導航:首頁 > 源碼編譯 > 試演算法工作地劃分

試演算法工作地劃分

發布時間:2023-04-01 05:46:04

❶ 作為程序員提高編程能力的幾個基礎演算法

一:快速排序演算法

快速排序是由東尼·霍爾所發展的一種排序演算法。在平均狀況下,排序n個項目要Ο(nlogn)次比較。在最壞狀況下則需要Ο(n2)次比較,但這種狀況並不常見。事實上,快速排序通常明顯比其他Ο(nlogn)演算法更快,因為它的內部循環(innerloop)可以在大部分的架構上很有效率地被實現出來。

快速排序使用分治法(Divideandconquer)策略來把一個串列(list)分為兩個子串列(sub-lists)。

演算法步驟:

1從數列中挑出一個元素,稱為「基準」(pivot),

2重新排序數列,所有元素比基準值小的擺放在基準前面,所有元素比基準值大的擺在基準的後面(相同的數可以到任一邊)。在這個分區退出之後,該基準就處於數列的中間位置。這個稱為分區(partition)操作。

3遞歸地(recursive)把小於基準值元素的子數列和大於基準值元素的子數列排序。

遞歸的最底部情形,是數列的大小是零或一,也就是永遠都已經被排序好了。雖然一直遞歸下去,但是這個演算法總會退出,因為在每次的迭代(iteration)中,它至少會把一個元素擺到它最後的位置去。

二:堆排序演算法

堆排序(Heapsort)是指利用堆這種數據結構所設計的一種排序演算法。堆積是一個近似完全二叉樹的結構,並同時滿足堆積的性質:即子結點的鍵值或索引總是小於(或者大於)它的父節點。

堆排序的平均時間復雜度為Ο(nlogn) 。

創建一個堆H[0..n-1]

把堆首(最大值)和堆尾互換

3.把堆的尺寸縮小1,並調用shift_down(0),目的是把新的數組頂端數據調整到相應位置

4.重復步驟2,直到堆的尺寸為1

三:歸並排序

歸並排序(Mergesort,台灣譯作:合並排序)是建立在歸並操作上的一種有效的排序演算法。該演算法是採用分治法(DivideandConquer)的一個非常典型的應用。

1.申請空間,使其大小為兩個已經排序序列之和,該空間用來存放合並後的序列

2.設定兩個指針,最初位置分別為兩個已經排序序列的起始位置

3.比較兩個指針所指向的元素,選擇相對小的元素放入到合並空間,並移動指針到下一位置

4.重復步驟3直到某一指針達到序列尾

5.將另一序列剩下的所有元素直接復制到合並序列尾

四:二分查找演算法

二分查找演算法是一種在有序數組中查找某一特定元素的搜索演算法。搜素過程從數組的中間元素開始,如果中間元素正好是要查找的元素,則搜素過程結束;如果某一特定元素大於或者小於中間元素,則在數組大於或小於中間元素的那一半中查找,而且跟開始一樣從中間元素開始比較。如果在某一步驟數組為空,則代表找不到。這種搜索演算法每一次比較都使搜索范圍縮小一半。折半搜索每次把搜索區域減少一半,時間復雜度為Ο(logn) 。

五:BFPRT(線性查找演算法)

BFPRT演算法解決的問題十分經典,即從某n個元素的序列中選出第k大(第k小)的元素,通過巧妙的分析,BFPRT可以保證在最壞情況下仍為線性時間復雜度。該演算法的思想與快速排序思想相似,當然,為使得演算法在最壞情況下,依然能達到o(n)的時間復雜度,五位演算法作者做了精妙的處理。

1.將n個元素每5個一組,分成n/5(上界)組。

2.取出每一組的中位數,任意排序方法,比如插入排序。

3.遞歸的調用selection演算法查找上一步中所有中位數的中位數,設為x,偶數個中位數的情況下設定為選取中間小的一個。

4.用x來分割數組,設小於等於x的個數為k,大於x的個數即為n-k。

5.若i==k,返回x;若i<k,在小於x的元素中遞歸查找第i小的元素;若i>k,在大於x的元素中遞歸查找第i-k小的元素。

終止條件:n=1時,返回的即是i小元素。

六:DFS(深度優先搜索)

深度優先搜索演算法(Depth-First-Search),是搜索演算法的一種。它沿著樹的深度遍歷樹的節點,盡可能深的搜索樹的分支。當節點v的所有邊都己被探尋過,搜索將回溯到發現節點v的那條邊的起始節點。這一過程一直進行到已發現從源節點可達的所有節點為止。如果還存在未被發現的節點,則選擇其中一個作為源節點並重復以上過程,整個進程反復進行直到所有節點都被訪問為止。DFS屬於盲目搜索。

深度優先搜索是圖論中的經典演算法,利用深度優先搜索演算法可以產生目標圖的相應拓撲排序表,利用拓撲排序表可以方便的解決很多相關的圖論問題,如最大路徑問題等等。一般用堆數據結構來輔助實現DFS演算法。

深度優先遍歷圖演算法步驟:

1.訪問頂點v;

2.依次從v的未被訪問的鄰接點出發,對圖進行深度優先遍歷;直至圖中和v有路徑相通的頂點都被訪問;

3.若此時圖中尚有頂點未被訪問,則從一個未被訪問的頂點出發,重新進行深度優先遍歷,直到圖中所有頂點均被訪問過為止。

上述描述可能比較抽象,舉個實例:

DFS在訪問圖中某一起始頂點v後,由v出發,訪問它的任一鄰接頂點w1;再從w1出發,訪問與w1鄰接但還沒有訪問過的頂點w2;然後再從w2出發,進行類似的訪問,…如此進行下去,直至到達所有的鄰接頂點都被訪問過的頂點u為止。

接著,退回一步,退到前一次剛訪問過的頂點,看是否還有其它沒有被訪問的鄰接頂點。如果有,則訪問此頂點,之後再從此頂點出發,進行與前述類似的訪問;如果沒有,就再退回一步進行搜索。重復上述過程,直到連通圖中所有頂點都被訪問過為止。

七:BFS(廣度優先搜索)

廣度優先搜索演算法(Breadth-First-Search),是一種圖形搜索演算法。簡單的說,BFS是從根節點開始,沿著樹(圖)的寬度遍歷樹(圖)的節點。如果所有節點均被訪問,則演算法中止。

BFS同樣屬於盲目搜索。一般用隊列數據結構來輔助實現BFS演算法。

1.首先將根節點放入隊列中。

2.從隊列中取出第一個節點,並檢驗它是否為目標。

如果找到目標,則結束搜尋並回傳結果。

否則將它所有尚未檢驗過的直接子節點加入隊列中。

3.若隊列為空,表示整張圖都檢查過了——亦即圖中沒有欲搜尋的目標。結束搜尋並回傳「找不到目標」。

4.重復步驟2。

八:Dijkstra演算法

戴克斯特拉演算法(Dijkstra』salgorithm)是由荷蘭計算機科學家艾茲赫爾·戴克斯特拉提出。迪科斯徹演算法使用了廣度優先搜索解決非負權有向圖的單源最短路徑問題,演算法最終得到一個最短路徑樹。該演算法常用於路由演算法或者作為其他圖演算法的一個子模塊。

該演算法的輸入包含了一個有權重的有向圖G,以及G中的一個來源頂點S。我們以V表示G中所有頂點的集合。每一個圖中的邊,都是兩個頂點所形成的有序元素對。(u,v)表示從頂點u到v有路徑相連。我們以E表示G中所有邊的集合,而邊的權重則由權重函數w:E→[0,∞]定義。因此,w(u,v)就是從頂點u到頂點v的非負權重(weight)。邊的權重可以想像成兩個頂點之間的距離。任兩點間路徑的權重,就是該路徑上所有邊的權重總和。已知有V中有頂點s及t,Dijkstra演算法可以找到s到t的最低權重路徑(例如,最短路徑)。這個演算法也可以在一個圖中,找到從一個頂點s到任何其他頂點的最短路徑。對於不含負權的有向圖,Dijkstra演算法是目前已知的最快的單源最短路徑演算法。

1.初始時令S=,T=,T中頂點對應的距離值

若存在<V0,Vi>,d(V0,Vi)為<V0,Vi>弧上的權值

若不存在<V0,Vi>,d(V0,Vi)為∞

2.從T中選取一個其距離值為最小的頂點W且不在S中,加入S

3.對其餘T中頂點的距離值進行修改:若加進W作中間頂點,從V0到Vi的距離值縮短,則修改此距離值

重復上述步驟2、3,直到S中包含所有頂點,即W=Vi為止

九:動態規劃演算法

動態規劃(Dynamicprogramming)是一種在數學、計算機科學和經濟學中使用的,通過把原問題分解為相對簡單的子問題的方式求解復雜問題的方法。動態規劃常常適用於有重疊子問題和最優子結構性質的問題,動態規劃方法所耗時間往往遠少於樸素解法。

動態規劃背後的基本思想非常簡單。大致上,若要解一個給定問題,我們需要解其不同部分(即子問題),再合並子問題的解以得出原問題的解。通常許多子問題非常相似,為此動態規劃法試圖僅僅解決每個子問題一次,從而減少計算量:一旦某個給定子問題的解已經算出,則將其記憶化存儲,以便下次需要同一個子問題解之時直接查表。這種做法在重復子問題的數目關於輸入的規模呈指數增長時特別有用。

關於動態規劃最經典的問題當屬背包問題。

1.最優子結構性質。如果問題的最優解所包含的子問題的解也是最優的,我們就稱該問題具有最優子結構性質(即滿足最優化原理)。最優子結構性質為動態規劃演算法解決問題提供了重要線索。

2.子問題重疊性質。子問題重疊性質是指在用遞歸演算法自頂向下對問題進行求解時,每次產生的子問題並不總是新問題,有些子問題會被重復計算多次。動態規劃演算法正是利用了這種子問題的重疊性質,對每一個子問題只計算一次,然後將其計算結果保存在一個表格中,當再次需要計算已經計算過的子問題時,只是在表格中簡單地查看一下結果,從而獲得較高的效率。

十:樸素貝葉斯分類演算法

樸素貝葉斯分類演算法是一種基於貝葉斯定理的簡單概率分類演算法。貝葉斯分類的基礎是概率推理,就是在各種條件的存在不確定,僅知其出現概率的情況下,如何完成推理和決策任務。概率推理是與確定性推理相對應的。而樸素貝葉斯分類器是基於獨立假設的,即假設樣本每個特徵與其他特徵都不相關。

樸素貝葉斯分類器依靠精確的自然概率模型,在有監督學習的樣本集中能獲取得非常好的分類效果。在許多實際應用中,樸素貝葉斯模型參數估計使用最大似然估計方法,換言樸素貝葉斯模型能工作並沒有用到貝葉斯概率或者任何貝葉斯模型。

盡管是帶著這些樸素思想和過於簡單化的假設,但樸素貝葉斯分類器在很多復雜的現實情形中仍能夠取得相當好的效果。

通過掌握以上演算法,能夠幫你迅速提高編程能力,成為一名優秀的程序員。

❷ 如何做演算法研究

一、DSP與TI

為什麼提到電機控制很多人首先會聯想到DSP?而談到DSP控制總繞不過TI,首先DSP晶元是一種具有特殊結構的微處理器。該晶元的內部採用程序和數據分開的哈佛結構,具有專門的硬體乘法器,提供特殊的指令,可以用來快速地實現各種數字信號處理演算法。基於DSP晶元構成的控制系統事實上是一個單片系統,因此整個控制所需的各種功能都可由DSP晶元來實現。因此,可以減小目標系統的體積,減少外部元件的個數,增加系統的可靠性。優點是穩定性好、精度高、處理速度快,目前在變頻器、伺服行業有大量使用。主流的DSP廠家有美國德州儀器(Texas Instruments,TI)、ADI、motorola、傑爾等其他廠商,其中TI的TMS320系列以數字控制和運動控制為主,以價格低廉、簡單易用、功能強大很是受歡迎。

二、常見的電機控制演算法及研究方法

1、電機控制按工作電源種類劃分:可分為直流電機和交流電機。按結構和工作原理可劃分:可分為直流電動機、非同步電動機、同步電動機。不同的電機所採用的驅動方式也是不相同的,這次主要介紹伺服電機,伺服主要靠脈沖來定位,伺服電機接收到1個脈沖,就會旋轉1個脈沖對應的角度,從而實現位移,因此,伺服電機本身具備發出脈沖的功能,所以伺服電機每旋轉一個角度,都會發出對應數量的脈沖,同時又與伺服電機接受的脈沖形成了呼應,或者叫閉環,進而很精確的控制電機的轉動,從而實現精確的定位,可以達到0.001mm。伺服電機相比較普通電機優勢在於控制精度、低頻扭矩,過載能力,響應速度等方面,所以被廣泛使用於機器人,數控機床,注塑,紡織等行業
三、PWM控制及測試結果

脈沖寬度調制是利用微處理器的數字輸出來對模擬電路進行控制的一種非常有效的技術,廣泛應用在從測量、通信到功率控制與變換的許多領域中,脈沖寬度調制是一種模擬控制方式,其根據相應載荷的變化來調制晶體管基極或MOS管柵極的偏置,來實現晶體管或MOS管導通時間的改變,從而實現開關穩壓電源輸出的改變

❸ 經典目標檢測演算法介紹

姓名:牛曉銀;學號:20181213993;學院:計算機科學與技術

轉自:https://zhuanlan.hu.com/p/34142321

【嵌牛導讀】:目標檢測,也叫目標提取,是一種基於目標幾何和統計特徵的圖像分割。隨著計算機技術的發展和計算機視覺原理的廣泛應用,利用計算機圖像處理技術對目標進行實時跟蹤研究越來越熱門,對目標進行動態實時跟蹤定位在智能化交通系統、軍事目標檢測及醫學導航手術中手術器械定位等方面具有廣泛的應用價值。

【嵌牛鼻子】:目標檢測、檢測模型、計算機視覺

【嵌牛提問】:你知道或者用過哪些目標檢測演算法?

【嵌牛正文】:

(一)目標檢測經典工作回顧

本文結構

兩階段模型因其對圖片的兩階段處理得名,也稱為基於區域(Region-based)的方法,我們選取R-CNN系列工作作為這一類型的代表。

R-CNN: R-CNN系列的開山之作

論文鏈接:  Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

本文的兩大貢獻:1)CNN可用於基於區域的定位和分割物體;2)監督訓練樣本數緊缺時,在額外的數據上預訓練的模型經過fine-tuning可以取得很好的效果。第一個貢獻影響了之後幾乎所有2-stage方法,而第二個貢獻中用分類任務(Imagenet)中訓練好的模型作為基網路,在檢測問題上fine-tuning的做法也在之後的工作中一直沿用。

傳統的計算機視覺方法常用精心設計的手工特徵(如SIFT, HOG)描述圖像,而深度學習的方法則倡導習得特徵,從圖像分類任務的經驗來看,CNN網路自動習得的特徵取得的效果已經超出了手工設計的特徵。本篇在局部區域應用卷積網路,以發揮卷積網路學習高質量特徵的能力。

R-CNN將檢測抽象為兩個過程,一是基於圖片提出若干可能包含物體的區域(即圖片的局部裁剪,被稱為Region Proposal),文中使用的是Selective Search演算法;二是在提出的這些區域上運行當時表現最好的分類網路(AlexNet),得到每個區域內物體的類別。

另外,文章中的兩個做法值得注意。

一是數據的准備。輸入CNN前,我們需要根據Ground Truth對提出的Region Proposal進行標記,這里使用的指標是IoU(Intersection over Union,交並比)。IoU計算了兩個區域之交的面積跟它們之並的比,描述了兩個區域的重合程度。

文章中特別提到,IoU閾值的選擇對結果影響顯著,這里要談兩個threshold,一個用來識別正樣本(如跟ground truth的IoU大於0.5),另一個用來標記負樣本(即背景類,如IoU小於0.1),而介於兩者之間的則為難例(Hard Negatives),若標為正類,則包含了過多的背景信息,反之又包含了要檢測物體的特徵,因而這些Proposal便被忽略掉。

另一點是位置坐標的回歸(Bounding-Box Regression),這一過程是Region Proposal向Ground Truth調整,實現時加入了log/exp變換來使損失保持在合理的量級上,可以看做一種標准化(Normalization)操作。

小結

R-CNN的想法直接明了,即將檢測任務轉化為區域上的分類任務,是深度學習方法在檢測任務上的試水。模型本身存在的問題也很多,如需要訓練三個不同的模型(proposal, classification, regression)、重復計算過多導致的性能問題等。盡管如此,這篇論文的很多做法仍然廣泛地影響著檢測任務上的深度模型革命,後續的很多工作也都是針對改進這一工作而展開,此篇可以稱得上"The First Paper"。

Fast R-CNN: 共享卷積運算

論文鏈接: Fast R-CNN

文章指出R-CNN耗時的原因是CNN是在每一個Proposal上單獨進行的,沒有共享計算,便提出將基礎網路在圖片整體上運行完畢後,再傳入R-CNN子網路,共享了大部分計算,故有Fast之名。

上圖是Fast R-CNN的架構。圖片經過feature extractor得到feature map, 同時在原圖上運行Selective Search演算法並將RoI(Region of Interset,實為坐標組,可與Region Proposal混用)映射到到feature map上,再對每個RoI進行RoI Pooling操作便得到等長的feature vector,將這些得到的feature vector進行正負樣本的整理(保持一定的正負樣本比例),分batch傳入並行的R-CNN子網路,同時進行分類和回歸,並將兩者的損失統一起來。

RoI Pooling 是對輸入R-CNN子網路的數據進行准備的關鍵操作。我們得到的區域常常有不同的大小,在映射到feature map上之後,會得到不同大小的特徵張量。RoI Pooling先將RoI等分成目標個數的網格,再在每個網格上進行max pooling,就得到等長的RoI feature vector。

文章最後的討論也有一定的借鑒意義:

multi-loss traing相比單獨訓練classification確有提升

multi-scale相比single-scale精度略有提升,但帶來的時間開銷更大。一定程度上說明CNN結構可以內在地學習尺度不變性

在更多的數據(VOC)上訓練後,精度是有進一步提升的

Softmax分類器比"one vs rest"型的SVM表現略好,引入了類間的競爭

更多的Proposal並不一定帶來精度的提升

小結

Fast R-CNN的這一結構正是檢測任務主流2-stage方法所採用的元結構的雛形。文章將Proposal, Feature Extractor, Object Classification&Localization統一在一個整體的結構中,並通過共享卷積計算提高特徵利用效率,是最有貢獻的地方。

Faster R-CNN: 兩階段模型的深度化

論文鏈接: Faster R-CNN: Towards Real Time Object Detection with Region Proposal Networks

Faster R-CNN是2-stage方法的奠基性工作,提出的RPN網路取代Selective Search演算法使得檢測任務可以由神經網路端到端地完成。粗略的講,Faster R-CNN = RPN + Fast R-CNN,跟RCNN共享卷積計算的特性使得RPN引入的計算量很小,使得Faster R-CNN可以在單個GPU上以5fps的速度運行,而在精度方面達到SOTA(State of the Art,當前最佳)。

本文的主要貢獻是提出Regional Proposal Networks,替代之前的SS演算法。RPN網路將Proposal這一任務建模為二分類(是否為物體)的問題。

第一步是在一個滑動窗口上生成不同大小和長寬比例的anchor box(如上圖右邊部分),取定IoU的閾值,按Ground Truth標定這些anchor box的正負。於是,傳入RPN網路的樣本數據被整理為anchor box(坐標)和每個anchor box是否有物體(二分類標簽)。RPN網路將每個樣本映射為一個概率值和四個坐標值,概率值反應這個anchor box有物體的概率,四個坐標值用於回歸定義物體的位置。最後將二分類和坐標回歸的損失統一起來,作為RPN網路的目標訓練。

由RPN得到Region Proposal在根據概率值篩選後經過類似的標記過程,被傳入R-CNN子網路,進行多分類和坐標回歸,同樣用多任務損失將二者的損失聯合。

小結

Faster R-CNN的成功之處在於用RPN網路完成了檢測任務的"深度化"。使用滑動窗口生成anchor box的思想也在後來的工作中越來越多地被採用(YOLO v2等)。這項工作奠定了"RPN+RCNN"的兩階段方法元結構,影響了大部分後續工作。

單階段(1-stage)檢測模型

單階段模型沒有中間的區域檢出過程,直接從圖片獲得預測結果,也被成為Region-free方法。

YOLO

論文鏈接: You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection

YOLO是單階段方法的開山之作。它將檢測任務表述成一個統一的、端到端的回歸問題,並且以只處理一次圖片同時得到位置和分類而得名。

YOLO的主要優點:

快。

全局處理使得背景錯誤相對少,相比基於局部(區域)的方法, 如Fast RCNN。

泛化性能好,在藝術作品上做檢測時,YOLO表現比Fast R-CNN好。

YOLO的工作流程如下:

1.准備數據:將圖片縮放,劃分為等分的網格,每個網格按跟Ground Truth的IoU分配到所要預測的樣本。

2.卷積網路:由GoogLeNet更改而來,每個網格對每個類別預測一個條件概率值,並在網格基礎上生成B個box,每個box預測五個回歸值,四個表徵位置,第五個表徵這個box含有物體(注意不是某一類物體)的概率和位置的准確程度(由IoU表示)。測試時,分數如下計算:

等式左邊第一項由網格預測,後兩項由每個box預測,以條件概率的方式得到每個box含有不同類別物體的分數。 因而,卷積網路共輸出的預測值個數為S×S×(B×5+C),其中S為網格數,B為每個網格生成box個數,C為類別數。

3.後處理:使用NMS(Non-Maximum Suppression,非極大抑制)過濾得到最後的預測框

損失函數的設計

損失函數被分為三部分:坐標誤差、物體誤差、類別誤差。為了平衡類別不均衡和大小物體等帶來的影響,損失函數中添加了權重並將長寬取根號。

小結

YOLO提出了單階段的新思路,相比兩階段方法,其速度優勢明顯,實時的特性令人印象深刻。但YOLO本身也存在一些問題,如劃分網格較為粗糙,每個網格生成的box個數等限制了對小尺度物體和相近物體的檢測。

SSD: Single Shot Multibox Detector

論文鏈接: SSD: Single Shot Multibox Detector

SSD相比YOLO有以下突出的特點:

多尺度的feature map:基於VGG的不同卷積段,輸出feature map到回歸器中。這一點試圖提升小物體的檢測精度。

更多的anchor box,每個網格點生成不同大小和長寬比例的box,並將類別預測概率基於box預測(YOLO是在網格上),得到的輸出值個數為(C+4)×k×m×n,其中C為類別數,k為box個數,m×n為feature map的大小。

小結

SSD是單階段模型早期的集大成者,達到跟接近兩階段模型精度的同時,擁有比兩階段模型快一個數量級的速度。後續的單階段模型工作大多基於SSD改進展開。

檢測模型基本特點

最後,我們對檢測模型的基本特徵做一個簡單的歸納。

檢測模型整體上由基礎網路(Backbone Network)和檢測頭部(Detection Head)構成。前者作為特徵提取器,給出圖像不同大小、不同抽象層次的表示;後者則依據這些表示和監督信息學習類別和位置關聯。檢測頭部負責的類別預測和位置回歸兩個任務常常是並行進行的,構成多任務的損失進行聯合訓練。

相比單階段,兩階段檢測模型通常含有一個串列的頭部結構,即完成前背景分類和回歸後,把中間結果作為RCNN頭部的輸入再進行一次多分類和位置回歸。這種設計帶來了一些優點:

對檢測任務的解構,先進行前背景的分類,再進行物體的分類,這種解構使得監督信息在不同階段對網路參數的學習進行指導

RPN網路為RCNN網路提供良好的先驗,並有機會整理樣本的比例,減輕RCNN網路的學習負擔

這種設計的缺點也很明顯:中間結果常常帶來空間開銷,而串列的方式也使得推斷速度無法跟單階段相比;級聯的位置回歸則會導致RCNN部分的重復計算(如兩個RoI有重疊)。

另一方面,單階段模型只有一次類別預測和位置回歸,卷積運算的共享程度更高,擁有更快的速度和更小的內存佔用。讀者將會在接下來的文章中看到,兩種類型的模型也在互相吸收彼此的優點,這也使得兩者的界限更為模糊。

❹ 風量的計算方法,風壓和風速的關系

風速測量一般會用風速測量計,常見的風速計有風杯風速計、螺旋槳式風速計、熱線風速計和聲學風速計,風速測量機可以較准確的測量風速,風量=風速和風道截取面積的成績。所以在風道截取面積相同情況下,風速越大,風量也就越高。

風量風速越高,系統受到的阻力也就越大,風量風速越小,阻力越小,它不是絕對值,是受到當時黨課風量風速的變化而變化的。風機產生的風壓和風量之間可以相互轉換但風機遇到的阻力越大,出風量。

公式:wp=0.5·ro·v² 。其中wp為風壓[kN/m²],ro為空氣密度[kg/m³],v為風速[m/s]。

推導過程:

其中wp為風壓[kN/m²],ro為空氣密度[kg/m³],v為風速[m/s]。

由於空氣密度(ro)和重度(r)的關系為 r=ro·g, 因此有 ro=r/g,使用公式可得:wp=0.5·r·v²/g 。

此式為標准風壓公式,在標准狀態下(氣壓為1013 hPa, 溫度為15°C),重度r=0.01225[kN/m³],緯度為45°處的重力加速度g=9.8[m/s²],我們得到:wp=0.5·ro·v² 。

(4)試演算法工作地劃分擴展閱讀

風既有大小,又有方向,因此,風的預報包括風速和風向兩項。風速的大小常用風級來表示。風的級別是根據風對地面物體的影響程度而確定的。在氣象上,一般按風力大小劃分為十七個等級。

在天氣預報中,常聽到如「北風4到5級」之類的用語,此時所指的風力是平均風力;運衡昌如聽到「陣風7級」之類的用語,其陣風是指風速忽大忽小的風,此時的風力是指大時的風力。

其實,在自然界,風力有時是會超過12級的。象強台風中心的風力,或龍卷風的風力,都可能比12級大得多,只是12級以上的大風比較少見,一般就不具體規定級數了。

最高紀錄

颶風約翰是中太平洋有紀錄以來的第三個五級颶風,並創下該海域最高的風速紀錄,達280公里/小時。自1994年起,只有颶風伊歐凱在中太平洋達到五級颶風的強度,它與吉爾瑪一樣,擁有比約翰更低的氣壓但較慢的風速。

台風溫黛橫過本港時的強度相當於美國國家颶風中心熱帶氣旋分級中的二級台風,當時維多利亞港旁扒一度錄得的平均風力達133公里/小時,最高陣風259公里/小時,而大老山亦錄得時速284公里/小時的陣風紀錄。

台風泰培是地球紀錄上最強的熱帶氣旋台風。目前最高風速的熱帶氣旋是2013年西北太平洋的台風海燕,平均風速達每小時315公里。

地球表面最快的「正常的」風速達到372公里/小時,這是1934年4月12日在美國新罕布爾什州的華盛頓山攔則記錄的,但是1999年5月在俄克拉荷馬州發生的一次龍卷風中,研究人員測到的最快風速達到了513公里/小時。

❺ 抽水試驗求水文地質參數

2.4.6.1 抽水試驗方法選擇

抽水試驗是地下水試驗與求參數的常用方法。在以往的水文地質區域調查中,普遍使用的是穩定流抽水。穩定流抽水施工所需時間較短,操作簡單。然而隨著地下水資源研究程度的提高,穩定流已不能滿足地下水資源研究的需求。這主要是因為穩定流抽水試驗只能求取含水層水平滲透系數和導水系數。穩定流試驗在抽水孔中進行,由於施工不當,或因抽水井水位波動大,甚至水花的飛濺等都會影響數據的准確性。而且穩定流計算結果是不能用來預測地下水資源動態變化的,而非穩定流抽水必須用一個孔組,數據在觀測孔中測試。根據含水層特點,抽水試驗資料選擇不同的模型整理,不但可以求K、T,而且可以求給水度μ、垂向滲透系數Kz、弱透水層越流系數K'/m'、承壓含水層彈性釋放系數s、壓力傳導磨衡系數a等。因此獲取的信息量比穩定流試驗要多的多。

因此要求:

(1)偏遠地區,施工比較困難,地下水開采程度低,地下水評價精度要求低的地區,可選擇穩定流抽水求參。

(2)對於地下水資源評價精度要求比較高的地區,原則上都要選擇非穩定抽水試驗來求參。

2.4.6.2 穩定流抽水求參

2.4.6.2.1 抽水設計要符合裘布依公式

穩定流抽水試驗主要是求滲透系數K,其准確程度取決於鑽孔施工質量、選用計算公式、抽水引起的地下水運動規律、邊界條件與裘布依公式的基本假設條件是否相符等。

裘布依(A.Dupuit)公式的基本假定為:

(1)含水層均質、水平;

(2)承壓水頂底板是隔水的;潛水井邊水力坡度小於1/4,底板隔水,抽水前地下水是靜止的,即天然水力坡度等於零;

(3)半徑R的圓柱面上保持常水頭,抽水井內水頭上下一致。

抽水過程中可能出現的問題是:大降深抽水出水量足夠大時,井壁和周圍含水層容易產生三維流,井周產生紊流,井壁附近潛水水力坡度增大,I>1/4使裘布依假定失效等等。濾水管長度小於含水層厚度,井壁邊界無法保持相等水頭。在抽水後,形成下降漏斗,大部分含頌信水層不存在圓柱形常水頭邊界,距主孔很近的范圍內(r≤0.178R)水位屬對數關系。當觀測孔距主孔距離r>0.178R後,水位就變成貝塞爾函數關系,貝塞爾函數的斜率比對數函數小,因此觀測孔越遠,計算出的K值越大。當含水層具有越流滲透補給時,通過不同半徑圓柱面的流量不等,離主井越近,流量越大,動水位與半徑的貝塞爾函數成正比,所以有越流補給時,只有r≤0.178R時,裘布依才是適用的。在天然徑流條件下,等水位線不是一個同心圓,一般是下游半徑較長的橢圓形。觀測孔取得的降深是角度θ的函數,即上游偏小,下游偏大,只有在垂直地下水水流方向上的降深值無變化,因此觀測孔的布置方向也是影響K值的因素之一。

在實際工作中,建議使用的抽水設計方法是:

(1)採用較小降深抽水;

(2)觀測孔距主井適宜的范圍是:1.6M≤r≤0.178R(其中:R為引用半徑,M為含水層厚度);

(3)每個抽水試驗一般要做3個降深,抽水試驗最好安排在地下水非開采期,並將抽出的水引出試驗區外,以免干擾水位下降。

2.4.6.2.2 穩定流常用計算公式

(1)承壓含水層完整井單孔:

地下水資源調查評價技術方法匯編

(2)承壓含水層完整井單孔二次以上降深:

地下水資源調查評價技術方法匯編

其中:二次降深,

三次降深, (Qi為三次降深的三個流量,Swi為三次降深的抽水井水位降深)。

式中:Q———抽水井出水量(m3/d);

K———滲透系數(指水平滲透系數)(m/d);

R———影響半徑(m);

rw———抽水井半徑(m);

Sw———抽水井水位降深(m);

S1、S2———觀測孔水位降深(m);

M———含水層厚度(m);

h———動水位至含水層底板深度(m)。

(3)承壓含水層完整井有一個觀測孔:

地下水資源調查評價技術方法匯編

(4)承壓含水層完整井有二個觀測孔:

地下水資源調查評價技術方法匯編

式中:h1、h2———含水層底板至觀測孔水位降深高度;

r1、r2———抽水孔至觀測孔距離,其他同上。

(5)承壓含水層完整井岸邊抽水(單孔,b<0.5R):

地下水資源調查評價技術方法匯編

(6)承壓含水層完整井岸邊抽水(有一個觀測孔,位於近河一邊):

地下水資源調查評價技術方法匯編

式中:b———抽水孔距河岸距離,其他同上。

(7)承野遊輪壓含水層非完整井(單孔,井壁進水):

地下水資源調查評價技術方法匯編

式中:l———觀測孔底至含水層頂板距離。

(8)承壓含水層非完整井(一個觀測孔):

地下水資源調查評價技術方法匯編

式中:l———觀測孔底至含水層頂板距離,等於過濾管有效進水長度。

(9)承壓含水層非完整井(單井、井壁井底進水):

地下水資源調查評價技術方法匯編

(10)潛水-承壓水完整井(單井):

地下水資源調查評價技術方法匯編

(11)潛水完整井(單孔):

地下水資源調查評價技術方法匯編

式中:H———含水層厚度。

(12)潛水完整井(一個觀測孔):

地下水資源調查評價技術方法匯編

(13)潛水非完整井(單井):

地下水資源調查評價技術方法匯編

含水層厚度很大時,應計算有效帶厚度代替含水層厚度。

2.4.6.3 非穩定流抽水求參

2.4.6.3.1 非穩定抽水試驗的設計

地下水非穩定流理論對含水層抽水過程的認識與穩定流理論的不同之處主要在於,非穩定流理論將含水層看作彈性體,在無限邊界含水層中抽水時,整個流場的各運動要素是隨時間而變化的,即流向鑽孔的地下水是非穩定的流動。經過一定時間後地下水流才趨於穩定流動。非穩定流理論的基本公式———泰斯(C.V.Theis)公式的基本假設條件是:

(1)含水層均質、等厚、水平埋藏。

(2)沒有垂向和水平補給。

(3)地下水初期水力坡度為零。

(4)地下水是平面流。

(5)含水層在平面上是無限邊界。

泰斯公式與裘布依公式比較,其優點在於反映了地下水運移普遍存在的非穩定過程,公式中考慮了時間因素,因此在一定條件下可以預測含水層中任一點的水位降深及降落漏斗展布的范圍。有利於求取除K、T以外的其他參數,如彈性釋水系數sa(潛水為給水度μ)、壓力傳導系數a等。根據泰斯公式發展的其他模型和計算公式,還可計算弱透水層越流系數K'/M'、垂向滲透系數Kz等。

抽水試驗設計須考慮的主要方面有:

(1)抽水前要進行試抽,了解抽水孔的出水量、水位降深和觀測孔水位降深情況,選擇一個較小的適當流量,以免抽水時掉泵和形成大降深。在1.6M≤r≤0.178R處設置觀測孔,以避免三維流、紊流和遠處計算K值偏大等問題的干擾。

(2)觀測孔設置在垂直於地下水流動的方向上。

(3)抽水試驗選擇時間段內周邊地區無地下水開采,抽水井抽出水量引出區外,避免引起對水位降深的干擾。

(4)抽水流量必須保持基本穩定,最大流量與最小流量之比不應大於1.05。

(5)抽水時間的長短,要根據抽水過程中所繪制的水位降深(S)與時間(t)的雙對數曲線所顯示的抽水階段來決定。當曲線平穩的第二階段末期出現曲線上翹,顯示達到第三階段後,再略延長一段時間抽水試驗就可結束。所需抽水時間的長短與含水層岩性有關。

2.4.6.3.2 承壓完整井非穩定流抽水求參

非穩定承壓完整井計算公式:以固定流量Q抽水時,距抽水井距離r處任一時間t的水位降深,可簡化為:

地下水資源調查評價技術方法匯編

(1)試演算法。

壓力傳導系數a,導水系數T,滲透系數K,彈性釋水系數s,t1、t2時刻測得抽水孔水位降S2,觀測孔水位降S1

地下水資源調查評價技術方法匯編

用此公式通過試演算法求a。

設 為縱坐標,a為橫坐標。用已知觀測時間t1、t2和任意給定的a1、a2、…、an代入上式,求相應的β1、β2、…、βn值,繪制β=f(a)關系曲線。根據抽水孔、觀測孔實測所獲得的S1、S2,得實測

β=f(a)關系曲線上得到實際a值。將所計算的a值代入上述S1或S2計算公式中求得導水系數T,滲透系數 彈性釋水系數

為避免作圖的不方便,注意時間t,採取抽水2h後觀測,且t1、t2間隔不小於4~5h(圖2.4.3)。

(2)降深-時間雙對數量板法:

非穩定流計算公式:

地下水資源調查評價技術方法匯編

圖2.4.3 試演算法關系曲線

地下水資源調查評價技術方法匯編

(2.4.35)式至(2.4.38)式式中:

——井函數自變數;

S(r,t)———距抽水孔r處,任一時間(t)的水位降深;

T=K·M———導水系數;

——壓力傳導系數;

r———觀測孔距抽水孔距離;

sa———彈性釋水系數;

K———滲透系數;

W(u)———井函數,可查表。

配線的做法是:

(1)將觀測孔不同時間測得的水位降深值,點繪在透明的雙對數紙上。然後將對數紙重疊在理論標准曲線(即量板)上。使實測點完全重合在理論標准曲線上(注意:對數紙與量板要採用同一模數,且縱、橫坐標必須平行)。

(2)讀出相應的W(u)、S和1/u,t值代入S(r,t) 式中求得T、a。隨之又可求出K、S。此方法主要用於一個觀測孔。

(3)降深-距離雙對數量板法。

與降深-時間曲線法一樣,點繪同一時間各觀測孔S-r2關系曲線,重疊在W(u)-u理論曲線上(注意縱橫坐標平行),求a、T以及K、S。

本方法主要用於有數個觀測孔的條件下。

(4)直線解析法(圖2.4.4)。

設在t1時間測定降深S1,t2時間測定降深S2,有S2-S1=ΔS

地下水資源調查評價技術方法匯編

圖2.4.4 S-lgt曲線

當ΔS=0時,t1=t0有:

地下水資源調查評價技術方法匯編

同樣 求出滲透系數和彈性釋水系數。

採用直線解析法常因人為誤差導致直線斜率和截距的不準確,而影響計算結果。實際工作中可用最小二乘法推求直線方程斜率和截距後,再用上述方法求參。

(5)水位恢復法。

此方法優點是排除了抽水過程中的一些干擾因素,是常被採用的方法。計算公式是:

地下水資源調查評價技術方法匯編

得T、a後,同樣也可求出K、S。

2.4.6.3.3 承壓非完整井非穩定流抽水求參

非完整井抽水時,水流越接近井孔,流線越彎曲集中,其運動狀態不符合泰斯公式平面流的假設條件。但當觀測孔布置在距抽水孔r≥1.6M時,地下水流線趨於平行,因此在r≥1.6M距離處的觀測孔內取得的不同抽水時間t和相應水位降S值,同樣可以利用泰斯公式計算T、a值。

根據抽水資料繪制S=f(lgt)曲線(圖2.4.5),在曲線上任意兩點P1、P2,解得該曲線P1、P2兩點斜率(m1、m2):

地下水資源調查評價技術方法匯編

圖2.4.5 S-lgt曲線

地下水資源調查評價技術方法匯編

式中:m1、m2———S=f(lgt)曲線上相應lgt1,lgt2點的斜率;

t1、t2———測得觀測孔水位降深S1、S2時的時間。

2.4.6.3.4 潛水完整井非穩定流求參

潛水抽水時,由於孔隙水具有延遲重力排水作用,所以瞬時釋放水量的假定是不適宜的。在抽水開始很短的早期,降深很小時,可以認為存在彈性釋放水量。隨著抽水時間的延長,含水層出現延遲釋放水量的情況,我國大部分孔隙含水層中已被證實大都屬於這種類型,因此不考慮延遲釋水的計算方法常常使計算結果不合理。

這里推薦較符合大部分平原(盆地)的沖洪積、沖湖積沉積的孔隙含水層條件,在實踐中反映比較有效的、考慮延遲給水的布爾頓、紐曼和二元結構模型,以供參考。

(1)潛水布爾頓(S.N.Boulton)公式。

含水層均質、等厚,底板水平埋藏,考慮含水層滯後重力釋水。

布爾頓模型的計算公式為: 為潛水完整井布爾頓井函數。

抽水前期

地下水資源調查評價技術方法匯編

抽水後期

地下水資源調查評價技術方法匯編

(2)紐曼(S.P.Neuman)公式。

含水層不厚,各向異性,潛水面無垂向補給,水位降遠遠小於含水層厚度,考慮了抽水時含水體內垂直方向水力梯度變化。計算公式為:

(ts.y,β);Sd(ts.y,β)為潛水完整井紐曼模型井函數。

前期

地下水資源調查評價技術方法匯編

後期

地下水資源調查評價技術方法匯編

因此,紐曼模型還可以計算垂向滲透系數Kz

式中:Kr———水平滲透系數;

Kz———垂向滲透系數;

ss———比彈性釋水系數,Ss=Sa/M,M為含水層厚度;

sa———抽水前期彈性釋水系數;

sy———抽水後期水位變動帶延遲釋水率(相當於μ);

r———觀測孔與抽水孔距離;

S———觀測孔水位降深;

Q———抽水孔抽水量。

(3)二元結構計算公式。

潛水-微承壓水含水層分為上下兩個部分,上部為弱透水層潛水,有自由水面,垂向滲透系數Kz,水位變動帶釋水率sy,弱透水層厚度M',水位降深S'下部為微承壓含水層,其厚度M,彈性釋水系數sa,導水系數T,水頭略高於弱透水層自由水面。抽水時,下部弱承壓含水層有匯點徑向流,水頭迅速下降,與自由水面逐漸合成一體。上部弱透水層向下釋水補給下部微承壓含水層。我國平原中許多地區存在這種上細下粗的二元含水層結構和水動力特徵。

下部微承壓含水層水位降深的計算公式為:

前期

地下水資源調查評價技術方法匯編

後期

地下水資源調查評價技術方法匯編

式中:前期

地下水資源調查評價技術方法匯編

後期

地下水資源調查評價技術方法匯編

用S-lgt雙對數量板法,採用S·N·布爾頓、S·P·紐曼和二元結構計算公式求參,都可以得到較滿意的結果。這里以布爾頓公式為例,簡述其方法和注意事項。

主要步驟(圖2.4.6):

(1)將抽水資料用雙對數紙點繪lgS=f(lgt)曲線,並繪在標准曲線A上。注意縱橫坐標保持平行,盡可能將初期曲線與標准曲線A重合。

(2)記下重合曲線上 值,任選一點並在標准曲線上讀出S、1/ua、 及t坐標值,求出T、sa

(3)將資料曲線沿水平方向移動,盡可能使資料後期曲線與標准曲線Y重合(注意曲線前段r/D值與後段r/D值一致),同樣讀出 、t值,求出T、sy

圖2.4.6 非穩定流潛水標准曲線圖

以上步驟同樣可以應用到紐曼公式和二元結構公式中,只要採用相應的井函數。前期與後期水位降公式以及各自標准曲線特徵值 即可。同樣要注意前期曲線與後期曲線配線時要在同一特徵值的標准曲線上。只要認真按上述步驟操作,一般雙對數量板法計算結果較為滿意。

2.4.6.3.5越流含水層求參

(1)承壓含水層受上部弱透水層補給,弱透水層儲水系數忽略不計。有一個抽水孔,一個觀測孔(必須打入越補含水層中)任一點水位降的解為:

地下水資源調查評價技術方法匯編

地下水資源調查評價技術方法匯編

(2)考慮弱透水層釋水,越流供給層為弱透水層,可位於越流層之上或之下。任一點水位降的解:

地下水資源調查評價技術方法匯編

式中: 為井函數自變數;

m'———弱透水層厚度;

K———越流含水層滲透系數;

K'———弱透水層滲透系數;

S———任一點水位降深;

M———越補層厚度;

T———導水系數;

a———導壓系數;

s———越補層釋水系數;

s'———弱透水層釋水系數;

rm———抽水孔的半徑;

r———計算點與抽水孔軸心的距離;

k'/m'———越流系數。

❻ 風量的計算方法,風壓和風速的關系

哈哈哈......!哥們要得到您這100分不知道要累暈多少人?!不過還好,今天還有一點時間,先依次回答您幾個問題,明天有時間再回答您培此的其它提問。

1、首先,我們要知道風機壓力是做什麼用的,通俗的講:風機壓力是保證流量的一種手段。基於上述定義,我們可以通過一些公式來計算出在300mm管道中要保證風速為0.5m/s時所需的壓力。

1.1、計算壓力:

1.2、Re=(D*ν/0.0000151)

=(0.3*0.5/0.0000151)

=9933.77

1.3、λ=0.35/Re^0.25

=0.35/9933.77^0.25

=0.035

1.4、R=[(λ/D)*(ν^2*γ/2)]*65

=(0.035/0.3)*(0.5^2*1.2/2)

=0.07Pa

1.5、結論:在每米直徑300mm風管中要保證0.5m/s的風速壓力應為0.07Pa。

2、計算400mm管道中的流速:

2.1、ν=Q/(r^2*3.14*3600)

=10000/(0.2^2*3.14*3600)

=22.11(m/s)

2.2、平衡各指型抽風口的壓力,並計算出各個抽風口的直徑:

為保證各抽風口的流量相等,需對各抽風口的壓力進行平衡,我們採用試演算法調管徑。當支管與主環路阻力不平衡時,可重新選擇支管的管徑和流速,重新計算阻力直至平衡為止。這種方法是可行的,但只有試算多次才能找到符合節點壓力平衡要求的管徑。

設每一個抽風口的間距相等配逗迅(如圖):2344566778

❼ 圖像演算法工程師崗位的主要職責

圖像演算法工程師崗位的主要職責

一、確定崗位的職責

1.根據工作任務的需要確立工作崗位名稱及其數量;

2.根據崗位工種確定崗位職務范圍;

3.根據工種性質確定崗位使用的設備、工具、工作質量和效率;

4.明確崗位環境和確定崗位任職資格;

5.確定各個崗位之間的相互關系;

6.根據崗位的性質明確實現崗位的目標的責任。

二、圖像演算法工程師崗位的主要職責十篇

圖像演算法工程師負責特定業務場景下的機器視覺演算法設計、編程、測試、優化等實現工作。下面是我為大家帶來的圖像演算法工程師崗位的主要職責十篇,希望大家能夠喜歡!

圖像演算法工程師崗位的主要職責1

職責:

1、對公司4K/8K攝像機成像圖像處理器所涉及的演算法進行研究開發工作。

2、根據FPGA電路工程師的需求進行演算法變形、分解調整,使之能夠順利進行FPGA的移植。

3、對圖像處理和前沿方向進行預研, 總結 、整理圖像處理類的技術資料。

4、總結、撰寫圖像質量類演算法的技術資料,並形成技術專利。

崗位要求:

1、碩士及以上學歷,圖像處理、應用數學、計算機、信號與信息處理、模式識別類專業背景,有2年以上產品研發工作 經驗 ;

2、掌握圖像處理編程技術及軟體工程化知識;

3、熟練掌握C/C++,熟悉VC++/MATLAB/opencv等;熟練使用圖像分析工具;

4、數學功底好,能熟練使用數值分析,信號處理,概率統計等知識。

圖像演算法工程師崗位的主要職責2

職責:

1、負責完成視覺/工業相機軟體模塊的設計、開發;

2、負責目標檢測/相機畸變矯正/圖像分類/定位/測距等演算法模塊的優化及實現;

3、負責視覺硬體系統集成,測試;

應聘要求:

1、計算機、自動化、圖像處理、 模式識別、 機器視覺等相關專業, 本科及以上學歷;

2、熟練掌握C/C++(MFC)編程,熟悉python,熟悉常用圖像處理庫(Opencv、Halcon等),熟悉linux 操作系統 ;

3、熟悉caffe,tensorflow,pytorch其中任何一種深度學習框架者優先;

4、具有圖像分割、實例分割、目標檢測等項目經驗者優先;

5、能與團隊其他人進行高效、友好溝通、工作積極性、主動性、責任心強;

6、有機器人視覺、機器人圖像處理開發經驗者優先;

圖像演算法工程師崗位的主要職責3

職責:

1、 結合產品特性對演算法進行實現和優化

2、 演算法代碼應用的調試和測試

3、 負責相關研發文檔的整理、編寫

基本要求:

1、 對圖像有較深刻的理解,熟悉基本的圖像演算法和模式識別理論。

2、 熟悉應用計算機視覺演算法開發常用工具,VC,Matlab, Opencv等 (必需)。

3、工作認真負責,嚴謹細致,有良好的創新意識和團隊精神。

4、 較強的論文檢索,英文專業文獻閱讀能力。

5、有工業缺陷檢測經驗項目者優先。

6、 計算機,模式識別,圖像處理,應用數學等相關專業本科及以上學歷,或相關專業的碩士在讀研究生可提供全職實習崗位。

圖像演算法工程師崗位的主要職責4

職責

1、負責視頻編解碼開發,負責演算法優化

2、負責圖像識別數學建模及演算法開發、優化

3、負責基於OPENVC的二次開發,完成公司PC客戶端產品開發及調試

4、解決視頻類產品使用中存在的問題

5、根據市場需要,進行產品的現場工程測試保障和產品培訓

任職資格

1、碩士學歷,模式識別、計算機、圖像處理、信號處理,1年以上工作經驗

2、有視頻編解碼經驗,了解視頻編碼原理,熟悉H.264、HEVC標准,有演算法優化或指令優化相關經驗

3、掌握圖像處理、模式識別及計算機視覺技術等基本理論

4、熟練掌握C/C++開發語言,熟悉OPENVC、MATLAB或者類似圖形庫

5、具有行為分析或視頻摘要檢索演算法開發經驗者優先

6、具有視頻建模或視頻識別演算法開發經驗者優先

圖像演算法工程師崗位的主要職責5

職責:

1. 負責公司相關圖像處理演算法的研究與實現;

2. 負責相關圖像處理操作的編寫與調試;

3. 配合軟體開發工程師完成相關項目的調試工作;

4. 負責演算法的工程實現和演算法優化研究。

任職要求:

1. 圖像處理、模式識別等相關專業,本科及以上學歷,2年以上相關工作經驗 ;

2.熟練使用OpenCV等視覺軟體庫開發;

3.精通C++,熟悉並行計算與演算法優化加速及數據結構演算法者優先;

4. 熟悉圖像處理各種基本演算法,能夠進行圖像匹配、定位、分割、邊緣提取等基本操作;

5. 對機器學習有一定了解,能熟練應用小波分析、神經網路等知識設計演算法,了解分類、聚類等處理演算法;

6. 具有扎實的數學基礎,在圖像處理、模式識別或機器視覺領域有較豐富項目經驗.

圖像演算法工程師崗位的主要職責6

職責:

圖像內容識別、圖像紋理優化方面的演算法基礎研發;

三維模型內容識別、三維模型優化方面的演算法研發;

遙感影像處理、內容理解方面的演算法研發;

以上1,2,3方面的內容可選擇某一項或者多項;

可作為培養人員參與公司研發資深專家或博士團隊演算法研發;

配合研發演算法在公司產品化方面的工作。

任職要求:

計算機視覺、攝影測量、圖像處理、計算機圖形學等相關專業,具有扎實的理論知識,碩士及以上學歷;

有良好的 C/C++ 程序開發基礎和良好的數學功底;

熟悉Matlab或Python;

有一定深度學習的演算法基礎,熟悉深度學習框架者優先;

對圖像處理演算法研究與開發有濃厚的興趣;

有良好的英文基礎,能夠閱讀相關領域的英文論文;

善於學習,有強烈的責任心和進取心;具有良好的團隊合作精神和溝通、理解能力;並具有良好的職業素養,有一定的抗壓能力。

圖像演算法工程師崗位的主要職責7

職責:

1. 負責圖像處理相關演算法的研發,包括演算法設計,調試,優化,演算法移植實現等;

2. 負責圖像處理演算法的預研、驗證和實現;

3. 撰寫相關圖像處理演算法的技術文檔。

任職資格:

1. 本科及以上學歷,圖像處理、模式識別、機器視覺及應用數學等相關專業;

2 具備C++編程和項目經驗,熟練掌握圖像處理的有關知識,如圖像拼接、圖像配准、圖像分割、目標識別、機器學習等;

3. 熟練OpenCV、Matlab或者其他圖像處理庫及圖像識別相關演算法;

4. 具備良好的代碼書寫規范和文檔編寫能力;

5. 熟練的英文文獻閱讀能力;

6. 具備深度神經網路和常用的模型,如CNN、RNN等項目實際使用經驗者優先;

7. 具備1年攝像頭調試經驗的優先錄取;具有演算法的實際產品化經驗者優先,尤其具備「人臉識別、人數統計、ADAS、疲勞駕駛」相關演算法的優先錄用;

8. 工作責任心強,具有良好的溝通能力,協作能力和團隊精神。

圖像演算法工程師崗位的主要職責8

職責:

1.從事與相機應用相關的圖像演算法研發,跟蹤相關領域的技術發展趨勢;

2.根據項目需求和實現平台的軟硬體特點,完成演算法的設計、驗證、優化,協助完成演算法的硬體(主要是FPGA)實現;

3.根據產品應用和使用環境提煉演算法需求,提升產品易用性;

4.負責產品的維護工作。

任職要求:

1.3年以上工作經驗,圖像處理、機器視覺相關行業;

2.熟悉CMOS/CCD圖像感測器原理,掌握各種圖像處理演算法,如3A、白平衡、圖像降噪、色彩校正、3D重建等;

3.有良好的數學基礎,有雜事的編程功底,精通matlab/C;

4.具備優秀的分析解決問題的能力,對算研究有強烈的興趣,具有創新和學歷能力;

5.獨立設計完成相機內演算法pipeline的優先考慮。

圖像演算法工程師崗位的主要職責9

職責:

1、負責產品應用中涉及的圖像識別、聚類、分類、特徵抽取、檢測分割、OCR識別等技術;

2、配合開發將演算法移植到不同的平台,並基於不同的平台進行優化從而滿足平台的性能需求;

3、模式識別、深度學習演算法研發,配合開發人員完成相關機器視覺演算法的改進和優化。

任職要求:

1、本科或以上學歷,2年以上相關工作經驗;

2、精通計算機視覺、統計學習、深度學習等相關技術,至少精通一種開源框架Tensorflow、Caffe、Caffe2、MxNet、Theano、Torch

3、實際參與過深度學習、圖像處理、模式識別技術的開發項目並實現過相關演算法;

4、至少精通一種語言Python/C/C++,並進行演算法及系統開發;

5、熟悉機器學習理論並有相關項目經驗者優先,模式識別與人工智慧等相關專業者優先;

6、具有極強的執行力,高度的責任感、良好的學習能力、有效的溝通能力,開放的心態,熱愛技術,有責任心。

圖像演算法工程師崗位的主要職責10

職責:

1. 與項目經理配合,完成項目前期咨詢工作;

2. 完成圖像處理演算法的設計,圖像處理程序的開發、分析和測試工作;

3. 撰寫程序設計文檔和軟體產品使用 說明書 文檔;

4. 負責開展團隊技術創新研究與技術管理,解決關鍵技術難題;

5. 與開發人員及客戶溝通配合,制定並執行項目開發計劃,保證項目進度。

任職要求:

1. 本科及以上學歷,計算機及相關專業本科三年以上工作經驗;

2. 優秀的編程能力python/C++;

3. 有較強的圖像處理知識背景,熟悉或精通數字圖像處理理論、人工智慧理論、圖像搜索;

4. 熟悉深度學習框架如tensorflow/pytorch,或者熟悉Hadoop、Spark分布式平台和計算優先;

5. 較強的文獻閱讀和理解能力,良好的 邏輯思維 、溝通表達能力,良好的技術視野和深度,對前沿技術的實際應用有濃厚興趣。


圖像演算法工程師崗位的主要職責相關 文章 :

★ 演算法工程師崗位的基本職責

★ 演算法工程師崗位職責簡潔版

★ 演算法工程師崗位的主要職責文本

★ 演算法工程師的基本職責概述

★ 演算法工程師的崗位職責

★ 演算法工程師的具體職責說明文

★ 演算法工程師的主要職責

★ 視覺演算法工程師崗位的基本職責

★ 視覺演算法工程師的工作職責

★ 演算法工程師崗位的職責表述

var _hmt = _hmt || []; (function() { var hm = document.createElement("script"); hm.src = "https://hm..com/hm.js?"; var s = document.getElementsByTagName("script")[0]; s.parentNode.insertBefore(hm, s); })();

❽ 測試開發面試必知演算法

測試開發的技能之一就是需要掌握一些開發的語言,而針對於考察開發語言,業界內比較容易採用的方式就是考察各種演算法。在此做一個簡單的總結(最近比較喜歡玩Python,所以都是以Python為例子,其它的語言類推。)

冒泡排序

冒泡排序演算法的運作如下:(從後往前)
比較相鄰的元素。如果第一個比第二個大,就交換他們兩個。
對每一對相鄰元素作同樣的工作,從開始第一對到結尾的最後一對。在這一點,最後的元素應該會是最大的數。
針對所有的元素重復以上的步驟,除了最後一個。
持續每次對越來越少的元素重復上面的步驟,直到沒有任何一對數字需要比較。

實例:對列表 [2, 8, 4, 7, 5, 9, 0]進行冒泡排序

遞歸

遞歸過程一般通過函數或子過程來實現。遞歸方法:在函數或子過程的內部,直接或者間接地調用自己的演算法。

實例:要計算1-10的10位數字的乘積,直觀的演算法是1 2 3 4 5 6 7 8 9,利用遞歸則思路是循環執行n*n-1,直到n=1時

二叉樹遍歷演算法
從二叉樹的遞歸定義可知,一棵非空的二叉樹由根結點及左、右子樹這三個基本部分組成。因此,在任一給定結點上,可以按某種次序執行三個操作:
⑴訪問結點本身(N),
⑵遍歷該結點的左子樹(L),
⑶遍歷該結點的右子樹(R)。
以上三種操作有六種執行次序:
NLR、LNR、LRN、NRL、RNL、RLN。

二叉樹的節點表示可以使用

前序遍歷:根節點->左子樹->右子樹
中序遍歷:左子樹->根節點->右子樹
後序遍歷:左子樹->右子樹->根節點

實例:求二叉樹深度和寬度
求深度用遞歸;求寬度用隊列,然後把每層的寬度求出來,找出最大的就是二叉樹的寬度

字元串倒序輸出

思路一:索引的方法

思路二:借組列表進行翻轉

後續還有的話會繼續添加的。

❾ 井流試驗數據分析

進行滲流計算,必須首先確定水文地質參數。對於無越流(單)含水層,其主要參數是導水系數T和水頭擴散系數a(或K和μ)。如果要計算開采井的井中水位降深,則還要涉及井損系數C和井孔的有效半徑rw。這兩個參數將在下文說明。

確定參數的試驗方法有多種。取樣品在實驗室進行的稱為實驗室法,現場直接在含水層中進行的稱為含水層試驗。含水層試驗又分井流試驗和溝流試驗,這是以試驗的集水構築物類型而劃分的。目前大量使用的是井流試驗。井流試驗包括抽水試驗、注水試驗和水位恢復試驗等幾種方法。

本節與5.1.1節和5.1.2節相對應,5.1.1節和5.1.2節講述的內容是在已知參數的基礎上建立Q、s和t三者之間的關系,本節則是通過井流試驗確定參數,即已知Q、s和t的數據,求T和a(或K和μ)值。因此,前面建立的方程是後續求取水文地質參數的理論依據。

本節主要針對承壓井流來討論,無壓井流只是簡單地模仿承壓井流而得出相應的公式,它還存在一些問題,這將在第9章中加以分析、補充。

本節針對抽水試驗進行討論。然而,只要將Q和s變為負值,抽水試驗的公式就可用於相應條件的注水試驗。

利用抽水試驗數據計算含水層參數,最好有觀測井,這主要是因為:①主井附近可能出現紊流,而Theis公式是以Darcy定律為前提的;②鑽進過程使井孔附近的透水性發生變化;③過濾器和井筒均有水頭損失。

利用抽水試驗數據求取含水層參數方法很多,如標准曲線擬合法、直線圖解法、試演算法、s-t曲線拐點法(基於(5-1-36)式~(5-1-38)式)、周文德法、微分圖解法和積分圖解法等,本版教材僅介紹最常用的前兩種,有興趣的讀者可參考《地下水不穩定井流計算方法》(陳崇希,1983)。

5.1.3.1 標准曲線擬合法

此法是一種通過實測曲線(試驗曲線)與理論曲線的擬合來確定參數的方法,又稱為典型曲線法、樣板曲線法、疊合圖解法、配線法、雙對數曲線法等。此法可分為lg s-lg t(同一觀測孔、不同時間的降深數據)、lg s-lg r(同一時間、不同觀測孔的降深數據)和 (不同時間、不同觀測孔的降深數據)三種類型。

下面以承壓含水層的lg s-lgt型標准曲線擬合法為例,說明此法的原理和計算參數的步驟。

(1)原理

已知Theis公式(5-1-14)式

地下水動力學(第五版)

其中

地下水動力學(第五版)

地下水動力學(第五版)

上兩式中,若已知定流量抽水試驗一觀測孔的觀測數據,則Q、T、r和a均為常數,即s與W(u)以及t及 都成正比關系。戚碧如果這兩公式分別取對數,則有

地下水動力學(第五版)

地下水動力學(第五版)

由解析幾何學的知識知道,如果存在

地下水動力學(第五版)

關系,則兩曲線y=f(臘稿x)和y′=f′(x′)的曲線形狀是相同的。如果將兩曲線重合,那麼x軸和x′軸相對平移了b值,以及y軸和y′軸相對平移了c值。

分析方程(5-1-80)式和(5-1-81)式可知,對於同一次抽水試驗和同一觀測孔的數據來說, 都是常量,因此實測的lgs-lgt曲線與理論的 曲線的形式是相同的,只是縱、橫坐標分別平移了 的距離而已。

反之,如果已知縱、橫坐標的平移值,則可根據方程(5-1-80)式和(5-1-81)式來計算參數T和a。

(2)步驟

1)在雙對數坐標紙上繪制 的標准曲線(理論曲線),如圖5-1-5a所示。

2)在另一張模數相同的透明雙對數紙上繪制實測的s-t,如圖5-1-5b所示。

3)將實測曲線置於標准曲線之上,在保持對應坐標軸彼此平行的條件下相對平移,直至兩曲線重合為止,如圖5-1-5c所示。然後確定橫坐標的平移值lgt0和縱坐標的平移值lgs0,t0為 時對應的t值,s0為W(u)=1時對應的s值。

4)根據(5-1-14)式和(5-1-79)式,計算參數T和a的公式為

地下水動力學(第五版)

地下水動力學(第五版)

5)標准曲線與實測數據擬合以後,如果標准曲線的原點 落到實測數據坐標紙之外,則可任找一匹配點(其坐標值盡可能取0.01,0.1,1,10,100,…),記下對應的四個坐標值 、W(u)、t和s,將它們分別代入(5-1-14)式和(5-1-79)式計算T和a,即

圖5-1-5 標准曲線法操輪仔孝作示意圖

地下水動力學(第五版)

地下水動力學(第五版)

上面是以承壓含水層lgs-lgt型的標准曲線法為例,說明該法的原理與步驟。對於lgs-lgr2(不同觀測孔同一時間的降深數據)、 (不同觀測孔、不同時間的降深數據)型以及潛水含水層的相應幾個類型的標准曲線法,其原理、步驟均相似,這里不再一一說明。僅將它們的步驟與計算公式列入表5-1-1中,供讀者查閱。

表5-1-1 各類標准曲線法計算步驟和公式一覽表

註:標准曲線與實測數據繪制在同一模數的雙對數紙上。兩曲線疊合時,要求相應坐標保持平行。

標准曲線法是確定含水層參數的一種重要方法。由於此法利用了全部觀測數據,因此,即便局部觀測數據產生了波動或錯誤也不至於嚴重影響計算的結果。應用此法擬合實測數據與理論曲線時,主要考慮抽水中、後期的數據。初期數據與標准曲線一般擬合不好,這是由於建立Theis公式時所做的某些假定(例如,地下水儲存量瞬時釋放的假定)與實際條件不能完全一致所造成的。如果中、後期的實測數據與標准曲線擬合得比較好,則說明含水層試驗所涉及的范圍內基本滿足「均質」無界條件。假如後期實測數據偏離標准曲線,則可能是含水層外圍的邊界起了明顯的作用,或者含水層外圍的參數與內部不同,或者有垂直入滲發生等原因所造成,這就需要將試驗數據與水文地質條件結合起來分析。一般地說,當後期實測數據向上偏離理論曲線時,可能是隔水邊界的作用明顯地反映進來,或者含水層導水系數向外變小(逐漸的或突變的),也有可能是地下水位天然動態處於下降時期(如果實測數據未加校正的話)所造成的。當後期實測數據向下偏離理論曲線時,則可能是地表水體的邊界(可以是補給邊界,也可以是排泄邊界)起了明顯的作用,或者由於含水層導水系數向外變大,或者是越流、天窗補給的發生、增大或排泄量的減少,當然也可能是地下水位天然動態處於上升時期(如果實測數未加校正的話)所造成的。

由於標准曲線法的理論曲線與實測曲線都是曲線,而且其斜率是漸變的,特別是當實測曲線的曲率較小時,在尋找兩曲線重疊的位置時有一定的隨意性,這是此法的缺陷。

5.1.3.2 直線圖解法

將實測數據投在單對數坐標紙上並做成曲線,此實測數據曲線在一定的區間上將呈現為直線,因而可以依據直線的兩個要素來確定含水層的兩個參數,這就是直線圖解法的基本思想。與標准曲線法相似,此法也分為s-lgt(同一觀測井不同時間的降深數據)、s-lgr(同時刻不同觀測井的降深數據)和 (不同時間不同觀測井的降深數據)三種類型。

下面介紹承壓含水層的s-lgt直線圖解法。

(1)原理

由前已知,當u≤0.05時,Theis公式可近似表示為

地下水動力學(第五版)

式中:T、a、r和Q均為常數,因此s-lgt呈直線關系(圖5-1-6)。

圖5-1-6 s-lgt直線圖解法確定含水層參數示意圖

此直線的斜率為

地下水動力學(第五版)

此關系可用來計算導水系數

地下水動力學(第五版)

此直線的截距s0

地下水動力學(第五版)

地下水動力學(第五版)

此關系可用來計算壓力傳導系數

地下水動力學(第五版)

從圖5-1-6可看出,直線段的延長部分與橫軸(lgt軸)交於t0點,即當s=0時t=t0。將此關系式代入(5-1-86)式,有

地下水動力學(第五版)

顯然,用此式計算a值比(5-1-88)式更簡便些。

(2)步驟

1)在單對數坐標紙上作s-t曲線(t取對數尺度);

2)將s-t曲線的直線部分延長,交縱坐標軸(s)得s0,交橫坐標軸(t)得t0

3)求直線的斜率m,由於 ,所以一個對數周期相應的降深Δs就是斜率m(圖5-1-6);

4)利用(5-1-87)式計算T值,按(5-1-89)式或(5-1-88)式計算a值。

以上介紹的就是承壓含水層的s-lgt直線圖解法。其他類型直線圖解法的原理、步驟均與它相似,只是由於橫坐標(對數尺度)的自變數不同,因此對(5-1-86)式中對數部分的分解也不相同。這里對其他類型的直線圖解法不再詳細介紹,僅僅列出參數的計算公式於表5-1-2中,以供查閱。

前面介紹了兩種圖解法。標准曲線法對於數據的應用比較充分,但它們是曲線,特別當數據曲線較平直時,擬合標准曲線時存在一定的隨意性。直線圖解法消除了前者的缺點,但是只有在 的條件下才出現直線段,因此直線段占據的時段小於試驗的延續時間,觀測數據不能充分利用,代表性相應降低。對於較遠的觀測孔的觀測數據,可能其出現直線段的時間很短,而難以確定直線的形成。特別是當抽水試驗後期含水層外圍的非Theis條件的干擾,使得直線段更加模糊不清。對於遠觀測井,甚至可能在整個抽水試驗期間也不出現直線段。

表5-1-2 不同類型直線圖解法確定含水層參數的公式

註:參數a值一般可採用直線在橫坐標上的交點 來計算,因為此法計算比較簡單,但當直線較平緩時,該點可能交到圖外,此時可用直線在縱坐標上的截距s0來計算參數。

對於s-lgt型直線圖解法,抽水井本身的數據可用來計算T值,但對於a值,必須消除井孔附加水頭損失之後才可應用,這是因為在定流量抽水條件下,井孔附加水頭損失與t無關,因此m值並不由於存在井孔附加水頭損失而變化,但對縱、橫坐標的截距卻有影響。

延伸上述分析,對於s-lgr2和 型直線圖解法,抽水井的s數據在其附加損失被校正之前,均不能用來計算含水層參數。

閱讀全文

與試演算法工作地劃分相關的資料

熱點內容
門戶網站整站源碼 瀏覽:613
如何使用伺服器gpu 瀏覽:874
男主到全是女人的世界 瀏覽:345
泰國女同電影 瀏覽:93
干貨考試壓力大送你解壓神技 瀏覽:416
伺服器怎麼找到列印機 瀏覽:803
單片機的浮點運算 瀏覽:380
phpsmarty是干什麼 瀏覽:333
智能控制模糊控制及演算法的論文 瀏覽:612
畫單片機最小系統 瀏覽:830
外包程序員35歲以後干什麼 瀏覽:107
java怎麼重新編譯class文件 瀏覽:571
pythonweb開發與介面測試用例 瀏覽:396
python必背筆記 瀏覽:319
陳鋒羽婷的小說 瀏覽:464
安卓怎麼下載正版刺激戰場 瀏覽:235
xrv本田壓縮比 瀏覽:63
空調耗電量手機app怎麼看 瀏覽:723
伺服器怎麼登錄u8 瀏覽:909
明星pdf 瀏覽:270