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ALT演算法

發布時間: 2022-12-06 07:35:09

1. alt是什麼意思

n.中高音;更改鍵,替換鍵(鍵盤上的Alt鍵)。

alt

英['ælt]美['ælt]

在Windows操作系統上有一個古老按鍵,那就是Alt鍵。Alt是單詞"Alter」的縮寫,漢語意思為「改變」,在計算機領域被稱為交替換檔鍵。

Alt鍵的功能著實很強大,在Windows操作平台下,Alt鍵可謂是鍵盤之王,Alt鍵、Ctrl鍵和shift鍵靈活合理運用對於我們提高工作效率,起到了很關鍵的一個作用。

近義詞:altitude

英['æltɪtjuːd]美['æltɪtuːd]

n.高度;海拔;高地

Air pressure decreases with altitude.

氣壓隨海拔高度的增加而下降。

2. 圖形布局有哪些常用演算法

在文檔的左下角,點點每個看看,我們一般用頁面視圖 1.普通視圖:即標准模式,是Word默認的文檔查看方式,工作范圍寬而直觀,用於文字錄入時可簡化布局, 提高錄入速度, 但看不到多欄等復雜版面。 2.頁面視圖:真正的全真模式,對於「圖文框」及「分欄」的操作必須切換到此模式工作, 如圖2所示。 3.大綱視圖:在整理長文檔時可只顯示各級標題, 以進行長文檔的全面安排。 4.主控文檔:可協調幾個人的工作,比如合編一本書。 5.全屏顯示:除文檔外隱藏其它屏幕元素,等於放大的模擬顯示。(返回Alt+u+v) 6.模擬顯示:即列印預覽,常用於查看整體版式並可多頁顯示。 7.草稿模式:可以更快地錄入,文字大小一樣,圖形以方框表示。 8.比例顯示:在工具欄右方以百分比

3. 百度圖片搜索引擎原理是如何實現的

圖片搜索的原理有三個步驟
1. 將目標圖片進行特徵提取,描述圖像的演算法很多,用的比較多的是:SIFT描述子,指紋演算法函數,bundling features演算法,hash function(散列函數)等。也可以根據不同的圖像,設計不同的演算法,比如圖像局部N階矩的方法提取圖像特徵。
2. 將圖像特徵信息進行編碼,並將海量圖像編碼做查找表。對於目標圖像,可以對解析度較大的圖像進行降采樣,減少運算量後在進行圖像特徵提取和編碼處理。
3. 相似度匹配運算:利用目標圖像的編碼值,在圖像搜索引擎中的圖像資料庫進行全局或是局部的相似度計算;根據所需要的魯棒性,設定閾值,然後將相似度高的圖片預保留下來;最後應該還有一步篩選最佳匹配圖片,這個應該還是用到特徵檢測演算法。
其中每個步驟都有很多演算法研究,圍繞數學,統計學,圖像編碼,信號處理等理論進行研究。

根據Neal Krawetz博士的解釋,原理非常簡單易懂。我們可以用一個快速演算法,就達到基本的效果。
這里的關鍵技術叫做"感知哈希演算法"(Perceptual hash algorithm),它的作用是對每張圖片生成一個"指紋"(fingerprint)字元串,然後比較不同圖片的指紋。結果越接近,就說明圖片越相似。下面是一個最簡單的實現:
第一步,縮小尺寸。
將圖片縮小到8x8的尺寸,總共64個像素。這一步的作用是去除圖片的細節,只保留結構、明暗等基本信息,摒棄不同尺寸、比例帶來的圖片差異。
第二步,簡化色彩。
將縮小後的圖片,轉為64級灰度。也就是說,所有像素點總共只有64種顏色。
第三步,計算平均值。
計算所有64個像素的灰度平均值。
第四步,比較像素的灰度。
將每個像素的灰度,與平均值進行比較。大於或等於平均值,記為1;小於平均值,記為0。
第五步,計算哈希值。
將上一步的比較結果,組合在一起,就構成了一個64位的整數,這就是這張圖片的指紋。組合的次序並不重要,只要保證所有圖片都採用同樣次序就行了。
得到指紋以後,就可以對比不同的圖片,看看64位中有多少位是不一樣的。在理論上,這等同於計算"漢明距離"(Hammingdistance)。如果不相同的數據位不超過5,就說明兩張圖片很相似;如果大於10,就說明這是兩張不同的圖片。
具體的代碼實現,可以參見Wote用python語言寫的imgHash.py。代碼很短,只有53行。使用的時候,第一個參數是基準圖片,第二個參數是用來比較的其他圖片所在的目錄,返回結果是兩張圖片之間不相同的數據位數量(漢明距離)。
這種演算法的優點是簡單快速,不受圖片大小縮放的影響,缺點是圖片的內容不能變更。如果在圖片上加幾個文字,它就認不出來了。所以,它的最佳用途是根據縮略圖,找出原圖。
實際應用中,往往採用更強大的pHash演算法和SIFT演算法,它們能夠識別圖片的變形。只要變形程度不超過25%,它們就能匹配原圖。這些演算法雖然更復雜,但是原理與上面的簡便演算法是一樣的,就是先將圖片轉化成Hash字元串,然後再進行比較。

4. 搜索演算法中,A演算法A*演算法的區別(急)

a*演算法:a*(a-star)演算法是一種靜態路網中求解最短路徑最有效的直接搜索方法。估價值與實際值越接近,估價函數取得就越好
a*
(a-star)演算法是一種靜態路網中求解最短路最有效的直接搜索方法。
注意是最有效的直接搜索演算法。之後涌現了很多預處理演算法(alt,ch,hl等等),在線查詢效率是a*演算法的數千甚至上萬倍。
公式表示為:
f(n)=g(n)+h(n),
其中
f(n)
是從初始點經由節點n到目標點的估價函數,
g(n)
是在狀態空間中從初始節點到n節點的實際代價,
h(n)
是從n到目標節點最佳路徑的估計代價。
保證找到最短路徑(最優解的)條件,關鍵在於估價函數f(n)的選取:
估價值h(n)<=
n到目標節點的距離實際值,這種情況下,搜索的點數多,搜索范圍大,效率低。但能得到最優解。並且如果h(n)=d(n),即距離估計h(n)等於最短距離,那麼搜索將嚴格沿著最短路徑進行,
此時的搜索效率是最高的。
如果
估價值>實際值,搜索的點數少,搜索范圍小,效率高,但不能保證得到最優解。

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