伯克利演算法

⑴ 加州大學伯克利分校編程很厲害嗎

伯克利分校的所有教授在授課的同時都有在做研究，而且每個學期各個教授（還有研究生）都會收入本科生協助研究，所以學生除了讀書還可以有動手研究的經驗。雖然學校課很難，競爭也很厲害，但是其實學校氣氛很好。如果想要大學畢業以後再讀碩士或者博士，在大學期間可以找到課外研究的經驗是很重要的。就算不打算再往上讀，光伯克利的名字就或許會帶來很多職場上的機會。
當然學校也有一些缺點，比如學生人數~

⑵ 美國勞倫斯伯克利國家實驗室的研究成果

以下是勞倫斯伯克利國家實驗室建立80年間的主要科研成就 ：
¨發明了迴旋加速器 － 歐內斯特·勞倫斯（E.O. Lawrence）獲得1939年諾貝爾物理獎的圓形加速器；
¨發現了鍀 － 成為醫學中最廣泛應用鍀放射性同位素的第一個人造元素；
¨建造了60英寸鍀迴旋加速器 － 誕生了克羅克輻射實驗室和核醫學；
¨發現了鎿和鈈 － 產生了第一個超鈾元素，Edwin McMillan 和Glenn Seaborg獲得1951年諾貝爾化學獎；
¨發現了碳14 － 稱為測定人類史前古器物年代的原子鍾；
¨建造了184英寸的同步迴旋加速器 － 由加州大學伯克利分校校園移到伯克利山上的位置；
¨發明了第一台質子直線加速器 － 至今腫瘤門診用於治療癌症的一種類型的加速器；
¨發現了錇 － 一種放射性的稀土金屬；
¨發明了Anger照相機 － Hal Anger研製出第一台組織中成像放射性同位素伽馬射線照相機；
¨發明了液氫泡室 － 使Donald Glaser獲得1960年諾貝爾物理獎；
¨建造了貝伐特朗質子加速器 － 加速器擊碎10億電子伏特質子（GeV）的障礙；
¨發現了反質子 － Emilio Segrè和Owen Chamberlain獲得1959年諾貝爾物理獎；
¨發現了反中子 － 反物質或鏡象物質擴大到包括電中性基本粒子；
¨確定了碳的光合作用路徑 － Melvin Calvin獲得1961年諾貝爾化學獎；
¨發現了銠 － 按LBNL創始人Ernest O. Lawrence 命名的放射性稀土金屬；
¨88英寸迴旋加速器開放 － 今天仍用於研究電離輻射對基於空間電子學的效應；
¨發明了化學激光器 － 成為最通用和廣泛使用的科學工具之一；
¨發現了基本粒子中的「共振態」－ Luis Alvarez獲得1968年諾貝爾物理獎；
¨正電子斷層照相（PET）獲得突破 － 開發出世界上用於診斷研究解析度最高的PET掃描儀
¨發現了j/psi粒子 － 包括粲誇克第一個證據的介子；
¨發現了106號元素Sg － 以LBNL諾貝爾獎獲得者Glenn Seaborg 命名的放射性合成元素；
¨建造了貝伐拉克 － 超級重離子直線加速器和貝伐特朗質子加速器組合在一起將重離子加速到相對論的能量；
¨發明了時間投影室 － 時間投影室仍然是高能物理粒子探測器的重負荷設備；
¨超導磁鐵打破特斯拉記錄 － LBNL成為世界上超導電磁技術的領導者；
¨在斯坦福建造了正負電子對撞機 － 與SLAC國家加速器實驗室聯合建造的項目誕生了第一台物質反物質對撞機；
¨在帕克菲爾德（Parkfield）開始進行地震研究 － LBNL成為地下成像技術的領導者；
¨構思出10米望遠鏡 － 提出世界上最大光學望遠鏡中現在使用的分節反射鏡；
¨發明了SQUIDs － 測量超微型磁場用的超導量子干涉設備（SQUIDs）；
¨發明了智能窗 － 嵌入的電極能使窗戶的玻璃對陽光的變化作出反應；
¨恐龍滅絕 － 銥在KT邊界的異常使恐龍滅絕與小行星撞擊地球聯系在一起
¨國家電子顯微術中心開放 － 世界上最強大的電子顯微鏡之家將產生第一批碳原子晶格圖象；
¨創造了DOE-2程序 － 用於模擬加熱、照明和空調費用的節能計算程序；
¨觀測到了集體流 － 核物質可壓縮到高溫和密度的第一個直接證據推動尋找誇克膠子等離子體；
¨交叉分子束研究 － 李遠哲贏得1988年諾貝爾化學獎；
¨發明了核磁共振魔角和雙旋轉 － 一系列新核技術中的第一種，使核磁共振技術從固體擴展到液體和氣體；
¨確定了好的和壞的膽固醇 － 在膽固醇種發現了兩種形式的脂蛋白，高密度和低密度，前者是好的，後者對心臟病是壞的；
¨固態熒光燈鎮流器 － 高頻電子鎮流器導致商業開發出緊湊型熒光燈；
¨分子束外延（MBE）－4 惰性聚變能實驗－ 直線加速器加速並將平行的重離子束聚焦到1 MeV，提供了磁聚變能的一種替代物；
¨北極發現煤煙 － LBNL的黑碳儀揭示在北極輻射吸收黑色顆粒濃度大，說明污染是全球性的問題；
¨發明了隨機渦方法 － 數學模型描述湍流，在宇宙中最常見的運動形式；
¨創造了下一代氣凝膠 － LBNL研製96%是空氣的材料，導致建立美國第一個商業氣凝膠公司；
¨建立了正常人上皮細胞株 － 形成在培育中無限生活的細胞為癌症研究打開新的大門；
¨揭開了氡的危險 －發現氡氣通過地下室進入家庭在美國某些地區構成重大輻射危險；
¨提出細胞外基質理論 － 突破性的理論將乳腺癌的發展與圍繞乳腺細胞的微環境崩潰聯系在一起；
¨人類基因組工程開始 －被指定能源部兩個中心之一的LBNL進行繪制和對人類基因組進行排序，該項目於2003年成功完成；
¨發明了固體聚合物電池 － 新種類的聚合物陰極使新家族的輕型充電電池成為可能；
¨COBE衛星記錄早期宇宙的萌芽 － LBNL搭載美國宇航局衛星的探測器揭示導致產生今天星系的宇宙微波背景的波動；
¨先進光源ALS開放 － 產生世界上用於科學研究的最亮的軟X射線和紫外光；
¨確定了心臟病的基因 － 新的證據將動脈硬化症與一個單個顯性基因聯系在一起；
¨超硬碳氮化合物 － 在理論模型基礎上設計的新化合物比鑽石更強硬；
¨第一次看到DNA雙螺旋線 － 不變的DNA圖像讓科學家門首次看到雙螺旋線；
¨凱斯特森（Kesterson）水庫威脅揭密 － LBNL發現被農業徑流硒污染野生動物庇護所暴露普遍的生態危害；
¨第一個飛秒X射線束流 － 先進光源ALS的束流脈沖長度被限定到僅一秒的十億分之幾秒；
¨發明了硫燈 － 實驗室科學家們幫助分子發射器產生的能效比傳統白熾燈泡高四倍和亮度高700倍；
¨國家能源研究科學計算中心移到LBNL － LBNL成為國家能源研究科學計算中心的東道主，該中心是美國能源部科學局的旗艦科學計算設施；
¨細胞衰老與癌症 － 生物測定幫助科學家們確定在活著的有機體中的生物衰老細胞，並發現與癌症的聯系；
¨世界上最強大的伽馬探測器（Gammasphere）亮相 － 世界上最敏感的伽馬輻射探測器賦予好萊塢靈感，生產出好萊塢大片《綠巨人》；
¨構思出B工廠 － 與SLAC合作建造第一台不對稱粒子對撞機，稱為B工廠，它將繼續顯示CP破缺的第一個證據；
¨鐮狀細胞和轉基因小鼠唐氏綜合征 － 帶有人類基因的小鼠模型模仿鐮狀細胞疾病和將DYRK（蛋白激酶）基因與智力低下症聯系在一起；
¨傳輸控制協議/網際網路互聯協議（TCP / IP）的流量控制演算法 － LBNL開發的演算法大大減少網路的交通擠塞情況，並被廣泛地與認為能夠防止互聯網發生不可避免的擁塞崩潰；
¨發現了頂誇克 － LBNL的科學家參加了在Tevatron上進行的兩個歷史性CDF和D0實驗，找到預測的六個誇克中最後、也是最難以捉摸的頂誇克；
¨紫外線凈水器防止霍亂暴發 － 紫外線光快速和廉價消毒偏遠地區的水；
¨尤卡山的3維計算機模型－ 水文地質模型顯示核廢料儲存庫選在內華達山是合理的；
¨發現了暗能量 － 超新星宇宙學項目揭示被稱為「暗能量」的反引力導致宇宙加速膨脹；
¨微管蛋白的第一個三維原子尺度模型 － 圖像揭示靈活蛋白質的結構，它啟動生物細胞的有絲分裂和其他關鍵功能；
¨完成散裂中子源的前端系統 － LBNL完成為散裂中子源產生負氫離子並將其發送到田納西州橡樹嶺國家實驗室的加速器的工作。
¨來自加拿大中微子觀測站（SNO）的初步結果表明中微子質量 － 來自SNO第一年的數據揭示了詭異亞原子粒子的微小質量；
¨開發了混合型太陽能電池 － 納米技術與塑料電子學相結合，產生可以大量生產多種不同形狀的光電設備；
¨南大洋和弗里奧（Frio）試驗 － 實驗室開始在南極海岸和得克薩斯州休斯敦附近的深部鹹水含水層進行碳固存研究；
¨發明了小人激光器 － 紫外發光納米線激光器測量100納米的直徑，或千分之一的人的頭發
¨發明了伯克利燈 － 熒光台燈比傳統台燈減少50%的能源費用；
¨合成生物學的突破 － 在主要研究所的第一個合成生物學部創造了抗瘧疾和抗艾滋病的超級葯物合成基因；
¨創造了世界上最小的合成電動機 － 由碳納米管和金子製作的旋轉電動機長度低於300納米；
¨分子鑄造廠開放 － 能源部國家用戶設施，專門用於涉及、合成和表徵納米尺度材料。
¨將窗變成了節能器 － LBNL開發出阻止熱夏天進入冬天熱逃脫的窗口鍍膜；
¨斜屋頂防全球變暖 － LBNL在分析和實現反射陽光、降低表面溫度和大幅度消減冷卻費用的冷屋頂材料中處於領先地位；
¨保存了不久以前的聲音 － 實驗室的科學家們研製出一種進行數字化改造過於脆弱無法播放的老化錄音，如從19世紀後期愛迪生蠟盤的高科技方式。
¨使器具物盡其職 － LBNL的科學家們幫助擬定了各種器具的聯邦政府能效標准；
¨創造了超小型DNA取樣器 － 確定空氣、水和土壤樣品中微生物的工具，廣泛用於公共衛生、醫學和環境清除項目；
¨開發超強氣候模型 － 在LBNL國家能源研究科學計算中心進行的氣候模擬幫助使全球變暖稱為餐桌上的交談話題；
¨促成了中國的能源效率－ 中國在制定能源標識和電器標准時，LBNL給予了相當大的支持，還幫助提高中國的住宅和商業樓宇以及工業部門如水泥製造業的能源效率；
¨使星星更近 － 二十世紀七十年代LBNL開發的革命性的望遠鏡技術能使科學家們一睹數十億光年遠的超新星。拼接鏡面設計用於世界上的許多天文台；
-2014年8月24日，美國加利福尼亞州舊金山北部地區發生6.0級地震。此次地震為當地25年來最強烈的地震，造成至少170人受傷，舊金山地震發生10秒前，美國伯克利地震學實驗室的一個地震警報系統成功探測到了這次地震，並向地震學家發出了預警。 盡管該實驗室開發的這一實驗地震警告系統還處於演示階段，僅向一小部分測試用戶推送信息，但該系統提前探測到了24日的地震，並向實驗室人員發出警告。提前10秒鍾發布地震預警，可以讓人們有時間進行躲避，從而減少在地震中受傷或死亡的風險。科學界希望這一系統最多可在地震來臨前50秒向民眾發布地震預警。

⑶ 有人知道berkeley-madonna這個軟體么

Berkeley Madonna 是一款優秀的動態系統建模分析軟體。
由著名的伯克利大學開發。演算法優秀，可以在幾秒鍾之內完成數百萬個方程式的計算。
Berkeley Madonna is arguably the fastest, most convenient, general
purpose differential equation solver available today.
It is relatively inexpensive and runs on both Windows and Mac OS.
Developed on the Berkeley campus under the sponsorship of NSF and
NIH, it is currently used by academic and commercial institutions
for constructing mathematical models for research and teaching.

⑷ 大數據中的Spark指的是什麼

謝謝邀請！
spark最初是由伯克利大學的amplab於2009年提交的一個項目，現在已經是Apache軟體基金會最活躍的項目，對於spark,apache給出的官方定義是：spark是一個快速和通用的大數據處理引擎。可以理解為一個分布式大數據處理框架，spark是基於Rdd(彈性分布式數據集)，立足於內存計算，在「one stack to rule them all」 的思想引導下 ，打造了一個可以流式處理（spark streaming）,機器學習（mllib）,實時查詢（spark sql）,圖計算（graphx）等各種大數據處理，無縫連接的一棧式計算平台，由於spark在性能和擴展上快速，易用，通用的特點，使之成為一個一體化，多元化的大數據計算平台。
spark的一棧式優勢
1 快速處理，比hadoop快100倍，因為spark是基於內存計算，而hadoop是基於磁碟計算
2易用性，spark支持多種語言
3 通用性強，可以流式處理，及時查詢，圖計算，機器學習
4 可以和hadoop數據集成，運行在yarn上，統一進行資源管理調度
5 活躍和壯大的社區
以上是關於spark的簡單定義，希望我的回答可以採納，謝謝

⑸ 如何做演算法研究

一、DSP與TI

為什麼提到電機控制很多人首先會聯想到DSP？而談到DSP控制總繞不過TI，首先DSP晶元是一種具有特殊結構的微處理器。該晶元的內部採用程序和數據分開的哈佛結構，具有專門的硬體乘法器，提供特殊的指令，可以用來快速地實現各種數字信號處理演算法。基於DSP晶元構成的控制系統事實上是一個單片系統，因此整個控制所需的各種功能都可由DSP晶元來實現。因此，可以減小目標系統的體積，減少外部元件的個數，增加系統的可靠性。優點是穩定性好、精度高、處理速度快，目前在變頻器、伺服行業有大量使用。主流的DSP廠家有美國德州儀器（Texas Instruments，TI）、ADI、motorola、傑爾等其他廠商，其中TI的TMS320系列以數字控制和運動控制為主，以價格低廉、簡單易用、功能強大很是受歡迎。

二、常見的電機控制演算法及研究方法

1、電機控制按工作電源種類劃分：可分為直流電機和交流電機。按結構和工作原理可劃分：可分為直流電動機、非同步電動機、同步電動機。不同的電機所採用的驅動方式也是不相同的，這次主要介紹伺服電機，伺服主要靠脈沖來定位，伺服電機接收到1個脈沖，就會旋轉1個脈沖對應的角度，從而實現位移，因此，伺服電機本身具備發出脈沖的功能，所以伺服電機每旋轉一個角度，都會發出對應數量的脈沖，同時又與伺服電機接受的脈沖形成了呼應，或者叫閉環，進而很精確的控制電機的轉動，從而實現精確的定位，可以達到0.001mm。伺服電機相比較普通電機優勢在於控制精度、低頻扭矩，過載能力，響應速度等方面，所以被廣泛使用於機器人，數控機床，注塑，紡織等行業
三、PWM控制及測試結果

脈沖寬度調制是利用微處理器的數字輸出來對模擬電路進行控制的一種非常有效的技術，廣泛應用在從測量、通信到功率控制與變換的許多領域中，脈沖寬度調制是一種模擬控制方式，其根據相應載荷的變化來調制晶體管基極或MOS管柵極的偏置，來實現晶體管或MOS管導通時間的改變，從而實現開關穩壓電源輸出的改變

⑹ 如何評價一個好的推薦系統演算法 – 我愛機器學習

如何更好地掌握機器學習Colorado是伯克利大學的在讀博士，同時也是Metacademy的創始人。Metacademy是一個優秀的開源平台，許多專業人員共同在這個平台上編寫wiki文章。目前，這些文章主要圍繞著機器學習和人工智慧這兩個主題。在Colorado的建議中，更好地學習機器學習的方法就是不斷的通過書本學習。他認為讀書的目的就是讓心中有書。一個博士在讀生給出這樣的建議並不令人驚訝，以前本站可能還推薦過類似的建議。這個建議還可以，但我不認為適用每個人。如果你是個開發者，想實現機器學習的演算法。下面列出的書籍是一個很好的參考，可以從中逐步學習。機器學習路線圖他的關於機器學習的路線圖分為5個級別，每個級別都對應一本書必須要掌握的書。這5個級別如下：Level0（新手）：閱讀《DataSmart:》。需要了解電子表格、和一些演算法的高級數據流。Level1（學徒）：閱讀《MachineLearningwithR》。學習在不同的情況下用R語言應用不同的機器學習演算法。需要一點點基本的編程、線性代數、微積分和概率論知識。Level2（熟練工）：閱讀《》。從數學角度理解機器學習演算法的工作原理。理解並調試機器學習方法的輸出結果，同時對機器學習的概念有更深的了解。需要有演算法、較好的線性代數、一些向量積分、一些演算法實現經驗。Level3（大師）：閱讀《ProbabilisticGraphicalModels:PrinciplesandTechniques》。深入了解一些高級主題，如凸優化、組合優化、概率論、微分幾何，及其他數學知識。深入了解概率圖模型，了解何時應該使用以及如何解釋其輸出結果。Leval4（宗師）：隨便去學吧，記得反饋社區。Colorado針對每個級別中列出的書中章節閱讀建議，並給出了建議去了解的相關頂級項目。Colorado後來重新發布了一篇博客，其中對這個路線圖做了一點修改。他移除了最後一個級別，並如下定義了新的級別：好奇者、新手、學徒、熟練工、大師。他說道，Level0中的機器學習好奇者不應該閱讀相關書籍，而是瀏覽觀看與機器學習有關的頂級視頻。機器學習中被忽視的主題ScottLocklin也閱讀了Colorado的那篇博客，並從中受到了啟發，寫了一篇相應的文章，名為「機器學習中被忽視的想法」（文中有BorisArtzybasheff繪制的精美圖片）。Scott認為Colorado給出的建議並沒有充分的介紹機器學習領域。他認為很少有書籍能做到這一點，不過他還是喜歡PeterFlach所著的《MachineLearning:》這本書，因為書中也接觸了一些隱晦的技術。Scott列出了書本中過分忽視的內容。如下所示：實時學習：對流數據和大數據很重要，參見VowpalWabbit。強化學習：在機器人方面有過討論，但很少在機器學習方面討論。「壓縮」序列預測技術：壓縮數據發現學習模式。參見CompLearn。面向時間序列的技術。一致性預測：為實時學習精確估計模型。雜訊背景下的機器學習：如NLP和CV。特徵工程：機器學習成功的關鍵。無監督和半監督學習。這個列表很好的指出了機器學習中沒有注意到的領域。最後要說明的是，我自己也有一份關於機器學習的路線圖。與Colorado一樣，我的路線圖僅限於分類/回歸類型的監督機器學習，但還在完善中，需要進一步的調查和添加所有感興趣的主題。與前面的「讀這些書就可以了」不同，這個路線圖將會給出詳細的步驟。

⑺ 為什麼顯示演算法不適合計算準靜態問題

對於顯示演算法，採用時間積分，用t+1時刻的積分點應力、應變，獲得t+1時刻的節點位移，無需迭代求解，也不需要雅可比矩陣（應力對應變偏導數）；如果硬是要有，連續雅可比，基於本構模型而不是剛度方程推導近似的連續雅可比。對於顯示演算法，單元高斯積分點應力、應變的求解可用前向或者後向歐拉方法，然後通過時間積分求取節點位移。

本質上，平衡方程中位移的迭代求解與本構方程中的應力、應變求解沒有關聯，這點很容易造成誤解，很多時候將前、後歐拉演算法視為顯式和隱式的區別，大大錯誤。通常應用較廣的顯示演算法紐馬克法、威爾遜-sita法，其中改變紐馬克法中的兩個參數，可以實現隱式與顯式求解，其中alpha=0.5和beta=0是中心差分法（二階精度)。

目前一個大的誤區認為只有顯示演算法可以求解動力學問題，隱式只能求解准靜態問題（如低速沖擊），alpha=0.5和beta=0.25就是隱式，所有的物理量在t+1時刻同時求解，通常Abaqus軟體中所說的隱式動力學求解採用了斯坦福大學Hilber、HUGHES院士（現在德克薩斯大學奧斯丁分校）和加州大學伯克利分校Taylor院士提出的無條件穩定隱式差分演算法，可以求解低速動力學問題，缺點是不適合含阻尼的求解、計算效率不高；alpha=0.5和beta=0時的紐馬克法更適合求解動力學問題，主要原因在於比隱式求解計算效率更高，不足之處在於其是條件穩定，時間增量過大位移解容易震盪，根本原因是差分演算法的條件穩定導致的，時間增量必須非常小（其值越大，一方面不穩定、另一方面計算誤差也更大），其依賴於波速、彈性模量和最小單元網格尺寸，這是顯式演算法計算最耗時的地方。

⑻ 世界最好的演算法大學

麻省理工學院
麻省理工學院素以頂尖的工程與技術而著名，擁有麻省理工人工智慧實驗室（MITCSAIL）、林肯實驗室（MITLincolnLab）和麻省理工學院媒體實驗室（MITMediaLab），其研究人員發明了萬維網（www）、GNU系統、Emacs編輯器、RSA演算法等等。
該校的計算機工程、電機工程等諸多工程學領域在2019-20年軟科世界大學學科排名中位列世界前五，在2018-19年USNews美國研究生院排名中位列工程學第一、計算機科學第一，與斯坦福大學、加州大學伯克利分校一同被稱為工程技術界的學術領袖。截至2020年10月，麻省理工學院的校友、教職工及研究人員中，共產生了97位諾貝爾獎得主（世界第五）、8位菲爾茲獎得主（世界第七）以及26點陣圖靈獎得主（世界第二）。
麻省理工學院位列2021-22年度QS世界大學排名第一、U.S.News世界大學排名第二、軟科世界大學學術排名第四、泰晤士高等教育世界大學排名第五。同時列2020泰晤士高等教育世界大學聲譽排名世界第二。

⑼ 關於美國金融工程(MFE)

美國MFE在早幾年是個很火的專業，最近幾年由於學校大量招生導致泛濫了，競爭也不像以前那麼激烈。工作主要是quant, 在後台，其實就是碼農，收入相對前台的trader可以忽略不計了。
你的成績如果GT夠的話50左右的學校都可以試試。

至於Berkeley的負責人給你們院發郵件這事可以不用太在意，你申請是要付申請費的，就當做是廣告吧。

⑽ 機器人也可以「邊行動邊思考」，谷歌大腦的RL演算法是什麼

Rl演算法是谷歌大腦與眾多美國名校實驗室合作共同提出的一種演算法。比如全世界頂尖的加州伯克利分校的x實驗室。這種演算法能使機器人像人一樣，一邊行動一邊思考。而該團隊研發這種演算法的初衷是讓人工智慧去模仿人和動物的行為來達到在其運動或者動作時，動作更流暢，以及面對問題時的處理更強大不易產生故障。

這些研究者認為他們的研究可以讓機器人更加智能化，更與人類的思考方式接近，更有利於在真實環境中應用機器人技術來造福人類，為人類服務。他們所使用的這種模型是為了讓機器人的動作流暢一個接一個，中途不發生中斷。所以說這個演算法的出現可以說對人工智慧相關的研究就和產業都有了很大的支持和進步。期待這種演算法能夠通過更成熟的研發早日應用於我們的生活之中。