学算法必须会编程吗

1. 搞算法（图像识别，深度学习）必须要懂C/C++吗

由于图像识别、深度学习这方面已经有许多人做了基础性工作，他们提供的程序或者库都是利用c或c++形式提供的，或者是类似的调用接口，因此要利用这些库、将这些基本算法结合到自己的工程中来，需要c和c++的知识
算法应当是可移植的，同时又不能离硬件太远。可移植的特点是要求编程语言具备可移植性、通用性，c或c++是比较好的载体；所谓离硬件不太远，是因为要在算法优化方面有需求时，需要针对硬件特点，或者硬件提供的能力，做到发挥算法的最大效能，由于c语言可以很好地结合汇编语言和高级语言，因此在优化方面是比较灵活的。
如果大部分通用算法都是用c或c++编写的，为成为通用算法，你有可能需要顺应这一习惯，以便别人将你的算法结合到他们的c或c++工程中去。
往往你的算法是在别人编写的现有算法上改进得到，如果别人的算法就是c或c++编写的，你需要这方面的知识来消化别人算法的思路，理解成熟算法的意图。

2. 没学过C语言可以学C语言数据结构与算法吗

没有学过C语言或者C++的话，学数据结构（C语言版、C++版） 是非常困难的。因为数据结构是建立在对应的语言上的，所以说首先要学语言。建议学C语言，它是计算机语言的基础，C++、java 都是从C上发展过来的。学过C后 在学 C++/java的话，你会发现事半功倍，而且对你 介入程序员行当很又帮助，而且 C 与VB 很多地方是相通的不同是指针那块，学起来也容易的多。

没有学过 C语言或者C++ 的话 学起数据结构（C语言版、C++版） 都是不可能的 因为 数据结构是建立在 对应的语言上的，所以说首先要学语言 如果你想 有很坚实的计算机基础的话 那你就 学C 语言 虽然C语言实用性好 很与时具进 但是不容易学 所以建议你学C语言 ，它是计算机语言的基础，C++、java 都是从C上发展过来的学过C后 在学 C++/java的话 你会发现事半功倍，而且对你 介入程序员行当很又帮助 而且 C 与VB 很多地方 是相通的 不同是指针那块 学起来也容易的多

首先有个东西你需要了解到，程序 = 算法 + 数据结构，无论我们是学Java、Python、PHP还是C语言，对数据结构都要有一定的了解，如今很多学编程的人，只注重语法上的使用，当然或多或少都有对数据结构有学习过的，而那些根本没学过数据结构的人呢？就只能强行去理解使用。其实数据结构是一门具有艺术性的学科。

如何更好地理解数据结构？

一图一代码
一功能一函数
一图一代码
任何的数据结构的操作，其实都是建立在实际的物理模型之上，我们在学习数据结构的时候，首先你要了解长相，其次在做相应结构实际操作是要根据自己的逻辑图去分析，所有的代码源自于自己的物理模型,数据结构中的结构体定义其实就是描述事物的特征.

一下简单的举例一下

栈结构

大顶堆

二叉树

一功能一函数
我们在写数据结构的时候， 一定要一函数以功能，划分明确，出错易找，写起来也容易上手，而一功能也能一图。以链式结构为例。

所有的代码都是源自于物理分析，也就是所谓的画图说话

3. 算法工程师工作期间需要掌握什么知识学到哪些核心技术

算法工程师的主要核心技术基于数学，并辅以语言。要全面掌握的知识包括高级数学，复变函数，线性代数的离散数学，数据结构以及数据挖掘所需的概率论和数学统计知识。不要太受约束去平时阅读教科书并多练习，并培养良好的思维能力。只有那些有想法的人才能拥有技术的未来。尝试实现您遇到的任何算法，无论算法的优劣总是有其自身的特征。此外，您必须具有一定的英语水平（至少6级），因为该领域的大多数官方材料都是外语。

计算机及相关专业本科以上学历，在互联网搜索，推荐，流量或相关领域有2年以上工作经验。熟悉机器学习/自然语言处理/数据挖掘/深度学习中至少一项的原理和算法，并且能够熟练地建模和解决业务问题。精通Linux平台下的C / C ++ / Java语言开发，精通使用gcc / gdb等开发工具，并精通Python / Linux Shell / SQL等脚本开发。熟悉hadoop / hbase / storm等分布式计算技术，并熟悉其运行机制和体系结构。具有出色的分析和解决问题的能力，思路清晰，并对工作挑战充满热情。具有强烈的工作责任感和团队合作精神，并能够交流和更好地学习。

4. 学习机器学习算法一定要做到会手写编程实现吗

两者都需要。
刚入门的话会用一些现成的算法，这些算法基本上都有开源实现。这个时候打好数学基础，搞清楚这些算法的优缺点，学会使用它们。
常用的方法都熟悉后，也许你会尝试自己去改进或者实现机器学习框架。这个时候就需要你的编程能力了。一个好的训练框架能够很大程度提升训练的效率，节省开销。

5. 不学编程 的人 学算法和数据结构有什么用

对算法算法和数据结构精通的人，解决问题的能力很强。
编程实际也是在解决问题，只不过把这种解决问题的方法用代码表现出来。

6. 图像算法工程师需要扎实的VC++编程能力吗

图像处理中算法很重要，所以数学根底是必须的。当然也不是说开发图像处理应用的公司只做算法，也会有用户交互，产品升级，特征控制，软件授权，等等诸多方面的内容，看你怎么发展了，对于感兴趣的事就不要说什么复杂困难，否则还不如趁早放弃。C语言是移植性强的语言，而且更接近底层，如果写算法应该学习。C++从 功能上来说是C的扩展集合，对C的关键字是兼容的，不过两者的设计理念差距很大。如果真想做，就学吧。

7. 算法与编程有什么关系

算法有有穷性能，程序可以没有，算法是通过编程来体现的

算法是程序设计的一部分，一般都是要先设计算法，再进行编程，调试、运行的

补充：算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。

算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。一个状态到另一个状态的转移不一定是确定的。随机化算法在内的一些算法，包含了一些随机输入。

8. 成为算法工程师需要学习哪些课程

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；

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。

国内外状况

国内从事算法研究的工程师不少，但是高级算法工程师却很少，是一个非常紧缺的专业工程师。

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。

9. 算法是编程么考研学模式识别方向，编程多么

算法是编程么？
算法不是编程，编程是通过计算机语言实现算法的过程。

考研学模式识别、智能信息处理编程多么？
一般来说，这两个方向的编程很多。但是，你如果只是搞搞论文，不写代码，在某些学校某些老师手下也是混得过去的。

女生学检测技术与自动化装置、双控、模式识别、系统工程、导航，哪个好？
这几个方向当然各有千秋，你选择的时候更多应该看个人的兴趣、强项、有没有相关项目经验和知识积累，而不是考虑你的性别。单就性别而言，这些方向应该差别无几。

这些方向具体是干什么的？
具体是干什么的，你自己应该也上网查了很多资料了，看看相关方向的专业书籍（只看目录即可）和应用研究。

我虽然编程学的还行，但是不喜欢编程。
恕我直言，你说你编程学的还行，但是你又说不喜欢编程，并且问出算法是编程么这样的问题，我觉得你应该仔细考虑一下你适不适合编程。

模式识别学完就业一般去哪？可以从事其他电类的工作么？
模式识别的应用很广，比如传统的图像识别、语音识别，现在的手势识别，脑电波，甚至机器学习和热门的大数据都是沾边的。
不知道其他电类的工作是什么意思。

10. 有没有必须学习编程算法

有必要，学会编程算法可以知道如何计算和减少一个程序的时间复杂度（程序运行时间）和空间复杂度（程序大小）。了解栈、堆等数据结构可以有效选择算法。