算法方向测试
而算法最主要的就是逻辑清晰合理：英语要求是熟练，并且简单易懂易处理：计算机，最主要的是逻辑思维要好、电子、数学等相关专业；
语言要求，你学数学专业逻辑肯定不差。
其实听你的介绍你离算法工程师已经很近了，缺少的就是训练了，基本上能阅读国外专业书刊；
必须掌握计算机相关知识，必须会一门编程语言。
如此看来数学乃为逻辑。
一个程序要求的不就是简洁，快速处理吗。
所以个人认为要成为算法工程师首先至少是本科及其以上的学历，大多数是硕士学历及其以上；
专业要求
Ⅱ 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
Ⅲ 算法工程师如何选择适合自己的方向
目前投了的有TX(offer) 海康威视(offer sp) DJI(offer sp) 头条(挂) 阿里(ssp) MSRA(等消息，但hr透露不乐观)我就介绍下我自己的一些感受，可能不一定对，但也许会帮到大家。我觉得一定要做算法的话一定要明确下面几点:
1. 不要一直盯着互联网公司，很多硬件公司也需要算法，而且是刚需。
2. 千万不要认为视觉算法就不用刷题了，这种必跪(我头条就没刷，就是例子)
3. 不是说搞dl的就不用管频域那些传统方法了。就比如我不止一次被问到canny算法的具体实现方法(我还是做3D的)。 我感觉可能是真正落地的时候不可能让你直接dl end2end的。dl只会是一个pipeline的核心的小部件，剩下的还是需要人为先验更强的传统方法的。
4. 最好能对一些论文里或者实验中反直觉的方法有一些深刻的理解，最好能直接到硬件层面。举个例子 mobilenet v2明明flops比 resnet18低那么多，为啥电脑跑起来不会更快?又为啥放移动端就会快很多?
5. 我觉得比起论文，面试官更喜欢在知名排行榜上有个好名次的方法。
6. 实习真的很重要，尤其是大厂实习(比如阿里面试官就说，他能捞我简历看上的根本不是啥paper啥排行榜。。人家是觉得MSRA培养的方法论很好。。)
7. 大家现在很多都过了那种刷论文，刷排行榜的阶段了，都讲落地。这意味着你要是不懂轻量级网络，剪枝蒸馏算法的sota，你会很吃亏。同时，如果你有嵌入式经验和cuda经验，你会很加分。
8. 拉宽知识面。。没事就去读读别的方向的paper总会有好处。
最后无论从事开发岗，还是在算法领域，知识的更替速度快，不持续学习跟进前沿技术，就会被淘汰。算法工程师本质上也是工程师，不要因为你是算法而有所谓的优越感，数学模型技能只是一方面，没有扎实的工程能力，也走不远。尤其是AI近几年的火爆，算法的门槛也变低，造成越来越多的人涌入算法岗。等到AI退潮之后，你扎实的基础工程能力和业务能力才是生存下来的必要条件吧。
Ⅳ 如何利用太阳准确辨别方向-要精确算法！
要用太阳准确的判定方向，也很容易，不过你一定要知道你所在地的准确经度，同时你还得有个走时准确的表。
1.再地图上或者其他地方，查出经度。（当然也可以根据时间和经度的关系来计算）
2.计算出当地的地方时12点时北京时间是多少，将表调整到当地的地方时
3.将调整后的表面上的数字改为24小时制，并让表的走时为24小时一圈
5.然后根据你表上的时针位置就可以准确判别方向了。
判断方法：
当你的表是12点的时候，太阳一定位于正南方（北半球），然后每过1小时，太阳偏西15度；
再12点以前，每提前1小时，太阳偏东15度；
根据这个规律，很容易确定正南方向，然后其他方向也就出来了。
Ⅳ 算法工程师未来的发展方向35岁以后呢
技术能力是技术人员的立身之本。站在算法的角度，这里的技术能力主要是算法应用能力，包括阅读论文、算法实现、工程化以及相关文档的撰写。
技术人员常见的一个认知误区是技术大于一切，认为只要技术做好了，就应该得到认可或奖励。事实上，技术在大多数情况下只是商业中的一环，技术做得好不能确保商业上的成功。
以自营电商为例，技术人员做一款功能强大的购物APP不难，但同时必须有商品研发、供应链和物流配送才能完成一个极小的商业闭环。此外，要想商品卖得好得有市场和运营团队一起发力。在这样的背景下，购物APP只是诸多商业环节中的一个节点，因此仅仅依赖软件研发技术显然不足以实现商业上的成功。好的技术团队必须始终围绕各商业环节，有能力定位问题，并研发工具有效地解决问题。
作为算法工程师，在立项和需求评审时，需要有能力评估项目为业务带来的价值以及算法在整个项目中的价值，从而避免把精力浪费在“投入产出比”不高的事情上。如何做到这一步呢？除了有扎实的技术，还需要深入了解业务。
需要了解的业务知识包括（但不限于）商业模式、业务流程、业务限制以及与当前业务相关的技术等等。算法工程师了解业务的另一个好处是洞察需求，解决问题的同时可以发现更多的技术问题，从而推动业务的进步。
技术人员最难跨越的是从技术能力到业务能力的提升。有两方面原因：一是技术人员主观上不太愿意处理业务问题（扯皮的事情较多）；二是技术人员晋升和跳槽时主要被考察的还是技术，因此业务能力在有些技术人员看来短期的收益不高。
架构能力是一种解决复杂问题的能力，它需要考虑业务的现状和未来，把复杂问题分解成简单问题，然后给出解决方案。与软件架构相比，算法架构更偏向业务，不仅要对业务进行建模和抽象，还要考虑工程实现，以便技术方案在实际业务中落地。因此，良好的技术能力和业务能力是算法架构能力的基础。
算法相关的技术项目可能涉及到与其它技术工种的配合，例如：产品经理、数据分析、数据开发、前端、后端、测试、运维等。因此，算法工程师设计的技术方案应该考虑到算法模块与其它技术模块的解耦与协同。
算法工程师做解决方案时应该从全局出发：一是技术上不仅考虑算法而且还要考虑工程实现和产品化（切忌手里有锤子，看什么都是钉子的想法）；二是从整体业务的角度考虑项目带来的收益。例如，假设推荐系统的重构可以带来推荐模块的转化率提升。那么这件事情一定值得做吗？我们还应该评估这个提升效果对大盘利润的影响。如果对大盘利润的提升有限，或许应该把精力投入在更有价值的项目中。
Ⅵ 计算机视觉领域主流的算法和方向有哪些
人工智能是当下很火热的话题，其与大数据的完美结合应用于多个场景，极大的方便了人类的生活。而人工智能又包含深度学习和机器学习两方面的内容。深度学习又以计算机视觉和自然语言处理两个方向发展的最好，最火热。大家对于自然语言处理的接触可能不是很多，但是说起计算机视觉，一定能够马上明白，因为我们每天接触的刷脸支付等手段就会和计算机视觉挂钩。可以说计算机视觉的应用最为广泛。
目标跟踪，就是在某种场景下跟踪特定对象的过程，在无人驾驶领域中有很重要的应用。目前较为流行的目标跟踪算法是基于堆叠自动编码器的DLT。语义分割，则是将图像分为像素组，再进行标记和分类。目前的主流算法都使用完全卷积网络的框架。实例分割，是指将不同类型的实例分类，比如用4种不同颜色来标记4只猫。目前用于实例分割的主流算法是Mask R-CNN。
Ⅶ 算法工程师的研究方向
视频算法工程师、图像处理算法工程师、音频算法工程师 通信基带算法工程师 信号算法工程师