算法测试英文

① 全局信息预测算法英文拼音是什么

全局信息预测算法

翻译为英文是：Global Information Prediction Algorithms

注：完全没有问题，希望帮助到您。请及时点击采纳。

② 算法效率 翻译成英语

efficiency of algorithm

参考
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.
该文尝试用并行计算方法来提高算法效率,分析了MPI编程模型下的任务划分、通信组织、任务调度等问题,并在MPICH2下实现了数值并行验证算法,对算法的并行性能指标进行了测试,得到了较好的结果。

③ 目标检测算法（R-CNN，fast R-CNN，faster R-CNN，yolo，SSD，yoloV2，yoloV3）

深度学习目前已经应用到了各个领域，应用场景大体分为三类：物体识别，目标检测，自然语言处理。  目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合 ，不仅仅要识别出物体属于哪个分类，更重要的是得到物体在图片中的具体位置。

2014年R-CNN算法被提出，基本奠定了two-stage方式在目标检测领域的应用。它的算法结构如下图

算法步骤如下：

R-CNN较传统的目标检测算法获得了50%的性能提升，在使用VGG-16模型作为物体识别模型情况下，在voc2007数据集上可以取得66%的准确率，已经算还不错的一个成绩了。其最大的问题是速度很慢，内存占用量很大，主要原因有两个

针对R-CNN的部分问题，2015年微软提出了Fast R-CNN算法，它主要优化了两个问题。

R-CNN和fast R-CNN均存在一个问题，那就是 由选择性搜索来生成候选框，这个算法很慢 。而且R-CNN中生成的2000个左右的候选框全部需要经过一次卷积神经网络，也就是需要经过2000次左右的CNN网络，这个是十分耗时的（fast R-CNN已经做了改进，只需要对整图经过一次CNN网络）。这也是导致这两个算法检测速度较慢的最主要原因。

faster R-CNN 针对这个问题， 提出了RPN网络来进行候选框的获取，从而摆脱了选择性搜索算法，也只需要一次卷积层操作，从而大大提高了识别速度 。这个算法十分复杂，我们会详细分析。它的基本结构如下图

主要分为四个步骤：

使用VGG-16卷积模型的网络结构：

卷积层采用的VGG-16模型，先将PxQ的原始图片，缩放裁剪为MxN的图片，然后经过13个conv-relu层，其中会穿插4个max-pooling层。所有的卷积的kernel都是3x3的，padding为1，stride为1。pooling层kernel为2x2, padding为0，stride为2。

MxN的图片，经过卷积层后，变为了(M/16) x (N/16)的feature map了。

faster R-CNN抛弃了R-CNN中的选择性搜索（selective search）方法，使用RPN层来生成候选框，能极大的提升候选框的生成速度。RPN层先经过3x3的卷积运算，然后分为两路。一路用来判断候选框是前景还是背景，它先reshape成一维向量，然后softmax来判断是前景还是背景，然后reshape恢复为二维feature map。另一路用来确定候选框的位置，通过bounding box regression实现，后面再详细讲。两路计算结束后，挑选出前景候选框（因为物体在前景中），并利用计算得到的候选框位置，得到我们感兴趣的特征子图proposal。

卷积层提取原始图像信息，得到了256个feature map，经过RPN层的3x3卷积后，仍然为256个feature map。但是每个点融合了周围3x3的空间信息。对每个feature map上的一个点，生成k个anchor（k默认为9）。anchor分为前景和背景两类（我们先不去管它具体是飞机还是汽车，只用区分它是前景还是背景即可）。anchor有[x,y,w,h]四个坐标偏移量，x,y表示中心点坐标，w和h表示宽度和高度。这样，对于feature map上的每个点，就得到了k个大小形状各不相同的选区region。

对于生成的anchors，我们首先要判断它是前景还是背景。由于感兴趣的物体位于前景中，故经过这一步之后，我们就可以舍弃背景anchors了。大部分的anchors都是属于背景，故这一步可以筛选掉很多无用的anchor，从而减少全连接层的计算量。

对于经过了3x3的卷积后得到的256个feature map，先经过1x1的卷积，变换为18个feature map。然后reshape为一维向量，经过softmax判断是前景还是背景。此处reshape的唯一作用就是让数据可以进行softmax计算。然后输出识别得到的前景anchors。

另一路用来确定候选框的位置，也就是anchors的[x,y,w,h]坐标值。如下图所示，红色代表我们当前的选区，绿色代表真实的选区。虽然我们当前的选取能够大概框选出飞机，但离绿色的真实位置和形状还是有很大差别，故需要对生成的anchors进行调整。这个过程我们称为bounding box regression。

假设红色框的坐标为[x,y,w,h], 绿色框，也就是目标框的坐标为[Gx, Gy,Gw,Gh], 我们要建立一个变换，使得[x,y,w,h]能够变为[Gx, Gy,Gw,Gh]。最简单的思路是，先做平移，使得中心点接近，然后进行缩放，使得w和h接近。如下：

我们要学习的就是dx dy dw dh这四个变换。由于是线性变换，我们可以用线性回归来建模。设定loss和优化方法后，就可以利用深度学习进行训练，并得到模型了。对于空间位置loss，我们一般采用均方差算法，而不是交叉熵（交叉熵使用在分类预测中）。优化方法可以采用自适应梯度下降算法Adam。

得到了前景anchors，并确定了他们的位置和形状后，我们就可以输出前景的特征子图proposal了。步骤如下：

1，得到前景anchors和他们的[x y w h]坐标。

2，按照anchors为前景的不同概率，从大到小排序，选取前pre_nms_topN个anchors，比如前6000个

3，剔除非常小的anchors。

4，通过NMS非极大值抑制，从anchors中找出置信度较高的。这个主要是为了解决选取交叠问题。首先计算每一个选区面积，然后根据他们在softmax中的score（也就是是否为前景的概率）进行排序，将score最大的选区放入队列中。接下来，计算其余选区与当前最大score选区的IOU（IOU为两box交集面积除以两box并集面积，它衡量了两个box之间重叠程度）。去除IOU大于设定阈值的选区。这样就解决了选区重叠问题。

5，选取前post_nms_topN个结果作为最终选区proposal进行输出，比如300个。

经过这一步之后，物体定位应该就基本结束了，剩下的就是物体识别了。

和fast R-CNN中类似，这一层主要解决之前得到的proposal大小形状各不相同，导致没法做全连接。全连接计算只能对确定的shape进行运算，故必须使proposal大小形状变为相同。通过裁剪和缩放的手段，可以解决这个问题，但会带来信息丢失和图片形变问题。我们使用ROI pooling可以有效的解决这个问题。

ROI pooling中，如果目标输出为MxN，则在水平和竖直方向上，将输入proposal划分为MxN份，每一份取最大值，从而得到MxN的输出特征图。

ROI Pooling层后的特征图，通过全连接层与softmax，就可以计算属于哪个具体类别，比如人，狗，飞机，并可以得到cls_prob概率向量。同时再次利用bounding box regression精细调整proposal位置，得到bbox_pred，用于回归更加精确的目标检测框。

这样就完成了faster R-CNN的整个过程了。算法还是相当复杂的，对于每个细节需要反复理解。faster R-CNN使用resNet101模型作为卷积层，在voc2012数据集上可以达到83.8%的准确率，超过yolo ssd和yoloV2。其最大的问题是速度偏慢，每秒只能处理5帧，达不到实时性要求。

针对于two-stage目标检测算法普遍存在的运算速度慢的缺点， yolo创造性的提出了one-stage。也就是将物体分类和物体定位在一个步骤中完成。 yolo直接在输出层回归bounding box的位置和bounding box所属类别，从而实现one-stage。通过这种方式， yolo可实现45帧每秒的运算速度，完全能满足实时性要求 （达到24帧每秒，人眼就认为是连续的）。它的网络结构如下图：

主要分为三个部分：卷积层，目标检测层，NMS筛选层。

采用Google inceptionV1网络，对应到上图中的第一个阶段，共20层。这一层主要是进行特征提取，从而提高模型泛化能力。但作者对inceptionV1进行了改造，他没有使用inception mole结构，而是用一个1x1的卷积，并联一个3x3的卷积来替代。（可以认为只使用了inception mole中的一个分支，应该是为了简化网络结构）

先经过4个卷积层和2个全连接层，最后生成7x7x30的输出。先经过4个卷积层的目的是为了提高模型泛化能力。yolo将一副448x448的原图分割成了7x7个网格，每个网格要预测两个bounding box的坐标(x,y,w,h)和box内包含物体的置信度confidence，以及物体属于20类别中每一类的概率（yolo的训练数据为voc2012，它是一个20分类的数据集）。所以一个网格对应的参数为（4x2+2+20) = 30。如下图

其中前一项表示有无人工标记的物体落入了网格内，如果有则为1，否则为0。第二项代表bounding box和真实标记的box之间的重合度。它等于两个box面积交集，除以面积并集。值越大则box越接近真实位置。

分类信息： yolo的目标训练集为voc2012，它是一个20分类的目标检测数据集 。常用目标检测数据集如下表：

| 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 | |

每个网格还需要预测它属于20分类中每一个类别的概率。分类信息是针对每个网格的，而不是bounding box。故只需要20个，而不是40个。而confidence则是针对bounding box的，它只表示box内是否有物体，而不需要预测物体是20分类中的哪一个，故只需要2个参数。虽然分类信息和confidence都是概率，但表达含义完全不同。

筛选层是为了在多个结果中（多个bounding box）筛选出最合适的几个，这个方法和faster R-CNN 中基本相同。都是先过滤掉score低于阈值的box，对剩下的box进行NMS非极大值抑制，去除掉重叠度比较高的box（NMS具体算法可以回顾上面faster R-CNN小节）。这样就得到了最终的最合适的几个box和他们的类别。

yolo的损失函数包含三部分，位置误差，confidence误差，分类误差。具体公式如下：

误差均采用了均方差算法，其实我认为，位置误差应该采用均方差算法，而分类误差应该采用交叉熵。由于物体位置只有4个参数，而类别有20个参数，他们的累加和不同。如果赋予相同的权重，显然不合理。故yolo中位置误差权重为5，类别误差权重为1。由于我们不是特别关心不包含物体的bounding box，故赋予不包含物体的box的置信度confidence误差的权重为0.5，包含物体的权重则为1。

Faster R-CNN准确率mAP较高，漏检率recall较低，但速度较慢。而yolo则相反，速度快，但准确率和漏检率不尽人意。SSD综合了他们的优缺点，对输入300x300的图像，在voc2007数据集上test，能够达到58 帧每秒( Titan X 的 GPU )，72.1%的mAP。

SSD网络结构如下图：

和yolo一样，也分为三部分：卷积层，目标检测层和NMS筛选层

SSD论文采用了VGG16的基础网络，其实这也是几乎所有目标检测神经网络的惯用方法。先用一个CNN网络来提取特征，然后再进行后续的目标定位和目标分类识别。

这一层由5个卷积层和一个平均池化层组成。去掉了最后的全连接层。SSD认为目标检测中的物体，只与周围信息相关，它的感受野不是全局的，故没必要也不应该做全连接。SSD的特点如下。

每一个卷积层，都会输出不同大小感受野的feature map。在这些不同尺度的feature map上，进行目标位置和类别的训练和预测，从而达到 多尺度检测 的目的，可以克服yolo对于宽高比不常见的物体，识别准确率较低的问题。而yolo中，只在最后一个卷积层上做目标位置和类别的训练和预测。这是SSD相对于yolo能提高准确率的一个关键所在。

如上所示，在每个卷积层上都会进行目标检测和分类，最后由NMS进行筛选，输出最终的结果。多尺度feature map上做目标检测，就相当于多了很多宽高比例的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。卷积输出的feature map，每个点对应为原图的一个区域的中心点。以这个点为中心，构造出6个宽高比例不同，大小不同的anchor（SSD中称为default box）。每个anchor对应4个位置参数(x,y,w,h)和21个类别概率（voc训练集为20分类问题，在加上anchor是否为背景，共21分类）。如下图所示：

另外，在训练阶段，SSD将正负样本比例定位1：3。训练集给定了输入图像以及每个物体的真实区域（ground true box），将default box和真实box最接近的选为正样本。然后在剩下的default box中选择任意一个与真实box IOU大于0.5的，作为正样本。而其他的则作为负样本。由于绝大部分的box为负样本，会导致正负失衡，故根据每个box类别概率排序，使正负比例保持在1：3。SSD认为这个策略提高了4%的准确率

另外，SSD采用了数据增强。生成与目标物体真实box间IOU为0.1 0.3 0.5 0.7 0.9的patch，随机选取这些patch参与训练，并对他们进行随机水平翻转等操作。SSD认为这个策略提高了8.8%的准确率。

和yolo的筛选层基本一致，同样先过滤掉类别概率低于阈值的default box，再采用NMS非极大值抑制，筛掉重叠度较高的。只不过SSD综合了各个不同feature map上的目标检测输出的default box。

SSD基本已经可以满足我们手机端上实时物体检测需求了，TensorFlow在Android上的目标检测官方模型ssd_mobilenet_v1_android_export.pb，就是通过SSD算法实现的。它的基础卷积网络采用的是mobileNet，适合在终端上部署和运行。

针对yolo准确率不高，容易漏检，对长宽比不常见物体效果差等问题，结合SSD的特点，提出了yoloV2。它主要还是采用了yolo的网络结构，在其基础上做了一些优化和改进，如下

网络采用DarkNet-19：19层，里面包含了大量3x3卷积，同时借鉴inceptionV1，加入1x1卷积核全局平均池化层。结构如下

yolo和yoloV2只能识别20类物体，为了优化这个问题，提出了yolo9000，可以识别9000类物体。它在yoloV2基础上，进行了imageNet和coco的联合训练。这种方式充分利用imageNet可以识别1000类物体和coco可以进行目标位置检测的优点。当使用imageNet训练时，只更新物体分类相关的参数。而使用coco时，则更新全部所有参数。

YOLOv3可以说出来直接吊打一切图像检测算法。比同期的DSSD(反卷积SSD), FPN（feature pyramid networks）准确率更高或相仿，速度是其1/3.。

YOLOv3的改动主要有如下几点：

不过如果要求更精准的预测边框，采用COCO AP做评估标准的话，YOLO3在精确率上的表现就弱了一些。如下图所示。

当前目标检测模型算法也是层出不穷。在two-stage领域， 2017年Facebook提出了mask R-CNN 。CMU也提出了A-Fast-RCNN 算法，将对抗学习引入到目标检测领域。Face++也提出了Light-Head R-CNN，主要探讨了 R-CNN 如何在物体检测中平衡精确度和速度。

one-stage领域也是百花齐放，2017年首尔大学提出 R-SSD 算法，主要解决小尺寸物体检测效果差的问题。清华大学提出了 RON 算法，结合 two stage 名的方法和 one stage 方法的优势，更加关注多尺度对象定位和负空间样本挖掘问题。

目标检测领域的深度学习算法，需要进行目标定位和物体识别，算法相对来说还是很复杂的。当前各种新算法也是层不出穷，但模型之间有很强的延续性，大部分模型算法都是借鉴了前人的思想，站在巨人的肩膀上。我们需要知道经典模型的特点，这些tricks是为了解决什么问题，以及为什么解决了这些问题。这样才能举一反三，万变不离其宗。综合下来，目标检测领域主要的难点如下：

一文读懂目标检测AI算法：R-CNN，faster R-CNN，yolo，SSD，yoloV2

从YOLOv1到v3的进化之路

SSD-Tensorflow超详细解析【一】：加载模型对图片进行测试  https://blog.csdn.net/k87974/article/details/80606407

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

C#项目参考：https://github.com/AlturosDestinations/Alturos.Yolo

项目实践贴个图。

④ 写一个有效的算法来测试一个给定的数组A[1...n]是否是一个堆，该算法的时间复杂性是多少

时间复杂度是O(n)，可以从n到1，也可以从1到n，从n开始就看(k/2)下取整下标的元素（也就是堆中的双亲）是否满足大根或者小根的条件，从1开始就看2k和2k+1下标的元素（就是堆中的左右孩子）是否满足堆的条件

⑤ 算法是什么意思 谢谢

算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。

算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。一个状态到另一个状态的转移不一定是确定的。随机化算法在内的一些算法，包含了一些随机输入。

(5)算法测试英文扩展阅读：

算法分类：

1、有限的，确定性算法 这类算法在有限的一段时间内终止。他们可能要花很长时间来执行指定的任务，但仍将在一定的时间内终止。这类算法得出的结果常取决于输入值。

2、有限的，非确定算法 这类算法在有限的时间内终止。然而，对于一个（或一些）给定的数值，算法的结果并不是唯一的或确定的。

3、无限的算法 是那些由于没有定义终止定义条件，或定义的条件无法由输入的数据满足而不终止运行的算法。通常，无限算法的产生是由于未能确定的定义终止条件。

⑥ 排序算法！英文看不懂！

您可以测试的复杂性的排序算法的方式如下：

。编写一个函数或职能，将这样做排序算法。

。放在两个全球柜台要求comparecount和swapCount 。首先应该在每一个增量比较清单价值观在每个例程。第二应递增每当名单要素交换或移动。

。写主程序的循环，产生一个随机清单，然后各种各样它。在每个传递的这一环，你要跟踪的最大，最小，总价值为compareCount和swapCount 。在中，您可以报告的总体最大，最小和平均为这两个柜台。更多的时候，你在执行此循环，更准确的搜索结果就越准确。

。如果你想比较排序例程，你应该运行在同一个清单或清单。最简单的方法做到这一点有一组柜台为每个排序，和当您生成一个随机清单，复制名单进入每个排序。你然后运行所有类型的第一个列表，然后生成下一名单。

1.use技术与上述插入排序和冒泡排序。尽管两者都是（ ）类型，你的测试显示出任何差别？如何将您的结果与分析在这一章？试图解释的任何分歧。
//google提供翻译
//排序算法很多 为何非要这个

⑦ 目标检测算法---faster rcnn 知识简要回顾（测试篇）

Faster RCNN检测部分主要可以分为四个模块：
1.特征抽取：用于抽取图像特征，一般可以使用vgg、resnet和mobilenet等backbone；
2.RPN（Region Proposal Network）：用于产生候选框，主要做一些粗糙的分类和回归操作；
3.RoI Pooling：主要是为了解决全连接层需要固定尺寸输入，而实际输入大小不一的问题；
4.Classification and Regression：精细化分类和回归。

faster rcnn算法大致流程如下：
彩色图像通过backbone进行特征提取，输出最后一层的feature map。接着将这些feature map进一步做基于3x3卷积核的特征提取，该目的是增强模型的鲁棒性。将输出送入两个分支，第一个分支跟类别有关，这里主要是用于简单分类，区分是背景还是物体，这是针对anchor而言的；第二个分支则是用于初步预测候选框的偏移量，这个也是基于anchor而言的；再将前两个分支的结果送入图中的proposal中，首先会根据positive类的score筛选前6000个候选框，再将anchor的坐标和得到的偏移进行整合，得到初步候选框坐标，接着在做NMS,除去重叠严重的框，再经过了NMS后的框中，根据类别score取前300个框。然后将结果送入roi pooing层，用于生成固定尺寸的特征区域，以方便后边的全连接层接受信息；全连接层用于最后提取特征，得到精细的类别和框的偏移量。

⑧ 估计算法评估时的“预测误差均值”用英语怎么讲

预测误差：average/ mean error
不懂估计算法,应该可以用estimated average/mean error(预测出的误差的平均/中间值); average /mean error of prediction（预测本身的误差的平均/中间值estimated

⑨ 视觉算法工程师的主要职责8篇

视觉算法工程师负责算法模块需求分析、软件设计、代码开发、问题定位等工作。下面是我为大家带来的视觉算法工程师的主要职责8篇，希望大家能够喜欢!

视觉算法工程师的主要职责1

职责：

1.工业相机的firmware开发及功能整合;

2.深度学习模型的构建与优化或机器学习算法的优化，提升效果.性能与易用性;

3.结合业务产景，能灵活调整算法框架和数据集;

4.负责算法在产品的落地;

5.工业应用后台服务器算法的开发;

岗位要求

1.精通C/C++，python等编程语言，熟悉ARM/MIPSLinux等平台的开发;

2.精通机器视觉(如人脸检测识别，目标检测和跟踪，OCR，数字图像处理算法OpenCV/OpenVINO等);

3.精通常用的深度学习框架，如Tensorflow，Caffe等,有相关实战 经验 优先;

4.在机器学习上有实战经验，对经典算法如SVM(支持向量机).LR(逻辑回归分析).CNN(卷积神经网络)等有深入理解;

5.有较强的学习能力，团队合作能力以及沟通能力。

视觉算法工程师的主要职责2

职责：

1、仓储机器人视觉定位系统设计、开发和优化。

2、二维码导航技术研发。

3、其他新型视觉导航技术研发。

4、本岗位为研发岗，要求有较强的解决实际问题能力。

岗位要求：

1、硕士及以上学历，研究方向为图像模式识别。

2、熟悉主要图像模式识别算法(包括但不限于图像去噪、图像复原、图像分割、区域描述等)，并且能够独立实现。

3、有独立开发算法的工作经验和能力，既能独立解决问题，也能够协同工作。

4、熟练使用C/C++。

5、熟悉QR码、DM码等常见二维码的原理和扫描算法，具备开发工业二维码的能力者优先。

6、对搜索算法、聚类算法、编码算法、图像压缩算法等有深入研究者优先。

7、在模式识别和机器学习算法研究中有独到见解者优先。

视觉算法工程师的主要职责3

职责：

1. 负责工业视觉项目现场调试工作;

2. 负责前期样本的采集、深度学习样本标注等工作;

3. 负责调试文档的撰写。

任职资格：

1. 具备吃苦耐劳、敬业负责的职业精神;

2. 熟悉工业自动化产线生产流程，对于工业自动化中的常见的电气元件及其使用 方法 有一定的了解，对于工业自动化中常用的机械结构有一定的了解。

3. 熟悉基恩士、康耐视、巴斯勒、海康、大恒工业相机，能够对这些相机及其配套镜头独立自主的安装、调参，熟悉各种相机的参数特性者优先;

4. 熟悉各种配套的光源：环形、条形、背光，了解常见的光源种类：蓝光、白光、红光等。并且对这些光源的安装、使用有一定的项目经验。

5. 熟练使用以上相机配套的相应软件者优先;

6. 具备工业视觉检测项目的经验者，优先考虑。

视觉算法工程师的主要职责4

职责：

1、负责现有公司的AOI软件平台的开发维护和升级;

2、负责设备软件技术文档编制;

3、负责设备软件部门的售后技术支持;

4、完成上级交代的其他任务

任职要求：

1、 本科以上学历，计算机、软件工程、数学相关专业;

2、掌握或了解C++编程语言;

3、掌握或了解Halcon、OpenCV等图像算法

4、具备良好的团队合作、积极主动沟通意识;

5、具有良好的分析、解决问题的能力，对攻克疑难问题有浓厚兴趣

视觉算法工程师的主要职责5

职责：

负责公司工业视觉检测产品的图像处理与模式识别等相关算法的研究;

完成软件系统代码的实现，编写代码注释和开发文档;

辅助进行系统的功能定义,程序设计;

根据设计文档或需求说明完成代码编写，调试，测试和维护;

分析并解决软件开发过程中的问题;

协助测试工程师制定测试计划，定位发现的问题;

职位要求：

1、精通JAVA、C#、等主流软件语言中一种及以上

2、熟悉SQL Server、MySQL、Oracle等一种或多种数据库的使用和开发

3. 熟悉视觉算法，可独立分析并编写算法及测试”

4、有1年及以上相关软件语言开发工作经验

5、参与过两个及以上完整的项目开发过程

6、有自主学习、独立思考、独立解决问题的能力

7. 具有良好的表达能力和人际沟通技巧，具有良好的团队合作精神，工作认真负责

8. 有工业领域机器视觉算法(目标定位、缺陷检测、条码识别、OCR、测量)研发经验优先;

视觉算法工程师的主要职责6

职责：

1、研究深度学习(包括各种神经网络结构与应用)或计算机视觉各个领域(目标检测识别、三维重建等)中核心算法;

2、将上述核心算法应用到各种复杂现实场景中;

3、针对应用场景进行优化和定制。

任职要求：

1、计算机、软件工程、自动化等相关专业 毕业 ;

2、硕士学历，或本科学历并且有2年以上相关工作经验;

3、能够熟练阅读和理解英文资料;

4、熟悉C/C++、python语言，具有研发能力;

5、掌握计算机视觉领域的基础理论、图像处理和模式识别的相关算法，具有扎实的背景知识;

6、熟悉OpenCV/openGL，特别是其中图像处理库、立体视觉库/图像渲染;

7、具备良好的团队合作和沟通能力，很强的 逻辑思维 能力和学习能力。

视觉算法工程师的主要职责7

职责：

1. 研究各种工业领域的机器视觉算法(定位、识别、检测、测量)，实时跟踪国内外的行业发展现状与方向;

2. 根据公司项目需求，设计与开发新的视觉算法;

3. 对公司产品中现有的视觉算法从稳定性、处理效果和速度上做持续改进;

4. 负责算法测试相关工作，撰写开发文档;

任职要求：

1. 硕士及以上学历，图像处理、计算机视觉、自动化相关专业;

2. 熟悉C ,VC++ ,python;

3. 精通数字图像处理算法，包括图像增强、图像分割、特征提取、模板匹配等，熟悉opencv，halcon等视觉算法库;

4. 有工业领域机器视觉算法(目标定位、OCR、测量、缺陷检测)开发经验;

5. 有windows平台下算法优化的经验;

6. 具有阅读专业英文资料的能力，以了解国际先进的视觉算法;

7. 有底层机器视觉算法库开发、3D视觉算法开发经验者优先;

视觉算法工程师的主要职责8

职责

1、负责图像处理算法的设计与实现;

2、负责现有算法的优化和完善;

3、参与用户功能的定义和验收;

4、跟踪图像算法应用情况，完成技术支持工作。

任职资格

1、计算机，电子，自动化等相关专业本科以上毕业，2年以上相关工作经验;

2、具有C/C++程序设计基础，对数据结构有一定的研究基础;

3、熟悉计算机视觉算法和图像处理算法;

4、具备团队合作精神，有良好的人际沟通能力。

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★ 图像算法工程师的工作职责描述

var _hmt = _hmt || []; (function() { var hm = document.createElement("script"); hm.src = "https://hm..com/hm.js?"; var s = document.getElementsByTagName("script")[0]; s.parentNode.insertBefore(hm, s); })();

⑩ 算法英语翻译

这次,要求你找到 A+B,A,B为多项式
输入：
每个输入文件包含一个测试用例。每个测试用例占两行，每行包含一个多项式的信息，K N1 aN1 N2 aN2 ... Nk aNk,K表示多项式中一段非零的项目，Ni 和 aNi表示 相对应的指数和系数。假设 1 <= K <= 10, 0 <= NK < ... < N2 < N1 <=1000.
输出：
对于每一格测试用例，你应该在一行中输出A和B的总和，输出格式要与输入格式一样。注意每一行的结尾不能有 多余的空格。输出精度控制在小数点后一位

例如输入
2 1 2.4 0 3.2
2 2 1.5 1 0.5
输出例子 ：
3 2 1.5 1 2.9 0 3.2