置信傳播演算法在哪一門課

『壹』 想要成為演算法工程師，要學習哪些課程一般是什麼專業的可以做

演算法工程師要求很高的數學水平和邏輯思維。需要學習高數，線性代數，離散數學，數據結構和計算機等課程。

專業要求：計算機、電子、通信、數學等專業。

演算法工程師簡介：

演算法工程師根據研究領域來分主要有音頻/視頻演算法處理、圖像技術方面的二維信息演算法處理和通信物理層、雷達信號處理、生物醫學信號處理等領域的一維信息演算法處理。

在計算機音視頻和圖形圖形圖像技術等二維信息演算法處理方面目前比較先進的視頻處理演算法：機器視覺成為此類演算法研究的核心。

另外還有2D轉3D演算法(2D-to-3D conversion)，去隔行演算法(de-interlacing)，運動估計運動補償演算法(Motion estimation/Motion Compensation)，去噪演算法(Noise Rection)。

縮放演算法(scaling)，銳化處理演算法(Sharpness)，超解析度演算法(Super Resolution),手勢識別(gesture recognition),人臉識別(face recognition)。

以上內容參考：網路-演算法工程師

『貳』 計算機專業有哪些課程

主要課程有計算機應用基礎、應用文寫作、數學、英語、德育、電工與電子技術、計算機網路技術、C語言、計算機組裝與維修、企業網安全高級技術、企業網綜合管理、windows server 2008操作系統。

還有區域網組建、Linux伺服器操作系統、網路設備與網路技術（主要學習思科、華為公司設備的配置、管理、調試）、SQL Server、網路綜合布線技術、CAD繪圖等。

計算機學科的特色主要體現在：理論性強，實踐性強，發展迅速按一級學科培養基礎扎實的寬口徑人才，體現在重視數學、邏輯、數據結構、演算法、電子設計、計算機體系結構和系統軟體等方面的理論基礎和專業技術基礎。

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計算機專業培養目標

本專業畢業生應獲得以下幾個方面的知識和能力：

1、掌握電子技術和計算機組成與體系結構的基本原理、分析方法和實驗技能，能從事計算機硬體系統開發與設計。

2、掌握程序設計語言、演算法與數據結構、操作系統以及軟體設計方法和工程的基本理論、基本知識與基本技能，具有較強的程序設計能力,能從事系統軟體和大型應用軟體的開發與研製。

3、掌握並行處理、分布式系統、網路與通信、多媒體信息處理、計算機安全、圖形圖象處理以及計算機輔助設計等方面的基本理論、分析方法和工程實踐技能，具有計算機應用和開發的能力。

4、掌握計算機科學的基本理論，具有從事計算機科學研究的堅實基礎。

『叄』 ldpc碼的編譯碼原理是什麼ldpc碼是如何構造出來的解碼演算法有哪些

BP是belief-propagation，指得是置信傳播法。 BF是Bit-Flipping，指得是比特翻轉法。 兩者的思想都是通過信息傳遞迭代判斷最可能錯誤的點。但BP在計算中使用了先驗概率和後驗概率作為判斷的依據。而BF則是根據傳遞的信息評估某位是1或0的可能性

『肆』 大家一起來呀，計算機考研四門專業課程中哪一門最難

計算機考研四門專業課程中最難的是組成原理
考研計算機專業四門專業課之間有一定的內在聯系，數據結構和組成原理是操作系統的先修課程，計算機網路相對來說比較獨立，或者說不需要先修課程。內容的交叉有一些，主要表現在組成原理和操作系統這兩門專業課之間，二者都包含了存儲系統和輸入/輸出系統的內容， 如果是初學者，必須先學習完數據結構和組成原理後再學習操作系統，否則有些概念和原理難以理解。四門課的復習時間應該合理分配，重點放在數據結構和組成原理上，尤其數據結構更要多花一些時間;操作系統和計算機網路的很多知識點需要在理解的基礎上進行記憶，相對來說容易一些。

『伍』 置信傳播解碼演算法和高斯消源解碼演算法的區別

置信傳播（BP）一類中有：概率BP，LLR BP，APP-Based，UMP BP-Based等演算法； 比特翻轉（BF）一類中有：KLF加權比特翻轉，LP加權比特翻轉，IMWBF，RRWBF等演算法。

『陸』 遺傳演算法是屬於哪門課的

涉及遺傳演算法的課程比較多，主要有以下幾門課：
組合優化；
隨機概率論
機器學習
信號處理
自適應控制
人工生命
智能計算

望採納！

『柒』 degrees of belief在統計學中是什麼意思

語法TDIST(x,degrees_freedom,tails)X為需要計算分布的數字.Degrees_freedom為表示自由度的整數.Tails指明返回的分布函數是單尾分布還是雙尾分布.如果tails=1,函數TDIST返回單尾分布.如果tails=2,函數TDIST返回雙尾分布.說明如果任一參數為非數值型,函數TDIST返回錯誤值#VALUE!.如果degrees_freedomx),其中X為服從t分布的隨機變數.如果tails=2,TDIST的計算公式為TDIST=P(|X|>x)=P(X>xorX-x)和TDIST(-x,df,2)=TDIST(xdf,2)=P(|X|>x).示例如果您將示例復制到空白工作表中,可能會更易於理解該示例.操作方法創建空白工作簿或工作表.請在「幫助」主題中選取示例.不要選取行或列標題.從幫助中選取示例.按Ctrl+C.在工作表中,選中單元格A1,再按Ctrl+V.若要在查看結果和查看返回結果的公式之間切換,請按Ctrl+`（重音符）,或在「工具」菜單上,指向「公式審核」,再單擊「公式審核模式」.123AB數據說明1.96為需要計算分布的數值60自由度公式說明（結果）=TDIST(A2,A3,2)雙尾分布（0.054644927或5.46%）=TDIST(A2,A3,1)單尾分布（0.027322463或2.73%）注釋若要以百分比的形式顯示數字,請選擇單元格並在「格式」菜單上單擊「單元格」,再單擊「數字」選項卡,然後單擊「分類」框中的「百分比」.

『捌』 方勇的學術成果

以第一作者或通信作者在SCI期刊發表/錄用論文17篇，包括5篇IEEE會刊論文，5篇IEEE快報論文，3篇《中國科學：信息科學（英文版）》。其中的5篇IEEE會刊論文均以西北農林科技大學為唯一作者單位，由個人獨著或與其所指導研究生合著。申請受理國家發明專利4項。代表性創新成果包括算術碼碼譜、滑窗置信傳播演算法、變長數據塊長度編碼演算法、二維正交匹配追蹤演算法等。代表性著作如下：
1. *Yong Fang and Liang Chen, 「Improved binary DAC codec with spectrum for equiprobable sources,」 IEEE Transactions on Communications, accepted.
2. *Yong Fang, 「Asymmetric Slepian-Wolf coding of nonstationarily-correlated M-ary sources with sliding-window belief propagation,」 IEEE Transactions on Communications, accepted.
3. *Yong Fang, 「DAC spectrum of binary sources with equally-likely symbols,」 IEEE Transactions on Communications, vol. 61, no. 4, pp. 1584-1594, Apr. 2013.
4. *Yong Fang, 「LDPC-based lossless compression of nonstationary binary sources using sliding-window belief propagation,」 IEEE Transactions on Communications, vol. 60, no. 11, pp. 3161-3166, Nov. 2012.
5. *Yong Fang, Jiaji Wu, and Bormin Huang, 「2D sparse signal recovery via 2D orthogonal matching pursuit,」 Science China: Information Sciences, vol. 55, no. 4, pp. 889-897, Apr. 2012.
6. *Yong Fang, 「Analysis on crossover probability estimation using LDPC syndrome,」 Science China: Information Sciences, vol. 54, no. 9, pp. 1895-1904, Sep. 2011.
7. *Yong Fang, 「Joint source-channel estimation using accumulated LDPC syndrome,」 IEEE Communications Letters, vol. 14, no. 11, pp. 1044-1046, Nov. 2010.
8. *Yong Fang, 「EREC-based length coding of variable-length data blocks,」 IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 20, no. 10, pp. 1358-1366, Oct. 2010.
9. *Yong Fang, 「Distribution of distributed arithmetic codewords for equiprobable binary sources,」 IEEE Signal Processing Letters, vol. 16, no. 12, pp. 1079-1082, Dec. 2009.
10. *Yong Fang, 「Crossover probability estimation using mean-intrinsic-LLR of LDPC syndrome,」 IEEE Communications Letters, vol. 13, no. 9, pp. 679-681, Sep. 2009.
11. *Yong Fang, Gwanggil Jeon, and Jechang Jeong, 「State-information-assisting EREC,」 IEEE Signal Processing Letters, vol. 16, no. 4, pp. 260-263, Apr. 2009.
12. *Yong Fang and Jechang Jeong, 「Correlation parameter estimation for LDPC-based Slepian-Wolf coding,」 IEEE Communications Letters, vol. 13, no. 1, pp. 37-39, Jan. 2009.
13. *Yong Fang, Jechang Jeong, et al, 「Error detection based on MB types,」 Science in China-Series F: Information Sciences, vol. 51, no. 4, pp. 433-439, Apr. 2008.
14. *Yong Fang, Jechang Jeong, et al, 「Robust video transmission using block-interleaved error resilient entropy coding,」 SPIE Optical Engineering, vol. 46, no. 12, 127401-1-7, Dec. 2007.
15. *Yong Fang, Chengke Wu, et al, 「Video transmission using advanced partial backward decodable bit stream,」 Elsevier Journal of Visual Communication and Image Representation, vol. 18, no. 2, pp. 186-190, Apr. 2007.
16. *Yong Fang, Chengke Wu, et al, 「Bi-directional error resilient entropy coding (BEREC),」 EURASIP Signal Processing: Image Communication, vol. 21, no. 8, pp. 647-652, Sep. 2006.
17. Hao Duan, *Yong Fang, and Bormin Huang, 「Parallel design of JPEG-LS encoder on graphics processing units,」 SPIE Journal of Applied Remote Sensing, vol 6, no. 1, 061508, Sep. 2012.

『玖』 方勇的研究方向

編碼理論與技術、網路資訊理論、圖像壓縮與傳輸、高性能並行計算、生物資訊理論。受國家自然科學基金等項目資助，主要進行以下課題的研究：
（1）算術碼碼譜及其應用（2）滑窗置信傳播演算法在非平穩信源信道編碼中的應用（3）多維信號壓縮感知的重構問題
（4）極化碼及其應用

『拾』 什麼是置信傳播

書面語：在兼顧分割精度和實時性的原則上，提出了一種基於置信傳播的視頻運動對象分割演算法。