置信传播算法在哪一门课

‘壹’ 想要成为算法工程师，要学习哪些课程一般是什么专业的可以做

算法工程师要求很高的数学水平和逻辑思维。需要学习高数，线性代数，离散数学，数据结构和计算机等课程。

专业要求：计算机、电子、通信、数学等专业。

算法工程师简介：

算法工程师根据研究领域来分主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。

在计算机音视频和图形图形图像技术等二维信息算法处理方面目前比较先进的视频处理算法：机器视觉成为此类算法研究的核心。

另外还有2D转3D算法(2D-to-3D conversion)，去隔行算法(de-interlacing)，运动估计运动补偿算法(Motion estimation/Motion Compensation)，去噪算法(Noise Rection)。

缩放算法(scaling)，锐化处理算法(Sharpness)，超分辨率算法(Super Resolution),手势识别(gesture recognition),人脸识别(face recognition)。

以上内容参考：网络-算法工程师

‘贰’ 计算机专业有哪些课程

主要课程有计算机应用基础、应用文写作、数学、英语、德育、电工与电子技术、计算机网络技术、C语言、计算机组装与维修、企业网安全高级技术、企业网综合管理、windows server 2008操作系统。

还有局域网组建、Linux服务器操作系统、网络设备与网络技术（主要学习思科、华为公司设备的配置、管理、调试）、SQL Server、网络综合布线技术、CAD绘图等。

计算机学科的特色主要体现在：理论性强，实践性强，发展迅速按一级学科培养基础扎实的宽口径人才，体现在重视数学、逻辑、数据结构、算法、电子设计、计算机体系结构和系统软件等方面的理论基础和专业技术基础。

(2)置信传播算法在哪一门课扩展阅读

计算机专业培养目标

本专业毕业生应获得以下几个方面的知识和能力：

1、掌握电子技术和计算机组成与体系结构的基本原理、分析方法和实验技能，能从事计算机硬件系统开发与设计。

2、掌握程序设计语言、算法与数据结构、操作系统以及软件设计方法和工程的基本理论、基本知识与基本技能，具有较强的程序设计能力,能从事系统软件和大型应用软件的开发与研制。

3、掌握并行处理、分布式系统、网络与通信、多媒体信息处理、计算机安全、图形图象处理以及计算机辅助设计等方面的基本理论、分析方法和工程实践技能，具有计算机应用和开发的能力。

4、掌握计算机科学的基本理论，具有从事计算机科学研究的坚实基础。

‘叁’ ldpc码的编译码原理是什么ldpc码是如何构造出来的译码算法有哪些

BP是belief-propagation，指得是置信传播法。 BF是Bit-Flipping，指得是比特翻转法。 两者的思想都是通过信息传递迭代判断最可能错误的点。但BP在计算中使用了先验概率和后验概率作为判断的依据。而BF则是根据传递的信息评估某位是1或0的可能性

‘肆’ 大家一起来呀，计算机考研四门专业课程中哪一门最难

计算机考研四门专业课程中最难的是组成原理
考研计算机专业四门专业课之间有一定的内在联系，数据结构和组成原理是操作系统的先修课程，计算机网络相对来说比较独立，或者说不需要先修课程。内容的交叉有一些，主要表现在组成原理和操作系统这两门专业课之间，二者都包含了存储系统和输入/输出系统的内容， 如果是初学者，必须先学习完数据结构和组成原理后再学习操作系统，否则有些概念和原理难以理解。四门课的复习时间应该合理分配，重点放在数据结构和组成原理上，尤其数据结构更要多花一些时间;操作系统和计算机网络的很多知识点需要在理解的基础上进行记忆，相对来说容易一些。

‘伍’ 置信传播译码算法和高斯消源译码算法的区别

置信传播（BP）一类中有：概率BP，LLR BP，APP-Based，UMP BP-Based等算法； 比特翻转（BF）一类中有：KLF加权比特翻转，LP加权比特翻转，IMWBF，RRWBF等算法。

‘陆’ 遗传算法是属于哪门课的

涉及遗传算法的课程比较多，主要有以下几门课：
组合优化；
随机概率论
机器学习
信号处理
自适应控制
人工生命
智能计算

望采纳！

‘柒’ degrees of belief在统计学中是什么意思

语法TDIST(x,degrees_freedom,tails)X为需要计算分布的数字.Degrees_freedom为表示自由度的整数.Tails指明返回的分布函数是单尾分布还是双尾分布.如果tails=1,函数TDIST返回单尾分布.如果tails=2,函数TDIST返回双尾分布.说明如果任一参数为非数值型,函数TDIST返回错误值#VALUE!.如果degrees_freedomx),其中X为服从t分布的随机变量.如果tails=2,TDIST的计算公式为TDIST=P(|X|>x)=P(X>xorX-x)和TDIST(-x,df,2)=TDIST(xdf,2)=P(|X|>x).示例如果您将示例复制到空白工作表中,可能会更易于理解该示例.操作方法创建空白工作簿或工作表.请在“帮助”主题中选取示例.不要选取行或列标题.从帮助中选取示例.按Ctrl+C.在工作表中,选中单元格A1,再按Ctrl+V.若要在查看结果和查看返回结果的公式之间切换,请按Ctrl+`（重音符）,或在“工具”菜单上,指向“公式审核”,再单击“公式审核模式”.123AB数据说明1.96为需要计算分布的数值60自由度公式说明（结果）=TDIST(A2,A3,2)双尾分布（0.054644927或5.46%）=TDIST(A2,A3,1)单尾分布（0.027322463或2.73%）注释若要以百分比的形式显示数字,请选择单元格并在“格式”菜单上单击“单元格”,再单击“数字”选项卡,然后单击“分类”框中的“百分比”.

‘捌’ 方勇的学术成果

以第一作者或通信作者在SCI期刊发表/录用论文17篇，包括5篇IEEE会刊论文，5篇IEEE快报论文，3篇《中国科学：信息科学（英文版）》。其中的5篇IEEE会刊论文均以西北农林科技大学为唯一作者单位，由个人独着或与其所指导研究生合着。申请受理国家发明专利4项。代表性创新成果包括算术码码谱、滑窗置信传播算法、变长数据块长度编码算法、二维正交匹配追踪算法等。代表性着作如下：
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

编码理论与技术、网络信息论、图像压缩与传输、高性能并行计算、生物信息论。受国家自然科学基金等项目资助，主要进行以下课题的研究：
（1）算术码码谱及其应用（2）滑窗置信传播算法在非平稳信源信道编码中的应用（3）多维信号压缩感知的重构问题
（4）极化码及其应用

‘拾’ 什么是置信传播

书面语：在兼顾分割精度和实时性的原则上，提出了一种基于置信传播的视频运动对象分割算法。