神奇演演算法
1. 馬其賽旋轉演算法是怎麼算的
Mersenne Twister(馬特賽特旋轉演演算法) 根據書上說的是： 馬特賽特旋轉演演算法： 產生隨機數的函數是：mt_rand() 使用方法是： $num_rand=mt_rand($num_min,$num_max) //其中的兩個參數是用來指定隨機數產生的范圍，如果沒有指定，系統將自動指定隨機函數的最大值為rand_max,最小值為0 注意書上開是說為了使隨機函數的隨機程度加大，最好每次在獲取隨機數之前使用mt_srand()設定新的隨機數種子 mt_rands()用法： mt_srand($num_seed); //設定隨機數種子 mt_getrandmax()用法； $num_randmax=mt_getrandmax(); 如果在此使用microtime()*1000000函數應該更不錯，使用時間戳隨機當隨機變化的種子 以下內容為程序代碼: <? //for sentence creates 10 random number for ($i=0;$i<10;$i++) { mt_srand(100*($i+10)); $randval=mt_rand(2,100); echo $randval." "; } //show the maximum random number that can bu got echo "<br>The maximum random number is:".mt_getrandmax(); ?> 49 21 46 73 53 80 25 80 96 26 The maximum random number is:2147483647 有人熟悉這種演算法，或者對這個演算法感興趣嗎？ 我在想的是能不能對這種算發應用到實際？:em02:
記得採納啊
2. Bresenham直線演演算法的演算方法
Bresenham直線演算法描繪的直線。假設我們需要由 (x0, y0) 這一點，繪畫一直線至右下角的另一點(x1, y1)，x,y分別代表其水平及垂直坐標，並且 x1 - x0 > y1 - y0。在此我們使用電腦系統常用的坐標系，即x坐標值沿x軸向右增長，y坐標值沿y軸向下增長。
因此x及y之值分別向右及向下增加，而兩點之水平距離為x1 − x0且垂直距離為y1-y0。由此得之，該線的斜率必定介乎於1至0之間。而此演算法之目的，就是找出在x0與x1之間，第x行相對應的第y列，從而得出一像素點，使得該像素點的位置最接近原本的線。
對於由(x0, y0)及(x1, y1)兩點所組成之直線，公式如下：
因此，對於每一點的x，其y的值是
因為x及y皆為整數，但並非每一點x所對應的y皆為整數，故此沒有必要去計算每一點x所對應之y值。反之由於此線之斜率介乎於1至0之間，故此我們只需要找出當x到達那一個數值時，會使y上升1，若x尚未到此值，則y不變。至於如何找出相關的x值，則需依靠斜率。斜率之計算方法為m = (y1 − y0) / (x1 − x0)。由於此值不變，故可於運算前預先計算，減少運算次數。
要實行此演算法，我們需計算每一像素點與該線之間的誤差。於上述例子中，誤差應為每一點x中，其相對的像素點之y值與該線實際之y值的差距。每當x的值增加1，誤差的值就會增加m。每當誤差的值超出0.5，線就會比較靠近下一個映像點，因此y的值便會加1，且誤差減1。
下列偽代碼是這演算法的簡單表達（其中的plot(x,y)繪畫該點，abs返回的是絕對值）。雖然用了代價較高的浮點運算，但很容易就可以改用整數運算（詳見最佳化一節）：
function line(x0, x1, y0, y1)
int deltax := x1 - x0
int deltay := y1 - y0
real error := 0
real deltaerr := deltay / deltax // 假設 deltax != 0 （非垂直線），
// 注意：需保留除法運算結果的小數部分
int y := y0
for x from x0 to x1
plot(x,y)
error := error + deltaerr
if abs(error) ≥ 0.5 then
y := y + 1
error := error - 1.0
3. 考研數學復習時不會做的題目怎麼辦
做題技巧在考研數學中起著很重要的作用,大家要掌握好。那麼，考研數學題不會做怎麼辦?下面小編為大家整理的一些內容，希望大家喜歡!
一、選擇題答題技巧
在做選擇題的時候大家還是有很多方法可選的，常用的方法有：代入法、排除法、圖示法、逆推法、反例法等。
代入法：也就是說將備選的一個答案用具體的數字代入，如果與假設條件或眾所周知的事實發生矛盾則予以否定。
演演算法：它適用於題干中給出的條件是解析式子。
圖形法：它適用於題干中給出的函數具有某種特性，例如奇偶性、周期性或者給出的事件是兩個事件的情形，用圖示法做就顯得格外簡單。
排除法：排除了三個，第四個就是正確的答案，這種方法適用於題干中給出的函數是抽象函的情況。
反推法：所謂逆推法就是假定被選的四個答案中某一個正確，然後做反推，如果得到的結果與題設條件或盡人皆知的正確結果矛盾，則否定這個備選答案。
如果考試的時候大家發現哪種方法都不奏效的話，大家還可以選擇猜測法，至少有25%的正確性。
4考研數學復習參考資料
第一是李永樂老師所有的資料。這些都有必要認真研究，自習琢磨的。
第二是復習全書，其實談不上好，但是總是需要有一本幫助你在完成了基礎學習後梳理知識和考點。
第三是合肥工大的五套題和基礎過關660，660是只有選擇和填空題的，可以在基礎階段做，鞏固自己的知識，但是它的難度其實有點大，所以我看過復習全書後又做了一遍，在自己技巧和知識都掌握牢固的時候做題的正確明顯有所提高。
三、復習小建議第一，我想說的是重復。不知道大家有沒有聽過一句話，7是一個很神奇的數字，如果你把一件事重復七遍，它就會深深印在你的生命里。雖然我在考研過程中沒有把一本書看過七遍，但是沒本至少有三遍，這樣的重復記憶才能讓你在緊張的考場上也不會大腦空白。另外重復還可以加深理解，有些東西雖然你第一遍就很仔細的琢磨了，但是看第二遍你就會發現有了更清楚的了解，思路什麼的一下子清晰了。不管是數學還是政治專業課，重復都是很有效的方法。
四、還有一點我想給大家推薦的我的一個做法，我從網上下載了一個考研日歷，是一張表格式的，最上方可以填自己這個月的目標，下面每個框里填自己當天的計劃，什麼時候看哪門課、看多少。完成後就劃掉或者劃個勾，超額完成時可以獎勵一下自己。這樣把自己的安排都寫下來，不會讓計劃在遇到臨時意外時被打亂，可以讓我們的時間有一個很好的規劃。
最後，就是輔導班的問題，我個人認為在准備考研的過程中上輔導班其實是有必要的。如果沒有報輔導班的話到後期你就會發現，天天都上自習會有點乏味，偶爾去上上課可以調節一下。而且老師畢竟是有經驗的，對自己的復習會有一個指導作用。
4. 計算神經科學的認知科學的誕生
1956年9月11日，認知科學大會在麻省理工學院舉行。在大會上喬治·A·米勒（George A. Miller）發表了他著名的研究《神奇的數字 7 +/- 2》。艾弗拉姆·諾姆·喬姆斯基（Noam Chomsky）和艾倫·紐厄爾Newell和赫伯特·亞歷山大·西蒙（Simon）發表了他們在電腦科學上的成果。耐瑟（Ulric Neisser）在他1967年的書「認知心理學」中評論了許多在這次會議中所發表的成果。「心理學」這個名詞在1950到1960年代逐漸式微，取代的是認知科學的開始。行為主義的科學家如喬治·A·米勒開始重視語言的內在表徵（representation），而不只有外在的行為表現。大衛·馬爾（David Marr）提出記憶的階層性表徵，也讓許多心理學家接納了心理功能是需要由腦中特別的演演算法處理。
5. robust motion deblur怎麼用
Robust Motion Deblur是一款可以將模糊的照片變得清晰的非常實用的軟體，你可以把拍照時不小心的晃動導致的圖片模糊通過這款軟體修復過來。
暴強模糊照片變清晰工具(Robust Motion Deblur)軟體功能特色：大家是否還記得當初在photoshop CS6發布視頻中那段模糊照片變清晰的演示？看過視頻後讓很多人覺得那是Photoshop中一個可以化腐朽為神奇的功能，於是我們對Photoshop CS6充滿了期待，結果，當PS CS6正式發布後卻沒有在其中找到可以讓模糊圖片變清晰的功能？這難道是Adobe忽悠了我們？其實，那隻是Adobe實驗室正在著手的一個「去模糊」(Deblurring)項目研究（力圖把因手震、失焦、和物體移動時產生的模糊變回清晰可辨的照片），至於何時才能在PS中正式運用可能還有待時日。 outdoor.jpg outdoor_deblur.jpg
那目前是否還有類似的模糊照片變清晰的軟體？網上很多的所謂可以實現模糊圖片變清晰的軟體大多隻是噱頭，不過「去模糊」(Deblurring)的演演算法雖遠在天邊，卻近在咫尺。就在香港的中文大學里，已經至少有兩位學生深入改進過Deblurring的方法。下面我們來看看Deblurring演演算法的神奇之處。
Robust Motion Deblur-強大的去模糊演算法軟體
1、納入了最新的盲解卷積技術消除相機抖動。
2、能夠處理大量模糊的內核。
3、能夠恢復細微結構和精緻的細節。
4、啟用GPU功能，非常快。
系統要求：
1、如果你已經安裝了NVIDIA顯卡，請點擊 這里檢查您是否可以使用CUDA。
2、它需要 在NVIDIA顯卡的 CUDA工具包4.0的環境下運行。如果該工具包沒有安裝，請下載Windows + CUDA工具包DLL的版本。
註：如果非NVIDIA顯卡下未安裝CUDA工具包。那麼可能運行會很慢。
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6. 現代計算機是如何計算圓周率的
pi = 0.0
N = 100
for i in range(N):
pi += (1/pow(16,i) * ( 4/(8*i +1) -2/(8*i+4)-1/(8*i+5) -1/(8*i +6) ) )
print('圓周率為{:.10f}'.format(pi))
請把以上代碼拷進python語言開發環境里運行，結果如下（下圖是使用python開發環境Spyder運行上述代碼的結果）：圓周率為3.1415926536.
(6)神奇演演算法擴展閱讀
圓周率的研究過程：
1989年美國哥倫比亞大學研究人員用克雷－2型（Cray-2）和IBM－3090/VF型巨型電子計算機計算出π值小數點後4.8億位數，後又繼續算到小數點後10.1億位數。2010年1月7日——法國工程師法布里斯·貝拉將圓周率算到小數點後27000億位。
2010年8月30日——日本計算機奇才近藤茂利用家用計算機和雲計算相結合，計算出圓周率到小數點後5萬億位。
2011年10月16日，日本長野縣飯田市公司職員近藤茂利用家中電腦將圓周率計算到小數點後10萬億位，刷新了2010年8月由他自己創下的5萬億位吉尼斯世界紀錄。56歲的近藤茂使用的是自己組裝的計算機，從10月起開始計算，花費約一年時間刷新了紀錄。
7. 演演算法是什麼主要的數學意義是什麼
東風數學主要特徵：1具有實用性，有較強的社會性；2演算法程序化模型化；3寓理與算並且是開放的歸納系統
西方數學主要特徵：1封閉的邏輯演繹體系季節化的演算法；2古希臘的數字與神秘性結合；3將數學抽象化；4希臘數學重視數學在美學上的意義
希臘人在數學上的貢獻主要是創立了平面幾何，立體幾何，平面與球面三角，數論。推廣了算數與代數。
東方數學注重實用性社會性，使數學與我們的生活密切聯系，二者都推動了現代數學的發展，都開創了數學的先河。
8. 考研數學二答題技巧
您好！很高興為您解答！
考研數學二答題技巧
（1）確定做題順序。在做題順序上可以採用填空、計算、選擇、證明的順序。因為選擇題的分數要相對的少一些，但他們一般對基礎知識要求較高，選項迷惑性大有時需要花好多時間去分析也難以取捨，而且有些選擇題的計算量也是很大的，如果在開始做題時就感覺不順手花的時間太長，這樣會影響考試情緒。證明題考的是嚴密的邏輯推理，難度也比較大。把這兩道題放在最後做比較好，開始先做簡單的。在考試時，先通觀整個試題，明確哪些分數是必得的。哪些是可能得到的，哪些是根本得不到的，再採取不同的對應方式，才能鎮定自如，進退有據，最終從總體上獲勝。
（2）做選擇題的時候，可以巧妙的運用圖示法和賦值法。這兩種方法很有效。平時用得人很多，考試時盡量不要留有空白，就算是不會的題也要寫一些相關的內容得一點「步驟分」。求解單項選擇題一般有以下幾種方法：推演法：它適用於題干中給出的條件是解析式子。圖示法：它適用於題干中給出的函數具有某種特性，，例如奇偶性、周期性或者給出的事件是兩個事件的情形，用圖示法做就顯得格外簡單。舉反例排除法：排除了三個，第四個就是正確的答案，這種方法適用於題干中給出的函數是抽象函數的情況。逆推法：所謂逆推法就是假定被選的四個答案中某一個正確，然後做逆推，如果得到的結果與題設條件或盡人皆知的正確結果矛盾，則否定這個備選答案。賦值法：也就是說將備選的一個答案用具體的數字代入，如果與假設條件或眾所周知的事實發生矛盾則予以否定。
參考資料：文都資訊網
9. MersenneTwister演算法的介紹
Mersenne Twister演算法譯為馬特賽特旋轉演演算法，是偽隨機數發生器之一，其主要作用是生成偽隨機數。此演算法是Makoto Matsumoto （松本）和Takuji Nishimura （西村）於1997年開發的，基於有限二進制欄位上的矩陣線性再生。可以快速產生高質量的偽隨機數，修正了古老隨機數產生演算法的很多缺陷。
10. 神通廣大的預知警察
在傳統的偵探小說里，案發後，偵探一般都會第一時間到達現場，查看犯罪現場，收集指紋、犯罪工具以及犯罪分子遺留的其他線索，然後經過縝密的邏輯推理和多地調查，最終迅速破案。就連神乎其神的福爾摩斯，也只能在慘案發生後，才進行他三段式的破案步驟：觀察案發地點、了解案發情況、捉拿兇手。
但受害者所失去的親人和財產，很難再完好無損地返還回來，而犯罪分子本人也因為一時的沖動毀了自己，說到底，破案於社會而言，並沒有起到更大的保護作用。那麼，有沒有可能提前阻止犯罪分子的瘋狂行徑呢？
依據哪裡來？
軟體的強大預測能力，賦予了警察神通廣大的預知能力，而這一切還得感謝警察局事先層層羅列的大數據。
在中國，公安內網有查詢的許可權就可以看個人的出生年月、家庭住址、有無犯罪等詳細信息，在發達國家，這些信息更為完備。比如在美國，有一個令人膽戰心驚的信用記錄，不僅記錄著你的姓名、住址、照片等無關緊要的信息，甚至還包括你曾經破案或者犯罪的信用記錄，甚至你曾延遲交付水電費也會記錄在案。這個信用記錄已經被做成了資料庫，每個人都有自己的安全號，一輸入網路就能查詢。
除了這個全民皆有的數據系統，警察局還會建立犯罪分子特有的犯罪資料庫，並使用演演算法及諸如地理位置、犯罪記錄、年齡及前科等約24種的變數，推算出犯罪可能發生的地點、時間、人物及其手法。這些資料庫全國聯網，警方共享資源，成為了預測軟體的基礎數據。
在公共場合數據的調用方面，警方也有很大的權力，比如美國警方不僅能查閱美國超過20億個車輛牌照和所在地等私人信息外，更能利用不同的系統定位出犯罪地點，像是利用各地收音器找出開槍地點，利用社群軟體調查是否有違法行為等。
強大數據資源的支撐下，利用先進演算法的計算機不難形成較准確的預測系統。過去，在學校門口發現一個可疑車輛，警局接到報案後，會根據車牌搜索信息，但搜索結果只是出現車牌的主人姓名、電話、住址等少部分信息。而現在，假如幼兒園附近有個可疑車輛被報告給了警察局，預測系統就會根據已建立的車牌管理資料庫，查出誰擁有了這輛車，車主的逮捕記錄，和這個區域的犯罪情況，它不僅能知道這輛車現在在哪裡，而且通過調動車牌記錄，還可以知道它這幾天、幾個星期，甚至幾個月去過哪裡。根據攝像頭顯示，臉部識別系統又將識別此時開車的人是否是車主本人，通過合理的推測，這個數據可能有助於讓犯罪念頭扼殺在萌芽中。
破案能力引發爭議
預知警察不僅在預測方面比過去更加有效，而且在破案方面也是成績不俗，在國際上重大案件破獲中，列出恐怖分子的追捕名單中，都有預知系統的一份功勞。不過，預知警察在威懾犯罪分子時，也讓普通民眾精神緊張，因為除了常規的數據收集，為了達到理想的效果，警方還會使出旁門左道收集數據。
2013年震驚全世界的美國棱鏡丑聞中，根據斯諾登披露的部分棱鏡計劃內容，情報人員可以直接進入9家美國網路公司的中心伺服器，獲得用戶的已存儲數據以及實時數據，這九家公司又是影響全球的公司，如微軟、Facebook、YouTube、谷歌、蘋果等等，這也就意味著全球十幾億人可能處於時時被監控中。
棱鏡計劃被曝光後，輿論嘩然。面對公眾指責，美國國家安全局在聽證會上為自己喊冤，聲稱這些項目自2001年9月啟動以來，已幫助美國政府挫敗了超過50起恐怖陰謀，如果政府不實施這些監控項目，美國將會面臨更多恐怖襲擊的風險。
盡管打著為了國家安全與減少犯罪的名義，但大批的美國人並不買賬，他們高舉著寫有「安全得讓我感到害怕」的橫幅，抗議自己無時無刻不被監控著，個人隱私權正在不斷被侵犯。
人們擔心的不僅是有沒有第三隻眼時刻盯著自己，他們也擔心假如數據被黑客入侵篡改一氣，那些神通廣大的預知警察逮錯人了怎麼辦？而且現有的法律並沒有規定這些預知警察的權力界限，亂用權力該如何判？
凡此種種，都還沒有得到警察局的明確答復，但相信在不久的未來，警察局也會重新制定章程，規定權力和義務。畢竟當物聯網徹底實現後，預知警察會變得越來越多，甚至取代現在傳統警察的出警角色，而他們作為新的警察種類，在有無限的接近個人隱私的機會時，將會需要更嚴格的警察章程。
本文源自大科技*網路新說016年第7期雜志、歡迎廣大讀者關注我們大科技的微信號：hdkj1997