滿足我們手機端上實時物體檢測需求了，TensorFlow在Android上的目標檢測官方模型ssd_mobilenet_v1_android_export.pb，就是通過SSD演算法實現的。它的基礎卷積網路採用的是mobileNet，適合在終端上部署和運行。

針對yolo准確率不高，容易漏檢，對長寬比不常見物體效果差等問題，結合SSD的特點，提出了yoloV2。它主要還是採用了yolo的網路結構，在其基礎上做了一些優化和改進，如下

網路採用DarkNet-19：19層，裡麵包含了大量3x3卷積，同時借鑒inceptionV1，加入1x1卷積核全局平均池化層。結構如下

yolo和yoloV2隻能識別20類物體，為了優化這個問題，提出了yolo9000，可以識別9000類物體。它在yoloV2基礎上，進行了imageNet和coco的聯合訓練。這種方式充分利用imageNet可以識別1000類物體和coco可以進行目標位置檢測的優點。當使用imageNet訓練時，只更新物體分類相關的參數。而使用coco時，則更新全部所有參數。

YOLOv3可以說出來直接吊打一切圖像檢測演算法。比同期的DSSD(反卷積SSD), FPN（feature pyramid networks）准確率更高或相仿，速度是其1/3.。

YOLOv3的改動主要有如下幾點：

不過如果要求更精準的預測邊框，採用COCO AP做評估標準的話，YOLO3在精確率上的表現就弱了一些。如下圖所示。

當前目標檢測模型演算法也是層出不窮。在two-stage領域， 2017年Facebook提出了mask R-CNN 。CMU也提出了A-Fast-RCNN 演算法，將對抗學習引入到目標檢測領域。Face++也提出了Light-Head R-CNN，主要探討了 R-CNN 如何在物體檢測中平衡精確度和速度。

one-stage領域也是百花齊放，2017年首爾大學提出 R-SSD 演算法，主要解決小尺寸物體檢測效果差的問題。清華大學提出了 RON 演算法，結合 two stage 名的方法和 one stage 方法的優勢，更加關注多尺度對象定位和負空間樣本挖掘問題。

目標檢測領域的深度學習演算法，需要進行目標定位和物體識別，演算法相對來說還是很復雜的。當前各種新演算法也是層不出窮，但模型之間有很強的延續性，大部分模型演算法都是借鑒了前人的思想，站在巨人的肩膀上。我們需要知道經典模型的特點，這些tricks是為了解決什麼問題，以及為什麼解決了這些問題。這樣才能舉一反三，萬變不離其宗。綜合下來，目標檢測領域主要的難點如下：

一文讀懂目標檢測AI演算法：R-CNN，faster R-CNN，yolo，SSD，yoloV2

從YOLOv1到v3的進化之路

SSD-Tensorflow超詳細解析【一】：載入模型對圖片進行測試  https://blog.csdn.net/k87974/article/details/80606407

YOLO    https://pjreddie.com/darknet/yolo/      https://github.com/pjreddie/darknet   

C#項目參考：https://github.com/AlturosDestinations/Alturos.Yolo

項目實踐貼個圖。

④ 寫一個有效的演算法來測試一個給定的數組A[1...n]是否是一個堆，該演算法的時間復雜性是多少

時間復雜度是O(n)，可以從n到1，也可以從1到n，從n開始就看(k/2)下取整下標的元素（也就是堆中的雙親）是否滿足大根或者小根的條件，從1開始就看2k和2k+1下標的元素（就是堆中的左右孩子）是否滿足堆的條件

⑤ 演算法是什麼意思 謝謝

演算法（Algorithm）是指解題方案的准確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，演算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。也就是說，能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個演算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個演算法將不會解決這個問題。不同的演算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個演算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。

演算法中的指令描述的是一個計算，當其運行時能從一個初始狀態和（可能為空的）初始輸入開始，經過一系列有限而清晰定義的狀態，最終產生輸出並停止於一個終態。一個狀態到另一個狀態的轉移不一定是確定的。隨機化演算法在內的一些演算法，包含了一些隨機輸入。

(5)演算法測試英文擴展閱讀：

演算法分類：

1、有限的，確定性演算法 這類演算法在有限的一段時間內終止。他們可能要花很長時間來執行指定的任務，但仍將在一定的時間內終止。這類演算法得出的結果常取決於輸入值。

2、有限的，非確定演算法 這類演算法在有限的時間內終止。然而，對於一個（或一些）給定的數值，演算法的結果並不是唯一的或確定的。

3、無限的演算法 是那些由於沒有定義終止定義條件，或定義的條件無法由輸入的數據滿足而不終止運行的演算法。通常，無限演算法的產生是由於未能確定的定義終止條件。

⑥ 排序演算法！英文看不懂！

您可以測試的復雜性的排序演算法的方式如下：

。編寫一個函數或職能，將這樣做排序演算法。

。放在兩個全球櫃台要求comparecount和swapCount 。首先應該在每一個增量比較清單價值觀在每個常式。第二應遞增每當名單要素交換或移動。

。寫主程序的循環，產生一個隨機清單，然後各種各樣它。在每個傳遞的這一環，你要跟蹤的最大，最小，總價值為compareCount和swapCount 。在中，您可以報告的總體最大，最小和平均為這兩個櫃台。更多的時候，你在執行此循環，更准確的搜索結果就越准確。

。如果你想比較排序常式，你應該運行在同一個清單或清單。最簡單的方法做到這一點有一組櫃台為每個排序，和當您生成一個隨機清單，復制名單進入每個排序。你然後運行所有類型的第一個列表，然後生成下一名單。

1.use技術與上述插入排序和冒泡排序。盡管兩者都是（ ）類型，你的測試顯示出任何差別？如何將您的結果與分析在這一章？試圖解釋的任何分歧。
//google提供翻譯
//排序演算法很多 為何非要這個

⑦ 目標檢測演算法---faster rcnn 知識簡要回顧（測試篇）

Faster RCNN檢測部分主要可以分為四個模塊：
1.特徵抽取：用於抽取圖像特徵，一般可以使用vgg、resnet和mobilenet等backbone；
2.RPN（Region Proposal Network）：用於產生候選框，主要做一些粗糙的分類和回歸操作；
3.RoI Pooling：主要是為了解決全連接層需要固定尺寸輸入，而實際輸入大小不一的問題；
4.Classification and Regression：精細化分類和回歸。

faster rcnn演算法大致流程如下：
彩色圖像通過backbone進行特徵提取，輸出最後一層的feature map。接著將這些feature map進一步做基於3x3卷積核的特徵提取，該目的是增強模型的魯棒性。將輸出送入兩個分支，第一個分支跟類別有關，這里主要是用於簡單分類，區分是背景還是物體，這是針對anchor而言的；第二個分支則是用於初步預測候選框的偏移量，這個也是基於anchor而言的；再將前兩個分支的結果送入圖中的proposal中，首先會根據positive類的score篩選前6000個候選框，再將anchor的坐標和得到的偏移進行整合，得到初步候選框坐標，接著在做NMS,除去重疊嚴重的框，再經過了NMS後的框中，根據類別score取前300個框。然後將結果送入roi pooing層，用於生成固定尺寸的特徵區域，以方便後邊的全連接層接受信息；全連接層用於最後提取特徵，得到精細的類別和框的偏移量。

⑧ 估計演算法評估時的「預測誤差均值」用英語怎麼講

預測誤差：average/ mean error
不懂估計演算法,應該可以用estimated average/mean error(預測出的誤差的平均/中間值); average /mean error of prediction（預測本身的誤差的平均/中間值estimated

⑨ 視覺演算法工程師的主要職責8篇

視覺演算法工程師負責演算法模塊需求分析、軟體設計、代碼開發、問題定位等工作。下面是我為大家帶來的視覺演算法工程師的主要職責8篇，希望大家能夠喜歡!

視覺演算法工程師的主要職責1

職責：

1.工業相機的firmware開發及功能整合;

2.深度學習模型的構建與優化或機器學習演算法的優化，提升效果.性能與易用性;

3.結合業務產景，能靈活調整演算法框架和數據集;

4.負責演算法在產品的落地;

5.工業應用後台伺服器演算法的開發;

崗位要求

1.精通C/C++，python等編程語言，熟悉ARM/MIPSLinux等平台的開發;

2.精通機器視覺(如人臉檢測識別，目標檢測和跟蹤，OCR，數字圖像處理演算法OpenCV/OpenVINO等);

3.精通常用的深度學習框架，如Tensorflow，Caffe等,有相關實戰 經驗 優先;

4.在機器學習上有實戰經驗，對經典演算法如SVM(支持向量機).LR(邏輯回歸分析).CNN(卷積神經網路)等有深入理解;

5.有較強的學習能力，團隊合作能力以及溝通能力。

視覺演算法工程師的主要職責2

職責：

1、倉儲機器人視覺定位系統設計、開發和優化。

2、二維碼導航技術研發。

3、其他新型視覺導航技術研發。

4、本崗位為研發崗，要求有較強的解決實際問題能力。

崗位要求：

1、碩士及以上學歷，研究方向為圖像模式識別。

2、熟悉主要圖像模式識別演算法(包括但不限於圖像去噪、圖像復原、圖像分割、區域描述等)，並且能夠獨立實現。

3、有獨立開發演算法的工作經驗和能力，既能獨立解決問題，也能夠協同工作。

4、熟練使用C/C++。

5、熟悉QR碼、DM碼等常見二維碼的原理和掃描演算法，具備開發工業二維碼的能力者優先。

6、對搜索演算法、聚類演算法、編碼演算法、圖像壓縮演算法等有深入研究者優先。

7、在模式識別和機器學習演算法研究中有獨到見解者優先。

視覺演算法工程師的主要職責3

職責：

1. 負責工業視覺項目現場調試工作;

2. 負責前期樣本的採集、深度學習樣本標注等工作;

3. 負責調試文檔的撰寫。

任職資格：

1. 具備吃苦耐勞、敬業負責的職業精神;

2. 熟悉工業自動化產線生產流程，對於工業自動化中的常見的電氣元件及其使用 方法 有一定的了解，對於工業自動化中常用的機械結構有一定的了解。

3. 熟悉基恩士、康耐視、巴斯勒、海康、大恆工業相機，能夠對這些相機及其配套鏡頭獨立自主的安裝、調參，熟悉各種相機的參數特性者優先;

4. 熟悉各種配套的光源：環形、條形、背光，了解常見的光源種類：藍光、白光、紅光等。並且對這些光源的安裝、使用有一定的項目經驗。

5. 熟練使用以上相機配套的相應軟體者優先;

6. 具備工業視覺檢測項目的經驗者，優先考慮。

視覺演算法工程師的主要職責4

職責：

1、負責現有公司的AOI軟體平台的開發維護和升級;

2、負責設備軟體技術文檔編制;

3、負責設備軟體部門的售後技術支持;

4、完成上級交代的其他任務

任職要求：

1、 本科以上學歷，計算機、軟體工程、數學相關專業;

2、掌握或了解C++編程語言;

3、掌握或了解Halcon、OpenCV等圖像演算法

4、具備良好的團隊合作、積極主動溝通意識;

5、具有良好的分析、解決問題的能力，對攻克疑難問題有濃厚興趣

視覺演算法工程師的主要職責5

職責：

負責公司工業視覺檢測產品的圖像處理與模式識別等相關演算法的研究;

完成軟體系統代碼的實現，編寫代碼注釋和開發文檔;

輔助進行系統的功能定義,程序設計;

根據設計文檔或需求說明完成代碼編寫，調試，測試和維護;

分析並解決軟體開發過程中的問題;

協助測試工程師制定測試計劃，定位發現的問題;

職位要求：

1、精通JAVA、C#、等主流軟體語言中一種及以上

2、熟悉SQL Server、MySQL、Oracle等一種或多種資料庫的使用和開發

3. 熟悉視覺演算法，可獨立分析並編寫演算法及測試」

4、有1年及以上相關軟體語言開發工作經驗

5、參與過兩個及以上完整的項目開發過程

6、有自主學習、獨立思考、獨立解決問題的能力

7. 具有良好的表達能力和人際溝通技巧，具有良好的團隊合作精神，工作認真負責

8. 有工業領域機器視覺演算法(目標定位、缺陷檢測、條碼識別、OCR、測量)研發經驗優先;

視覺演算法工程師的主要職責6

職責：

1、研究深度學習(包括各種神經網路結構與應用)或計算機視覺各個領域(目標檢測識別、三維重建等)中核心演算法;

2、將上述核心演算法應用到各種復雜現實場景中;

3、針對應用場景進行優化和定製。

任職要求：

1、計算機、軟體工程、自動化等相關專業 畢業 ;

2、碩士學歷，或本科學歷並且有2年以上相關工作經驗;

3、能夠熟練閱讀和理解英文資料;

4、熟悉C/C++、python語言，具有研發能力;

5、掌握計算機視覺領域的基礎理論、圖像處理和模式識別的相關演算法，具有扎實的背景知識;

6、熟悉OpenCV/openGL，特別是其中圖像處理庫、立體視覺庫/圖像渲染;

7、具備良好的團隊合作和溝通能力，很強的 邏輯思維 能力和學習能力。

視覺演算法工程師的主要職責7

職責：

1. 研究各種工業領域的機器視覺演算法(定位、識別、檢測、測量)，實時跟蹤國內外的行業發展現狀與方向;

2. 根據公司項目需求，設計與開發新的視覺演算法;

3. 對公司產品中現有的視覺演算法從穩定性、處理效果和速度上做持續改進;

4. 負責演算法測試相關工作，撰寫開發文檔;

任職要求：

1. 碩士及以上學歷，圖像處理、計算機視覺、自動化相關專業;

2. 熟悉C ,VC++ ,python;

3. 精通數字圖像處理演算法，包括圖像增強、圖像分割、特徵提取、模板匹配等，熟悉opencv，halcon等視覺演算法庫;

4. 有工業領域機器視覺演算法(目標定位、OCR、測量、缺陷檢測)開發經驗;

5. 有windows平台下演算法優化的經驗;

6. 具有閱讀專業英文資料的能力，以了解國際先進的視覺演算法;

7. 有底層機器視覺演算法庫開發、3D視覺演算法開發經驗者優先;

視覺演算法工程師的主要職責8

職責

1、負責圖像處理演算法的設計與實現;

2、負責現有演算法的優化和完善;

3、參與用戶功能的定義和驗收;

4、跟蹤圖像演算法應用情況，完成技術支持工作。

任職資格

1、計算機，電子，自動化等相關專業本科以上畢業，2年以上相關工作經驗;

2、具有C/C++程序設計基礎，對數據結構有一定的研究基礎;

3、熟悉計算機視覺演算法和圖像處理演算法;

4、具備團隊合作精神，有良好的人際溝通能力。

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⑩ 演算法英語翻譯

這次,要求你找到 A+B,A,B為多項式
輸入：
每個輸入文件包含一個測試用例。每個測試用例占兩行，每行包含一個多項式的信息，K N1 aN1 N2 aN2 ... Nk aNk,K表示多項式中一段非零的項目，Ni 和 aNi表示 相對應的指數和系數。假設 1 <= K <= 10, 0 <= NK < ... < N2 < N1 <=1000.
輸出：
對於每一格測試用例，你應該在一行中輸出A和B的總和，輸出格式要與輸入格式一樣。注意每一行的結尾不能有 多餘的空格。輸出精度控制在小數點後一位

例如輸入
2 1 2.4 0 3.2
2 2 1.5 1 0.5
輸出例子 ：
3 2 1.5 1 2.9 0 3.2