算法工程师老了怎么办

算法工程师老了怎么办

问题一：算法工程师老了怎么办 我应聘了硬件工程师，笔试题全是行测和情感题，面试技术方面比较多问题二：请教 算法工程师的学习流程是怎样的 淋的,惨不忍睹……
小男孩被送到了医院,闻讯赶来的家属痛苦流涕,拼命地捶打着哑口无言的司机,时间一分一秒的流
逝着,小男孩在手术室中呆了六个多小时,过了不久,医生出来了,摇了摇头,很遗憾地说：“对不起,
我们已经尽力了,现在他的四肢残废,如果想要治疗,就要去松江,但希望很小,希望你们做好心理准备
.”小男孩的妈妈听了,差点晕了过去.小男孩的家属决定还是搏一搏,可问题三：算法工程师有哪些发展前景？ 看来找家靠谱的公司或者创业才行问题四：做算法工程师是什么样的工作体验 作者：黄鸿
来源：知乎
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说体验之前想先说一下“算法”，很多人包括很多来我司应聘的都对这个算法存在误解：以为算法指的是计算机专业里数据结构与算法的那个算法。而实际上我们要的算法是指对机器人某一方向（如定位导航、机器视觉）具有一定理论基础和实践经验并具备一定学术研究能力的人。当然这个算法也需要具备一定的编程和数据结构与算法方面的能力，但这不是重点。不知题主指的算法是哪种？
下面说体验
根据上面的描述，应该大致能想象算法每天干的事了。总的感受就是小可既像搞工程的又像搞科研的，既是一个苦逼的程序员又像一个泡论文等待毕业的烟酒僧。
我要根据工程需求制定方案，做理论分析，建模型，推公式，查论文，看技术手册，做仿真，编代码，调试验证，并可能参与一定的工程实施。
面对问题有思路时还好，一步步推导验证实施就ok，感觉生活真美好。没有思路时，抓头发，咬笔头，最尴尬的是这个时候领导和项目经理看你老没动静跑来问时间节点。
每天的工作时间8:30——17:00。晚上有时候加班，周末双休很少加班。另国内做软件研发的，没有不加班的。
总结：感觉不是很辛苦，做的事有那么点价值，挺好。
ps：
相比于在学校搞科研，我更喜欢在公司做算法。在公司目标很“现实”，就是要做出真正可以用的东西，不搞虚的，不骗经费，不为了发文章。你感觉你做的是真正能看到价值的东西。当然这是以偏概全的说法，我只是根据自己的经历表达一下个人倾向。问题五：电气工程师还是控制算法工程师？ 本来就是做控制算法的，何必去做电气工程？看样子，控制算法比电气工程要高深一些，虽然我本人是电气工程的，不懂控制算法。
做电气工程师，没什么发展前途，在设计院是其他专业的辅助专业，连本专业都算不上，跑龙套的。除非是在电力院，电气工程师才能找到当老大的感觉。如果做控制算法，算是核心的工作了，建议做控制算法，电气工程师就是一苦逼的画图匠和老电工的结合体，没啥前途。问题六：算法工程师与软件架构师的区别 当软件规模比较小时，系统分析师所完成的工作是把真正的业务需求(这个需求不是指客户简单所说的哪一个功能，而是需要去挖掘的，可能是潜在的但又是系统必需的，条例清楚、逻辑清晰的业务功能，而且需求不仅仅只是来自业务上的，系统所依赖的运行环境也会产生一些需求)转换成计算机可理解、可实现、可计算的模型。但由于现在的系统规模越来越大，复杂程度越来越高，而且应用领域也越来越广，所以很难由一个工种的人来全面完成这项艰巨的任务。
在具体的软件设计过程中，现在把它分解为由系统分析师与软件架构师合作共同来完成这一任务。其中系统分析师侧重的是前一部分的工作，软件架构师侧重的是后一部分的工作。系统分析师的主要工作内容 包括业务需求分析、系统需求分析、可行性分析以及建模等，其特点是更多地与行业专家、用户沟通，再及时与项目经理(项目管理师)、软件架构师以及老板商 讨，分析项目具备的特点、成本、风险等，考虑实现的模型。系统分析师所面临的往往是有许多不确定性的事件，需要对这些不确定的事件进行分析、总结，使之得 出一个相对可靠的确定性结论或实施方案模型。
软件架构师的主要工作内容就是在系统需求比较清晰的条件下进行系统总体的架构设计，当然 它也可能会涵盖一些系统分析师的工作内容和软件设计师的内容，但其特点是确定性的东西会多一些，力求为系统找到或架构一个最优的模型，这里面虽然可能有很 多创新的成分，但更重要的是如何充分运用现有的各种模型、结构、方案，并根据项目的特点，在各种方案中取长补短，找到一个最好的平衡点和结合点，使之最适 合当前项目的解决方案。所以，软件架构师实际上是使系统细致化、完善化，为拥有更好的可靠性提供保障。
在实际的职责上，软件架构师比系统分析师所站的角度更高一些。在大规模的软件系统中，系统分析师可能就系统的某个子系统进行分析与设计，而软件架构师应该对整个系统的结构负责。
(1) 项目管理师：掌握信息系统项目管理的知识体系，具备管理大型、复杂信息系统项目和多项目的经验和能力；能根据需求组织制定可行的项目管理计划；能够组织项 目实施，对项目的人员、资金、设备、进度和质量等进行管理，并能根据实际情况及时做出调整，系统地监督项目实施过程的绩效，保证项目在一定的约束条件下到 达既定的项目目标；能分析和评估项目管理计划和成果；能在项目管理进展的早期发现问题，并有预防问题的措施；能协调项目所涉及的相关人员。即项目管理师的 主要职责是负责整个项目的实施和控制，协调各种资源(包括组织内部资源和客户资源)。
(2)系统分析师：熟悉应用领域的业务，能分析 用户的需求和约束条件，写出信息系统需求规格说明书，制订项目开发计划，协调项目开发与运行所涉及的各类人员；能指导制订企业的战略数据规划，组织开发项 目；能评估和选用适宜的开发方法和工具；能按照标准规范编写系统分析、设计文档；能对开发过程进行质量控制与进度控制；能具体指导项目开发。即系统分析师 的主要职责是获取并分析用户的需求，形成规范化的文档，指导整个项目的开发，需要与客户不断的交流，熟悉应用领域的业务。
(3)系统 架构师：能够根据用户需求，结合用户应用领域的实际情况，设计正确、合理的软件构架，维护系统构件及其接口，并确保系统构架具有良好的性能；能够对项目进 行系统构架级的描述、分析、设计与评估；能够按照相关标准编写相应的设计文档；具有扎实的理论功底、广博的知识面，能够与系统分析师、项目管理师相互协 作......余下全文>>问题七：数据分析师和数据挖掘工程师的区别 ETL，Extraction-Transformation-Loading的缩写，中文名称为数据抽取、转换和加载。 ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。 ETL是数据仓库中的非常重要的一环。它是承前启后的必要的一步。相对于关系数据库，数据仓库技术没有严格的数学理论基础，它更面向实际工程应用。所以从工程应用的角度来考虑，按着物理数据模型的要求加载数据并对数据进行一些系列处理，处理过程与经验直接相关，同时这部分的工作直接关系数据仓库中数据的质量，从而影响到联机分析处理和数据挖掘的结果的质量。 数据仓库是一个独立的数据环境，需要通过抽取过程将数据从联机事务处理环境、外部数据源和脱机的数据存储介质导入到数据仓库中；在技术上，ETL主要涉及到关联、转换、增量、调度和监控等几个方面；数据仓库系统中数据不要求与联机事务处理系统中数据实时同步，所以ETL可以定时进行。但多个ETL的操作时间、顺序和成败对数据仓库中信息的有效性至关重要。 2.数据挖掘(Data Mining)，又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。 并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。例如，使用数据库管理系统查找个别的记录，或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面，则是信息检索（information retrieval）领域的任务。虽然这些任务是重要的，可能涉及使用复杂的算法和数据结构，但是它们主要依赖传统的计算机科学技术和数据的明显特征来创建索引结构，从而有效地组织和检索信息。尽管如此，数据挖掘技术也已用来增强信息检索系统的能力。 1)数据挖掘能做以下六种不同事情（分析方法）： · 分类 （Classification） · 估值（Estimation） · 预言（Prediction） · 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules） · 聚集（Clustering） · 描述和可视化（Des cription and Visualization） · 复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等) 2)数据挖掘分类 以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘 · 直接数据挖掘 目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。 · 间接数据挖掘 目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系 。 · 分类、估值、预言属于直接数据挖掘；后三种属于间接数据挖掘 3)各种分析方法的简介 首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。 例子： a. 信用卡申请者，分类为低、中、高风险 b. 分配客户到预先定义的客户分片 注意： 类的个数是确定的，预先定义好的 估值与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值的输出；分类的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。 例子： a. 根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数 b. 根据购买模式......余下全文>>问题八：听说c++程序员干软件工程的，如果你学好算法，就可以年薪在北京100万而且这都算少的。语言听说把基 算法搞的好确实赚的多，比如百度招收的算法工程师，年薪都在50万到60万，他们的要求就是在搜索算法方面有独到之处。如果你算法真的特别强，工作几年以后，100万年薪也是有可能的，只是很难。算法的研究上真的需要天赋，有的人学了十几年，仍然写不出高效率的算法。其实算法主要就是数学，数学不好是学不好算法的。推荐你一本书《算法导论》，如果你能把这本书吃透，你的算法功底就很了不起了。这本书的证明部分是主要的，光背算法不行，必须要深刻理解它的数学证明，明白这种算法在某种条件下，为什么效率就高，只有这样，在工作中你才能根据适当的情况，来创造最适宜，最高效的算法。问题九：能不能随心走呢工作，还是有一个规划，一直做一项做下去，但是不随心走的话，想做的不去做总是不甘心 李开复给大学生的第一封信
坚守诚信、正直的原则
我在苹果工作时，曾有一位刚被我提拔的经理，由于受到下属的批评，非常沮丧地要我再找一个人来接替他。我问他：“你认为你的长处是什么？”他说，“我自信自己是一个非常正直的人。”我告诉他：“当初我提拔你做经理，就是因为你是一个公正无私的人。管理经验和沟通能力是可以在日后工作中学习的，但一颗正直的心是无价的。”我支持他继续干下去，并在管理和沟通技巧方面给予他很多指点和帮助。最终，他不负众望，成为一个出色的管理人才。现在，他已经是一个颇为成功的的首席技术官。
与之相反，我曾面试过一位求职者。他在技术、管理方面都相当的出色。但是，在谈论之余，他表示，如果我录取他，他甚至可以把在原来工作时的一项发明带过来。随后他似乎觉察到这样说有些不妥，特作声明：那些工作是他在下班之后做的，他的老板并不知道。这一番谈话之后，对于我而言，不论他的能力和工作水平怎样，我都肯定不会录用他。原因是他缺乏最基本的处世准则和最起码的职业道德“诚实”和“讲信用”。如果雇用这样的人，谁能保证他不会在这里工作一段时间后，把在这里的成果也当作所谓“业余之作”而变成向其它讨好的“贡品”呢？这说明：一个人品不完善的人是不可能成为一个真正有所作为的人的。
在美国，中国学生的勤奋和优秀是出了名的，曾经一度是美国各名校最欢迎的留学生体。而最近，却有一些学校和教授声称，他们再也不想招收中国学生了。理由很简单，某些中国学生拿着读博士的奖学金到了美国，可是，一旦找到工作机会，他们就会马上申请离开学校，将自己曾经承诺要完成的学位和研究抛在一边。这种言行不一的做法已经使得美国相当一部分教授对中国学生的诚信产生了怀疑。应该指出，有这种行为的中国学生是少数，然而就是这样的“少数”，已经让中国学生的名誉受到了极大的损害。另外，目前美国有很多教授不理会大多数中国学生的推荐信，因为他们知道这些推荐信根本就出自学生自己之手，已无参考性可言。这也是诚信受到损害以后的必然结果。
我在微软研究院也曾碰到过类似的问题。一位来这里实习的学生，有一次出乎意料地报告了一个非常好的研究结果。但是，他做的研究结果别人却无法重复。后来，他的老板才发现，这个学生对实验数据进行了挑选，只留下了那些合乎最佳结果的数据，而舍弃了那些“不太好”的数据。我认为，这个学生永远不可能实现真正意义的学术突破，也不可能成为一名真正合格的研究人员。
最后想提的是一些喜欢贪小便宜的人。他们用学校或的打私人长途、多报销出租车票。也许有人认为，学生以成绩、事业为重，其它细节只是一些小事，随心所欲地做了，也没什么大不了的。然而，就是那些身边的所谓“小事”，往往成为一个人塑造人格和积累诚信的关键。一些贪小便宜、耍小聪明的行为只会把自己定性为一个贪图小利、没有出息的人的形象，最终因小失大。对于这些行为，一言以敝之，就是“勿以恶小而为之”。
生活在体之中
与大多数美国学生比较而言，中国学生的表达能力、沟通能力和团队精神要相对欠缺一些。这也许是由于文化背景和教育体制的不同而造成的。今天，当我们面对一个正在走向高度全球化的社会时，生活在体之中，做出更好的表现，得到更多的和收获，是尤为重要的。
表达和沟通的能力是非常重要的。不论你做出了怎样优秀的工作，不会表达，无法让更多的人去理解和分享，那就几乎等于白做。所以，在学习阶段，你不可以只生活在一个人的世界中，而应当尽量学会与各阶层的人交往和沟通，主动表达自己对各种事物的看法和意见，甚至在公众时发表演讲，锻炼自己的表达能力。
表达能力绝不......余下全文>>问题十：苹果手机计算器为什么老是算错? 在之前，苹果官方正式发布问题苹果手机召回通知，由于苹果手机内置计算器功能问题，用苹果计算器来计算79-39，会等于0，则是问题手机。如果出现等于40，那就是正确的。
至于对数的，那不是算错，只是用户的错觉而已，很多人说，自己的计算器按了2000-1000，结果变成0了，以为手机出了故障。
但其实，2000-1000等于1000，其实在按的时候，结果就已经出来了，因为数字相同，所以计算机就没有做出反应，让用户以为自己没有按成功，于是就多按了一次，结果就变成0了，但这不是算错，不信变成0之后在按一次等于键，就会发现变成-1000了，这就是计算机内置的递减效果。