算法移植外包

Ⅰ 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.

Ⅱ 外包公司外派的实习生，一般被吃多少工资

外包公司不吃实习生的工资。

外包公司的费用一般是这么算的：
算法1：
比如用人单位跟外包公司要一个员工，这个给这个员工开价1000元工资。
那么外包公司会根据这个费用计算用在这个员工身上会花多少钱：
社保公积金大概45%，那就是450元，还有什么杂七杂八补贴等大概200。
问用人单位，这个员工包一个月成本是1650。用人单位认可
然后可能再收一点管理服务费，这个管理服务费就是外包公司的收入，跟给员工的钱无关。

算法2：用人单位要跟外包公司要一个项目，这个项目给5w块钱。怎么用看外包公司的。
外包公司评估这个项目，大概需要2个人。按照算法一的成本算法，一年大概要花掉4w的样子。外包公司一看，嗯，有的赚。就这么做成了。
假如一算，不对，1个人1000太低了，招不到人的，加到1200，那各种杂七杂八费用一算一个人一个月大概成本会花掉2000，那总成本一年就在48000了。赚得少点，外包公司一咬牙，嗯，还是干吧。那他就少赚点，项目还是成了。
这多出来的钱就是外包公司的收入。

这么说，大概你会理解了

Ⅲ 能否将matlab程序,算法移植到安卓上

应该可以，但是很费劲，matlab和java的链接可以，matlab和C的链接也可以，但是android编程不是windows下的，还要转换，不如就用matlab生成Java函数在安桌下调用

Ⅳ 外包都要写算法了吗

您好，如果对方要求或者功能实现必须要用到的话，确实要写算法
外包是指企业动态地配置自身和其他企业的功能和服务，并利用企业外部的资源为企业内部的生产和经营服务。
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。

Ⅳ 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

Ⅵ 跳槽,华为外包该不该去

没有好的选择的话，华为外包就该去。

华为外包还行吧，现在基本上社招也少，都是开始招大量外包干活。干一两年积累一下就走了。
我原来是华为原厂，今年换了工作去了一家车企。然后我们质量那边跟我对口的就有一个女的原来就是华为外包。

华为内部有规定，外包人员是不能接触核心技术资料的，在安全管控这个方面华为做的是非常到位的。但是实际上，华为很多优秀的工作都是外包完成的（华为的实习生虽然跟外包身份不同，但是本质上也是走的外包人员流程）。

如果你问我那华为的正式员工都在做什么，当然是在加班啊亲！在外包项目的话，一般技术方向是比较明确的，大部分情况下只要做技术实现就可以了。OD的岗位有一些相对比较前沿的项目可以做，比如跟人工智能相关的业务也会招一些做人工智能算法的高级外包。

中软和软通的高端算法岗位相对少一些，大部分是前后端的开发。但是比较普遍的现象是，大部分外包同事都在忙着各种文档资料，以及华为内部的各种琐碎流程。说实话，如果不是真正去着手一个项目或者是项目中间的个别技术模块。

光是把时间消磨在走流程上面，是很难对个人能力有所提升的。所以，建议是进去之前一定要问清楚，有什么样的技术项目等着你来实现，以及发版本的频率等等。

Ⅶ DSP的算法移植问题，希望详细说说

1、芯片不一样，需要修改（例如int的长度，浮点定点转换）。
2、软件平台不一样，需要修改。
3、实际应用不一样（比如代码长度，高质量or低质量）。
4、函数接口要改（例如你喜欢用指针传递）。
5、我还没做过，以上仅仅是吹的。

Ⅷ 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。

Ⅸ 本人有算法程序外包，图像处理方面的，请问在哪里去找人

可以查一下你们附近高等学校的计算机老师，然后到学校官网找到老师的联系方式，约个地方见一下面。

Ⅹ 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。