光栅化算法

计算机开发岗和算法岗都有些什么区别？

其实只有在大厂这两个岗位才会被分的很清楚，小公司的话一般都是混着用，毕竟算法工程师都很贵，得保证利益最大化才行。

这种岗位负责新算法的研发工作和论文的解读、编写，一般存在于一些大厂的实验室，比如国内的阿里、百度、腾讯、华为，国外的openAI、脸书、deepmind等。而且学历和专业要求极高，基本都是科班的名校硕士或者博士，这也是网传的算法门槛高的真正岗位，高学历保证了技术水准的同时也保证了技术员的学习接收能力，保证了国外如果有新的技术论文可以第一时间解读和实践。

算法工程师岗

目前我就是这个岗位，主要是负责将已经成熟的技术结合到商业项目中偏向业务一些，这个这个岗位就没有算法岗那么夸张，基本上只要是好一点的本科计算机专业就够满足面试要求了，目前商汤、旷视、寒武纪这些都偏向这个方向。

其实还有第三档的公司主要做的是产品，基本上就是调用模型然后应用到一些软件中去，来优化产品功能，基本上懂一些算法的开发就能做到这项工作。

游戏开发对算法的要求高吗？之前做了几年的游戏，一直都在做上层业务逻辑开发，感觉好多都流程化了，我想

如何用raptor算法十进制数化二进制？如何用raptor算法十

十进制的整数部分依次除以二，小数部分一次乘以二，举个例子给你看：

将十进制数287.25转化成二进制数。

287/2143余1

143/2721

72/2360

36/2180

18/290

9/241

4/220

2/210

1/21

0.25*20.50

0.5*21.01

所以答案为 100100011.01

整数部分是从下往上读取的，小数部分从下往上

BP算法是怎么泛化的呢？

2)泛化：输入新样本(训练时未有)－完成正确的输入、输出映射3)容错：个别样本误差不能左右对权矩阵的调整4、标准BP算法的缺陷：1)易形成局部极小(属贪婪算法，局部最优)而得不到全局最优；2)训练次数多使得学习效率低下，收敛速度慢(需做大量运算)；3)隐节点的选取缺乏理论支持；4)训练时学习新样本有遗忘旧样本趋势

如何建立自己的算法交易

在股票市场中交易过两、三年的人，几乎都有一套自己的交易方法。

虽然你有方法但如果还没有形成交易系统，那也先别着急去勉强建立,因交易系统是自然形成的.并不可人为刻意能建起来的。就好比计划经济与市场经济不断的适应市场的变化，时间长了，如果你还能在市场中生存.交易系统自然形成。而如果过早的固定自己的交易行为使之系统化，固定不变，在没有充分的了解市场的前提下，面临的只能是品尝失败。

一套自己的交易系统，不是一劳永益的盖世绝招，而是你对市场每一个细微之处都能深入了解---达到很细微.并且很全面。要总结经验，形成框架，这个框架就是你对市场的初步认识，它决定着你的行为，也就是你的交易。随着研究的深入，逐渐系统化，而这个框架至关重要，决定你今后的发展方向，不要去计划什么，在你眼前只有一个目标，深入分析市场，不断实践总结，周而复始，直到有一天你的交易系统就会自然成型。

曾有一个用波浪理论的高手和我交流，他说其经常能够预测到价格波动的高低点，并且因此而获利。但总体上的交易成绩并不是很理想。

在我的大多数朋友开始向我学习的时候，几乎都有一些实战经验，事实上，很多人的成绩相当不错。但是在交易的系统性方面，却有明显的欠缺。

如果你想长期稳定的获利，那么整体的交易应该是一个过程，而绝不是简简单单的一次预测或者一次全仓买入。其间至少包括：

另一方面，大多数投机者相信有一个通向市场的魔术：一个指标，一个形态，或者一个机械的交易系统，他们还肯定一小部分人正在使用着-------我在网上还见过售价24万元的一个公式，据说可百战百胜--------他们努力的想揭开这个魔术的秘密，从此而获利。

正确答案是:有，且答案就在你自己身上。

我可明确的告诉你：成功交易的一个秘密就是找到一套适合你的交易系统。这交易系统是非机械的，适合你自己个性的，有完善的交易思想、细致的市场分析和整体操作方案的。

平安保险公司的营销人员和售后服务人员的业务佣金算法到底有什么不一样