比移植算法

⑴ 大部分算法工程师只是负责算法移植而已吗

是的
大部分算法工程师只是调用一下，人家写好的包，少部分去实现论文里的算法
基本上就等于算法移植
但是这个过程并不轻松，要理解加实现，而且算法调试起来非常难，就算是用别人的工具，也有可能出现bug

⑵ 如何将深度学习算法的能力移植到前端

现在深度学习在机器学习领域是一个很热的概念，不过经过各种媒体的转载播报，这个概念也逐渐变得有些神话的感觉：例如，人们可能认为，深度学习是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方式，从而能够让计算机具有人一样的智慧；而这样一种技术在将来无疑是前景无限的。那么深度学习本质上又是一种什么样的技术呢？
深度学习是什么
深度学习是机器学习领域中对模式（声音、图像等等）进行建模的一种方法，它也是一种基于统计的概率模型。在对各种模式进行建模之后，便可以对各种模式进行识别了，例如待建模的模式是声音的话，那么这种识别便可以理解为语音识别。而类比来理解，如果说将机器学习算法类比为排序算法，那么深度学习算法便是众多排序算法当中的一种（例如冒泡排序），这种算法在某些应用场景中，会具有一定的优势。
深度学习的“深度”体现在哪里
论及深度学习中的“深度”一词，人们从感性上可能会认为，深度学习相对于传统的机器学习算法，能够做更多的事情，是一种更为“高深”的算法。而事实可能并非我们想象的那样，因为从算法输入输出的角度考虑，深度学习算法与传统的有监督机器学习算法的输入输出都是类似的，无论是最简单的Logistic Regression，还是到后来的SVM、boosting等算法，它们能够做的事情都是类似的。正如无论使用什么样的排序算法，它们的输入和预期的输出都是类似的，区别在于各种算法在不同环境下的性能不同。
那么深度学习的“深度”本质上又指的是什么呢？深度学习的学名又叫深层神经网络（Deep Neural Networks ），是从很久以前的人工神经网络（Artificial Neural Networks）模型发展而来。这种模型一般采用计算机科学中的图模型来直观的表达，而深度学习的“深度”便指的是图模型的层数以及每一层的节点数量，相对于之前的神经网络而言，有了很大程度的提升。
深度学习也有许多种不同的实现形式，根据解决问题、应用领域甚至论文作者取名创意的不同，它也有不同的名字：例如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）、深度置信网络（Deep Belief Networks）、受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines）、深度玻尔兹曼机（Deep Boltzmann Machines）、递归自动编码器（Recursive Autoencoders）、深度表达（Deep Representation）等等。不过究其本质来讲，都是类似的深度神经网络模型。
既然深度学习这样一种神经网络模型在以前就出现过了，为什么在经历过一次没落之后，到现在又重新进入人们的视线当中了呢？这是因为在十几年前的硬件条件下，对高层次多节点神经网络的建模，时间复杂度（可能以年为单位）几乎是无法接受的。在很多应用当中，实际用到的是一些深度较浅的网络，虽然这种模型在这些应用当中，取得了非常好的效果（甚至是the state of art），但由于这种时间上的不可接受性，限制了其在实际应用的推广。而到了现在，计算机硬件的水平与之前已经不能同日而语，因此神经网络这样一种模型便又进入了人们的视线当中。
“ 2012年6月，《纽约时报》披露了Google Brain项目，吸引了公众的广泛关注。这个项目是由着名的斯坦福大学机器学习教授Andrew Ng和在大规模计算机系统方面的世界顶尖专家Jeff Dean共同主导，用16000个CPU Core的并行计算平台训练一种称为“深层神经网络”（DNN，Deep Neural Networks） ”
从Google Brain这个项目中我们可以看到，神经网络这种模型对于计算量的要求是极其巨大的，为了保证算法实时性，需要使用大量的CPU来进行并行计算。
当然，深度学习现在备受关注的另外一个原因，当然是因为在某些场景下，这种算法模式识别的精度，超过了绝大多数目前已有的算法。而在最近，深度学习的提出者修改了其实现代码的Bug之后，这种模型识别精度又有了很大的提升。这些因素共同引起了深层神经网络模型，或者说深度学习这样一个概念的新的热潮。
深度学习的优点
为了进行某种模式的识别，通常的做法首先是以某种方式，提取这个模式中的特征。这个特征的提取方式有时候是人工设计或指定的，有时候是在给定相对较多数据的前提下，由计算机自己总结出来的。深度学习提出了一种让计算机自动学习出模式特征的方法，并将特征学习融入到了建立模型的过程中，从而减少了人为设计特征造成的不完备性。而目前以深度学习为核心的某些机器学习应用，在满足特定条件的应用场景下，已经达到了超越现有算法的识别或分类性能。
深度学习的缺点
深度学习虽然能够自动的学习模式的特征，并可以达到很好的识别精度，但这种算法工作的前提是，使用者能够提供“相当大”量级的数据。也就是说在只能提供有限数据量的应用场景下，深度学习算法便不能够对数据的规律进行无偏差的估计了，因此在识别效果上可能不如一些已有的简单算法。另外，由于深度学习中，图模型的复杂化导致了这个算法的时间复杂度急剧提升，为了保证算法的实时性，需要更高的并行编程技巧以及更好更多的硬件支持。所以，目前也只有一些经济实力比较强大的科研机构或企业，才能够用深度学习算法，来做一些比较前沿而又实用的应用。

⑶ 移臂调度的介绍

移臂调度算法又叫磁盘调度算法，根本目的在于有效利用磁盘，保证磁盘的快速访问。

⑷ 图像算法怎么移植到嵌入式产品上

一般可以比较容易地移植c语言实现的算法,有可能需要调整算法用到的数据类型,数据结构这些
如果要利用嵌入式产品的优化性能(一般与硬件和指令系统相关),就需要替换现有算法的部分函数以嵌入式产品提供的算法库函数,这当然又涉及数据类型,接口,数据结构这些内容
如果算法效率仍然不能满足要求,就需要汇编级,寄存器级的编程了,充分利用嵌入式芯片的流水线,总线,并行运算,特殊指令这些特点来优化算法关键部分.
普通可以更换嵌入式芯片,选择速度更快,能力更强的来减少优化花费的成本,以适应芯片的不断更新换代.

⑸ 纸色谱中，影响比移植大小的因素有哪些

展开剂种类，滤纸性质，温度，展开方式

⑹ DSP的算法移植问题

移植：
1）如果你的算法是基本opencv这样的基本上开发的，你需要脱离opencv的环境。

2）如果你的算法是C++语言，请你改成标准的C语言。虽然DSP的开发环境是支持C++的，但是不建议你这么做。

3）修改你算法的内存分配，尽量内存一次分配好，DSP在算法不断的申请和释放时会有隐患。优先使用静态数组，会减轻很多工作量。

4）在CCS下建立工程，来调试你的算法，内存分配函数需要使用TI提供的函数。如果你的算法能够长期稳定的运行，那么恭喜你，你的算法移植就完成了。

优化：
算法优化，需要你能懂算法，也懂DSP。如果你只会写DSP程序，而不会算法，这对整个产品来说，是不能达到最优的。有些公司怕算法泄密，给优化人员一段或几段程序让其优化。我觉得这样做是很不合理的。除非你自己能控制大局，精通优化，这样才可行。

1）你需要对算法原理做一个深刻苦的理解，阅读相关的文章。

2）对你拿到的算法做全方位的熟悉。

3）做好上面的准备工作后，你要对算法的结构做重新的整理。依据DSP的特点，比如内存的分布。算法结构调整完成后，你的算法在DSP上速度应该有一个明显的提高了。

4）结构调整完成后，找到算法中比较费时的部分。确定我们需要优化的重点，这部分内容多是每张图像都要处理一次或多次的部分。对于算法启动时初始化部分的内容，一般不需要优化。

5）确定优化内容后，你首先考虑从语言结构上去做优化，这个时候应该还是C语言的。我不建议大家用TI提供的在C语言中使用优化嵌入的C库函数。

6）你把需要优化的函数改写为线性汇编或汇编函数。不断的调整软件流水，提高速率。

⑺ DSP的算法移植问题，希望详细说说

首先要看代码是汇编的还是C的，汇编的移植比较困难，通常都是移植C代码。
C代码本身的移植性比较强，针对不同的DSP需要注意的是：
1、新的DSP是浮点型的还是定点型的；浮点改定点问题就多了，要重新定标。
2、DSP的速率是多少，这在控制系统中很重要，直接关系到时间资源的分配（如周期中断时间）和一些参数的调整 （如PI参数等）
3、程序中的DSP初始化设置要改
4、头文件和库文件要进行相应调整
5、CMD文件要调整（地址分配相关）
6、中断向量要调整
7、存储空间不够时要对代码进行精简
总的来说“DSP算法移植”就是要改变算法的执行环境，C代码本身并不需要做太多的修改。本人做过的是2812代码移植6713的，一点经验希望对你有帮助。

⑻ 纸色谱中，影响比移植大小的因素有哪些

是测酒精含量吧，白酒成份十分复杂，但是掌握其中几个重要成份（乙酸乙酯、丁酸乙酯、乳酸乙酯、己酸乙酯等）的含量就可以指导勾酒师控制白酒的品质，同时明了白酒酿造工艺中产生的一些有害物质（甲醇、杂醇油等）的量使白酒产品真正健康。采用DNP的填充柱，氢火焰离子化检测器检测，乙酸正丁酯为内标物定量白酒中的醇酯的含量。 测定组分：乙醛、甲醇、乙酸乙酯、正丙醇、仲丁醇、乙缩醛、异丁醇、正丁醇、丁酸乙酯、异戊醇、戊酸乙酯、乳酸乙酯、己酸乙酯。 检测条件：柱温90℃、检测器135℃、汽化室135℃，载气流量30ml/min，采用内标法定量。在内标法分析中,要求试样中必须不存在内标物,内标物与各组分的色谱峰能彼此分开,并尽量接近预测组分的色谱峰。内标法是一种间接或相对的校准方法。在分析测定样品中某组分含量时，加入一种内标物质以校谁和消除出于操作条件的波动而对分析结果产生的影响，以提高分析结果的准确度。 内标法在气相色谱定量分析中是一种重要的技术。使用内标法时，在样品中加入一定量的标准物质，它可被色谱拄所分离，又不受试样中其它组分峰的干扰，只要测定内标物和待测组分的峰面积与相对响应值，即可求出待测组分在样品中的百分含量。采用内标法定量时，内标物的选择是一项十分重要的工作。理想地说，内标物应当是一个能得到纯样的己知化合物，这样它能以准确、已知的量加到样品中去，它应当和被分析的样品组分有基本相同或尽可能一致的物理化学性质(如化学结构、极性、挥发度及在溶剂中的溶解度等)、色谱行为和响应特征，最好是被分析物质的一个同系物。当然，在色谱分析条什下，内标物必须能与样品中各组分充分分离 影响内标和被测组分峰高或峰面积比值的因素主要有化学方面的、色谱方面的和仪器方面的三类。 由化学方面的原因产生的面积比的变化常常在分析重复样品时出现。 化学方面的因素包括： 1、内标物在样品里混合不好； 2、内标物和样品组分之间发生反应， 3、内标物纯度可变等。 对于一个比较成熟的方法来说，色谱方面的问题发生的可能性更大一些，色谱上常见的一些问题(如渗漏)对绝对面积的影响比较大，对面积比的影响则要小一些，但如果绝对面积的变化已大到足以使面积比发生显着变化的程度，那么一定有某个重要的色谱问题存在，比如进样量改变太大，样品组分浓度和内标浓度之间有很大的差别，检测器非线性等。进样量应足够小并保持不变，这样才不致于造成检测器和积分装置饱和。如果认为方法比较可靠，而色谱固看来也是正常的话，应着重检查积分装置和设置、斜率和峰宽定位。对积分装置发生怀疑的最有力的证据是：面积比可变，而峰高比保持相对恒定， 在制作内标标准曲线时应注意什么? 在用内标法做色话定量分析时，先配制一定重量比的被测组分和内标样品的混合物做色谱分析，测量峰面积，做重量比和面积比的关系曲线，此曲线即为标准曲线。在实际样品分析时所采用的色谱条件应尽可能与制作标准曲线时所用的条件一致，因此，在制作标准曲线时，不仅要注明色谱条件(如固定相、柱温、载气流速等)，还应注明进样体积和内标物浓度。在制作内标标准曲线时，各点并不完全落在直线上，此时应求出面积比和重量比的比值与其平均位的标准偏差，在使用过程中应定期进行单点校正，若所得值与平均值的偏差小于2，曲线仍可使用，若大于2，则应重作曲线，如果曲线在铰短时期内即产生变动，则不宜使用内标法定量。

⑼ java里4<<2为16怎么理解麻烦一下！解释解释关于左移的！！

这是位移算法
4的二进制是：0000 0100
<<表示往左移两位：00 010000
只要把4转换成二进制，往左移两位，再转换成10进制得出结果既是：16

⑽ 联想类比型技法中的移植法主要包括什么

原理移植和结构移植。联想类比型技法中的移植法主要包括原理移植和结构移植，是一种新颖独特比较完善的创新技法，由美国创造学家威廉戈登在长期研究和实验基础上提出的。类比联想法，联想法的一种，指由某一事物的触发而引起和该事物在性质上或形态上相似事物的联想。