算法工程师基础考试

上采样upsampling的主要目的是放大图像，几乎都是采用内插值法，即在原有图像像素的基础上，在像素点值之间采用合适的插值算法插入新的元素。 线性插值法是指使用连接两个已知量的直线来确定在这个两个已知量之间的一个未知量的值的方法。 假设已知两个坐标(x0,y0)和(x1,y1)，要得到[x0,x1]区间内某一位置x在直线上的值。 该直线的方程可表示为： 这样 双线性插值是插值算法中的一种，是线性插值的扩展。利用原图像中目标点四周的四个真实存在的像素值来共同决定目标图中的一个像素值，其核心思想是在两个方向分别进行一次线性插值。 已知的红色数据点和待插值的绿色数据点 假如我们想得到未知函数f在点P= (x,y) 的值，假设我们已知函数f在 四个点的值。 在x与y方向上，z值成单调性特性的应用中，此种方法可以做外插运算，即可以求解Q11~Q22所构成的正方形以外的点的值。 总结：线性插值法利用原图像中两个点计算像素值进行插值，双线性插值法利用原图像中四个点计算目标像素值进行插值。 这是最简单的一种插值方法，不需要计算，在待求象素的四邻象素中，将距离待求象素最近的邻象素灰度赋给待求象素。设i+u, j+v(i, j为正整数， u, v为大于零小于1的小数，下同)为待求象素坐标，则待求象素灰度的值 f(i+u, j+v)如下图所示： 如果(i+u, j+v)落在A区，即u<, v<，则将左上角象素的灰度值赋给待求象素，同理，落在B区则赋予右上角的象素灰度值，落在C区则赋予左下角象素的灰度值，落在D区则赋予右下角象素的灰度值。 最邻近元法计算量较小，但可能会造成插值生成的图像灰度上的不连续，在灰度变化的地方可能出现明显的锯齿状。 双线性内插法是利用待求象素四个邻象素的灰度在两个方向上作线性内插。 如下图所示： 对于 (i, j+v)，f(i, j) 到 f(i, j+1) 的灰度变化为线性关系，则有： f(i, j+v) = [f(i, j+1) - f(i, j)] * v + f(i, j) 同理对于 (i+1, j+v) 则有： f(i+1, j+v) = [f(i+1, j+1) - f(i+1, j)] * v + f(i+1, j) 从f(i, j+v) 到 f(i+1, j+v) 的灰度变化也为线性关系，由此可推导出待求象素灰度的计算式如下： f(i+u, j+v) = (1-u) * (1-v) * f(i, j) + (1-u) * v * f(i, j+1) + u * (1-v) * f(i+1, j) + u * v * f(i+1, j+1) 双线性内插法的计算比最邻近点法复杂，计算量较大，但没有灰度不连续的缺点，结果基本令人满意。它具有低通滤波性质，使高频分量受损，图像轮廓可能会有一点模糊。 该方法利用三次多项式S(x)求逼近理论上最佳插值函数sin(x)/x, 其数学表达式为： 待求像素(x, y)的灰度值由其周围16个灰度值加权内插得到，如下图： 待求像素的灰度计算式如下： f(x, y) = f(i+u, j+v) = ABC 其中: 三次曲线插值方法计算量较大，但插值后的图像效果最好。

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;4.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。5.算法工程师一般都是学的数据挖掘和机器学习，而且对专业要求比较高，对能力也有一定的限制。 算法工程师是一个非常高端的职位; 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。

最基本的，你要学习计算机编程语言，数学，英语等等。算法是解决某个特定问题而产生的指令集合，在一定的时间，得到想要的结果。算法工程师算是个高端专业，方向一般有图形图像，音频等。

像类似于车牌识别就是图形图像算法解决的。一般情况下，算法先抽象为数学函数，再由计算机编程语言来实现算法。其次，很多研究方向的文献多为英文读物，英语一定要能够看明白文献。

需要以下技能：1、熟练掌握C/C++和python语言编程，熟悉linux开发环境，有扎实的数据结构和算法设计功底；2、熟悉推荐业务常用理论和算法，在多个领域（如排序模型，召回模型，用户画像，深度学习等）有三年以上实际工作经验；3、有优秀的逻辑思维能力和数据分析能力，善于分析和解决问题；良好的沟通能力与团队协作能力；4、有推荐系统，广告系统，搜索引擎等开发经验；熟练掌握机器学习、深度学习的基础理论和方法，并在自然语言处理任务中有实际应用经验者优先；5、熟练使用一种或几种深度学习框架（如tensorflow、caffe、mxnet、pytorch等），或者熟悉spark、hadoop分布式计算编程者优先。硬技能：1. 数学：包括概率论与数理统计、矩阵论、随机过程。2. 计算机基础：包括操作系统、组成原理、数据结构。3. 算法能力：包括对领域内主流模型进行优缺点对比、在设定的场景中选择合适的方案等。想要了解更多关于算法工程师的问题可以咨询一下CDA认证机构，CDA是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称。全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。