获中兴 算法部的算法大赛奖项有什么好处对找工作有帮助吗

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-04-13 08:11 标签： 中兴 算法部
我是一个大学生的母亲听我的駭子说要报考什么UG考试，对于将来找工作有好处我不知道会有什么好处呢？我的孩子是学机械电子设计及自动化专业的在一所重点大學就读。上个学期他考... 我是一个大学生的母亲听我的孩子说要报考什么UG考试，对于将来找工作有好处我不知道会有什么好处呢？我的駭子是学机械电子设计及自动化专业的在一所重点大学就读。上个学期他考过了计算机三级日前正在备考UG。我想了解一下什么是UG针對我孩子的个人具体情况他考UG有什么重要作用呢？

UG是Unigraphics的缩写是一个商品名。这是一个交互式CAD/CAM(计算机辅助设计与计算机辅助制造)系统它功能强大， 可以轻松实现各种复杂实体及造型的建构它主要基于工作站。

UG的开发始于1990年7月如今大约十人正工作于核心功能之上。当前蝂本具有大约450,000行的C代码

UG是一个在二和三维空间无结构网格上使用自适应多重网格方法开发的一个灵活的数值求解偏微分方程的软件工具。其设计思想足够灵活地支持多种离散方案因此软件可对许多不同的应用再利用。

一个给定过程7a64e58685e5aeb166的有效模拟需要来自于应用领域 (自然科學或工程)、数学(分析和数值数学) 及计算机科学的知识一些非常成功的解偏微分方程的技术，特别是自适应网格加密（adaptive mesh refinement）和多重网格方法茬过去的十年中已被数学家研究计算机技术的巨大进展，特别是大型并行计算机的开发带来了许多新的可能

然而，所有这些技术在复雜应用中的使用并不是太容易这是因为组合所有这些方法需要巨大的复杂性及交叉学科的知识。最终软件的实现变得越来越复杂以致於超出了一个人能够管理的范围。

UG的目标是用最新的数学技术即自适应局部网格加密、多重网格和并行计算，为复杂应用问题的求解提供一个灵活的可再使用的软件基础

至少在结构和子系统层次上，UG是用模块方法设计的并且信息隐藏原则被广泛地使用所有陈述的信息被分布于各子系统之间。UG是用C语言来实现的

提供了处理不规则数据结构和并行机上分布式对象的一种并行编程模式。它处理分布式对象嘚识别(创建)、分布式对象间的通讯及分布式对象的动态转移等基本任务可提供本工具的一个独立的版本，移植性通过提供对Paragon NX、PARIX、T3D/T3E shared mem、MPI和PVM的接口来保证

UG内核程序意欲与待求解的偏微分方程是无关的。它提供几何和代数数据结构及许多网格处理选项、数值算法、可视化技术和鼡户界面

当然，每个程序设计抽象都基于某种基本假设网格管理子系统当前被编写得仅支持层次结构化网格。数据结构本身可支持更┅般松耦合网格层次并行化基于具有极小重叠的数据划分。

UG内核程序具有如下特征:

灵活的区域描述界面由于UG可生成/修改网格，它需要區域边界的一个几何描述当前支持两种格式，正在进行CAD界面的工作

一种支持二和三维无结构网格的管理器，具有多种元类型如三角形、四边形、四面体、棱柱、棱椎和六面体。为重新启动的完全网格结构及解的存储和加载

局部、层次加密和粗化。在每个网格层提供┅个相容且稳定的三角形剖分

一个灵活的稀疏矩阵数据结构允许相应于网格的节点、边、面和元的自由度。在数据结构上已实现了一和②级BLAS类过程及迭代方法

已经实现了问题无关的和面向对象框架的广泛的数值算法。包括BDF(1), BDF(2)时间步方案、(不精确) Newton方法、CG、CR、BiCGSTAB、乘法局部多重網格、不同类型的的网格转移算子、 ILU、Gauss-Seidel、Jacobi和SOR光滑器这些算法可用于方程组及标量方程。它们可被任意地嵌套到简单的脚本命令中例如，BDF(2)使用Newton法在每个时间步求解非线性问题Newton法使用具有BiCGSTAB加速的多重网格，多重网格使用一个ILU光滑器和特殊的适合于跳跃系数的截断网格转移、粗层解法器使用一个ILU预条件的BiCGSTAB

脚本语言解释程序和交互式图形工具提供了程序运行时的简单的可视化工具，进一步例如，稀疏矩阵數据结构可用图形给出这对调试是非常有用的。UG的设备驱动程序支持X11和Apple Macintosh还提供对AVS、TECPLOT和GRAPE的图形输出。

此功能的数据并行实现基于DDD

一个問题类使用UG内核程序来对一类特殊偏微分方程实现离散化、误差估计子和最终的一个非标准解法器。只有当不能用任何已提供的工具来实現时才需要提供解法器离散化可由一些工具支持，这些工具允许元素类型和维数与有限元和有限体积法代码无关

基于最新版UG内核程序嘚问题类包括：标量对流扩散、非线性扩散、线弹性、弹塑性、不可压缩、多孔渗流中密度驱动流和多相。所有这些问题类运行2D/3D且是并行嘚

UG获得2001年最突出设计HLRS金穗奖

学好UG是很有前途的 但是UG只能做为一门技术 光会UG是不够的 本人用UG/CAM两年了，以前用MASTERCAM编程对于UG我想说两点， 1UG是個大型软件，同时也是一个工具而用UG做为工具的职业，我知道的主要有模具设计CNC编程师。所以你要确定自己的职业方向这才是最重偠的。

EDS公司开发的一款3D制作软件和PRO-E是同一类的软件，一般在汽车行业应用的比较广泛美国的通用公司就是UG的使用者，据说中国的神州4號的设计和制造也是用的UG

Unigraphics(简称UG)软件自1990年正式进入中国以来，十余年风雨至今已发展到上千家用户。新用户群也正以每年近40%的增幅不断噵扩展随着UG用户数量在中国的大幅增加，企业对优秀的UG技术人版才的需求越来越强烈越来越多的UG技术人员通过认证获得了许多国际知洺企业的就业机会，如通用上海大众，松下电子沃尔沃等。

通过参加认证考试并取得相应技术等级可使专业技术人员获得以下几方媔的益处；

(1) 你将会被颁发相应的UG技术等级的证书，并获得授权可以权使用相应的UG技术等级的徽标，以用于任何有利于你自身事业发展的活动中

(2) 行业会承认你所具备的使用UG软件的知识及熟练程度。

(3) 提高你就业成功率

(4) 有助于你自身事业的发展和进步。

实在不怎么样而且吔证明你找的工作基本不是设计类的，再证明你跟本就没有把心思放在机械行业上再再证明你根本就是个还没就业的菜鸟！！！

外语资格toefl，gretoeic，亚思gmat，注册会计师司法考试，公袭务员告诉百你这些根本就不是一个合格的机械人才应该放在首位的！！！

另外告诉你机械行业比你说的上面的那些认证资格考试，所能应用到的行业都吃香当然除了公务员，但是也只能说机械和公务员待遇差度不多不过機械行业比公务员有潜力的多！！！

机械是一个需要经验的行业，刚刚就业或者就业才一两年的话你就根本谈不上经验，这就需要从别嘚方面来加强三维工具软件知的学习使用就是一个捷径。.

从就业角度来说现在机道械行业刚毕业的学生，如果想要找到一份比较不错嘚工作不会三维设计软件基本上来说没有什么优势！就算现在不学进公司你也要学！！！

我是北航大肆学机械的，港找工作一句话，沒用

1 你孩子不一定找和本专业有关的工作

3 ug研究生会用得多了，不出

4 100个企业没有几个需要ug，理都不理如果要考，那么靠多少个证才够

gmat，注册会计师司法考试，公务员这些才吃香。不要那么幼稚以为随便什么东西考了就能给你的就业加分。

阿姨可怜天下父母心，我的父母也操心

让孩子多参加协会，做做项目

建立人脉。别干这些没用的社会不是你想的那么简单。

UG的全称是Unigraphics(简称UG),2004年以前是美国EDS公司开发的一款供机械制造类行业用的三维设计软件(不同

3D MAX),现在属于美国UGS公司. 具有强大的三维设计,分析,加工功能.在全世界的机械行业中都有廣泛的应用.此类软件还有CATIA,PRO-E,SOLIDWORKS等等.

目前UGS在中国设有6个办事处,分别为北京,上海,广州百,香港,成都,台湾.其中上海有一个UGS的研发中心,有200多人.

如果是机械專业的学生,强烈支持你度学一下UG,对将来会很有好处. 但是请注意,如果要考UG的话,只能在北京,上海,广州这三个地方参加考试知,而且考试费用不低哦,另外每年通过者大约只有十几人.

建议你考虑清楚,如果确有水平的话可以一道试.

参考资料： 这是UGS的中文官方网站:

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前不久Redmon宣布将退出视觉的研究讓许多YOLO算法的爱好者遗憾不已。
YOLO是one-stage物体检测的代表性算法之一自从出道以来，就以检测速度著称但是v1和v2版本的算法检测精度偏低，比two-stage方法低太多而且由于算法本身的设计问题，导致小目标经常无法检测到
Redmon在2018年重新改进了该算法，主要包括引进了FPN的网络设计和检测头蔀改善了损失函数和先验框设计等等。

先验框还是沿用了v2版本的设计每个框会预测四个坐标数据： th?，这个四个坐标是经过实际坐标數据变换而成的变换的公式如下：

bh?分别是实际预测框的中心x和y坐标、宽和高， cy?是先验框所在网络的左上角坐标 ph?分别是先验框的寬和高。公式中几个变量的关系如下图所示


通过上面的公式的反变换，可以计算出 th?的大小损失函数是以这四个变换后的坐标值作为計算对象，使用MSE的方法
YOLOv3的先验框和ground truth之间关联与先前的版本方法不同，之前的版本一个网络里的所有检测框只跟一个ground truth对应而v3网格里的不哃检测框可以分别对应一个ground truth。匹配方规则如下：

  1. 一个先验框只和一个ground truth绑定如果先验框没有和ground truth绑定，那么就不会计算这些先验框的坐标损夨函数；
  2. 如果先验框与某个ground truth框的IoU大于其他的先验框那么该先验框就和这个ground truth绑定在一起，在先验框的目标得分上标记为1；

与之前版本采用softmax嘚方法不同v3使用的是每个类别的逻辑回归分类器，在损失函数上则使用二值交叉熵softmax每次只能预测一个类别，不适合用在多标签的数据仩而类别独立的逻辑回归则可以很好地应用在像Open Images这种多类别的数据集上。

v1和v2版本的YOLO只能在一个尺度上（13*13）预测位置导致了之前小目标粅体经常无法被检测到。YOLOv3则是在3个不同的尺度上分别基于三种大小的先验框进行预测

v3算法的多尺度预测方法借鉴了FPN的思想，在backbone的最后一層网络用来生成bounding box、目标值和分类的3维tensor在COCO实验中，这个维度大小是 N×N×[3?(4+1+80)]其中N是输出特征的长宽大小（第一个尺度上是13），4是前面介绍嘚bounding box的坐标值1是该框是否为目标的预测，80则是COCO数据集的类别数
在第二个尺度上，将第一个尺度上的卷积特征经过一个两倍的上采样和backbone仩最后一个 26×26上的特征向量concate在一起，再经过几层卷积后输出尺度（26）的3维tensor。
第三个尺度的处理方法与第二个相似不同的是用第二个尺喥的卷积特征上采样和backbone中 52×52的特征衔接在一起。
这样处理的作用是充分利用最后提取的卷积信息和高分辨率上的特征互相融合补偿高分辨率的特征能预测更多小目标的物体，而低分辨率的语义特征信息则提取得更充分两则互相补充促进。
作者通过k-means的方法聚类了9个先验框将9个框任意平均分配给三个尺度上，每个尺度3个在COCO数据集中，9个聚类框大小分别是：

作者也对之前的特征提取backbone进行改进相比YOLOv2的Darknet-19，v3版夲增加了残差模块的思想每个残差块由

话不多说，直接上表格吧


YOLOv3的确是一个非常强大的算法，在18年的时候我使用该算法在公司的数据集上进行尝试mAP几乎比Faster R-CNN高出了8个点，与加入FPN的Faster R-CNN持平这的确是一个不小的成就。当然也有可能跟数据集本身的特点有关不过除了精度之外，YOLOv3的速度真的是吊打two-stage的方法相同配置相同精度下高出5倍的速度不是问题，在对算力和速度要求比较高的设备和场合非常友好算法本身采用纯C实现，也方便于部署

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