试算法工作地划分

❶ 作为程序员提高编程能力的几个基础算法

一：快速排序算法

快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序n个项目要Ο(nlogn)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(nlogn)算法更快，因为它的内部循环（innerloop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。

快速排序使用分治法（Divideandconquer）策略来把一个串行（list）分为两个子串行（sub-lists）。

算法步骤：

1从数列中挑出一个元素，称为“基准”（pivot），

2重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作。

3递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。

递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递归下去，但是这个算法总会退出，因为在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。

二：堆排序算法

堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。

堆排序的平均时间复杂度为Ο(nlogn) 。

创建一个堆H[0..n-1]

把堆首（最大值）和堆尾互换

3.把堆的尺寸缩小1，并调用shift_down(0),目的是把新的数组顶端数据调整到相应位置

4.重复步骤2，直到堆的尺寸为1

三：归并排序

归并排序（Mergesort，台湾译作：合并排序）是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（DivideandConquer）的一个非常典型的应用。

1.申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列

2.设定两个指针，最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置

3.比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置

4.重复步骤3直到某一指针达到序列尾

5.将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾

四：二分查找算法

二分查找算法是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜素过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜素过程结束；如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。如果在某一步骤数组为空，则代表找不到。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。折半搜索每次把搜索区域减少一半，时间复杂度为Ο(logn) 。

五：BFPRT(线性查找算法)

BFPRT算法解决的问题十分经典，即从某n个元素的序列中选出第k大（第k小）的元素，通过巧妙的分析，BFPRT可以保证在最坏情况下仍为线性时间复杂度。该算法的思想与快速排序思想相似，当然，为使得算法在最坏情况下，依然能达到o(n)的时间复杂度，五位算法作者做了精妙的处理。

1.将n个元素每5个一组，分成n/5(上界)组。

2.取出每一组的中位数，任意排序方法，比如插入排序。

3.递归的调用selection算法查找上一步中所有中位数的中位数，设为x，偶数个中位数的情况下设定为选取中间小的一个。

4.用x来分割数组，设小于等于x的个数为k，大于x的个数即为n-k。

5.若i==k，返回x；若i<k，在小于x的元素中递归查找第i小的元素；若i>k，在大于x的元素中递归查找第i-k小的元素。

终止条件：n=1时，返回的即是i小元素。

六：DFS（深度优先搜索）

深度优先搜索算法（Depth-First-Search），是搜索算法的一种。它沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。当节点v的所有边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的节点，则选择其中一个作为源节点并重复以上过程，整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。DFS属于盲目搜索。

深度优先搜索是图论中的经典算法，利用深度优先搜索算法可以产生目标图的相应拓扑排序表，利用拓扑排序表可以方便的解决很多相关的图论问题，如最大路径问题等等。一般用堆数据结构来辅助实现DFS算法。

深度优先遍历图算法步骤：

1.访问顶点v；

2.依次从v的未被访问的邻接点出发，对图进行深度优先遍历；直至图中和v有路径相通的顶点都被访问；

3.若此时图中尚有顶点未被访问，则从一个未被访问的顶点出发，重新进行深度优先遍历，直到图中所有顶点均被访问过为止。

上述描述可能比较抽象，举个实例：

DFS在访问图中某一起始顶点v后，由v出发，访问它的任一邻接顶点w1；再从w1出发，访问与w1邻接但还没有访问过的顶点w2；然后再从w2出发，进行类似的访问，…如此进行下去，直至到达所有的邻接顶点都被访问过的顶点u为止。

接着，退回一步，退到前一次刚访问过的顶点，看是否还有其它没有被访问的邻接顶点。如果有，则访问此顶点，之后再从此顶点出发，进行与前述类似的访问；如果没有，就再退回一步进行搜索。重复上述过程，直到连通图中所有顶点都被访问过为止。

七：BFS(广度优先搜索)

广度优先搜索算法（Breadth-First-Search），是一种图形搜索算法。简单的说，BFS是从根节点开始，沿着树(图)的宽度遍历树(图)的节点。如果所有节点均被访问，则算法中止。

BFS同样属于盲目搜索。一般用队列数据结构来辅助实现BFS算法。

1.首先将根节点放入队列中。

2.从队列中取出第一个节点，并检验它是否为目标。

如果找到目标，则结束搜寻并回传结果。

否则将它所有尚未检验过的直接子节点加入队列中。

3.若队列为空，表示整张图都检查过了——亦即图中没有欲搜寻的目标。结束搜寻并回传“找不到目标”。

4.重复步骤2。

八：Dijkstra算法

戴克斯特拉算法（Dijkstra’salgorithm）是由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·戴克斯特拉提出。迪科斯彻算法使用了广度优先搜索解决非负权有向图的单源最短路径问题，算法最终得到一个最短路径树。该算法常用于路由算法或者作为其他图算法的一个子模块。

该算法的输入包含了一个有权重的有向图G，以及G中的一个来源顶点S。我们以V表示G中所有顶点的集合。每一个图中的边，都是两个顶点所形成的有序元素对。(u,v)表示从顶点u到v有路径相连。我们以E表示G中所有边的集合，而边的权重则由权重函数w:E→[0,∞]定义。因此，w(u,v)就是从顶点u到顶点v的非负权重（weight）。边的权重可以想象成两个顶点之间的距离。任两点间路径的权重，就是该路径上所有边的权重总和。已知有V中有顶点s及t，Dijkstra算法可以找到s到t的最低权重路径(例如，最短路径)。这个算法也可以在一个图中，找到从一个顶点s到任何其他顶点的最短路径。对于不含负权的有向图，Dijkstra算法是目前已知的最快的单源最短路径算法。

1.初始时令S=,T=，T中顶点对应的距离值

若存在<V0,Vi>，d(V0,Vi)为<V0,Vi>弧上的权值

若不存在<V0,Vi>，d(V0,Vi)为∞

2.从T中选取一个其距离值为最小的顶点W且不在S中，加入S

3.对其余T中顶点的距离值进行修改：若加进W作中间顶点，从V0到Vi的距离值缩短，则修改此距离值

重复上述步骤2、3，直到S中包含所有顶点，即W=Vi为止

九：动态规划算法

动态规划（Dynamicprogramming）是一种在数学、计算机科学和经济学中使用的，通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。动态规划常常适用于有重叠子问题和最优子结构性质的问题，动态规划方法所耗时间往往远少于朴素解法。

动态规划背后的基本思想非常简单。大致上，若要解一个给定问题，我们需要解其不同部分（即子问题），再合并子问题的解以得出原问题的解。通常许多子问题非常相似，为此动态规划法试图仅仅解决每个子问题一次，从而减少计算量：一旦某个给定子问题的解已经算出，则将其记忆化存储，以便下次需要同一个子问题解之时直接查表。这种做法在重复子问题的数目关于输入的规模呈指数增长时特别有用。

关于动态规划最经典的问题当属背包问题。

1.最优子结构性质。如果问题的最优解所包含的子问题的解也是最优的，我们就称该问题具有最优子结构性质（即满足最优化原理）。最优子结构性质为动态规划算法解决问题提供了重要线索。

2.子问题重叠性质。子问题重叠性质是指在用递归算法自顶向下对问题进行求解时，每次产生的子问题并不总是新问题，有些子问题会被重复计算多次。动态规划算法正是利用了这种子问题的重叠性质，对每一个子问题只计算一次，然后将其计算结果保存在一个表格中，当再次需要计算已经计算过的子问题时，只是在表格中简单地查看一下结果，从而获得较高的效率。

十：朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯分类算法是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类算法。贝叶斯分类的基础是概率推理，就是在各种条件的存在不确定，仅知其出现概率的情况下，如何完成推理和决策任务。概率推理是与确定性推理相对应的。而朴素贝叶斯分类器是基于独立假设的，即假设样本每个特征与其他特征都不相关。

朴素贝叶斯分类器依靠精确的自然概率模型，在有监督学习的样本集中能获取得非常好的分类效果。在许多实际应用中，朴素贝叶斯模型参数估计使用最大似然估计方法，换言朴素贝叶斯模型能工作并没有用到贝叶斯概率或者任何贝叶斯模型。

尽管是带着这些朴素思想和过于简单化的假设，但朴素贝叶斯分类器在很多复杂的现实情形中仍能够取得相当好的效果。

通过掌握以上算法，能够帮你迅速提高编程能力，成为一名优秀的程序员。

❷ 如何做算法研究

一、DSP与TI

为什么提到电机控制很多人首先会联想到DSP？而谈到DSP控制总绕不过TI，首先DSP芯片是一种具有特殊结构的微处理器。该芯片的内部采用程序和数据分开的哈佛结构，具有专门的硬件乘法器，提供特殊的指令，可以用来快速地实现各种数字信号处理算法。基于DSP芯片构成的控制系统事实上是一个单片系统，因此整个控制所需的各种功能都可由DSP芯片来实现。因此，可以减小目标系统的体积，减少外部元件的个数，增加系统的可靠性。优点是稳定性好、精度高、处理速度快，目前在变频器、伺服行业有大量使用。主流的DSP厂家有美国德州仪器（Texas Instruments，TI）、ADI、motorola、杰尔等其他厂商，其中TI的TMS320系列以数字控制和运动控制为主，以价格低廉、简单易用、功能强大很是受欢迎。

二、常见的电机控制算法及研究方法

1、电机控制按工作电源种类划分：可分为直流电机和交流电机。按结构和工作原理可划分：可分为直流电动机、异步电动机、同步电动机。不同的电机所采用的驱动方式也是不相同的，这次主要介绍伺服电机，伺服主要靠脉冲来定位，伺服电机接收到1个脉冲，就会旋转1个脉冲对应的角度，从而实现位移，因此，伺服电机本身具备发出脉冲的功能，所以伺服电机每旋转一个角度，都会发出对应数量的脉冲，同时又与伺服电机接受的脉冲形成了呼应，或者叫闭环，进而很精确的控制电机的转动，从而实现精确的定位，可以达到0.001mm。伺服电机相比较普通电机优势在于控制精度、低频扭矩，过载能力，响应速度等方面，所以被广泛使用于机器人，数控机床，注塑，纺织等行业
三、PWM控制及测试结果

脉冲宽度调制是利用微处理器的数字输出来对模拟电路进行控制的一种非常有效的技术，广泛应用在从测量、通信到功率控制与变换的许多领域中，脉冲宽度调制是一种模拟控制方式，其根据相应载荷的变化来调制晶体管基极或MOS管栅极的偏置，来实现晶体管或MOS管导通时间的改变，从而实现开关稳压电源输出的改变

❸ 经典目标检测算法介绍

姓名：牛晓银；学号：20181213993；学院：计算机科学与技术

转自：https://zhuanlan.hu.com/p/34142321

【嵌牛导读】：目标检测，也叫目标提取，是一种基于目标几何和统计特征的图像分割。随着计算机技术的发展和计算机视觉原理的广泛应用，利用计算机图像处理技术对目标进行实时跟踪研究越来越热门，对目标进行动态实时跟踪定位在智能化交通系统、军事目标检测及医学导航手术中手术器械定位等方面具有广泛的应用价值。

【嵌牛鼻子】：目标检测、检测模型、计算机视觉

【嵌牛提问】：你知道或者用过哪些目标检测算法？

【嵌牛正文】：

（一）目标检测经典工作回顾

本文结构

两阶段模型因其对图片的两阶段处理得名，也称为基于区域（Region-based）的方法，我们选取R-CNN系列工作作为这一类型的代表。

R-CNN: R-CNN系列的开山之作

论文链接：  Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

本文的两大贡献：1）CNN可用于基于区域的定位和分割物体；2）监督训练样本数紧缺时，在额外的数据上预训练的模型经过fine-tuning可以取得很好的效果。第一个贡献影响了之后几乎所有2-stage方法，而第二个贡献中用分类任务（Imagenet）中训练好的模型作为基网络，在检测问题上fine-tuning的做法也在之后的工作中一直沿用。

传统的计算机视觉方法常用精心设计的手工特征(如SIFT, HOG)描述图像，而深度学习的方法则倡导习得特征，从图像分类任务的经验来看，CNN网络自动习得的特征取得的效果已经超出了手工设计的特征。本篇在局部区域应用卷积网络，以发挥卷积网络学习高质量特征的能力。

R-CNN将检测抽象为两个过程，一是基于图片提出若干可能包含物体的区域（即图片的局部裁剪，被称为Region Proposal），文中使用的是Selective Search算法；二是在提出的这些区域上运行当时表现最好的分类网络（AlexNet），得到每个区域内物体的类别。

另外，文章中的两个做法值得注意。

一是数据的准备。输入CNN前，我们需要根据Ground Truth对提出的Region Proposal进行标记，这里使用的指标是IoU（Intersection over Union，交并比）。IoU计算了两个区域之交的面积跟它们之并的比，描述了两个区域的重合程度。

文章中特别提到，IoU阈值的选择对结果影响显着，这里要谈两个threshold，一个用来识别正样本（如跟ground truth的IoU大于0.5），另一个用来标记负样本（即背景类，如IoU小于0.1），而介于两者之间的则为难例（Hard Negatives），若标为正类，则包含了过多的背景信息，反之又包含了要检测物体的特征，因而这些Proposal便被忽略掉。

另一点是位置坐标的回归（Bounding-Box Regression），这一过程是Region Proposal向Ground Truth调整，实现时加入了log/exp变换来使损失保持在合理的量级上，可以看做一种标准化（Normalization)操作。

小结

R-CNN的想法直接明了，即将检测任务转化为区域上的分类任务，是深度学习方法在检测任务上的试水。模型本身存在的问题也很多，如需要训练三个不同的模型（proposal, classification, regression）、重复计算过多导致的性能问题等。尽管如此，这篇论文的很多做法仍然广泛地影响着检测任务上的深度模型革命，后续的很多工作也都是针对改进这一工作而展开，此篇可以称得上"The First Paper"。

Fast R-CNN: 共享卷积运算

论文链接： Fast R-CNN

文章指出R-CNN耗时的原因是CNN是在每一个Proposal上单独进行的，没有共享计算，便提出将基础网络在图片整体上运行完毕后，再传入R-CNN子网络，共享了大部分计算，故有Fast之名。

上图是Fast R-CNN的架构。图片经过feature extractor得到feature map, 同时在原图上运行Selective Search算法并将RoI（Region of Interset，实为坐标组，可与Region Proposal混用）映射到到feature map上，再对每个RoI进行RoI Pooling操作便得到等长的feature vector，将这些得到的feature vector进行正负样本的整理（保持一定的正负样本比例），分batch传入并行的R-CNN子网络，同时进行分类和回归，并将两者的损失统一起来。

RoI Pooling 是对输入R-CNN子网络的数据进行准备的关键操作。我们得到的区域常常有不同的大小，在映射到feature map上之后，会得到不同大小的特征张量。RoI Pooling先将RoI等分成目标个数的网格，再在每个网格上进行max pooling，就得到等长的RoI feature vector。

文章最后的讨论也有一定的借鉴意义：

multi-loss traing相比单独训练classification确有提升

multi-scale相比single-scale精度略有提升，但带来的时间开销更大。一定程度上说明CNN结构可以内在地学习尺度不变性

在更多的数据(VOC)上训练后，精度是有进一步提升的

Softmax分类器比"one vs rest"型的SVM表现略好，引入了类间的竞争

更多的Proposal并不一定带来精度的提升

小结

Fast R-CNN的这一结构正是检测任务主流2-stage方法所采用的元结构的雏形。文章将Proposal, Feature Extractor, Object Classification&Localization统一在一个整体的结构中，并通过共享卷积计算提高特征利用效率，是最有贡献的地方。

Faster R-CNN: 两阶段模型的深度化

论文链接： 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网络取代Selective Search算法使得检测任务可以由神经网络端到端地完成。粗略的讲，Faster R-CNN = RPN + Fast R-CNN，跟RCNN共享卷积计算的特性使得RPN引入的计算量很小，使得Faster R-CNN可以在单个GPU上以5fps的速度运行，而在精度方面达到SOTA（State of the Art，当前最佳）。

本文的主要贡献是提出Regional Proposal Networks，替代之前的SS算法。RPN网络将Proposal这一任务建模为二分类（是否为物体）的问题。

第一步是在一个滑动窗口上生成不同大小和长宽比例的anchor box（如上图右边部分），取定IoU的阈值，按Ground Truth标定这些anchor box的正负。于是，传入RPN网络的样本数据被整理为anchor box（坐标）和每个anchor box是否有物体（二分类标签）。RPN网络将每个样本映射为一个概率值和四个坐标值，概率值反应这个anchor box有物体的概率，四个坐标值用于回归定义物体的位置。最后将二分类和坐标回归的损失统一起来，作为RPN网络的目标训练。

由RPN得到Region Proposal在根据概率值筛选后经过类似的标记过程，被传入R-CNN子网络，进行多分类和坐标回归，同样用多任务损失将二者的损失联合。

小结

Faster R-CNN的成功之处在于用RPN网络完成了检测任务的"深度化"。使用滑动窗口生成anchor box的思想也在后来的工作中越来越多地被采用（YOLO v2等）。这项工作奠定了"RPN+RCNN"的两阶段方法元结构，影响了大部分后续工作。

单阶段（1-stage）检测模型

单阶段模型没有中间的区域检出过程，直接从图片获得预测结果，也被成为Region-free方法。

YOLO

论文链接： You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection

YOLO是单阶段方法的开山之作。它将检测任务表述成一个统一的、端到端的回归问题，并且以只处理一次图片同时得到位置和分类而得名。

YOLO的主要优点：

快。

全局处理使得背景错误相对少，相比基于局部（区域）的方法， 如Fast RCNN。

泛化性能好，在艺术作品上做检测时，YOLO表现比Fast R-CNN好。

YOLO的工作流程如下：

1.准备数据：将图片缩放，划分为等分的网格，每个网格按跟Ground Truth的IoU分配到所要预测的样本。

2.卷积网络：由GoogLeNet更改而来，每个网格对每个类别预测一个条件概率值，并在网格基础上生成B个box，每个box预测五个回归值，四个表征位置，第五个表征这个box含有物体（注意不是某一类物体）的概率和位置的准确程度（由IoU表示）。测试时，分数如下计算：

等式左边第一项由网格预测，后两项由每个box预测，以条件概率的方式得到每个box含有不同类别物体的分数。 因而，卷积网络共输出的预测值个数为S×S×(B×5+C)，其中S为网格数，B为每个网格生成box个数，C为类别数。

3.后处理：使用NMS（Non-Maximum Suppression，非极大抑制）过滤得到最后的预测框

损失函数的设计

损失函数被分为三部分：坐标误差、物体误差、类别误差。为了平衡类别不均衡和大小物体等带来的影响，损失函数中添加了权重并将长宽取根号。

小结

YOLO提出了单阶段的新思路，相比两阶段方法，其速度优势明显，实时的特性令人印象深刻。但YOLO本身也存在一些问题，如划分网格较为粗糙，每个网格生成的box个数等限制了对小尺度物体和相近物体的检测。

SSD: Single Shot Multibox Detector

论文链接： SSD: Single Shot Multibox Detector

SSD相比YOLO有以下突出的特点：

多尺度的feature map：基于VGG的不同卷积段，输出feature map到回归器中。这一点试图提升小物体的检测精度。

更多的anchor box，每个网格点生成不同大小和长宽比例的box，并将类别预测概率基于box预测（YOLO是在网格上），得到的输出值个数为(C+4)×k×m×n，其中C为类别数，k为box个数，m×n为feature map的大小。

小结

SSD是单阶段模型早期的集大成者，达到跟接近两阶段模型精度的同时，拥有比两阶段模型快一个数量级的速度。后续的单阶段模型工作大多基于SSD改进展开。

检测模型基本特点

最后，我们对检测模型的基本特征做一个简单的归纳。

检测模型整体上由基础网络（Backbone Network）和检测头部（Detection Head）构成。前者作为特征提取器，给出图像不同大小、不同抽象层次的表示；后者则依据这些表示和监督信息学习类别和位置关联。检测头部负责的类别预测和位置回归两个任务常常是并行进行的，构成多任务的损失进行联合训练。

相比单阶段，两阶段检测模型通常含有一个串行的头部结构，即完成前背景分类和回归后，把中间结果作为RCNN头部的输入再进行一次多分类和位置回归。这种设计带来了一些优点：

对检测任务的解构，先进行前背景的分类，再进行物体的分类，这种解构使得监督信息在不同阶段对网络参数的学习进行指导

RPN网络为RCNN网络提供良好的先验，并有机会整理样本的比例，减轻RCNN网络的学习负担

这种设计的缺点也很明显：中间结果常常带来空间开销，而串行的方式也使得推断速度无法跟单阶段相比；级联的位置回归则会导致RCNN部分的重复计算（如两个RoI有重叠）。

另一方面，单阶段模型只有一次类别预测和位置回归，卷积运算的共享程度更高，拥有更快的速度和更小的内存占用。读者将会在接下来的文章中看到，两种类型的模型也在互相吸收彼此的优点，这也使得两者的界限更为模糊。

❹ 风量的计算方法，风压和风速的关系

风速测量一般会用风速测量计，常见的风速计有风杯风速计、螺旋桨式风速计、热线风速计和声学风速计，风速测量机可以较准确的测量风速，风量=风速和风道截取面积的成绩。所以在风道截取面积相同情况下，风速越大，风量也就越高。

风量风速越高，系统受到的阻力也就越大，风量风速越小，阻力越小，它不是绝对值，是受到当时党课风量风速的变化而变化的。风机产生的风压和风量之间可以相互转换但风机遇到的阻力越大，出风量。

公式：wp=0.5·ro·v² 。其中wp为风压[kN/m²]，ro为空气密度[kg/m³]，v为风速[m/s]。

推导过程：

其中wp为风压[kN/m²]，ro为空气密度[kg/m³]，v为风速[m/s]。

由于空气密度(ro)和重度(r)的关系为 r=ro·g， 因此有 ro=r/g，使用公式可得：wp=0.5·r·v²/g 。

此式为标准风压公式，在标准状态下(气压为1013 hPa, 温度为15°C)，重度r=0.01225[kN/m³]，纬度为45°处的重力加速度g=9.8[m/s²]，我们得到：wp=0.5·ro·v² 。

(4)试算法工作地划分扩展阅读

风既有大小，又有方向，因此，风的预报包括风速和风向两项。风速的大小常用风级来表示。风的级别是根据风对地面物体的影响程度而确定的。在气象上，一般按风力大小划分为十七个等级。

在天气预报中，常听到如“北风4到5级”之类的用语，此时所指的风力是平均风力；运衡昌如听到“阵风7级”之类的用语，其阵风是指风速忽大忽小的风，此时的风力是指大时的风力。

其实，在自然界，风力有时是会超过12级的。象强台风中心的风力，或龙卷风的风力，都可能比12级大得多，只是12级以上的大风比较少见，一般就不具体规定级数了。

最高纪录

飓风约翰是中太平洋有纪录以来的第三个五级飓风，并创下该海域最高的风速纪录，达280公里/小时。自1994年起，只有飓风伊欧凯在中太平洋达到五级飓风的强度，它与吉尔玛一样，拥有比约翰更低的气压但较慢的风速。

台风温黛横过本港时的强度相当于美国国家飓风中心热带气旋分级中的二级台风，当时维多利亚港旁扒一度录得的平均风力达133公里/小时，最高阵风259公里/小时，而大老山亦录得时速284公里/小时的阵风纪录。

台风泰培是地球纪录上最强的热带气旋台风。目前最高风速的热带气旋是2013年西北太平洋的台风海燕，平均风速达每小时315公里。

地球表面最快的“正常的”风速达到372公里/小时，这是1934年4月12日在美国新罕布尔什州的华盛顿山拦则记录的，但是1999年5月在俄克拉荷马州发生的一次龙卷风中，研究人员测到的最快风速达到了513公里/小时。

❺ 抽水试验求水文地质参数

2.4.6.1 抽水试验方法选择

抽水试验是地下水试验与求参数的常用方法。在以往的水文地质区域调查中，普遍使用的是稳定流抽水。稳定流抽水施工所需时间较短，操作简单。然而随着地下水资源研究程度的提高，稳定流已不能满足地下水资源研究的需求。这主要是因为稳定流抽水试验只能求取含水层水平渗透系数和导水系数。稳定流试验在抽水孔中进行，由于施工不当，或因抽水井水位波动大，甚至水花的飞溅等都会影响数据的准确性。而且稳定流计算结果是不能用来预测地下水资源动态变化的，而非稳定流抽水必须用一个孔组，数据在观测孔中测试。根据含水层特点，抽水试验资料选择不同的模型整理，不但可以求K、T，而且可以求给水度μ、垂向渗透系数K_z、弱透水层越流系数K'/m'、承压含水层弹性释放系数s、压力传导磨衡系数a等。因此获取的信息量比稳定流试验要多的多。

因此要求:

(1)偏远地区，施工比较困难，地下水开采程度低，地下水评价精度要求低的地区，可选择稳定流抽水求参。

(2)对于地下水资源评价精度要求比较高的地区，原则上都要选择非稳定抽水试验来求参。

2.4.6.2 稳定流抽水求参

2.4.6.2.1 抽水设计要符合裘布依公式

稳定流抽水试验主要是求渗透系数K，其准确程度取决于钻孔施工质量、选用计算公式、抽水引起的地下水运动规律、边界条件与裘布依公式的基本假设条件是否相符等。

裘布依(A.Dupuit)公式的基本假定为:

(1)含水层均质、水平;

(2)承压水顶底板是隔水的;潜水井边水力坡度小于1/4，底板隔水，抽水前地下水是静止的，即天然水力坡度等于零;

(3)半径R的圆柱面上保持常水头，抽水井内水头上下一致。

抽水过程中可能出现的问题是:大降深抽水出水量足够大时，井壁和周围含水层容易产生三维流，井周产生紊流，井壁附近潜水水力坡度增大，I＞1/4使裘布依假定失效等等。滤水管长度小于含水层厚度，井壁边界无法保持相等水头。在抽水后，形成下降漏斗，大部分含颂信水层不存在圆柱形常水头边界，距主孔很近的范围内(r≤0.178R)水位属对数关系。当观测孔距主孔距离r＞0.178R后，水位就变成贝塞尔函数关系，贝塞尔函数的斜率比对数函数小，因此观测孔越远，计算出的K值越大。当含水层具有越流渗透补给时，通过不同半径圆柱面的流量不等，离主井越近，流量越大，动水位与半径的贝塞尔函数成正比，所以有越流补给时，只有r≤0.178R时，裘布依才是适用的。在天然径流条件下，等水位线不是一个同心圆，一般是下游半径较长的椭圆形。观测孔取得的降深是角度θ的函数，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无变化，因此观测孔的布置方向也是影响K值的因素之一。

在实际工作中，建议使用的抽水设计方法是:

(1)采用较小降深抽水;

(2)观测孔距主井适宜的范围是:1.6M≤r≤0.178R(其中:R为引用半径，M为含水层厚度);

(3)每个抽水试验一般要做3个降深，抽水试验最好安排在地下水非开采期，并将抽出的水引出试验区外，以免干扰水位下降。

2.4.6.2.2 稳定流常用计算公式

(1)承压含水层完整井单孔:

地下水资源调查评价技术方法汇编

(2)承压含水层完整井单孔二次以上降深:

地下水资源调查评价技术方法汇编

其中:二次降深，

三次降深， (Q_i为三次降深的三个流量，S_wi为三次降深的抽水井水位降深)。

式中:Q———抽水井出水量(m³/d);

K———渗透系数(指水平渗透系数)(m/d);

R———影响半径(m);

r_w———抽水井半径(m);

S_w———抽水井水位降深(m);

S₁、S₂———观测孔水位降深(m);

M———含水层厚度(m);

h———动水位至含水层底板深度(m)。

(3)承压含水层完整井有一个观测孔:

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(4)承压含水层完整井有二个观测孔:

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式中:h₁、h₂———含水层底板至观测孔水位降深高度;

r₁、r₂———抽水孔至观测孔距离，其他同上。

(5)承压含水层完整井岸边抽水(单孔，b＜0.5R):

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(6)承压含水层完整井岸边抽水(有一个观测孔，位于近河一边):

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式中:b———抽水孔距河岸距离，其他同上。

(7)承野游轮压含水层非完整井(单孔，井壁进水):

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式中:l———观测孔底至含水层顶板距离。

(8)承压含水层非完整井(一个观测孔):

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式中:l———观测孔底至含水层顶板距离，等于过滤管有效进水长度。

(9)承压含水层非完整井(单井、井壁井底进水):

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(10)潜水-承压水完整井(单井):

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(11)潜水完整井(单孔):

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式中:H———含水层厚度。

(12)潜水完整井(一个观测孔):

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(13)潜水非完整井(单井):

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含水层厚度很大时，应计算有效带厚度代替含水层厚度。

2.4.6.3 非稳定流抽水求参

2.4.6.3.1 非稳定抽水试验的设计

地下水非稳定流理论对含水层抽水过程的认识与稳定流理论的不同之处主要在于，非稳定流理论将含水层看作弹性体，在无限边界含水层中抽水时，整个流场的各运动要素是随时间而变化的，即流向钻孔的地下水是非稳定的流动。经过一定时间后地下水流才趋于稳定流动。非稳定流理论的基本公式———泰斯(C.V.Theis)公式的基本假设条件是:

(1)含水层均质、等厚、水平埋藏。

(2)没有垂向和水平补给。

(3)地下水初期水力坡度为零。

(4)地下水是平面流。

(5)含水层在平面上是无限边界。

泰斯公式与裘布依公式比较，其优点在于反映了地下水运移普遍存在的非稳定过程，公式中考虑了时间因素，因此在一定条件下可以预测含水层中任一点的水位降深及降落漏斗展布的范围。有利于求取除K、T以外的其他参数，如弹性释水系数s_a(潜水为给水度μ)、压力传导系数a等。根据泰斯公式发展的其他模型和计算公式，还可计算弱透水层越流系数K'/M'、垂向渗透系数K_z等。

抽水试验设计须考虑的主要方面有:

(1)抽水前要进行试抽，了解抽水孔的出水量、水位降深和观测孔水位降深情况，选择一个较小的适当流量，以免抽水时掉泵和形成大降深。在1.6M≤r≤0.178R处设置观测孔，以避免三维流、紊流和远处计算K值偏大等问题的干扰。

(2)观测孔设置在垂直于地下水流动的方向上。

(3)抽水试验选择时间段内周边地区无地下水开采，抽水井抽出水量引出区外，避免引起对水位降深的干扰。

(4)抽水流量必须保持基本稳定，最大流量与最小流量之比不应大于1.05。

(5)抽水时间的长短，要根据抽水过程中所绘制的水位降深(S)与时间(t)的双对数曲线所显示的抽水阶段来决定。当曲线平稳的第二阶段末期出现曲线上翘，显示达到第三阶段后，再略延长一段时间抽水试验就可结束。所需抽水时间的长短与含水层岩性有关。

2.4.6.3.2 承压完整井非稳定流抽水求参

非稳定承压完整井计算公式:以固定流量Q抽水时，距抽水井距离r处任一时间t的水位降深，可简化为:

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(1)试算法。

压力传导系数a，导水系数T，渗透系数K，弹性释水系数s，t₁、t₂时刻测得抽水孔水位降S₂，观测孔水位降S₁

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用此公式通过试算法求a。

设 为纵坐标，a为横坐标。用已知观测时间t₁、t₂和任意给定的a₁、a₂、…、a_n代入上式，求相应的β₁、β₂、…、β_n值，绘制β=f(a)关系曲线。根据抽水孔、观测孔实测所获得的S₁、S₂，得实测

β=f(a)关系曲线上得到实际a值。将所计算的a值代入上述S₁或S₂计算公式中求得导水系数T，渗透系数 弹性释水系数

为避免作图的不方便，注意时间t，采取抽水2h后观测，且t₁、t₂间隔不小于4～5h(图2.4.3)。

(2)降深-时间双对数量板法:

非稳定流计算公式:

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图2.4.3 试算法关系曲线

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(2.4.35)式至(2.4.38)式式中:

——井函数自变量;

S(r，t)———距抽水孔r处，任一时间(t)的水位降深;

T=K·M———导水系数;

——压力传导系数;

r———观测孔距抽水孔距离;

s_a———弹性释水系数;

K———渗透系数;

W(u)———井函数，可查表。

配线的做法是:

(1)将观测孔不同时间测得的水位降深值，点绘在透明的双对数纸上。然后将对数纸重叠在理论标准曲线(即量板)上。使实测点完全重合在理论标准曲线上(注意:对数纸与量板要采用同一模数，且纵、横坐标必须平行)。

(2)读出相应的W(u)、S和1/u，t值代入S(r，t) 式中求得T、a。随之又可求出K、S。此方法主要用于一个观测孔。

(3)降深-距离双对数量板法。

与降深-时间曲线法一样，点绘同一时间各观测孔S-r²关系曲线，重叠在W(u)-u理论曲线上(注意纵横坐标平行)，求a、T以及K、S。

本方法主要用于有数个观测孔的条件下。

(4)直线解析法(图2.4.4)。

设在t₁时间测定降深S₁，t₂时间测定降深S₂，有S₂-S₁=ΔS

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图2.4.4 S-lgt曲线

当ΔS=0时，t₁=t₀有:

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同样 求出渗透系数和弹性释水系数。

采用直线解析法常因人为误差导致直线斜率和截距的不准确，而影响计算结果。实际工作中可用最小二乘法推求直线方程斜率和截距后，再用上述方法求参。

(5)水位恢复法。

此方法优点是排除了抽水过程中的一些干扰因素，是常被采用的方法。计算公式是:

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得T、a后，同样也可求出K、S。

2.4.6.3.3 承压非完整井非稳定流抽水求参

非完整井抽水时，水流越接近井孔，流线越弯曲集中，其运动状态不符合泰斯公式平面流的假设条件。但当观测孔布置在距抽水孔r≥1.6M时，地下水流线趋于平行，因此在r≥1.6M距离处的观测孔内取得的不同抽水时间t和相应水位降S值，同样可以利用泰斯公式计算T、a值。

根据抽水资料绘制S=f(lgt)曲线(图2.4.5)，在曲线上任意两点P₁、P₂，解得该曲线P₁、P₂两点斜率(m₁、m₂):

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图2.4.5 S-lgt曲线

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式中:m₁、m₂———S=f(lgt)曲线上相应lgt₁，lgt₂点的斜率;

t₁、t₂———测得观测孔水位降深S₁、S₂时的时间。

2.4.6.3.4 潜水完整井非稳定流求参

潜水抽水时，由于孔隙水具有延迟重力排水作用，所以瞬时释放水量的假定是不适宜的。在抽水开始很短的早期，降深很小时，可以认为存在弹性释放水量。随着抽水时间的延长，含水层出现延迟释放水量的情况，我国大部分孔隙含水层中已被证实大都属于这种类型，因此不考虑延迟释水的计算方法常常使计算结果不合理。

这里推荐较符合大部分平原(盆地)的冲洪积、冲湖积沉积的孔隙含水层条件，在实践中反映比较有效的、考虑延迟给水的布尔顿、纽曼和二元结构模型，以供参考。

(1)潜水布尔顿(S.N.Boulton)公式。

含水层均质、等厚，底板水平埋藏，考虑含水层滞后重力释水。

布尔顿模型的计算公式为: 为潜水完整井布尔顿井函数。

抽水前期

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抽水后期

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(2)纽曼(S.P.Neuman)公式。

含水层不厚，各向异性，潜水面无垂向补给，水位降远远小于含水层厚度，考虑了抽水时含水体内垂直方向水力梯度变化。计算公式为:

(t_s.y，β);S_d(t_s.y，β)为潜水完整井纽曼模型井函数。

前期

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后期

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因此，纽曼模型还可以计算垂向渗透系数K_z。

式中:K_r———水平渗透系数;

K_z———垂向渗透系数;

s_s———比弹性释水系数，S_s=S_a/M，M为含水层厚度;

s_a———抽水前期弹性释水系数;

s_y———抽水后期水位变动带延迟释水率(相当于μ);

r———观测孔与抽水孔距离;

S———观测孔水位降深;

Q———抽水孔抽水量。

(3)二元结构计算公式。

潜水-微承压水含水层分为上下两个部分，上部为弱透水层潜水，有自由水面，垂向渗透系数K_z，水位变动带释水率s_y，弱透水层厚度M'，水位降深S'下部为微承压含水层，其厚度M，弹性释水系数s_a，导水系数T，水头略高于弱透水层自由水面。抽水时，下部弱承压含水层有汇点径向流，水头迅速下降，与自由水面逐渐合成一体。上部弱透水层向下释水补给下部微承压含水层。我国平原中许多地区存在这种上细下粗的二元含水层结构和水动力特征。

下部微承压含水层水位降深的计算公式为:

前期

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后期

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式中:前期

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后期

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用S-lgt双对数量板法，采用S·N·布尔顿、S·P·纽曼和二元结构计算公式求参，都可以得到较满意的结果。这里以布尔顿公式为例，简述其方法和注意事项。

主要步骤(图2.4.6):

(1)将抽水资料用双对数纸点绘lgS=f(lgt)曲线，并绘在标准曲线A上。注意纵横坐标保持平行，尽可能将初期曲线与标准曲线A重合。

(2)记下重合曲线上 值，任选一点并在标准曲线上读出S、1/u_a、 及t坐标值，求出T、s_a。

(3)将资料曲线沿水平方向移动，尽可能使资料后期曲线与标准曲线Y重合(注意曲线前段r/D值与后段r/D值一致)，同样读出 、t值，求出T、s_y。

图2.4.6 非稳定流潜水标准曲线图

以上步骤同样可以应用到纽曼公式和二元结构公式中，只要采用相应的井函数。前期与后期水位降公式以及各自标准曲线特征值 即可。同样要注意前期曲线与后期曲线配线时要在同一特征值的标准曲线上。只要认真按上述步骤操作，一般双对数量板法计算结果较为满意。

2.4.6.3.5越流含水层求参

(1)承压含水层受上部弱透水层补给，弱透水层储水系数忽略不计。有一个抽水孔，一个观测孔(必须打入越补含水层中)任一点水位降的解为:

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(2)考虑弱透水层释水，越流供给层为弱透水层，可位于越流层之上或之下。任一点水位降的解:

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式中: 为井函数自变量;

m'———弱透水层厚度;

K———越流含水层渗透系数;

K'———弱透水层渗透系数;

S———任一点水位降深;

M———越补层厚度;

T———导水系数;

a———导压系数;

s———越补层释水系数;

s'———弱透水层释水系数;

r_m———抽水孔的半径;

r———计算点与抽水孔轴心的距离;

k'/m'———越流系数。

❻ 风量的计算方法，风压和风速的关系

哈哈哈......!哥们要得到您这100分不知道要累晕多少人？！不过还好，今天还有一点时间，先依次回答您几个问题，明天有时间再回答您培此的其它提问。

1、首先，我们要知道风机压力是做什么用的，通俗的讲：风机压力是保证流量的一种手段。基于上述定义，我们可以通过一些公式来计算出在300mm管道中要保证风速为0.5m/s时所需的压力。

1.1、计算压力：

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、结论：在每米直径300mm风管中要保证0.5m/s的风速压力应为0.07Pa。

2、计算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、平衡各指型抽风口的压力，并计算出各个抽风口的直径：

为保证各抽风口的流量相等，需对各抽风口的压力进行平衡，我们采用试算法调管径。当支管与主环路阻力不平衡时，可重新选择支管的管径和流速，重新计算阻力直至平衡为止。这种方法是可行的，但只有试算多次才能找到符合节点压力平衡要求的管径。

设每一个抽风口的间距相等配逗迅（如图）：2344566778

❼ 图像算法工程师岗位的主要职责

图像算法工程师岗位的主要职责

一、确定岗位的职责

1.根据工作任务的需要确立工作岗位名称及其数量;

2.根据岗位工种确定岗位职务范围;

3.根据工种性质确定岗位使用的设备、工具、工作质量和效率;

4.明确岗位环境和确定岗位任职资格;

5.确定各个岗位之间的相互关系;

6.根据岗位的性质明确实现岗位的目标的责任。

二、图像算法工程师岗位的主要职责十篇

图像算法工程师负责特定业务场景下的机器视觉算法设计、编程、测试、优化等实现工作。下面是我为大家带来的图像算法工程师岗位的主要职责十篇，希望大家能够喜欢!

图像算法工程师岗位的主要职责1

职责：

1、对公司4K/8K摄像机成像图像处理器所涉及的算法进行研究开发工作。

2、根据FPGA电路工程师的需求进行算法变形、分解调整，使之能够顺利进行FPGA的移植。

3、对图像处理和前沿方向进行预研， 总结 、整理图像处理类的技术资料。

4、总结、撰写图像质量类算法的技术资料，并形成技术专利。

岗位要求：

1、硕士及以上学历，图像处理、应用数学、计算机、信号与信息处理、模式识别类专业背景，有2年以上产品研发工作 经验 ;

2、掌握图像处理编程技术及软件工程化知识;

3、熟练掌握C/C++，熟悉VC++/MATLAB/opencv等;熟练使用图像分析工具;

4、数学功底好，能熟练使用数值分析，信号处理，概率统计等知识。

图像算法工程师岗位的主要职责2

职责：

1、负责完成视觉/工业相机软件模块的设计、开发;

2、负责目标检测/相机畸变矫正/图像分类/定位/测距等算法模块的优化及实现;

3、负责视觉硬件系统集成，测试;

应聘要求：

1、计算机、自动化、图像处理、 模式识别、 机器视觉等相关专业, 本科及以上学历;

2、熟练掌握C/C++(MFC)编程，熟悉python，熟悉常用图像处理库(Opencv、Halcon等)，熟悉linux 操作系统 ;

3、熟悉caffe，tensorflow，pytorch其中任何一种深度学习框架者优先;

4、具有图像分割、实例分割、目标检测等项目经验者优先;

5、能与团队其他人进行高效、友好沟通、工作积极性、主动性、责任心强;

6、有机器人视觉、机器人图像处理开发经验者优先;

图像算法工程师岗位的主要职责3

职责：

1、 结合产品特性对算法进行实现和优化

2、 算法代码应用的调试和测试

3、 负责相关研发文档的整理、编写

基本要求：

1、 对图像有较深刻的理解，熟悉基本的图像算法和模式识别理论。

2、 熟悉应用计算机视觉算法开发常用工具，VC，Matlab, Opencv等 (必需)。

3、工作认真负责，严谨细致，有良好的创新意识和团队精神。

4、 较强的论文检索，英文专业文献阅读能力。

5、有工业缺陷检测经验项目者优先。

6、 计算机,模式识别,图像处理,应用数学等相关专业本科及以上学历，或相关专业的硕士在读研究生可提供全职实习岗位。

图像算法工程师岗位的主要职责4

职责

1、负责视频编解码开发，负责算法优化

2、负责图像识别数学建模及算法开发、优化

3、负责基于OPENVC的二次开发，完成公司PC客户端产品开发及调试

4、解决视频类产品使用中存在的问题

5、根据市场需要，进行产品的现场工程测试保障和产品培训

任职资格

1、硕士学历，模式识别、计算机、图像处理、信号处理，1年以上工作经验

2、有视频编解码经验，了解视频编码原理，熟悉H.264、HEVC标准，有算法优化或指令优化相关经验

3、掌握图像处理、模式识别及计算机视觉技术等基本理论

4、熟练掌握C/C++开发语言，熟悉OPENVC、MATLAB或者类似图形库

5、具有行为分析或视频摘要检索算法开发经验者优先

6、具有视频建模或视频识别算法开发经验者优先

图像算法工程师岗位的主要职责5

职责：

1. 负责公司相关图像处理算法的研究与实现;

2. 负责相关图像处理操作的编写与调试;

3. 配合软件开发工程师完成相关项目的调试工作;

4. 负责算法的工程实现和算法优化研究。

任职要求：

1. 图像处理、模式识别等相关专业，本科及以上学历，2年以上相关工作经验 ;

2.熟练使用OpenCV等视觉软件库开发;

3.精通C++，熟悉并行计算与算法优化加速及数据结构算法者优先;

4. 熟悉图像处理各种基本算法，能够进行图像匹配、定位、分割、边缘提取等基本操作;

5. 对机器学习有一定了解，能熟练应用小波分析、神经网络等知识设计算法，了解分类、聚类等处理算法;

6. 具有扎实的数学基础，在图像处理、模式识别或机器视觉领域有较丰富项目经验.

图像算法工程师岗位的主要职责6

职责：

图像内容识别、图像纹理优化方面的算法基础研发;

三维模型内容识别、三维模型优化方面的算法研发;

遥感影像处理、内容理解方面的算法研发;

以上1,2,3方面的内容可选择某一项或者多项;

可作为培养人员参与公司研发资深专家或博士团队算法研发;

配合研发算法在公司产品化方面的工作。

任职要求：

计算机视觉、摄影测量、图像处理、计算机图形学等相关专业，具有扎实的理论知识，硕士及以上学历;

有良好的 C/C++ 程序开发基础和良好的数学功底;

熟悉Matlab或Python;

有一定深度学习的算法基础，熟悉深度学习框架者优先;

对图像处理算法研究与开发有浓厚的兴趣;

有良好的英文基础，能够阅读相关领域的英文论文;

善于学习，有强烈的责任心和进取心;具有良好的团队合作精神和沟通、理解能力;并具有良好的职业素养，有一定的抗压能力。

图像算法工程师岗位的主要职责7

职责：

1. 负责图像处理相关算法的研发，包括算法设计，调试，优化，算法移植实现等;

2. 负责图像处理算法的预研、验证和实现;

3. 撰写相关图像处理算法的技术文档。

任职资格：

1. 本科及以上学历，图像处理、模式识别、机器视觉及应用数学等相关专业;

2 具备C++编程和项目经验，熟练掌握图像处理的有关知识，如图像拼接、图像配准、图像分割、目标识别、机器学习等;

3. 熟练OpenCV、Matlab或者其他图像处理库及图像识别相关算法;

4. 具备良好的代码书写规范和文档编写能力;

5. 熟练的英文文献阅读能力;

6. 具备深度神经网络和常用的模型，如CNN、RNN等项目实际使用经验者优先;

7. 具备1年摄像头调试经验的优先录取;具有算法的实际产品化经验者优先，尤其具备“人脸识别、人数统计、ADAS、疲劳驾驶”相关算法的优先录用;

8. 工作责任心强，具有良好的沟通能力，协作能力和团队精神。

图像算法工程师岗位的主要职责8

职责：

1.从事与相机应用相关的图像算法研发，跟踪相关领域的技术发展趋势;

2.根据项目需求和实现平台的软硬件特点，完成算法的设计、验证、优化，协助完成算法的硬件(主要是FPGA)实现;

3.根据产品应用和使用环境提炼算法需求，提升产品易用性;

4.负责产品的维护工作。

任职要求：

1.3年以上工作经验，图像处理、机器视觉相关行业;

2.熟悉CMOS/CCD图像传感器原理，掌握各种图像处理算法，如3A、白平衡、图像降噪、色彩校正、3D重建等;

3.有良好的数学基础，有杂事的编程功底，精通matlab/C;

4.具备优秀的分析解决问题的能力，对算研究有强烈的兴趣，具有创新和学历能力;

5.独立设计完成相机内算法pipeline的优先考虑。

图像算法工程师岗位的主要职责9

职责：

1、负责产品应用中涉及的图像识别、聚类、分类、特征抽取、检测分割、OCR识别等技术;

2、配合开发将算法移植到不同的平台，并基于不同的平台进行优化从而满足平台的性能需求;

3、模式识别、深度学习算法研发，配合开发人员完成相关机器视觉算法的改进和优化。

任职要求：

1、本科或以上学历，2年以上相关工作经验;

2、精通计算机视觉、统计学习、深度学习等相关技术，至少精通一种开源框架Tensorflow、Caffe、Caffe2、MxNet、Theano、Torch

3、实际参与过深度学习、图像处理、模式识别技术的开发项目并实现过相关算法;

4、至少精通一种语言Python/C/C++，并进行算法及系统开发;

5、熟悉机器学习理论并有相关项目经验者优先，模式识别与人工智能等相关专业者优先;

6、具有极强的执行力，高度的责任感、良好的学习能力、有效的沟通能力，开放的心态，热爱技术，有责任心。

图像算法工程师岗位的主要职责10

职责：

1. 与项目经理配合，完成项目前期咨询工作;

2. 完成图像处理算法的设计，图像处理程序的开发、分析和测试工作;

3. 撰写程序设计文档和软件产品使用 说明书 文档;

4. 负责开展团队技术创新研究与技术管理，解决关键技术难题;

5. 与开发人员及客户沟通配合，制定并执行项目开发计划，保证项目进度。

任职要求：

1. 本科及以上学历，计算机及相关专业本科三年以上工作经验;

2. 优秀的编程能力python/C++;

3. 有较强的图像处理知识背景，熟悉或精通数字图像处理理论、人工智能理论、图像搜索;

4. 熟悉深度学习框架如tensorflow/pytorch，或者熟悉Hadoop、Spark分布式平台和计算优先;

5. 较强的文献阅读和理解能力，良好的 逻辑思维 、沟通表达能力，良好的技术视野和深度，对前沿技术的实际应用有浓厚兴趣。

图像算法工程师岗位的主要职责相关 文章 ：

★ 算法工程师岗位的基本职责

★ 算法工程师岗位职责简洁版

★ 算法工程师岗位的主要职责文本

★ 算法工程师的基本职责概述

★ 算法工程师的岗位职责

★ 算法工程师的具体职责说明文

★ 算法工程师的主要职责

★ 视觉算法工程师岗位的基本职责

★ 视觉算法工程师的工作职责

★ 算法工程师岗位的职责表述

❽ 测试开发面试必知算法

测试开发的技能之一就是需要掌握一些开发的语言，而针对于考察开发语言，业界内比较容易采用的方式就是考察各种算法。在此做一个简单的总结（最近比较喜欢玩Python，所以都是以Python为例子，其它的语言类推。）

冒泡排序

冒泡排序算法的运作如下：（从后往前）
比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。
对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点，最后的元素应该会是最大的数。
针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。
持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。

实例：对列表 [2, 8, 4, 7, 5, 9, 0]进行冒泡排序

递归

递归过程一般通过函数或子过程来实现。递归方法：在函数或子过程的内部，直接或者间接地调用自己的算法。

实例：要计算1-10的10位数字的乘积，直观的算法是1 2 3 4 5 6 7 8 9，利用递归则思路是循环执行n*n-1,直到n=1时

二叉树遍历算法
从二叉树的递归定义可知，一棵非空的二叉树由根结点及左、右子树这三个基本部分组成。因此，在任一给定结点上，可以按某种次序执行三个操作：
⑴访问结点本身（N），
⑵遍历该结点的左子树（L），
⑶遍历该结点的右子树（R）。
以上三种操作有六种执行次序：
NLR、LNR、LRN、NRL、RNL、RLN。

二叉树的节点表示可以使用

前序遍历：根节点->左子树->右子树
中序遍历：左子树->根节点->右子树
后序遍历：左子树->右子树->根节点

实例：求二叉树深度和宽度
求深度用递归；求宽度用队列，然后把每层的宽度求出来，找出最大的就是二叉树的宽度

字符串倒序输出

思路一：索引的方法

思路二：借组列表进行翻转

后续还有的话会继续添加的。

❾ 井流试验数据分析

进行渗流计算，必须首先确定水文地质参数。对于无越流（单）含水层，其主要参数是导水系数T和水头扩散系数a（或K和μ）。如果要计算开采井的井中水位降深，则还要涉及井损系数C和井孔的有效半径r_w。这两个参数将在下文说明。

确定参数的试验方法有多种。取样品在实验室进行的称为实验室法，现场直接在含水层中进行的称为含水层试验。含水层试验又分井流试验和沟流试验，这是以试验的集水构筑物类型而划分的。目前大量使用的是井流试验。井流试验包括抽水试验、注水试验和水位恢复试验等几种方法。

本节与5.1.1节和5.1.2节相对应，5.1.1节和5.1.2节讲述的内容是在已知参数的基础上建立Q、s和t三者之间的关系，本节则是通过井流试验确定参数，即已知Q、s和t的数据，求T和a（或K和μ）值。因此，前面建立的方程是后续求取水文地质参数的理论依据。

本节主要针对承压井流来讨论，无压井流只是简单地模仿承压井流而得出相应的公式，它还存在一些问题，这将在第9章中加以分析、补充。

本节针对抽水试验进行讨论。然而，只要将Q和s变为负值，抽水试验的公式就可用于相应条件的注水试验。

利用抽水试验数据计算含水层参数，最好有观测井，这主要是因为：①主井附近可能出现紊流，而Theis公式是以Darcy定律为前提的；②钻进过程使井孔附近的透水性发生变化；③过滤器和井筒均有水头损失。

利用抽水试验数据求取含水层参数方法很多，如标准曲线拟合法、直线图解法、试算法、s-t曲线拐点法（基于（5-1-36）式～（5-1-38）式）、周文德法、微分图解法和积分图解法等，本版教材仅介绍最常用的前两种，有兴趣的读者可参考《地下水不稳定井流计算方法》（陈崇希，1983）。

5.1.3.1 标准曲线拟合法

此法是一种通过实测曲线（试验曲线）与理论曲线的拟合来确定参数的方法，又称为典型曲线法、样板曲线法、叠合图解法、配线法、双对数曲线法等。此法可分为lg s-lg t（同一观测孔、不同时间的降深数据）、lg s-lg r（同一时间、不同观测孔的降深数据）和 （不同时间、不同观测孔的降深数据）三种类型。

下面以承压含水层的lg s-lgt型标准曲线拟合法为例，说明此法的原理和计算参数的步骤。

（1）原理

已知Theis公式（5-1-14）式

地下水动力学（第五版）

其中

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即

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上两式中，若已知定流量抽水试验一观测孔的观测数据，则Q、T、r和a均为常数，即s与W（u）以及t及 都成正比关系。戚碧如果这两公式分别取对数，则有

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和

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由解析几何学的知识知道，如果存在

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关系，则两曲线y＝f（腊稿x）和y′＝f′（x′）的曲线形状是相同的。如果将两曲线重合，那么x轴和x′轴相对平移了b值，以及y轴和y′轴相对平移了c值。

分析方程（5-1-80）式和（5-1-81）式可知，对于同一次抽水试验和同一观测孔的数据来说， 都是常量，因此实测的lgs-lgt曲线与理论的 曲线的形式是相同的，只是纵、横坐标分别平移了 的距离而已。

反之，如果已知纵、横坐标的平移值，则可根据方程（5-1-80）式和（5-1-81）式来计算参数T和a。

（2）步骤

1）在双对数坐标纸上绘制 的标准曲线（理论曲线），如图5-1-5a所示。

2）在另一张模数相同的透明双对数纸上绘制实测的s-t，如图5-1-5b所示。

3）将实测曲线置于标准曲线之上，在保持对应坐标轴彼此平行的条件下相对平移，直至两曲线重合为止，如图5-1-5c所示。然后确定横坐标的平移值lgt₀和纵坐标的平移值lgs₀，t₀为 时对应的t值，s₀为W（u）＝1时对应的s值。

4）根据（5-1-14）式和（5-1-79）式，计算参数T和a的公式为

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和

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5）标准曲线与实测数据拟合以后，如果标准曲线的原点 落到实测数据坐标纸之外，则可任找一匹配点（其坐标值尽可能取0.01，0.1，1，10，100，…），记下对应的四个坐标值 、W（u）、t和s，将它们分别代入（5-1-14）式和（5-1-79）式计算T和a，即

图5-1-5 标准曲线法操轮仔孝作示意图

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和

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上面是以承压含水层lgs-lgt型的标准曲线法为例，说明该法的原理与步骤。对于lgs-lgr²（不同观测孔同一时间的降深数据）、 （不同观测孔、不同时间的降深数据）型以及潜水含水层的相应几个类型的标准曲线法，其原理、步骤均相似，这里不再一一说明。仅将它们的步骤与计算公式列入表5-1-1中，供读者查阅。

表5-1-1 各类标准曲线法计算步骤和公式一览表

注：标准曲线与实测数据绘制在同一模数的双对数纸上。两曲线叠合时，要求相应坐标保持平行。

标准曲线法是确定含水层参数的一种重要方法。由于此法利用了全部观测数据，因此，即便局部观测数据产生了波动或错误也不至于严重影响计算的结果。应用此法拟合实测数据与理论曲线时，主要考虑抽水中、后期的数据。初期数据与标准曲线一般拟合不好，这是由于建立Theis公式时所做的某些假定（例如，地下水储存量瞬时释放的假定）与实际条件不能完全一致所造成的。如果中、后期的实测数据与标准曲线拟合得比较好，则说明含水层试验所涉及的范围内基本满足“均质”无界条件。假如后期实测数据偏离标准曲线，则可能是含水层外围的边界起了明显的作用，或者含水层外围的参数与内部不同，或者有垂直入渗发生等原因所造成，这就需要将试验数据与水文地质条件结合起来分析。一般地说，当后期实测数据向上偏离理论曲线时，可能是隔水边界的作用明显地反映进来，或者含水层导水系数向外变小（逐渐的或突变的），也有可能是地下水位天然动态处于下降时期（如果实测数据未加校正的话）所造成的。当后期实测数据向下偏离理论曲线时，则可能是地表水体的边界（可以是补给边界，也可以是排泄边界）起了明显的作用，或者由于含水层导水系数向外变大，或者是越流、天窗补给的发生、增大或排泄量的减少，当然也可能是地下水位天然动态处于上升时期（如果实测数未加校正的话）所造成的。

由于标准曲线法的理论曲线与实测曲线都是曲线，而且其斜率是渐变的，特别是当实测曲线的曲率较小时，在寻找两曲线重叠的位置时有一定的随意性，这是此法的缺陷。

5.1.3.2 直线图解法

将实测数据投在单对数坐标纸上并做成曲线，此实测数据曲线在一定的区间上将呈现为直线，因而可以依据直线的两个要素来确定含水层的两个参数，这就是直线图解法的基本思想。与标准曲线法相似，此法也分为s-lgt（同一观测井不同时间的降深数据）、s-lgr（同时刻不同观测井的降深数据）和 （不同时间不同观测井的降深数据）三种类型。

下面介绍承压含水层的s-lgt直线图解法。

（1）原理

由前已知，当u≤0.05时，Theis公式可近似表示为

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式中：T、a、r和Q均为常数，因此s-lgt呈直线关系（图5-1-6）。

图5-1-6 s-lgt直线图解法确定含水层参数示意图

此直线的斜率为

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此关系可用来计算导水系数

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此直线的截距s₀为

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即

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此关系可用来计算压力传导系数

或

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从图5-1-6可看出，直线段的延长部分与横轴（lgt轴）交于t₀点，即当s＝0时t＝t₀。将此关系式代入（5-1-86）式，有

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显然，用此式计算a值比（5-1-88）式更简便些。

（2）步骤

1）在单对数坐标纸上作s-t曲线（t取对数尺度）；

2）将s-t曲线的直线部分延长，交纵坐标轴（s）得s₀，交横坐标轴（t）得t₀；

3）求直线的斜率m，由于 ，所以一个对数周期相应的降深Δs就是斜率m（图5-1-6）；

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

以上介绍的就是承压含水层的s-lgt直线图解法。其他类型直线图解法的原理、步骤均与它相似，只是由于横坐标（对数尺度）的自变量不同，因此对（5-1-86）式中对数部分的分解也不相同。这里对其他类型的直线图解法不再详细介绍，仅仅列出参数的计算公式于表5-1-2中，以供查阅。

前面介绍了两种图解法。标准曲线法对于数据的应用比较充分，但它们是曲线，特别当数据曲线较平直时，拟合标准曲线时存在一定的随意性。直线图解法消除了前者的缺点，但是只有在 的条件下才出现直线段，因此直线段占据的时段小于试验的延续时间，观测数据不能充分利用，代表性相应降低。对于较远的观测孔的观测数据，可能其出现直线段的时间很短，而难以确定直线的形成。特别是当抽水试验后期含水层外围的非Theis条件的干扰，使得直线段更加模糊不清。对于远观测井，甚至可能在整个抽水试验期间也不出现直线段。

表5-1-2 不同类型直线图解法确定含水层参数的公式

注：参数a值一般可采用直线在横坐标上的交点 来计算，因为此法计算比较简单，但当直线较平缓时，该点可能交到图外，此时可用直线在纵坐标上的截距s₀来计算参数。

对于s-lgt型直线图解法，抽水井本身的数据可用来计算T值，但对于a值，必须消除井孔附加水头损失之后才可应用，这是因为在定流量抽水条件下，井孔附加水头损失与t无关，因此m值并不由于存在井孔附加水头损失而变化，但对纵、横坐标的截距却有影响。

延伸上述分析，对于s-lgr²和 型直线图解法，抽水井的s数据在其附加损失被校正之前，均不能用来计算含水层参数。