伯克利算法

⑴ 加州大学伯克利分校编程很厉害吗

伯克利分校的所有教授在授课的同时都有在做研究，而且每个学期各个教授（还有研究生）都会收入本科生协助研究，所以学生除了读书还可以有动手研究的经验。虽然学校课很难，竞争也很厉害，但是其实学校气氛很好。如果想要大学毕业以后再读硕士或者博士，在大学期间可以找到课外研究的经验是很重要的。就算不打算再往上读，光伯克利的名字就或许会带来很多职场上的机会。
当然学校也有一些缺点，比如学生人数~

⑵ 美国劳伦斯伯克利国家实验室的研究成果

以下是劳伦斯伯克利国家实验室建立80年间的主要科研成就 ：
¨发明了回旋加速器 － 欧内斯特·劳伦斯（E.O. Lawrence）获得1939年诺贝尔物理奖的圆形加速器；
¨发现了锝 － 成为医学中最广泛应用锝放射性同位素的第一个人造元素；
¨建造了60英寸锝回旋加速器 － 诞生了克罗克辐射实验室和核医学；
¨发现了镎和钚 － 产生了第一个超铀元素，Edwin McMillan 和Glenn Seaborg获得1951年诺贝尔化学奖；
¨发现了碳14 － 称为测定人类史前古器物年代的原子钟；
¨建造了184英寸的同步回旋加速器 － 由加州大学伯克利分校校园移到伯克利山上的位置；
¨发明了第一台质子直线加速器 － 至今肿瘤门诊用于治疗癌症的一种类型的加速器；
¨发现了锫 － 一种放射性的稀土金属；
¨发明了Anger照相机 － Hal Anger研制出第一台组织中成像放射性同位素伽马射线照相机；
¨发明了液氢泡室 － 使Donald Glaser获得1960年诺贝尔物理奖；
¨建造了贝伐特朗质子加速器 － 加速器击碎10亿电子伏特质子（GeV）的障碍；
¨发现了反质子 － Emilio Segrè和Owen Chamberlain获得1959年诺贝尔物理奖；
¨发现了反中子 － 反物质或镜象物质扩大到包括电中性基本粒子；
¨确定了碳的光合作用路径 － Melvin Calvin获得1961年诺贝尔化学奖；
¨发现了铑 － 按LBNL创始人Ernest O. Lawrence 命名的放射性稀土金属；
¨88英寸回旋加速器开放 － 今天仍用于研究电离辐射对基于空间电子学的效应；
¨发明了化学激光器 － 成为最通用和广泛使用的科学工具之一；
¨发现了基本粒子中的“共振态”－ Luis Alvarez获得1968年诺贝尔物理奖；
¨正电子断层照相（PET）获得突破 － 开发出世界上用于诊断研究分辨率最高的PET扫描仪
¨发现了j/psi粒子 － 包括粲夸克第一个证据的介子；
¨发现了106号元素Sg － 以LBNL诺贝尔奖获得者Glenn Seaborg 命名的放射性合成元素；
¨建造了贝伐拉克 － 超级重离子直线加速器和贝伐特朗质子加速器组合在一起将重离子加速到相对论的能量；
¨发明了时间投影室 － 时间投影室仍然是高能物理粒子探测器的重负荷设备；
¨超导磁铁打破特斯拉记录 － LBNL成为世界上超导电磁技术的领导者；
¨在斯坦福建造了正负电子对撞机 － 与SLAC国家加速器实验室联合建造的项目诞生了第一台物质反物质对撞机；
¨在帕克菲尔德（Parkfield）开始进行地震研究 － LBNL成为地下成像技术的领导者；
¨构思出10米望远镜 － 提出世界上最大光学望远镜中现在使用的分节反射镜；
¨发明了SQUIDs － 测量超微型磁场用的超导量子干涉设备（SQUIDs）；
¨发明了智能窗 － 嵌入的电极能使窗户的玻璃对阳光的变化作出反应；
¨恐龙灭绝 － 铱在KT边界的异常使恐龙灭绝与小行星撞击地球联系在一起
¨国家电子显微术中心开放 － 世界上最强大的电子显微镜之家将产生第一批碳原子晶格图象；
¨创造了DOE-2程序 － 用于模拟加热、照明和空调费用的节能计算程序；
¨观测到了集体流 － 核物质可压缩到高温和密度的第一个直接证据推动寻找夸克胶子等离子体；
¨交叉分子束研究 － 李远哲赢得1988年诺贝尔化学奖；
¨发明了核磁共振魔角和双旋转 － 一系列新核技术中的第一种，使核磁共振技术从固体扩展到液体和气体；
¨确定了好的和坏的胆固醇 － 在胆固醇种发现了两种形式的脂蛋白，高密度和低密度，前者是好的，后者对心脏病是坏的；
¨固态荧光灯镇流器 － 高频电子镇流器导致商业开发出紧凑型荧光灯；
¨分子束外延（MBE）－4 惰性聚变能实验－ 直线加速器加速并将平行的重离子束聚焦到1 MeV，提供了磁聚变能的一种替代物；
¨北极发现煤烟 － LBNL的黑碳仪揭示在北极辐射吸收黑色颗粒浓度大，说明污染是全球性的问题；
¨发明了随机涡方法 － 数学模型描述湍流，在宇宙中最常见的运动形式；
¨创造了下一代气凝胶 － LBNL研制96%是空气的材料，导致建立美国第一个商业气凝胶公司；
¨建立了正常人上皮细胞株 － 形成在培育中无限生活的细胞为癌症研究打开新的大门；
¨揭开了氡的危险 －发现氡气通过地下室进入家庭在美国某些地区构成重大辐射危险；
¨提出细胞外基质理论 － 突破性的理论将乳腺癌的发展与围绕乳腺细胞的微环境崩溃联系在一起；
¨人类基因组工程开始 －被指定能源部两个中心之一的LBNL进行绘制和对人类基因组进行排序，该项目于2003年成功完成；
¨发明了固体聚合物电池 － 新种类的聚合物阴极使新家族的轻型充电电池成为可能；
¨COBE卫星记录早期宇宙的萌芽 － LBNL搭载美国宇航局卫星的探测器揭示导致产生今天星系的宇宙微波背景的波动；
¨先进光源ALS开放 － 产生世界上用于科学研究的最亮的软X射线和紫外光；
¨确定了心脏病的基因 － 新的证据将动脉硬化症与一个单个显性基因联系在一起；
¨超硬碳氮化合物 － 在理论模型基础上设计的新化合物比钻石更强硬；
¨第一次看到DNA双螺旋线 － 不变的DNA图像让科学家门首次看到双螺旋线；
¨凯斯特森（Kesterson）水库威胁揭密 － LBNL发现被农业径流硒污染野生动物庇护所暴露普遍的生态危害；
¨第一个飞秒X射线束流 － 先进光源ALS的束流脉冲长度被限定到仅一秒的十亿分之几秒；
¨发明了硫灯 － 实验室科学家们帮助分子发射器产生的能效比传统白炽灯泡高四倍和亮度高700倍；
¨国家能源研究科学计算中心移到LBNL － LBNL成为国家能源研究科学计算中心的东道主，该中心是美国能源部科学局的旗舰科学计算设施；
¨细胞衰老与癌症 － 生物测定帮助科学家们确定在活着的有机体中的生物衰老细胞，并发现与癌症的联系；
¨世界上最强大的伽马探测器（Gammasphere）亮相 － 世界上最敏感的伽马辐射探测器赋予好莱坞灵感，生产出好莱坞大片《绿巨人》；
¨构思出B工厂 － 与SLAC合作建造第一台不对称粒子对撞机，称为B工厂，它将继续显示CP破缺的第一个证据；
¨镰状细胞和转基因小鼠唐氏综合征 － 带有人类基因的小鼠模型模仿镰状细胞疾病和将DYRK（蛋白激酶）基因与智力低下症联系在一起；
¨传输控制协议/因特网互联协议（TCP / IP）的流量控制算法 － LBNL开发的算法大大减少网络的交通挤塞情况，并被广泛地与认为能够防止互联网发生不可避免的拥塞崩溃；
¨发现了顶夸克 － LBNL的科学家参加了在Tevatron上进行的两个历史性CDF和D0实验，找到预测的六个夸克中最后、也是最难以捉摸的顶夸克；
¨紫外线净水器防止霍乱暴发 － 紫外线光快速和廉价消毒偏远地区的水；
¨尤卡山的3维计算机模型－ 水文地质模型显示核废料储存库选在内华达山是合理的；
¨发现了暗能量 － 超新星宇宙学项目揭示被称为“暗能量”的反引力导致宇宙加速膨胀；
¨微管蛋白的第一个三维原子尺度模型 － 图像揭示灵活蛋白质的结构，它启动生物细胞的有丝分裂和其他关键功能；
¨完成散裂中子源的前端系统 － LBNL完成为散裂中子源产生负氢离子并将其发送到田纳西州橡树岭国家实验室的加速器的工作。
¨来自加拿大中微子观测站（SNO）的初步结果表明中微子质量 － 来自SNO第一年的数据揭示了诡异亚原子粒子的微小质量；
¨开发了混合型太阳能电池 － 纳米技术与塑料电子学相结合，产生可以大量生产多种不同形状的光电设备；
¨南大洋和弗里奥（Frio）试验 － 实验室开始在南极海岸和得克萨斯州休斯敦附近的深部咸水含水层进行碳固存研究；
¨发明了小人激光器 － 紫外发光纳米线激光器测量100纳米的直径，或千分之一的人的头发
¨发明了伯克利灯 － 荧光台灯比传统台灯减少50%的能源费用；
¨合成生物学的突破 － 在主要研究所的第一个合成生物学部创造了抗疟疾和抗艾滋病的超级药物合成基因；
¨创造了世界上最小的合成电动机 － 由碳纳米管和金子制作的旋转电动机长度低于300纳米；
¨分子铸造厂开放 － 能源部国家用户设施，专门用于涉及、合成和表征纳米尺度材料。
¨将窗变成了节能器 － LBNL开发出阻止热夏天进入冬天热逃脱的窗口镀膜；
¨斜屋顶防全球变暖 － LBNL在分析和实现反射阳光、降低表面温度和大幅度消减冷却费用的冷屋顶材料中处于领先地位；
¨保存了不久以前的声音 － 实验室的科学家们研制出一种进行数字化改造过于脆弱无法播放的老化录音，如从19世纪后期爱迪生蜡盘的高科技方式。
¨使器具物尽其职 － LBNL的科学家们帮助拟定了各种器具的联邦政府能效标准；
¨创造了超小型DNA取样器 － 确定空气、水和土壤样品中微生物的工具，广泛用于公共卫生、医学和环境清除项目；
¨开发超强气候模型 － 在LBNL国家能源研究科学计算中心进行的气候模拟帮助使全球变暖称为餐桌上的交谈话题；
¨促成了中国的能源效率－ 中国在制定能源标识和电器标准时，LBNL给予了相当大的支持，还帮助提高中国的住宅和商业楼宇以及工业部门如水泥制造业的能源效率；
¨使星星更近 － 二十世纪七十年代LBNL开发的革命性的望远镜技术能使科学家们一睹数十亿光年远的超新星。拼接镜面设计用于世界上的许多天文台；
-2014年8月24日，美国加利福尼亚州旧金山北部地区发生6.0级地震。此次地震为当地25年来最强烈的地震，造成至少170人受伤，旧金山地震发生10秒前，美国伯克利地震学实验室的一个地震警报系统成功探测到了这次地震，并向地震学家发出了预警。 尽管该实验室开发的这一实验地震警告系统还处于演示阶段，仅向一小部分测试用户推送信息，但该系统提前探测到了24日的地震，并向实验室人员发出警告。提前10秒钟发布地震预警，可以让人们有时间进行躲避，从而减少在地震中受伤或死亡的风险。科学界希望这一系统最多可在地震来临前50秒向民众发布地震预警。

⑶ 有人知道berkeley-madonna这个软件么

Berkeley Madonna 是一款优秀的动态系统建模分析软件。
由着名的伯克利大学开发。算法优秀，可以在几秒钟之内完成数百万个方程式的计算。
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 大数据中的Spark指的是什么

谢谢邀请！
spark最初是由伯克利大学的amplab于2009年提交的一个项目，现在已经是Apache软件基金会最活跃的项目，对于spark,apache给出的官方定义是：spark是一个快速和通用的大数据处理引擎。可以理解为一个分布式大数据处理框架，spark是基于Rdd(弹性分布式数据集)，立足于内存计算，在“one stack to rule them all” 的思想引导下 ，打造了一个可以流式处理（spark streaming）,机器学习（mllib）,实时查询（spark sql）,图计算（graphx）等各种大数据处理，无缝连接的一栈式计算平台，由于spark在性能和扩展上快速，易用，通用的特点，使之成为一个一体化，多元化的大数据计算平台。
spark的一栈式优势
1 快速处理，比hadoop快100倍，因为spark是基于内存计算，而hadoop是基于磁盘计算
2易用性，spark支持多种语言
3 通用性强，可以流式处理，及时查询，图计算，机器学习
4 可以和hadoop数据集成，运行在yarn上，统一进行资源管理调度
5 活跃和壮大的社区
以上是关于spark的简单定义，希望我的回答可以采纳，谢谢

⑸ 如何做算法研究

一、DSP与TI

为什么提到电机控制很多人首先会联想到DSP？而谈到DSP控制总绕不过TI，首先DSP芯片是一种具有特殊结构的微处理器。该芯片的内部采用程序和数据分开的哈佛结构，具有专门的硬件乘法器，提供特殊的指令，可以用来快速地实现各种数字信号处理算法。基于DSP芯片构成的控制系统事实上是一个单片系统，因此整个控制所需的各种功能都可由DSP芯片来实现。因此，可以减小目标系统的体积，减少外部元件的个数，增加系统的可靠性。优点是稳定性好、精度高、处理速度快，目前在变频器、伺服行业有大量使用。主流的DSP厂家有美国德州仪器（Texas Instruments，TI）、ADI、motorola、杰尔等其他厂商，其中TI的TMS320系列以数字控制和运动控制为主，以价格低廉、简单易用、功能强大很是受欢迎。

二、常见的电机控制算法及研究方法

1、电机控制按工作电源种类划分：可分为直流电机和交流电机。按结构和工作原理可划分：可分为直流电动机、异步电动机、同步电动机。不同的电机所采用的驱动方式也是不相同的，这次主要介绍伺服电机，伺服主要靠脉冲来定位，伺服电机接收到1个脉冲，就会旋转1个脉冲对应的角度，从而实现位移，因此，伺服电机本身具备发出脉冲的功能，所以伺服电机每旋转一个角度，都会发出对应数量的脉冲，同时又与伺服电机接受的脉冲形成了呼应，或者叫闭环，进而很精确的控制电机的转动，从而实现精确的定位，可以达到0.001mm。伺服电机相比较普通电机优势在于控制精度、低频扭矩，过载能力，响应速度等方面，所以被广泛使用于机器人，数控机床，注塑，纺织等行业
三、PWM控制及测试结果

脉冲宽度调制是利用微处理器的数字输出来对模拟电路进行控制的一种非常有效的技术，广泛应用在从测量、通信到功率控制与变换的许多领域中，脉冲宽度调制是一种模拟控制方式，其根据相应载荷的变化来调制晶体管基极或MOS管栅极的偏置，来实现晶体管或MOS管导通时间的改变，从而实现开关稳压电源输出的改变

⑹ 如何评价一个好的推荐系统算法 – 我爱机器学习

如何更好地掌握机器学习Colorado是伯克利大学的在读博士，同时也是Metacademy的创始人。Metacademy是一个优秀的开源平台，许多专业人员共同在这个平台上编写wiki文章。目前，这些文章主要围绕着机器学习和人工智能这两个主题。在Colorado的建议中，更好地学习机器学习的方法就是不断的通过书本学习。他认为读书的目的就是让心中有书。一个博士在读生给出这样的建议并不令人惊讶，以前本站可能还推荐过类似的建议。这个建议还可以，但我不认为适用每个人。如果你是个开发者，想实现机器学习的算法。下面列出的书籍是一个很好的参考，可以从中逐步学习。机器学习路线图他的关于机器学习的路线图分为5个级别，每个级别都对应一本书必须要掌握的书。这5个级别如下：Level0（新手）：阅读《DataSmart:》。需要了解电子表格、和一些算法的高级数据流。Level1（学徒）：阅读《MachineLearningwithR》。学习在不同的情况下用R语言应用不同的机器学习算法。需要一点点基本的编程、线性代数、微积分和概率论知识。Level2（熟练工）：阅读《》。从数学角度理解机器学习算法的工作原理。理解并调试机器学习方法的输出结果，同时对机器学习的概念有更深的了解。需要有算法、较好的线性代数、一些向量积分、一些算法实现经验。Level3（大师）：阅读《ProbabilisticGraphicalModels:PrinciplesandTechniques》。深入了解一些高级主题，如凸优化、组合优化、概率论、微分几何，及其他数学知识。深入了解概率图模型，了解何时应该使用以及如何解释其输出结果。Leval4（宗师）：随便去学吧，记得反馈社区。Colorado针对每个级别中列出的书中章节阅读建议，并给出了建议去了解的相关顶级项目。Colorado后来重新发布了一篇博客，其中对这个路线图做了一点修改。他移除了最后一个级别，并如下定义了新的级别：好奇者、新手、学徒、熟练工、大师。他说道，Level0中的机器学习好奇者不应该阅读相关书籍，而是浏览观看与机器学习有关的顶级视频。机器学习中被忽视的主题ScottLocklin也阅读了Colorado的那篇博客，并从中受到了启发，写了一篇相应的文章，名为“机器学习中被忽视的想法”（文中有BorisArtzybasheff绘制的精美图片）。Scott认为Colorado给出的建议并没有充分的介绍机器学习领域。他认为很少有书籍能做到这一点，不过他还是喜欢PeterFlach所着的《MachineLearning:》这本书，因为书中也接触了一些隐晦的技术。Scott列出了书本中过分忽视的内容。如下所示：实时学习：对流数据和大数据很重要，参见VowpalWabbit。强化学习：在机器人方面有过讨论，但很少在机器学习方面讨论。“压缩”序列预测技术：压缩数据发现学习模式。参见CompLearn。面向时间序列的技术。一致性预测：为实时学习精确估计模型。噪声背景下的机器学习：如NLP和CV。特征工程：机器学习成功的关键。无监督和半监督学习。这个列表很好的指出了机器学习中没有注意到的领域。最后要说明的是，我自己也有一份关于机器学习的路线图。与Colorado一样，我的路线图仅限于分类/回归类型的监督机器学习，但还在完善中，需要进一步的调查和添加所有感兴趣的主题。与前面的“读这些书就可以了”不同，这个路线图将会给出详细的步骤。

⑺ 为什么显示算法不适合计算准静态问题

对于显示算法，采用时间积分，用t+1时刻的积分点应力、应变，获得t+1时刻的节点位移，无需迭代求解，也不需要雅可比矩阵（应力对应变偏导数）；如果硬是要有，连续雅可比，基于本构模型而不是刚度方程推导近似的连续雅可比。对于显示算法，单元高斯积分点应力、应变的求解可用前向或者后向欧拉方法，然后通过时间积分求取节点位移。

本质上，平衡方程中位移的迭代求解与本构方程中的应力、应变求解没有关联，这点很容易造成误解，很多时候将前、后欧拉算法视为显式和隐式的区别，大大错误。通常应用较广的显示算法纽马克法、威尔逊-sita法，其中改变纽马克法中的两个参数，可以实现隐式与显式求解，其中alpha=0.5和beta=0是中心差分法（二阶精度)。

目前一个大的误区认为只有显示算法可以求解动力学问题，隐式只能求解准静态问题（如低速冲击），alpha=0.5和beta=0.25就是隐式，所有的物理量在t+1时刻同时求解，通常Abaqus软件中所说的隐式动力学求解采用了斯坦福大学Hilber、HUGHES院士（现在德克萨斯大学奥斯丁分校）和加州大学伯克利分校Taylor院士提出的无条件稳定隐式差分算法，可以求解低速动力学问题，缺点是不适合含阻尼的求解、计算效率不高；alpha=0.5和beta=0时的纽马克法更适合求解动力学问题，主要原因在于比隐式求解计算效率更高，不足之处在于其是条件稳定，时间增量过大位移解容易震荡，根本原因是差分算法的条件稳定导致的，时间增量必须非常小（其值越大，一方面不稳定、另一方面计算误差也更大），其依赖于波速、弹性模量和最小单元网格尺寸，这是显式算法计算最耗时的地方。

⑻ 世界最好的算法大学

麻省理工学院
麻省理工学院素以顶尖的工程与技术而着名，拥有麻省理工人工智能实验室（MITCSAIL）、林肯实验室（MITLincolnLab）和麻省理工学院媒体实验室（MITMediaLab），其研究人员发明了万维网（www）、GNU系统、Emacs编辑器、RSA算法等等。
该校的计算机工程、电机工程等诸多工程学领域在2019-20年软科世界大学学科排名中位列世界前五，在2018-19年USNews美国研究生院排名中位列工程学第一、计算机科学第一，与斯坦福大学、加州大学伯克利分校一同被称为工程技术界的学术领袖。截至2020年10月，麻省理工学院的校友、教职工及研究人员中，共产生了97位诺贝尔奖得主（世界第五）、8位菲尔兹奖得主（世界第七）以及26位图灵奖得主（世界第二）。
麻省理工学院位列2021-22年度QS世界大学排名第一、U.S.News世界大学排名第二、软科世界大学学术排名第四、泰晤士高等教育世界大学排名第五。同时列2020泰晤士高等教育世界大学声誉排名世界第二。

⑼ 关于美国金融工程(MFE)

美国MFE在早几年是个很火的专业，最近几年由于学校大量招生导致泛滥了，竞争也不像以前那么激烈。工作主要是quant, 在后台，其实就是码农，收入相对前台的trader可以忽略不计了。
你的成绩如果GT够的话50左右的学校都可以试试。

至于Berkeley的负责人给你们院发邮件这事可以不用太在意，你申请是要付申请费的，就当做是广告吧。

⑽ 机器人也可以“边行动边思考”，谷歌大脑的RL算法是什么

Rl算法是谷歌大脑与众多美国名校实验室合作共同提出的一种算法。比如全世界顶尖的加州伯克利分校的x实验室。这种算法能使机器人像人一样，一边行动一边思考。而该团队研发这种算法的初衷是让人工智能去模仿人和动物的行为来达到在其运动或者动作时，动作更流畅，以及面对问题时的处理更强大不易产生故障。

这些研究者认为他们的研究可以让机器人更加智能化，更与人类的思考方式接近，更有利于在真实环境中应用机器人技术来造福人类，为人类服务。他们所使用的这种模型是为了让机器人的动作流畅一个接一个，中途不发生中断。所以说这个算法的出现可以说对人工智能相关的研究就和产业都有了很大的支持和进步。期待这种算法能够通过更成熟的研发早日应用于我们的生活之中。