电机控制算法工程师用什么语言

⑴ 电机工程学的分支

电机工程学拥有许多分支学科，以下列出几种最广为人知的学科。很多电机工程师的工作只专注其中某一个分支，有些则会涉及到多个分支学科的交叠。有的领域，例如电子工程和计算机工程，则被认为是相对独立的学科。 电力电子学
地上供电网络会用到电线杆。
电力电子学主要涉及电能的生成、输送、配送几个步骤，以及一些相关设备的设计。这些设备包括交流-直流转换器（整流器、斩波器、变频器和逆变器）、变压器、发电机、继电器、特殊高压电等应用技术产品及其他电力电子学器件。大多数政府会投资建设并维护输电网络系统，以将各个大型发电机和各地电能用户连接起来。用户通过将电器连接到电网，就可以以商品的形式获得电能，而不需要自己购买发电机发电。电力电子工程师的工作主要是设计和维护电网及相连的电力系统。这种“上网”设施会给予电网额外的电能，或者会消耗电能，或者兼具这两种运作能力。另外有一类被称为“下网”的电力系统则在某些情况下优于“上网”系统，例如，在不能够连接到电网的行驶车辆上。使用卫星控制电力系统是电力电子学研究的方向之一，凭借实时反馈系统，它可以避免功率波动、降低停电事故的概率。例如，中国的北斗卫星导航系统为电力系统的自动化调度、故障录波器、继电保护、监控系统以及发电厂机组自动控制提供了一个统一授时系统，使各个子系统能够依照准确、统一的时间标准稳定工作。 控制工程
在航天飞行时，控制系统扮演关键的角色。
控制工程主要聚焦于建模复杂动态系统的可能行为和设计控制器来促使动态系统按照理想方式演进。控制工程应用广泛，例如民航飞机的飞行系统与推进系统，汽车的巡航定速系统等。发展出优良的控制理论是提升工业自动化的前提之一。工程师会利用电子电路、数字信号处理器、单片机以及可编程逻辑控制器来实现嵌入式系统。随着科技的发展，控制系统本身越来越小，功率损耗越来越低，但是功能却反而不断提升。
控制工程师在设计控制系统（control system）时经常会使用到反馈这个概念。例如，具有巡航定速功能的汽车会持续监视汽车的速度，并报告给控制系统，然后控制系统根据当前汽车的速度调整内燃机的输出功率。假若控制系统能够定时得到反馈，则可按照控制理论做出适当的反应。 电子工程
各种不同的电子组件
电子工程的范畴涵盖了对由电阻器、电容器、电感器、二极管、晶体管等电子组件构成的电子电路的设计与测试。基本的模拟电路、数字电路是构成任何现代电子信息系统的基本元素。
在第二次世界大战之前，电子工程的研究范围只是局限于各种通信技术、雷达、商用无线电以及早期的电视机技术。战后，随着消费性电子器件开始被发展，这一领域也快速扩展到现代电视机、无线电系统、计算机和微处理器。在1950年代下半叶，“电子工程”这个术语逐渐取代了“无线电工程”。
在1959年集成电路被发明之前，电子电路还是由分立的电子组件经过手工安装组成。这些分立电子电路的缺点是占用空间大、电能效率低、速度有限，但仍时常在某些特别应用区域使用。集成电路可以把大量的微电子组件（主要是微晶体管）集成到约同硬币尺寸的一个小芯片上。这也为制造当今到处可见的高功能计算机和其它电子器件提供了可能性。 微电子学
一片Intel 80486DX2微处理器
微电子学主要研究集成电路中极小尺寸电路的设计和微加工（microfabrication）。这极小尺寸电路也可以单独制为普通电子器件。最常见的微电子器件包括半导体晶体管、电阻器、电容器和电感器，它们可以被加工到微观尺寸。纳电子学更加先进，研究范围亦转向特征尺寸达到纳米级别的器件。现代的电子器件已达纳米级别，100纳米工艺技术在2002年亦已成为业界标准。
微电子器件的制造工艺流程需要对硅（在高频率场合则需要用到砷化镓、磷化铟（indium phosphide）等化合物半导体）晶圆进行物理、化学加工，以使之可以提供理想的电荷传输与电流控制（在微电子学中，并非越高越好）。在研究这些制造工艺时，需要许多化学、材料科学方面的知识，而且必须考虑电子在低特征尺寸下的量子力学效应。基础的半导体器件包括二极管、双极性晶体管、金属氧化物半导体场效应管和金属半导体场效应管等。 信号处理
感光耦合组件上的拜尔滤波器（Bayer filter）可以提供每个像素上光的红、绿、蓝颜色数值。
信号处理是指对信号的分析和控制。信号可以分为模拟信号和数字信号，其中前者随真实信息连续变化，后者则基于代表真实信息的一系列离散数值变化。模拟信号处理一般会涉及音响设备放大或过滤音频信号，电信设备调制和解调电信信号。模拟信号和数字信号能够通过模拟数字转换器、数字模拟转换器相互转化。作为现代多媒体技术的基础，数字信号处理则常常牵涉采样信号的数据压缩、检错（error detection）、纠错（error correction），尤其是线性时不变系统理论、傅里叶变换等基本理论。
信号处理涉及到很多数学理论与大量数学运算。随着通信、控制、广播电视、电力电子学、生物医药工程等方面的发展，信号处理的应用范围不断扩大。虽然随着数字信号处理的迅速发展，很多模拟系统已被数字系统替代，但模拟信号处理仍然是许多控制系统中必不可少的部分。
数字信号处理能够在现场可编程逻辑门阵列、专用集成电路、微处理器上获得实现。在许多现代电子系统与电子产品内部都可以找到专具数字信号处理器功能的集成电路，如标准清晰度电视、高清晰度电视、无线电与行动通信器件、高保真音响设备、杜比声音降躁算法、 全球移动通信系统移动电话、 数字音频播放器、摄影机与数字照相机、汽车控制系统、静音耳机、数字频谱分析仪（spectrum analyzer）、智能火箭导航、雷达、各种各样的图像处理、视频处理（video processing）、语音处理等等。 通信工程
地面上的圆盘式接收天线是卫星通讯系统的重要装备。
远程通信主要关注信息于同轴电缆、光导纤维、自由空间等等沟道的传送。为了实现信息在自由空间中的传送，就需要将信息编码注入频率适合传送的载波里，这过程称为调制。常用的模拟调制技术包括振幅调制和频率调制两种。调制技术的选择会影响系统的成本和性能，通常工程师需要从多方面衡量这两个因素的利弊，以获得最好的效果。
一旦确定了通信系统的信息传播特性，通信工程师就就可以开始设计发送机（Transmitter）和接收机。有时，这两种装置可以组成一个双向通信系统，同时实现发送和接收的功能，此种系统则称为收发器（Transceiver）。在设计发送机时，需要重点考虑的是功率损耗，而这项参数又与其信号强度密切相关。如果发送信号的强度不够高，那么信号很可能会被噪声干扰，所需的信息便不能正确到达接收机。
随着移动电话成为人们日常生活中常见的便携设备，技术人员逐渐为之添加了很多语音通话之外的附加功能，例如短信、Wi-Fi，使得电话也成为了移动互联网设备。这些方便、快捷的服务，都基于通用分组无线服务、EV-DO或3G这类基础通信技术。目前，4G已经处于研究、测试阶段。 雷达测速装置
仪表、传感器利用物体在不同条件下表现出的不同状态来测量物理量，例如压力、温度等。由于电信号能够方便地处理（模拟信号处理、数字信号处理），因此许多现代仪表采用电传感的原理工作。为了制造这些仪表装置，设计人员需要具备良好的物理学基础知识，特别是电磁学、材料科学、半导体物理学等子学科。例如，雷达测速计利用观察者感觉到行进中物体的频率与其波的本身频率的差别（多普勒效应）来实现测速；而热电偶则利用温差电来测量温度。
控制系统通常需要从外部获取信息，并给予外界一定的控制信号。仍以汽车为例，巡航定速系统需要使用速度传感器或速度仪表来监视汽车的运动状态，然后将此信息传递给中央处理器，中央处理器则根据驾驶者预先设定的目标速度和当前速度的差异来决定发动机工作的状态。因此，测量技术是控制工程的一个重要的组成部分，只是它更关注物理量的提取。目前，测量技术正向着小型化、快速化发展，其精度也不断提高。 计算机工程
超级计算机在计算生物学和地理信息系统中起着重要作用。
计算机工程主要是指计算机和计算机系统的设计。它包含了计算机硬件、便携式电子产品、超级计算机等的设计。计算机工程还涉及了硬件系统的软件。然而，计算机工程通常不涉及那些与硬件关联较小的应用软件设计，那些部分通常被视为软件工程的范畴。随着计算机工程的发展，专用集成电路和系统芯片等集成电路的集成规模不断提高，功能也不断增强。
集成电路的规模自出现始，就在不断增大。目前，超大规模集成电路的设计、仿真、验证都逐渐得到电子设计自动化工具的支持。设计师现在可以专注于构建电路系统的逻辑功能，而在计算机辅助下完成布线、布局、版图方面的繁琐任务。主流的硬件描述语言（如Verilog和VHDL）的功能使设计人员能够以类似计算机编程的方式来完成复杂硬件电路的设计。计算机工程专业的从业者需要有良好的电子学基础，同时还应该具备一定的计算机操作和程序设计能力。

⑵ 做控制，机器人等算法工程师是怎样一种体验

电机控制指令的写入和状态读取对应硬件不同寄存器/地址，用中断服务程序去负责读取和写缉厂光断叱登癸券含猾入，剩下的逻辑运算，用你的c程序去做。

⑶ 测试工程师需要什么技能或者具有什么素质才是合格的

测试工程师需要什么技能或者具有什么素质才是合格的？”与开发人员相比，测试人员不但需要一技之长，

还需要掌握诸如操作系统、数据库、网络等多方面的知识。 经过这几年的发展，国内IT公司的测试水平有

了很大的提高，但是与此同时，很多测试工程师也迎来了个人的发展瓶颈：很多人从测试工程师做到了测试

经理的职位，不知道下一步如何发展；或者每天机械地从事着功能测试工作。 根据作者多年的经验，一个

有竞争力的测试人员要具有下面三个方面的素质： 计算机专业技能 计算机领域的专业技能是测试工程师应

该必备的一项素质，是做好测试工作的前提条件。尽管没有任何IT背景的人也可以从事测试工作，但是一名

要想获得更大发展空间或者持久竞争力的测试工程师，则计算机专业技能是必不可少的。计算机专业技能主

要包含三个方面： 测试专业技能 现在软件测试已经成为一个很有潜力的专业。要想成为一名优秀的测试工

程师，首先应该具有扎实的专业基础，这也是本书的编写目的之一。因此，测试工程师应该努力学习测试专

业知识，告别简单的“点击”之类的测试工作，让测试工作以自己的专业知识为依托。 测试专业知识很多

，本书内容主要以测试人员应该掌握的基础专业技能为主。测试专业技能涉及的范围很广：既包括黑盒测试

、白盒测试、测试用例设计等基础测试技术，也包括单元测试、功能测试、集成测试、系统测试、性能测试

等测试方法，还包括基础的测试流程管理、缺陷管理、自动化测试技术等知识。 软件编程技能 “测试人员

是否需要编程？”可以说是测试人员最常提出的问题之一。实际上，由于在我国开发人员待遇普遍高于测试

人员，因此能写代码的几乎都去做开发了，而很多人则是因为做不了开发或者不能从事其它工作才“被迫”

从事测试工作。最终的结果则是很多测试人员只能从事相对简单的功能测试，能力强一点的则可以借助测试

工具进行简单的自动化测试（主要录制、修改、回放测试脚本）。 软件编程技能实际应该是测试人员的必

备技能之一，在微软，很多测试人员都拥有多年的开发经验。因此，测试人员要想得到较好的职业发展，必

须能够编写程序。只有能给编写程序，才可以胜任诸如单元测试、集成测试、性能测试等难度较大的测试工

作。 此外，对软件测试人员的编程技能要求也有别于开发人员：测试人员编写的程序应着眼于运行正确，

同时兼顾高效率，尤其体现在与性能测试相关的测试代码编写上。因此测试人员要具备一定的算法设计能力

。依据作者的经验，测试工程师至少应该掌握java、C#、C++之类的一门语言以及相应的开发工具。 网络、

操作系统、数据库、中间件等知识： 与开发人员相比，测试人员掌握的知识具有“博而不精”的特点，“

艺多不压身”是个非常形象的比喻。由于测试中经常需要配置、调试各种测试环境，而且在性能测试中还要

对各种系统平台进行分析与调优，因此测试人员需要掌握更多网络、操作系统、数据库等知识。 在网络方

面，测试人员应该掌握基本的网络协议以及网络工作原理，尤其要掌握一些网络环境的配置，这些都是测试

工作中经常遇到的知识。 操作系统和中间件方面，应该掌握基本的使用以及安装、配置等。例如很多应用

系统都是基于Unix、linux来运行的，这就要求测试人员掌握基本的操作命令以及相关的工具软件。而

WebLogic、Websphere等中间件的安装、配置很多时候也需要掌握一些。 数据库知识则是更应该掌握技能，

现在的应用系统几乎离不开数据库。因此不但要掌握基本的安装、配置，还要掌握SQL。测试人员至少应该

掌握Mysql、MS Sqlserver、Oracle等常见数据库的使用。 作为一名测试人员，尽管不能精通所有的知识，

但要想做好测试工作，应该尽可能地去学习更多的与测试工作相关的知识 软件测试工程师－IT就业新亮点,

根据有关职位统计资料显示，在国外大多数软件公司，1个软件开发工程师就需要辅有2个软件测试工程师。

目前，软件测试自动化技术在我国则刚刚被少数业内专家所认知，而这方面的专业技术人员在国内更是凤毛

麟角。根据对近期网络招聘IT人才情况的了解，许多正在招聘软件测试工程师的企业很少能够在招聘会上顺

利招到合适的人才。 随着中国IT行业的发展，产品的质量控制与质量管理正逐渐成为企业生存与发展的核

心。从软件、硬件到系统集成，几乎每个中大型IT企业的产品在发布前都需要大量的质量控制、测试和文档

工作，而这些工作必须依靠拥有娴熟技术的专业软件人才来完成。而软件测试工程师就是其中之一。 据了

解，由于软件测试工程师处于重要岗位，所以必须具有电子、电机类相关专业知识背景，并且还应有两年以

上的实际操作经验。他们应熟悉中国和国际软件测试标准，熟练掌握和操作国际流行的系列软件测试工具，

能够承担比较复杂的软件分析、测试、品质管理等任务，并能独立担任测试、品质管理部门的负责人。一般

情况，软件测试工程师可分为测试工程师、高级测试工程师和资深测试工程师三个等级。 在具体工作过程

中，测试工程师的工作是利用测试工具按照测试方案和流程对产品进行功能和性能测试，甚至根据需要编写

不同的测试工具，设计和维护测试系统，对测试方案可能出现的问题进行分析和评估。对软件测试工程师而

言，必须具有高度的工作责任心和自信心。任何严格的测试必须是一种实事求是的测试，因为它关系到一个

产品的质量问题，而测试工程师则是产品出货前的把关人，所以，没有专业的技术水准是无法胜任这项工作

的。同时，由于测试工作一般由多个测试工程师共同完成，并且测试部门一般要与其他部门的人员进行较多

的沟通，所以要求测试工程师不但要有较强的技术能力而且要有较强的沟通能力。 因此，在企业内部，软

件测试工程师基本处于“双高”地位，即地位高、待遇高，有的人月薪可高达8000元。可以说他们的职业前

景非常广阔，从近期的企业人才需求和薪金水平来看，软件测试工程师的年工资有逐年上升的明显迹象。测

试工程师这个职位必将成为IT就业的新亮点。

⑷ GPU算法工程师是做什么的

一、算法工程师简介（通常是月薪15k以上，年薪18万以上，只是一个概数，具体薪资可以到招聘网站如拉钩，猎聘网上看看）算法工程师目前是一个高端也是相对紧缺的职位；算法工程师包括音/视频算法工程师（通常统称为语音/视频/图形开发工程师）、图像处理算法工程师、计算机视觉算法工程师、通信基带算法工程师、信号算法工程师、射频/通信算法工程师、自然语言算法工程师、数据挖掘算法工程师、搜索算法工程师、控制算法工程师（云台算法工程师，飞控算法工程师，机器人控制算法）、导航算法工程师（@之介感谢补充）、其他【其他一切需要复杂算法的行业】专业要求：计算机、电子、通信、数学等相关专业；学历要求：本科及其以上的学历，大多数是硕士学历及其以上；语言要求：英语要求是熟练，基本上能阅读国外专业书刊，做这一行经常要读论文；必须掌握计算机相关知识，熟练使用仿真工具MATLAB等，必须会一门编程语言。算法工程师的技能树（不同方向差异较大，此处仅供参考）1 机器学习2 大数据处理：熟悉至少一个分布式计算框架Hadoop/Spark/Storm/ map-rece/MPI3 数据挖掘4 扎实的数学功底5 至少熟悉C/C++或者Java，熟悉至少一门编程语言例如java/python/R加分项：具有较为丰富的项目实践经验（不是水论文的哪种）二、算法工程师大致分类与技术要求（一）图像算法/计算机视觉工程师类包括图像算法工程师，图像处理工程师，音/视频处理算法工程师，计算机视觉工程师要求l 专业：计算机、数学、统计学相关专业；l 技术领域：机器学习，模式识别l 技术要求：（1） 精通DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader语言，熟悉常见图像处理算法GPU实现及优化；（2） 语言：精通C/C++；（3） 工具：Matlab数学软件，CUDA运算平台，VTK图像图形开源软件【医学领域：ITK，医学图像处理软件包】（4） 熟悉OpenCV/OpenGL/Caffe等常用开源库；（5） 有人脸识别，行人检测，视频分析，三维建模，动态跟踪，车识别，目标检测跟踪识别经历的人优先考虑；（6） 熟悉基于GPU的算法设计与优化和并行优化经验者优先；（7） 【音/视频领域】熟悉H.264等视频编解码标准和FFMPEG，熟悉rtmp等流媒体传输协议，熟悉视频和音频解码算法，研究各种多媒体文件格式，GPU加速；应用领域：（1） 互联网：如美颜app（2） 医学领域：如临床医学图像（3） 汽车领域（4） 人工智能相关术语：（1） OCR：OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程（2） Matlab：商业数学软件；（3） CUDA： (Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台（由ISA和GPU构成）。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题（4） OpenCL: OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架，此异构平台可由CPU，GPU或其他类型的处理器组成。（5） OpenCV：开源计算机视觉库；OpenGL：开源图形库；Caffe：是一个清晰，可读性高，快速的深度学习框架。（6） CNN：（深度学习）卷积神经网络（Convolutional Neural Network）CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。（7） 开源库：指的是计算机行业中对所有人开发的代码库，所有人均可以使用并改进代码算法。（二）机器学习工程师包括机器学习工程师要求l 专业：计算机、数学、统计学相关专业；l 技术领域：人工智能，机器学习l 技术要求：（1） 熟悉Hadoop/Hive以及Map-Rece计算模式，熟悉Spark、Shark等尤佳；（2） 大数据挖掘；（3） 高性能、高并发的机器学习、数据挖掘方法及架构的研发；应用领域：（1）人工智能，比如各类仿真、拟人应用，如机器人（2）医疗用于各类拟合预测（3）金融高频交易（4）互联网数据挖掘、关联推荐（5）无人汽车，无人机相关术语：（1） Map-Rece：MapRece是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Rece（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。（三）自然语言处理工程师包括自然语言处理工程师要求l 专业：计算机相关专业；l 技术领域：文本数据库l 技术要求：（1） 熟悉中文分词标注、文本分类、语言模型、实体识别、知识图谱抽取和推理、问答系统设计、深度问答等NLP 相关算法；（2） 应用NLP、机器学习等技术解决海量UGC的文本相关性；（3） 分词、词性分析、实体识别、新词发现、语义关联等NLP基础性研究与开发；（4） 人工智能，分布式处理Hadoop；（5） 数据结构和算法；应用领域：口语输入、书面语输入、语言分析和理解、语言生成、口语输出技术、话语分析与对话、文献自动处理、多语问题的计算机处理、多模态的计算机处理、信息传输与信息存储 、自然语言处理中的数学方法、语言资源、自然语言处理系统的评测。相关术语：（2） NLP：人工智能的自然语言处理，NLP (Natural Language Processing) 是人工智能（AI）的一个子领域。NLP涉及领域很多，最令我感兴趣的是“中文自动分词”（Chinese word segmentation）：结婚的和尚未结婚的【计算机中却有可能理解为结婚的“和尚“】（四）射频/通信/信号算法工程师类包括3G/4G无线通信算法工程师， 通信基带算法工程师，DSP开发工程师（数字信号处理），射频通信工程师，信号算法工程师要求l 专业：计算机、通信相关专业；l 技术领域：2G、3G、4G，BlueTooth（蓝牙），WLAN，无线移动通信, 网络通信基带信号处理l 技术要求：（1） 了解2G，3G，4G，BlueTooth，WLAN等无线通信相关知识，熟悉现有的通信系统和标准协议，熟悉常用的无线测试设备；（2） 信号处理技术，通信算法；（3） 熟悉同步、均衡、信道译码等算法的基本原理；（4） 【射频部分】熟悉射频前端芯片，扎实的射频微波理论和测试经验，熟练使用射频电路仿真工具（如ADS或MW或Ansoft）；熟练使用cadence、altium designer PCB电路设计软件；（5） 有扎实的数学基础，如复变函数、随机过程、数值计算、矩阵论、离散数学应用领域：通信VR【用于快速传输视频图像，例如乐客灵境VR公司招募的通信工程师（数据编码、流数据）】物联网，车联网导航，军事，卫星，雷达相关术语：（1） 基带信号：指的是没有经过调制（进行频谱搬移和变换）的原始电信号。（2） 基带通信（又称基带传输）：指传输基带信号。进行基带传输的系统称为基带传输系统。传输介质的整个信道被一个基带信号占用.基带传输不需要调制解调器，设备化费小，具有速率高和误码率低等优点,.适合短距离的数据传输，传输距离在100米内，在音频市话、计算机网络通信中被广泛采用。如从计算机到监视器、打印机等外设的信号就是基带传输的。大多数的局域网使用基带传输，如以太网、令牌环网。（3） 射频：射频（RF）是Radio Frequency的缩写，表示可以辐射到空间的电磁频率（电磁波），频率范围从300KHz～300GHz之间（因为其较高的频率使其具有远距离传输能力）。射频简称RF射频就是射频电流，它是一种高频交流变化电磁波的简称。每秒变化小于1000次的交流电称为低频电流，大于10000次的称为高频电流，而射频就是这样一种高频电流。高频(大于10K)；射频（300K-300G）是高频的较高频段；微波频段（300M-300G）又是射频的较高频段。【有线电视就是用射频传输方式】（4） DSP：数字信号处理，也指数字信号处理芯片（五）数据挖掘算法工程师类包括推荐算法工程师，数据挖掘算法工程师要求l 专业：计算机、通信、应用数学、金融数学、模式识别、人工智能；l 技术领域：机器学习，数据挖掘l 技术要求：（1） 熟悉常用机器学习和数据挖掘算法，包括但不限于决策树、Kmeans、SVM、线性回归、逻辑回归以及神经网络等算法；（2） 熟练使用SQL、Matlab、Python等工具优先；（3） 对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有实践经验【均为分布式计算框架】（4） 数学基础要好，如高数，统计学，数据结构l 加分项：数据挖掘建模大赛；应用领域（1） 个性化推荐（2） 广告投放（3） 大数据分析相关术语Map-Rece：MapRece是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Rece（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。（六）搜索算法工程师要求l 技术领域：自然语言l 技术要求：（1） 数据结构，海量数据处理、高性能计算、大规模分布式系统开发（2） hadoop、lucene（3） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技术，并有二次开发经验（4） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技术，并有二次开发经验；（5） 精通倒排索引、全文检索、分词、排序等相关技术；（6） 熟悉Java，熟悉Spring、MyBatis、Netty等主流框架；（7） 优秀的数据库设计和优化能力，精通MySQL数据库应用 ；（8） 了解推荐引擎和数据挖掘和机器学习的理论知识，有大型搜索应用的开发经验者优先。（七）控制算法工程师类包括了云台控制算法，飞控控制算法，机器人控制算法要求l 专业：计算机，电子信息工程，航天航空，自动化l 技术要求：（1） 精通自动控制原理（如PID）、现代控制理论，精通组合导航原理，姿态融合算法，电机驱动，电机驱动（2） 卡尔曼滤波，熟悉状态空间分析法对控制系统进行数学模型建模、分析调试；l 加分项：有电子设计大赛，机器人比赛，robocon等比赛经验，有硬件设计的基础；应用领域（1）医疗/工业机械设备（2）工业机器人（3）机器人（4）无人机飞控、云台控制等（八）导航算法工程师要求l 专业：计算机，电子信息工程，航天航空，自动化l 技术要求（以公司职位JD为例）公司一（1）精通惯性导航、激光导航、雷达导航等工作原理；（2）精通组合导航算法设计、精通卡尔曼滤波算法、精通路径规划算法；（3）具备导航方案设计和实现的工程经验；（4）熟悉C/C++语言、熟悉至少一种嵌入式系统开发、熟悉Matlab工具；公司二（1）熟悉基于视觉信息的SLAM、定位、导航算法，有1年以上相关的科研或项目经历；（2）熟悉惯性导航算法，熟悉IMU与视觉信息的融合;应用领域无人机、机器人等。

⑸ 新能源汽车行业，驱动电机的控制，电机控制工程师的工作好做吗会不会对数学的要求很高

主要是编程能力，能理解编程中各种算法，数学当然是基础

⑹ 假如15天不用微信，你的生活将会怎样

在这信息快速发展时代里，随着移动互联网的快速普及，现在市场上到处充满了智能机器设备，就连清洗鞋子都不需要用人工来清洗了，现在大部分群众都采用鞋底清洁机来清理鞋子，在智能生活产品的社会中，人民群众都纷纷享受智能科技给日常生活所带来的便利。

在现实生活中，做什么事情都要准备万全，正所谓“不打没有把握之仗”说的就是这个道理吧！好的性格决定一个人的一生，在这一生中，性格的好坏能够使你的生活变得更坏或者更好。人的性格改变也可能让自己能够收获到另外一个不一样的人生，同样，人的习惯与你的身体健康有着千丝万缕的联系；在你的日常生活中，你的那些性格会影响你的身心健康。

细菌无法杜绝，但能避免！鞋底清洗机，拒绝污染，有效清洁率高达99%以上！鞋底清洗机应时而生，做市场的帖心宝贝。解决这一系列的问题，鞋底清洗机更有优势。

最后，我也呼吁公共场所门前增设鞋底清洁机，并由专人定期清洗、消毒；特殊场所如医院、实验室等，提倡使用鞋底清洁机。

⑺ 求帮忙翻译一下机器人研发的这几个职位的英文名称好吗

Motion control algorithm Engineer / Assistant Engineer
Software Architect
Embedded Hardware Engineer
Embedded Software Engineer
Pattern Recognition Development Engineer
Mechanical Structural Engineer
Motor Drive Engineer
Navigation Algorithm Engineer
ROS System Engineer