深圳算法工程师

Ⅰ 你觉得算法工程师的就业前景如何

随着大数据和人工智能领域的不断深入发展，自然语言处理、机器学习等方向成为求职的大热门，算法工程师也自然而然成为目前最炙手可热的岗位。虽然算法工程师一直被频频提及，但是许多人对这个岗位的了解还知之甚少。那么算法工程师究竟是做什么的？发展前景怎么样呢？

由于算法工程师对于知识结构的要求比较丰富，同时算法工程师岗位主要以研发为主，需要从业者具备一定的创新能力，所以要想从事算法工程师岗位往往需要读一下研究生，目前不少大型科技企业对于算法工程师的相关岗位也有一定的学历要求。

Ⅱ 算法工程师35岁后会被淘汰吗

不一定。

对比25岁刚入职更会加班更能吃苦关键是薪资更加便宜的小年轻，35岁的算法工程师如果只是工龄更长资历更老，将全方位处于劣势。

个人觉得，如果35岁了还处在第一阶段，也就是只能执行明确的算法模型，和刚毕业的小年轻比可以说完全没有竞争力，个人职业生涯的进一步发展会很受限。

如果已经进入第二阶段，不可取代性还是很强的，毕竟这个阶段的合理算法技术选型和推动落地能力，是很多刚毕业和工作不久的年轻算法工程师难以做到的。

如果已经到了第三阶段至少已经是业务方向的算法负责人了，都这种title了，考虑的是怎么往公司的中上层走了，根本不会担心年龄这种坎。

35岁对于我个人而言还有几年的时间，也只有几年的时间。无论是算法工程师还是其他岗位，深耕该岗位目前而言可能还是最优的选择，也可以说是没得选的选择。持续不断的去提升自己在技术、技能、经验、资源上的累积，努力去提升自己的相对不可替代性。

Ⅲ 算法工程师大致是做什么的

各个行业都有算法部分，统计有统计的算法，控制有控制的算法，图像处理有图像处理的算法。在很多传统行业，算法不是一个独立的岗位，而是由研发工程师负责。今天小编就带大家来了解下算法工程师大致是做什么的?我们接着往下看。

1. 图像处理，尤其是基于OpenCV的图像处理算法，一般产品里有做美颜，滤镜什么的特别喜欢招这块的小朋友，近一两年有被做深度学习的取代的趋势。最近google出了arcore，所以让不少小公司也能出一些效果很好的换头类应用。
2. 计算机图形学，这也算是一个大类，主要涉及到图形渲染算法，光追算法，三维图像重构等图像绘制方面的内容。这个方向，不光是做3d引擎和游戏开发方面，对于很多行业需要与cad相关的，都会涉及到这一个领域的模型和优化算法设计。
3. VR，AR领域，涉及到的包括视频跟踪，SLAM，raytracing，几何投影等等，实际上是一个综合的领域，目前主要是做计算机视觉的转行做这块。
4. 医学影像处理，三维图像重构，用在B超，CT成像上，这个是医疗方向的。
5. 通信基带信号处理，网络优化算法，这一块其实很式微了，毕竟高大上的算法小公司没成本去实施。
6. 音频滤波，用在HiFi产品，比如车载音响，手机厂商，圈子其实蛮小的。
7. 控制算法，自适应滤波算法，用在机械领域上，比如机械臂行程控制，稳定性。
8. 有限元算法，这块从雷达，机械，电磁学，到服装设计，都有很有价值的应用。
9. 信号处理，比如插值，频谱分析，盲信号分离，压缩感知，物联网大部分应用会涉及这一块。
互联网和软件行业把算法分离成一个独立的岗位大体有两个原因。第一，低级的软件工程师不懂算法，或者更干脆一点说不懂数学，所有涉及到模型和计算公式的工作都必须要找专业人员来搞定。第二，从生产效率考虑，初级算法工程师很多没有很好的软件工程背景，简单点说就是不会写代码只会写matlab，这种工程师的工作交付没有办法直接投入生产，所以需要将他们的工作和生产环节隔离开。综上所述，就是小编今天给大家分享的内容，希望可以帮助到大家。

Ⅳ 算法工程师 就业前景

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/MPI
3 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。

Ⅳ 算法工程师的就业前景如何

人工智能工作最受欢迎。算法工程师平均招聘工资建议达到25978元。由于人才匮乏，企业竞争激烈，平均加薪超过7%。该市90%以上的人工智能高薪工作都在天河区.近日，由广州天河人才港和BOSS直接就业研究院联合发布的《广州市天河区2018年1-4月人才趋势报告》，展示了该地区的主流发展趋势：IAB已经成为天河区，和天河区创新型企业和大型企业布局或发展的核心主方向，企业以高薪吸引更多的行业优秀人才。“天河区企业渴望以高薪攫取IAB人才，这意味着企业要在这些行业中发挥实力。

Ⅵ 算法工程师需要考什么证 具体介绍

1、算法工程师不需要证件，理论上也不需要学历。

2、当然有学历肯定给人的第一印象会好很多，但不是绝对的，现在互联网用到了很多算法，在大学里面都不教的，你要是能够从其他方面去补，然后面试通过的话，公司也是会认可的。

3、算法工程师主要难度是理解各类数据科学的算法，这对数学要求是很高的。

学习算法的书，入门级是算法导论，进入领域有领域自己的算法经典书，比如，在机器学习领域的prml最经典。

Ⅶ 中兴深圳无线研究部算法工程师怎么样啊

一、破解思路 有网电视加密的原理是这样的：电视台把接改来的电视信号先输入数字加密设备，把电视信号通过算法加密后向外输出终端的解密设备（机顶盒子）解密后输出普通的射频信号，再送到我们的终端接收设备，由电视放出画面。因电视只能是接收普通的射频信号（模拟信号），所以只能解密后再输入电视，由电视放出画面。有网电视加密法有多种，这里的是使用“加扰法”。在加密到解密这段网路，要想非法接入偷接电视信号，成功的可能性几乎是10000000分之一。但经解密器（机顶盒）解密后的信号任何可以常接收电视信号的电视机都能播放（即通用性，也可说是共用性），这就是破解的切入点（破解也需要切入点）。既然这样，但为什么一个机顶盒只能接一台电视机用呢？我也试验过，当通简单的方法接上两台电视机的时候，什么画面也没有了（因机顶盒有智能的识别功能）。问题就在这里，也是我要教会大家的精要所在 至于如何利用这个“切入点”进行我们的“小人”行为呢？我们通过什么手段来欺骗机顶盒，让他以为是一台电视机呢？（就如破解的时候，我们有时也要采用欺骗的方法来进行破解）。我将会在下一点“破解原理”中向大家说明 二、破解原理： 装在我们家里的那个盒子的工作原理：经加密的信号经输入端子输入，由其内部有关电路解除干扰信号（加扰法加密），再经输出端子输出正常的信号。其解密电路是否工作要有一个外部条件，就是电视的高频头反馈回来的信号。如果没有这个信号反馈回机顶盒，则其解扰电路不工作，照样输出未解密的信号，因而不能正常收看。其解密的频段分做若干段解密，如电视正在接收频道，则电视的高频头就反馈频道的谐振频率给机顶盒，机顶盒就能输出1——频道的正常信号，如此类推 因此可用以下两种方法进行破解： 1、把机顶盒放在其中一台电视机（下称电视1）高频头附近，让其可以正常收看，再用分支器从输出端分支出信号到另外的电视机。这样的做法的一个缺点：就是另外的电视机只能接收电视1接收的频道附近的个频道 、用非与门电路或电路制作一个开放式多谐振动器，其谐振频率只要能履盖有网电视的整个频段即可。（制作成本约元左右）把这个谐振动器放在机顶盒的旁边。让机顶盒能接收到振动器发出的信号，再用分支器从机顶盒的输出端分支出多台电视机，这样，所有电视机就能接收所有频道的信号了。（下次发图） 、用高频三极管如01做一个高频发射电路，利用射频输出再次发射，只要小小发射功率，让机顶盒能接收得到即可。或用同轴视频网分支接入输入或输出端，的除去外层屏蔽网，只留中间的网长约1米，把这网绕在机顶盒。让泄漏出来的信号感应给机顶盒接收 破解电视机顶盒，可接多台电视 游走在灰色地带，大打擦边球的数字电视机顶盒共享器 随着有网电视数字化发展进程的加快，数字电视这一新兴的电视观看及传输方式已经开始被更多的普通市民所熟悉，数字电视以接近于DVD的画质和立体声甚至.1声道伴音这两大最明显的特点受到了不少有网电视用户的关注，同时更多可选择的电视台、点播节目也为丰富市民的业余生活增添了不少色彩，不过在数字电视刚刚起步的萌芽阶段，还有多的不足和缺点需要改进 按照国际惯例，数字电视机顶盒（SET-TOP-BOX，简称STB）分为数字地面STB、数字卫星STB、美国、欧洲和亚洲等国视为数字电视发展的机顶策略 DRM采用的是许可证管理策略，由数字电视信号运营商对节目源进行加密，在用户通过机顶盒发出节目接收请求之后系统会自动检查是否经过许可，而认证的方式也同样是通过IC等带有帐号、密码等信息的进行的，不过DRM管理的规相当繁多：Windows Media的DRM、开放移动联盟OMA推出的DRM 1.0.0规、UT-DRM、NDS、SecureMedia、WideVine、BesDRM等，规的不统一使其并不被大多数有限数字电视运营商所接受 由于数字电视信号必须通过机顶盒才能接收，同时采用了用户身份认证的防盗用方式，所以有网数字电视节目只有一部电视机搭配一部机顶盒才能够正常观看，在目前大多数市民家中同时拥有一部以上电视的这一情况下，如果希望每部电视机都能够收看数字电视的话必须购买数量相对应的机顶盒，这在一定程度上家中了消者观看数字电视的成本，于是有一些厂家开始在有网数字电视共享上开始下功夫，纷纷推出名为数字电视机顶盒共享器的产品，以此实现对数字电视信号的共享 目前的数字电视机顶盒共享器共有有网和无网两种，有网的共享器只需要将共享器与机顶盒接驳，并且通过音视频信号网将它与其它电视的AV接口接驳就可以使用，而无网的共享器则包括与机顶盒互联的信号发射器和与电视互联的信号接收器 机顶盒共享器的功能介绍上将这种产品的优点共分为多显示终端信号共享和节约用两大类，对于大多数购买这种产品的消者来说，可能最能够吸引他们的是通过共享器可以节约机顶盒的购买用和电视信息点播，有了省作为最大卖点之后，这种产品自然更受关注 虽然这种产品具有一定的实用意义，但是我们仔细看看就会发现这种所谓的共享器实际上就是一个音视频信号分配器，与机顶盒连接的接口包括了复合视频输入和模拟立体声音频输入这两个接口，而用于输出信号的则包括了复合视频信号输出和.毫米信号输出接口，并没有能够直接发送及接受智能用户信息的接口，这也就意味着即使是通过这样的共享器接驳其它电视之后也并不能独立选台，换句话说，如果客厅中的电视在通过机顶盒播放中央一套的电视节目，那么其它房间的另一台电视也同样只能够播放中央一套的电视节目 无网机顶盒共享其与欧洲的DVB标准、北美国家的ATSC标准及日本的ISDB标准三种标准中，对于CA部分都作了简单的规定，并提出了三种不同的加扰方式。欧洲DVB组织提出了一种称之为通用加扰算法（Common Scrambling Algorithm）的加扰方式，由DVB组织的四家成员公司授权，ATSC组织使用了通用的三迭DES算法，而日本使用了松下公司提出的一种加扰算法。通用加扰算法是DVB标准组织推荐的对于TS流的标准加扰算法。目前，在欧洲的数字广播节目中普遍采用了这个算法。我国目前商业化的CA中，TS节目的加扰也基本上是采用的这个算法。如果从破解的角度，攻破这个算法的意义要远远大于破解智能和攻破CA系统本身 、对控制字的加密算法一般采用RSA以及DES算法，各家CA厂商各不相同。值得一提的是DVB里有一个规定，提到的同密技术要求每个CA系统可以使用不同的加密系统加密各自的相关信息，但对节目内容的加扰必须采用同一个加扰算法和加扰控制字，可以方便多级运营商的管理，为多级运营商选择条件接收系统提供了灵活性。这就为黑客攻破智能创造了条件 、对加密体制，不同厂家的系统差别很大，其技术大体有两种: 一种是以爱迪德系统为代表的密码循环体制，另一种是以NDS系统为代表的利用专有算法来进行保护，由于牵涉到系统安全性，厂家一般不会公开。因此从破解角度，对系统的破解是难度也是比较大的 第一章：CA智能的破解与反制 第一节 对于CA智能的破解分为两种， 1、从硬件破解的角度，完全地仿照正版来定制IC； 、从破解的方向，将正版的程序读出，最后将程序写入IC中，就变成与正无差别的D了 仿制正版，可以将IC的触点剥离下来，再将保护的塑料蚀掉，暴露出元件和内部电路连接，就可以绘制成电原理图，最后交给能订制生产的IC的厂家生产。这些仿制还有一个冠冕堂皇的名称叫“反向工程”。国内在深圳和厦门等地都有能生产定制IC的厂家，在利益的驱使下，他们往往不会过问敏感问题 IC中的元件如果是通用元件，通常可以通过IC的功能原理的分析来确定，虽然困难，但总是可以最终确定。例如深圳目前直接使用流在市面上的ROM10与ROM11来制成D，ROM10与ROM11实际上是XX系统正版的“基础”，这些具有与正版相同的硬件基础，至于怎么流落到社会上的不得而知，但有一个事实就是大家应该都收到过安装卫星电视的短信，这是个可以想象的到的异常庞大的地下产业！ 继续：IC中的元件如果是专用元件，确定元件的事情就变得极其困难和十分渺茫了。那么这个时候硬件仿制的路走不通了，那么看看仿真的路能不能走得通 再看仿真的路能不能走得通前，首先阐明仿真的路能不能走得通有不同的判断标准 如果仅以在一段时段中，仿真的D与正版都具有相同的条件收视功能来判断，那么无疑，从D的实践来看，仿真已经成功了 但如果以任何时段中，仿真的D与正版都具有相同的功能，特别是对抗反制的功能来判断，那么我要说，同样无疑，仿真是不可能成功的 因此我们仅承认这种事实就够了：自动对抗新的反制，使D与正版一样免除后顾之忧，肯定是D研究的终极目标。但是即便达不到这个目标，只要能保证一段时间的仿真成功，CA破解的商业介值就依然存在！ 补充说明反制：由于D的成功，尤其是带AU（自动换Key0Key1）的D程序的广泛扩散，正版服务商感到了巨大的压力，逐步开始采用种种反制手段，让D版的AU实效 我们先研究一下这个反制是个什么东东：学习和搞嵌入式控制器开发的人都用过仿真器，如“伟福”系列的MCS-1的仿真器等。大家一定知道硬件仿真与仿真存在一个本质区别，即IO功能的不同。一条取端口引脚值的指令就足以区分是硬件仿真还是仿真了。硬件仿真可以真实地取到引脚上的实际输入，而仿真得到的只能是不会变化的内存仿真值
利用这个原理实现的反制程序分为两部分，前面的部分通过IO端口的访问，区别出是真的硬件存在，还是仿真；后半部分对非法的仿真简单地返回主程序，不能解开Key0Key1；对正版，则修改Key0Key1，使之正确，然后返回主程序并保存key，保存的Key0Key1用于ECM的解码 从历次搜集的反制EMM中的方法中，可以将反制归纳为两种，一种是从硬件或上区别D与正版，从而产生条件分支指令，使D仿真的程序失效；另一种是调用D中不可能有的，只有正版硬件才具备的MAP子程序，使D无法执行正确的程序 先介绍前一种方法： 使用硬件端口区别正版与仿真的反制方法，由于具有特殊性能的端口数的限制，因此不可能有多种变化，一旦Hacker知道了反制的EMM结构与原理，很容易就可以避开端口判断的指令，直接转到修改Key0Key1部分。这虽然并不是程序指令的直接仿真，只能算是功能仿真，却可以使已知反制失效 另外你也许会提出一些其他办法，如目前的一些Nagra系统在下行的EMM命令中加入了甄别真伪和“杀”指令，对于“正改”，毫不留情地清除中程序并且让它成为废 我可以说，为了对抗“杀”，这类“正改”的程序如果采用Block技术，可以抵抗多数杀指令，同样能够使这类“正改”得以安全使用

Ⅷ 算法工程师是个什么岗位

算法工程师是企业内部负责算法这一块的工程师，包括算法设计，算法优化

Ⅸ 算法工程师的薪资待遇如何

据报道，近日，一份2018届互联网校招高薪清单在网络流传，清单显示了众多知名互联网企业技术类岗位的年薪水平，动辄30万以上的出价，引起了不少高校应届生的关注。

多位参加今年互联网科技企业校招的2018届毕业生表示，这份高薪清单还是比较准确的，在某“双一流”大学控制科学与工程专业读研的李航（化名）介绍，这份网传的高薪清单在我们应届毕业生中间比较受关注，里面显示的年薪水平还是比较准确的。

随着时代的进步，再也不是学好数理化走遍天下都不怕了！

Ⅹ 算法工程师要学什么

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。

1、专业要求：计算机、电子、通信、数学等相关专业；

2、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；

3、语言要求：英语要求是熟练，基本上能阅读国外专业书刊；

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)。

关于算法工程师可以到CDA认证机构了解一下，CDA行业标准由国际范围数据领域的行业专家、学者及知名企业共同制定并每年修订更新，确保了标准的公立性、权威性、前沿性。通过CDA认证考试者可获得CDA中英文认证证书。