深圳演算法工程師

Ⅰ 你覺得演算法工程師的就業前景如何

隨著大數據和人工智慧領域的不斷深入發展，自然語言處理、機器學習等方向成為求職的大熱門，演算法工程師也自然而然成為目前最炙手可熱的崗位。雖然演算法工程師一直被頻頻提及，但是許多人對這個崗位的了解還知之甚少。那麼演算法工程師究竟是做什麼的？發展前景怎麼樣呢？

由於演算法工程師對於知識結構的要求比較豐富，同時演算法工程師崗位主要以研發為主，需要從業者具備一定的創新能力，所以要想從事演算法工程師崗位往往需要讀一下研究生，目前不少大型科技企業對於演算法工程師的相關崗位也有一定的學歷要求。

Ⅱ 演算法工程師35歲後會被淘汰嗎

不一定。

對比25歲剛入職更會加班更能吃苦關鍵是薪資更加便宜的小年輕，35歲的演算法工程師如果只是工齡更長資歷更老，將全方位處於劣勢。

個人覺得，如果35歲了還處在第一階段，也就是只能執行明確的演算法模型，和剛畢業的小年輕比可以說完全沒有競爭力，個人職業生涯的進一步發展會很受限。

如果已經進入第二階段，不可取代性還是很強的，畢竟這個階段的合理演算法技術選型和推動落地能力，是很多剛畢業和工作不久的年輕演算法工程師難以做到的。

如果已經到了第三階段至少已經是業務方向的演算法負責人了，都這種title了，考慮的是怎麼往公司的中上層走了，根本不會擔心年齡這種坎。

35歲對於我個人而言還有幾年的時間，也只有幾年的時間。無論是演算法工程師還是其他崗位，深耕該崗位目前而言可能還是最優的選擇，也可以說是沒得選的選擇。持續不斷的去提升自己在技術、技能、經驗、資源上的累積，努力去提升自己的相對不可替代性。

Ⅲ 演算法工程師大致是做什麼的

各個行業都有演算法部分，統計有統計的演算法，控制有控制的演算法，圖像處理有圖像處理的演算法。在很多傳統行業，演算法不是一個獨立的崗位，而是由研發工程師負責。今天小編就帶大家來了解下演算法工程師大致是做什麼的?我們接著往下看。

1. 圖像處理，尤其是基於OpenCV的圖像處理演算法，一般產品里有做美顏，濾鏡什麼的特別喜歡招這塊的小朋友，近一兩年有被做深度學習的取代的趨勢。最近google出了arcore，所以讓不少小公司也能出一些效果很好的換頭類應用。
2. 計算機圖形學，這也算是一個大類，主要涉及到圖形渲染演算法，光追演算法，三維圖像重構等圖像繪制方面的內容。這個方向，不光是做3d引擎和游戲開發方面，對於很多行業需要與cad相關的，都會涉及到這一個領域的模型和優化演算法設計。
3. VR，AR領域，涉及到的包括視頻跟蹤，SLAM，raytracing，幾何投影等等，實際上是一個綜合的領域，目前主要是做計算機視覺的轉行做這塊。
4. 醫學影像處理，三維圖像重構，用在B超，CT成像上，這個是醫療方向的。
5. 通信基帶信號處理，網路優化演算法，這一塊其實很式微了，畢竟高大上的演算法小公司沒成本去實施。
6. 音頻濾波，用在HiFi產品，比如車載音響，手機廠商，圈子其實蠻小的。
7. 控制演算法，自適應濾波演算法，用在機械領域上，比如機械臂行程式控制制，穩定性。
8. 有限元演算法，這塊從雷達，機械，電磁學，到服裝設計，都有很有價值的應用。
9. 信號處理，比如插值，頻譜分析，盲信號分離，壓縮感知，物聯網大部分應用會涉及這一塊。
互聯網和軟體行業把演算法分離成一個獨立的崗位大體有兩個原因。第一，低級的軟體工程師不懂演算法，或者更乾脆一點說不懂數學，所有涉及到模型和計算公式的工作都必須要找專業人員來搞定。第二，從生產效率考慮，初級演算法工程師很多沒有很好的軟體工程背景，簡單點說就是不會寫代碼只會寫matlab，這種工程師的工作交付沒有辦法直接投入生產，所以需要將他們的工作和生產環節隔離開。綜上所述，就是小編今天給大家分享的內容，希望可以幫助到大家。

Ⅳ 演算法工程師 就業前景

一、演算法工程師簡介
（通常是月薪15k以上，年薪18萬以上，只是一個概數，具體薪資可以到招聘網站如拉鉤，獵聘網上看看）
演算法工程師目前是一個高端也是相對緊缺的職位；
演算法工程師包括
音/視頻演算法工程師（通常統稱為語音/視頻/圖形開發工程師）、圖像處理演算法工程師、計算機視覺演算法工程師、通信基帶演算法工程師、信號演算法工程師、射頻/通信演算法工程師、自然語言演算法工程師、數據挖掘演算法工程師、搜索演算法工程師、控制演算法工程師（雲台演算法工程師，飛控演算法工程師，機器人控制演算法）、導航演算法工程師（
@之介
感謝補充）、其他【其他一切需要復雜演算法的行業】
專業要求：計算機、電子、通信、數學等相關專業；
學歷要求：本科及其以上的學歷，大多數是碩士學歷及其以上；
語言要求：英語要求是熟練，基本上能閱讀國外專業書刊，做這一行經常要讀論文；
必須掌握計算機相關知識，熟練使用模擬工具MATLAB等，必須會一門編程語言。
演算法工程師的技能樹（不同方向差異較大，此處僅供參考）
1 機器學習
2 大數據處理：熟悉至少一個分布式計算框架Hadoop/Spark/Storm/ map-rece/MPI
3 數據挖掘
4 扎實的數學功底
5 至少熟悉C/C++或者java，熟悉至少一門編程語言例如java/python/R
加分項：具有較為豐富的項目實踐經驗（不是水論文的哪種）
二、演算法工程師大致分類與技術要求
（一）圖像演算法/計算機視覺工程師類
包括
圖像演算法工程師，圖像處理工程師，音/視頻處理演算法工程師，計算機視覺工程師
要求
l
專業：計算機、數學、統計學相關專業；
l
技術領域：機器學習，模式識別
l
技術要求：
（1） 精通DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader語言，熟悉常見圖像處理演算法GPU實現及優化；
（2） 語言：精通C/C++；
（3） 工具：Matlab數學軟體，CUDA運算平台，VTK圖像圖形開源軟體【醫學領域：ITK，醫學圖像處理軟體包】
（4） 熟悉OpenCV/OpenGL/Caffe等常用開源庫；
（5） 有人臉識別，行人檢測，視頻分析，三維建模，動態跟蹤，車識別，目標檢測跟蹤識別經歷的人優先考慮；
（6） 熟悉基於GPU的演算法設計與優化和並行優化經驗者優先；
（7） 【音/視頻領域】熟悉H.264等視頻編解碼標准和FFMPEG，熟悉rtmp等流媒體傳輸協議，熟悉視頻和音頻解碼演算法，研究各種多媒體文件格式，GPU加速；
應用領域：
（1） 互聯網：如美顏app
（2） 醫學領域：如臨床醫學圖像
（3） 汽車領域
（4） 人工智慧
相關術語：
（1） OCR：OCR （Optical Character Recognition，光學字元識別）是指電子設備（例如掃描儀或數碼相機）檢查紙上列印的字元，通過檢測暗、亮的模式確定其形狀，然後用字元識別方法將形狀翻譯成計算機文字的過程
（2） Matlab：商業數學軟體；
（3） CUDA： (Compute Unified Device Architecture)，是顯卡廠商NVIDIA推出的運算平台（由ISA和GPU構成）。 CUDA™是一種由NVIDIA推出的通用並行計算架構，該架構使GPU能夠解決復雜的計算問題
（4） OpenCL: OpenCL是一個為異構平台編寫程序的框架，此異構平台可由CPU，GPU或其他類型的處理器組成。
（5） OpenCV：開源計算機視覺庫；OpenGL：開源圖形庫；Caffe：是一個清晰，可讀性高，快速的深度學習框架。
（6） CNN：（深度學習）卷積神經網路（Convolutional Neural Network）CNN主要用來識別位移、縮放及其他形式扭曲不變性的二維圖形。
（7） 開源庫：指的是計算機行業中對所有人開發的代碼庫，所有人均可以使用並改進代碼演算法。
（二）機器學習工程師
包括
機器學習工程師
要求
l
專業：計算機、數學、統計學相關專業；
l
技術領域：人工智慧，機器學習
l
技術要求：
（1） 熟悉Hadoop/Hive以及Map-Rece計算模式，熟悉Spark、Shark等尤佳；
（2） 大數據挖掘；
（3） 高性能、高並發的機器學習、數據挖掘方法及架構的研發；
應用領域：
（1）人工智慧，比如各類模擬、擬人應用，如機器人
（2）醫療用於各類擬合預測
（3）金融高頻交易
（4）互聯網數據挖掘、關聯推薦
（5）無人汽車，無人機

相關術語：
（1） Map-Rece：MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。概念"Map（映射）"和"Rece（歸約）"，是它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。
（三）自然語言處理工程師
包括
自然語言處理工程師
要求
l
專業：計算機相關專業；
l
技術領域：文本資料庫
l
技術要求：
（1） 熟悉中文分詞標注、文本分類、語言模型、實體識別、知識圖譜抽取和推理、問答系統設計、深度問答等NLP 相關演算法；
（2） 應用NLP、機器學習等技術解決海量UGC的文本相關性；
（3） 分詞、詞性分析、實體識別、新詞發現、語義關聯等NLP基礎性研究與開發；
（4） 人工智慧，分布式處理Hadoop；
（5） 數據結構和演算法；
應用領域：
口語輸入、書面語輸入
、語言分析和理解、語言生成、口語輸出技術、話語分析與對話、文獻自動處理、多語問題的計算機處理、多模態的計算機處理、信息傳輸與信息存儲 、自然語言處理中的數學方法、語言資源、自然語言處理系統的評測。

相關術語：
（2） NLP：人工智慧的自然語言處理，NLP (Natural Language Processing) 是人工智慧（AI）的一個子領域。NLP涉及領域很多，最令我感興趣的是「中文自動分詞」（Chinese word segmentation）：結婚的和尚未結婚的【計算機中卻有可能理解為結婚的「和尚「】

（四）射頻/通信/信號演算法工程師類
包括
3G/4G無線通信演算法工程師， 通信基帶演算法工程師，DSP開發工程師（數字信號處理），射頻通信工程師，信號演算法工程師
要求
l
專業：計算機、通信相關專業；
l
技術領域：2G、3G、4G，BlueTooth（藍牙），WLAN，無線移動通信, 網路通信基帶信號處理
l
技術要求：
（1） 了解2G，3G，4G，BlueTooth，WLAN等無線通信相關知識，熟悉現有的通信系統和標准協議，熟悉常用的無線測試設備；
（2） 信號處理技術，通信演算法；
（3） 熟悉同步、均衡、信道解碼等演算法的基本原理；
（4） 【射頻部分】熟悉射頻前端晶元，扎實的射頻微波理論和測試經驗，熟練使用射頻電路模擬工具（如ADS或MW或Ansoft）；熟練使用cadence、altium designer PCB電路設計軟體；
（5） 有扎實的數學基礎，如復變函數、隨機過程、數值計算、矩陣論、離散數學
應用領域：
通信
VR【用於快速傳輸視頻圖像，例如樂客靈境VR公司招募的通信工程師（數據編碼、流數據）】
物聯網，車聯網
導航，軍事，衛星，雷達
相關術語：
（1） 基帶信號：指的是沒有經過調制（進行頻譜搬移和變換）的原始電信號。
（2） 基帶通信（又稱基帶傳輸）：指傳輸基帶信號。進行基帶傳輸的系統稱為基帶傳輸系統。傳輸介質的整個信道被一個基帶信號佔用.基帶傳輸不需要數據機，設備化費小，具有速率高和誤碼率低等優點,.適合短距離的數據傳輸，傳輸距離在100米內，在音頻市話、計算機網路通信中被廣泛採用。如從計算機到監視器、列印機等外設的信號就是基帶傳輸的。大多數的區域網使用基帶傳輸，如乙太網、令牌環網。
（3） 射頻：射頻（RF）是Radio Frequency的縮寫，表示可以輻射到空間的電磁頻率（電磁波），頻率范圍從300KHz～300GHz之間（因為其較高的頻率使其具有遠距離傳輸能力）。射頻簡稱RF射頻就是射頻電流，它是一種高頻交流變化電磁波的簡稱。每秒變化小於1000次的交流電稱為低頻電流，大於10000次的稱為高頻電流，而射頻就是這樣一種高頻電流。高頻(大於10K)；射頻（300K-300G）是高頻的較高頻段；微波頻段（300M-300G）又是射頻的較高頻段。【有線電視就是用射頻傳輸方式】
（4） DSP：數字信號處理，也指數字信號處理晶元
（五）數據挖掘演算法工程師類
包括
推薦演算法工程師，數據挖掘演算法工程師
要求
l
專業：計算機、通信、應用數學、金融數學、模式識別、人工智慧；
l
技術領域：機器學習，數據挖掘
l
技術要求：
（1） 熟悉常用機器學習和數據挖掘演算法，包括但不限於決策樹、Kmeans、SVM、線性回歸、邏輯回歸以及神經網路等演算法；
（2） 熟練使用SQL、Matlab、Python等工具優先；
（3） 對Hadoop、Spark、Storm等大規模數據存儲與運算平台有實踐經驗【均為分布式計算框架】
（4） 數學基礎要好，如高數，統計學，數據結構
l
加分項：數據挖掘建模大賽；
應用領域
（1） 個性化推薦
（2） 廣告投放
（3） 大數據分析
相關術語
Map-Rece：MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。概念"Map（映射）"和"Rece（歸約）"，是它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。
（六）搜索演算法工程師
要求
l
技術領域：自然語言
l
技術要求：
（1） 數據結構，海量數據處理、高性能計算、大規模分布式系統開發
（2） hadoop、lucene
（3） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技術，並有二次開發經驗
（4） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技術，並有二次開發經驗；
（5） 精通倒排索引、全文檢索、分詞、排序等相關技術；
（6） 熟悉Java，熟悉Spring、MyBatis、Netty等主流框架；
（7） 優秀的資料庫設計和優化能力，精通MySQL資料庫應用 ；
（8） 了解推薦引擎和數據挖掘和機器學習的理論知識，有大型搜索應用的開發經驗者優先。
（七）控制演算法工程師類
包括了雲台控制演算法，飛控控制演算法，機器人控制演算法
要求
l
專業：計算機，電子信息工程，航天航空，自動化
l
技術要求：
（1） 精通自動控制原理（如PID）、現代控制理論，精通組合導航原理，姿態融合演算法，電機驅動，電機驅動
（2） 卡爾曼濾波，熟悉狀態空間分析法對控制系統進行數學模型建模、分析調試；
l
加分項：有電子設計大賽，機器人比賽，robocon等比賽經驗，有硬體設計的基礎；
應用領域
（1）醫療/工業機械設備
（2）工業機器人
（3）機器人
（4）無人機飛控、雲台控制等

（八）導航演算法工程師
要求
l 專業：計算機，電子信息工程，航天航空，自動化
l 技術要求（以公司職位JD為例）
公司一（1）精通慣性導航、激光導航、雷達導航等工作原理；
（2）精通組合導航演算法設計、精通卡爾曼濾波演算法、精通路徑規劃演算法；
（3）具備導航方案設計和實現的工程經驗；
（4）熟悉C/C++語言、熟悉至少一種嵌入式系統開發、熟悉Matlab工具；
公司二（1）熟悉基於視覺信息的SLAM、定位、導航演算法，有1年以上相關的科研或項目經歷；
（2）熟悉慣性導航演算法，熟悉IMU與視覺信息的融合;
應用領域
無人機、機器人等。

Ⅳ 演算法工程師的就業前景如何

人工智慧工作最受歡迎。演算法工程師平均招聘工資建議達到25978元。由於人才匱乏，企業競爭激烈，平均加薪超過7%。該市90%以上的人工智慧高薪工作都在天河區.近日，由廣州天河人才港和BOSS直接就業研究院聯合發布的《廣州市天河區2018年1-4月人才趨勢報告》，展示了該地區的主流發展趨勢：IAB已經成為天河區，和天河區創新型企業和大型企業布局或發展的核心主方向，企業以高薪吸引更多的行業優秀人才。「天河區企業渴望以高薪攫取IAB人才，這意味著企業要在這些行業中發揮實力。

Ⅵ 演算法工程師需要考什麼證 具體介紹

1、演算法工程師不需要證件，理論上也不需要學歷。

2、當然有學歷肯定給人的第一印象會好很多，但不是絕對的，現在互聯網用到了很多演算法，在大學裡面都不教的，你要是能夠從其他方面去補，然後面試通過的話，公司也是會認可的。

3、演算法工程師主要難度是理解各類數據科學的演算法，這對數學要求是很高的。

學習演算法的書，入門級是演算法導論，進入領域有領域自己的演算法經典書，比如，在機器學習領域的prml最經典。

Ⅶ 中興深圳無線研究部演算法工程師怎麼樣啊

一、破解思路 有網電視加密的原理是這樣的：電視台把接改來的電視信號先輸入數字加密設備，把電視信號通過演算法加密後向外輸出終端的解密設備（機頂盒子）解密後輸出普通的射頻信號，再送到我們的終端接收設備，由電視放出畫面。因電視只能是接收普通的射頻信號（模擬信號），所以只能解密後再輸入電視，由電視放出畫面。有網電視加密法有多種，這里的是使用「加擾法」。在加密到解密這段網路，要想非法接入偷接電視信號，成功的可能性幾乎是10000000分之一。但經解密器（機頂盒）解密後的信號任何可以常接收電視信號的電視機都能播放（即通用性，也可說是共用性），這就是破解的切入點（破解也需要切入點）。既然這樣，但為什麼一個機頂盒只能接一台電視機用呢？我也試驗過，當通簡單的方法接上兩台電視機的時候，什麼畫面也沒有了（因機頂盒有智能的識別功能）。問題就在這里，也是我要教會大家的精要所在 至於如何利用這個「切入點」進行我們的「小人」行為呢？我們通過什麼手段來欺騙機頂盒，讓他以為是一台電視機呢？（就如破解的時候，我們有時也要採用欺騙的方法來進行破解）。我將會在下一點「破解原理」中向大家說明 二、破解原理： 裝在我們家裡的那個盒子的工作原理：經加密的信號經輸入端子輸入，由其內部有關電路解除干擾信號（加擾法加密），再經輸出端子輸出正常的信號。其解密電路是否工作要有一個外部條件，就是電視的高頻頭反饋回來的信號。如果沒有這個信號反饋回機頂盒，則其解擾電路不工作，照樣輸出未解密的信號，因而不能正常收看。其解密的頻段分做若干段解密，如電視正在接收頻道，則電視的高頻頭就反饋頻道的諧振頻率給機頂盒，機頂盒就能輸出1——頻道的正常信號，如此類推 因此可用以下兩種方法進行破解： 1、把機頂盒放在其中一台電視機（下稱電視1）高頻頭附近，讓其可以正常收看，再用分支器從輸出端分支出信號到另外的電視機。這樣的做法的一個缺點：就是另外的電視機只能接收電視1接收的頻道附近的個頻道 、用非與門電路或電路製作一個開放式多諧振動器，其諧振頻率只要能履蓋有網電視的整個頻段即可。（製作成本約元左右）把這個諧振動器放在機頂盒的旁邊。讓機頂盒能接收到振動器發出的信號，再用分支器從機頂盒的輸出端分支出多台電視機，這樣，所有電視機就能接收所有頻道的信號了。（下次發圖） 、用高頻三極體如01做一個高頻發射電路，利用射頻輸出再次發射，只要小小發射功率，讓機頂盒能接收得到即可。或用同軸視頻網分支接入輸入或輸出端，的除去外層屏蔽網，只留中間的網長約1米，把這網繞在機頂盒。讓泄漏出來的信號感應給機頂盒接收 破解電視機頂盒，可接多台電視 遊走在灰色地帶，大打擦邊球的數字電視機頂盒共享器 隨著有網電視數字化發展進程的加快，數字電視這一新興的電視觀看及傳輸方式已經開始被更多的普通市民所熟悉，數字電視以接近於DVD的畫質和立體聲甚至.1聲道伴音這兩大最明顯的特點受到了不少有網電視用戶的關注，同時更多可選擇的電視台、點播節目也為豐富市民的業餘生活增添了不少色彩，不過在數字電視剛剛起步的萌芽階段，還有多的不足和缺點需要改進 按照國際慣例，數字電視機頂盒（SET-TOP-BOX，簡稱STB）分為數字地面STB、數字衛星STB、美國、歐洲和亞洲等國視為數字電視發展的機頂策略 DRM採用的是許可證管理策略，由數字電視信號運營商對節目源進行加密，在用戶通過機頂盒發出節目接收請求之後系統會自動檢查是否經過許可，而認證的方式也同樣是通過IC等帶有帳號、密碼等信息的進行的，不過DRM管理的規相當繁多：Windows Media的DRM、開放移動聯盟OMA推出的DRM 1.0.0規、UT-DRM、NDS、SecureMedia、WideVine、BesDRM等，規的不統一使其並不被大多數有限數字電視運營商所接受 由於數字電視信號必須通過機頂盒才能接收，同時採用了用戶身份認證的防盜用方式，所以有網數字電視節目只有一部電視機搭配一部機頂盒才能夠正常觀看，在目前大多數市民家中同時擁有一部以上電視的這一情況下，如果希望每部電視機都能夠收看數字電視的話必須購買數量相對應的機頂盒，這在一定程度上家中了消者觀看數字電視的成本，於是有一些廠家開始在有網數字電視共享上開始下功夫，紛紛推出名為數字電視機頂盒共享器的產品，以此實現對數字電視信號的共享 目前的數字電視機頂盒共享器共有有網和無網兩種，有網的共享器只需要將共享器與機頂盒接駁，並且通過音視頻信號網將它與其它電視的AV介面接駁就可以使用，而無網的共享器則包括與機頂盒互聯的信號發射器和與電視互聯的信號接收器 機頂盒共享器的功能介紹上將這種產品的優點共分為多顯示終端信號共享和節約用兩大類，對於大多數購買這種產品的消者來說，可能最能夠吸引他們的是通過共享器可以節約機頂盒的購買用和電視信息點播，有了省作為最大賣點之後，這種產品自然更受關注 雖然這種產品具有一定的實用意義，但是我們仔細看看就會發現這種所謂的共享器實際上就是一個音視頻信號分配器，與機頂盒連接的介麵包括了復合視頻輸入和模擬立體聲音頻輸入這兩個介面，而用於輸出信號的則包括了復合視頻信號輸出和.毫米信號輸出介面，並沒有能夠直接發送及接受智能用戶信息的介面，這也就意味著即使是通過這樣的共享器接駁其它電視之後也並不能獨立選台，換句話說，如果客廳中的電視在通過機頂盒播放中央一套的電視節目，那麼其它房間的另一台電視也同樣只能夠播放中央一套的電視節目 無網機頂盒共享其與歐洲的DVB標准、北美國家的ATSC標准及日本的ISDB標准三種標准中，對於CA部分都作了簡單的規定，並提出了三種不同的加擾方式。歐洲DVB組織提出了一種稱之為通用加擾演算法（Common Scrambling Algorithm）的加擾方式，由DVB組織的四家成員公司授權，ATSC組織使用了通用的三迭DES演算法，而日本使用了松下公司提出的一種加擾演算法。通用加擾演算法是DVB標准組織推薦的對於TS流的標准加擾演算法。目前，在歐洲的數字廣播節目中普遍採用了這個演算法。我國目前商業化的CA中，TS節目的加擾也基本上是採用的這個演算法。如果從破解的角度，攻破這個演算法的意義要遠遠大於破解智能和攻破CA系統本身 、對控制字的加密演算法一般採用RSA以及DES演算法，各家CA廠商各不相同。值得一提的是DVB里有一個規定，提到的同密技術要求每個CA系統可以使用不同的加密系統加密各自的相關信息，但對節目內容的加擾必須採用同一個加擾演算法和加擾控制字，可以方便多級運營商的管理，為多級運營商選擇條件接收系統提供了靈活性。這就為黑客攻破智能創造了條件 、對加密體制，不同廠家的系統差別很大，其技術大體有兩種: 一種是以愛迪德系統為代表的密碼循環體制，另一種是以NDS系統為代表的利用專有演算法來進行保護，由於牽涉到系統安全性，廠家一般不會公開。因此從破解角度，對系統的破解是難度也是比較大的 第一章：CA智能的破解與反制 第一節 對於CA智能的破解分為兩種， 1、從硬體破解的角度，完全地仿照正版來定製IC； 、從破解的方向，將正版的程序讀出，最後將程序寫入IC中，就變成與正無差別的D了 仿製正版，可以將IC的觸點剝離下來，再將保護的塑料蝕掉，暴露出元件和內部電路連接，就可以繪製成電原理圖，最後交給能訂制生產的IC的廠家生產。這些仿製還有一個冠冕堂皇的名稱叫「反向工程」。國內在深圳和廈門等地都有能生產定製IC的廠家，在利益的驅使下，他們往往不會過問敏感問題 IC中的元件如果是通用元件，通常可以通過IC的功能原理的分析來確定，雖然困難，但總是可以最終確定。例如深圳目前直接使用流在市面上的ROM10與ROM11來製成D，ROM10與ROM11實際上是XX系統正版的「基礎」，這些具有與正版相同的硬體基礎，至於怎麼流落到社會上的不得而知，但有一個事實就是大家應該都收到過安裝衛星電視的簡訊，這是個可以想像的到的異常龐大的地下產業！ 繼續：IC中的元件如果是專用元件，確定元件的事情就變得極其困難和十分渺茫了。那麼這個時候硬體仿製的路走不通了，那麼看看模擬的路能不能走得通 再看模擬的路能不能走得通前，首先闡明模擬的路能不能走得通有不同的判斷標准 如果僅以在一段時段中，模擬的D與正版都具有相同的條件收視功能來判斷，那麼無疑，從D的實踐來看，模擬已經成功了 但如果以任何時段中，模擬的D與正版都具有相同的功能，特別是對抗反制的功能來判斷，那麼我要說，同樣無疑，模擬是不可能成功的 因此我們僅承認這種事實就夠了：自動對抗新的反制，使D與正版一樣免除後顧之憂，肯定是D研究的終極目標。但是即便達不到這個目標，只要能保證一段時間的模擬成功，CA破解的商業介值就依然存在！ 補充說明反制：由於D的成功，尤其是帶AU（自動換Key0Key1）的D程序的廣泛擴散，正版服務商感到了巨大的壓力，逐步開始採用種種反制手段，讓D版的AU實效 我們先研究一下這個反制是個什麼東東：學習和搞嵌入式控制器開發的人都用過模擬器，如「偉福」系列的MCS-1的模擬器等。大家一定知道硬體模擬與模擬存在一個本質區別，即IO功能的不同。一條取埠引腳值的指令就足以區分是硬體模擬還是模擬了。硬體模擬可以真實地取到引腳上的實際輸入，而模擬得到的只能是不會變化的內存模擬值
利用這個原理實現的反製程序分為兩部分，前面的部分通過IO埠的訪問，區別出是真的硬體存在，還是模擬；後半部分對非法的模擬簡單地返回主程序，不能解開Key0Key1；對正版，則修改Key0Key1，使之正確，然後返回主程序並保存key，保存的Key0Key1用於ECM的解碼 從歷次搜集的反制EMM中的方法中，可以將反制歸納為兩種，一種是從硬體或上區別D與正版，從而產生條件分支指令，使D模擬的程序失效；另一種是調用D中不可能有的，只有正版硬體才具備的MAP子程序，使D無法執行正確的程序 先介紹前一種方法： 使用硬體埠區別正版與模擬的反制方法，由於具有特殊性能的埠數的限制，因此不可能有多種變化，一旦Hacker知道了反制的EMM結構與原理，很容易就可以避開埠判斷的指令，直接轉到修改Key0Key1部分。這雖然並不是程序指令的直接模擬，只能算是功能模擬，卻可以使已知反制失效 另外你也許會提出一些其他辦法，如目前的一些Nagra系統在下行的EMM命令中加入了甄別真偽和「殺」指令，對於「正改」，毫不留情地清除中程序並且讓它成為廢 我可以說，為了對抗「殺」，這類「正改」的程序如果採用Block技術，可以抵抗多數殺指令，同樣能夠使這類「正改」得以安全使用

Ⅷ 演算法工程師是個什麼崗位

演算法工程師是企業內部負責演算法這一塊的工程師，包括演算法設計，演算法優化

Ⅸ 演算法工程師的薪資待遇如何

據報道，近日，一份2018屆互聯網校招高薪清單在網路流傳，清單顯示了眾多知名互聯網企業技術類崗位的年薪水平，動輒30萬以上的出價，引起了不少高校應屆生的關注。

多位參加今年互聯網科技企業校招的2018屆畢業生表示，這份高薪清單還是比較准確的，在某「雙一流」大學控制科學與工程專業讀研的李航（化名）介紹，這份網傳的高薪清單在我們應屆畢業生中間比較受關注，裡面顯示的年薪水平還是比較准確的。

隨著時代的進步，再也不是學好數理化走遍天下都不怕了！

Ⅹ 演算法工程師要學什麼

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。

1、專業要求：計算機、電子、通信、數學等相關專業；

2、學歷要求：本科及其以上的學歷，大多數是碩士學歷及其以上；

3、語言要求：英語要求是熟練，基本上能閱讀國外專業書刊；

必須掌握計算機相關知識，熟練使用模擬工具MATLAB等，必須會一門編程語言。

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)。

關於演算法工程師可以到CDA認證機構了解一下，CDA行業標准由國際范圍數據領域的行業專家、學者及知名企業共同制定並每年修訂更新，確保了標準的公立性、權威性、前沿性。通過CDA認證考試者可獲得CDA中英文認證證書。