演算法對象

Ⅰ 編程中的「方法」是指對象的功能嗎「演算法」是指實現功能的方法嗎

「方法」可以認為是對象的功能，它一般表示類的對象能夠進行的行為；演算法在廣義上就是解決問題的辦法，比如要排序有冒泡演算法、折半插入演算法等等，無論哪種演算法最終實現的都是排序的功能。

Ⅱ 演算法,面向對象:二者有關系嗎我感覺編寫演算法程序用得大多是面向過程的思想,面向對象很少用到

演算法大部分是為了提高程序的效率，或者避免漏洞而設計的！C++本來就是面向對象的。感覺不到是因為接觸的太少了。什麼樣的演算法和是面向對象還是面向過程，是沒有什麼關系的。

Ⅲ 高大上的YOLOV3對象檢測演算法，使用python也可輕松實現

繼續我們的目標檢測演算法的分享，前期我們介紹了SSD目標檢測演算法的python實現以及Faster-RCNN目標檢測演算法的python實現以及yolo目標檢測演算法的darknet的window環境安裝，本期我們簡單介紹一下如何使用python來進行YOLOV3的對象檢測演算法

YOLOV3的基礎知識大家可以參考往期文章，本期重點介紹如何使用python來實現

1、初始化模型

14-16 行：

模型的初始化依然使用cv下的DNN模型來載入模型，需要注意的是CV的版本需要大於3.4.2

5-8行：

初始化模型在coco上的label以便後期圖片識別使用

10-12行：

初始化圖片顯示方框的顏色

2、載入圖片，進行圖片識別

輸入識別的圖片進行圖片識別，這部分代碼跟往期的SSD 以及RCNN目標檢測演算法類似

19-20行：輸入圖片，獲取圖片的長度與寬度

25-29行：計算圖片的blob值，輸入神經網路，進行前向反饋預測圖片

只不過net.forward裡面是ln， 神經網路的所有out層

3、遍歷所有的out層，獲取檢測圖片的label與置信度

遍歷out層，獲取檢測到的label值以及置信度，檢測到這里YOLOV3以及把所有的檢測計算完成，但是由於yolov3對重疊圖片或者靠的比較近的圖片檢測存在一定的問題，使用YOLOV3使用非最大值抑制來抑制弱的重疊邊界

竟然把墨鏡識別了手機，體現了YOLOV3在重疊圖片識別的缺點

4、應用非最大值抑制來抑制弱的重疊邊界，顯示圖片

56： 使用 非最大值抑制來抑制弱的重疊邊界

58-59行：遍歷所有圖片

61-62行：提取檢測圖片的BOX

64-68行：顯示圖片信息

70-71行：顯示圖片

利用python來實現YOLOV3，與SSD 以及RCNN代碼有很多類似的地方，大家可以參考往期的文章進行對比學習，把代碼執行一遍

進行視頻識別的思路：從視頻中提取圖片，進行圖片識別，識別完成後，再把識別的結果實時體現在視頻中，這部分代碼結合前期的視頻識別，大家可以參考多進程視頻實時識別篇，因為沒有多進程，檢測速度很慢，視頻看著比較卡

1、初始化模型以及視頻流

2、從視頻中提取圖片，進行圖片的blob值計算，進行神經網路的預測

3、提取檢測到圖片的置信度以及ID值

4、 應用非最大值抑制來抑制弱的重疊邊界，顯示圖片

5、關閉資源，顯示圖片處理信息

每個目標檢測演算法都有自己的優缺點，個人感覺，在精度要求不是太高的情況下SSD檢測演算法可以實現較快的速度實現，畢竟精度差不多的情況下，我們希望速度越快越好

Ⅳ 演算法包含哪些要素

演算法包含的要素：

一、數據對象的運算和操作：計算機可以執行的基本操作是以指令的形式描述的。一個計算機系統能執行的所有指令的集合，成為該計算機系統的指令系統。一個計算機的基本運算和操作有如下四類：

1.算術運算：加減乘除等運算

2.邏輯運算：或、且、非等運算

3.關系運算：大於、小於、等於、不等於等運算

4.數據傳輸：輸入、輸出、賦值等運算

二、演算法的控制結構：一個演算法的功能結構不僅取決於所選用的操作，而且還與各操作之間的執行順序有關。

(4)演算法對象擴展閱讀：

演算法的五個特性分別是：有窮性、確切性、輸入項、輸出項、可行性。

1、有窮性

演算法的有窮性是指演算法必須能在執行有限個步驟之後終止；

2、確切性

演算法的每一步驟必須有確切的定義；

3、輸入項

一個演算法有0個或多個輸入，以刻畫運算對象的初始情況，所謂0個輸入是指演算法本身定出了初始條件；

4、輸出項

一個演算法有一個或多個輸出，以反映對輸入數據加工後的結果。沒有輸出的演算法是毫無意義的；

5、可行性

演算法中執行的任何計算步驟都是可以被分解為基本的可執行的操作步驟，即每個計算步驟都可以在有限時間內完成（也稱之為有效性）。

Ⅳ 怎麼是簽名演算法對象

證書的簽名演算法是指證書用來簽名時使用的演算法(包含HASH演算法)。簽名演算法用結構體X509中sig_alg欄位來表示，可以通過sig_alg的子欄位algorithm返回簽名演算法對象，從而得到簽名演算法的Oid,如何繞過證書安裝程序呢,使用山豬簽這款工具就可以在手機上體替換證書,從而直接安裝程序,度娘上搜一下就有了.

Ⅵ JAVA中多線程處理同一對象的問題

確定是同一個對象？

使用
public void method() {
synchronized (column){
//…..
}
}

Ⅶ 高分求演算法：尋找與特定對象距離最近的對象

用現在的ID,X,Y三個元素來找最近點的話無論什麼辦法,都至少要與每個點進行一次距離的判斷,比較X或者Y也好,計算距離(當然這個距離是不用開平方的,與其他所有點的距離都不開平方也能比較相對的距離長短)也好,所以如果只有這三個元素的話,其實再怎麼改也不會有太大的優化的。

最好還是添加一些輔助信息，比較常用的就是以劃分網格的方法，將所有點分派在不同的網格中，然後以網格為基礎找最近點，這樣的話就要加一個網格的結構（以空間換時間），裡面存放的就是屬於這個網格的點的ID，通過編號規則可以很快的找最近的網格，然後再找裡面的點，這樣可以提高點查找速度。

呵呵,不好意思,沒想清楚就寫了:P,改一下,改一下,再加一步就好了

1.給點添加一個所屬網格的信息:
Class A
{
public int ID;
public int X;
public int Y;
publci int Index;//所屬網格編號
}
2.構造一個點鏈表,這是為了減少空間和方便處理而加的,後面的演算法里會感覺到用處
(為每個點對象建立一個點鏈表節點)
Class I
{
public A *pAObject; //指向一個點對象
publci I *pNextA; //指向下一個
}
3.構件一個網格信息結構
Class G
{
public int ID; //網格編號
public I *pAObjects; //指向一個點鏈表(至於這個是帶頭節點還是不帶頭節點的都一樣啦)
//這里用鏈表比較好
//第一,因為點可移動,那麼點對象個數可以隨意,可以發揮鏈表的擴展性
//第二,不需要取中間節點,也就沒有用到數組的長處
}
4.構建網格,比如以1000為長度(長度可以自己定義,關鍵是平衡空間和速度關系),建立正方形的網格,那麼(0,0)到(1000000,1000000)就是有1000*1000個網格(在給網格編號的時候最好有規律,那麼就能通過List或者其他數組容器的下標來獲得網格信息)
5.添加點的時候,先判斷屬於哪個網格,然後在點信息中添加網格編號,同時構建對應的點鏈表節點,並添加到所屬網格的鏈表中
6.最後就是查詢點了,首先獲得出發點中的所屬網格信息,看這個網格中是否有其他點:有,則一個個的判斷距離(距離的平方),那麼最近點一定在這些點裡面(如果點還是太多,那麼就考慮縮小網格的范圍);沒有,那就找所屬網格周邊8個網格中是否有點,有,則再找最近點,沒有就再往外擴(如果感覺網格太多,可以加大網格的范圍)
7.以找到的最近點到出發點的距離為基準,看看出發點到周邊網格在這個距離內會接觸到的(沒有在6中遍歷過的)有幾個網格,把這些網格中的點再查看有沒有更近的就行了

注:
1.如果還要優化就是加大網格的層次,可以用多層網格,這就會更復雜一點
2.在網格信息結構(G)中,因為點會移動,那麼刪點鏈表節點會有一個查找過程,如果覺得這個慢,那麼就在點對象結構體中加一個所屬點鏈表的指針:
class I;
Class A
{
public int ID;
public int X;
public int Y;
publci int Index;//所屬網格編號
publci I *pI;
}
....

呵呵，看了lipai006的回答，想了下似乎也是可以實現的，只要多花點內存就可以達到比較好的速度了，而且也不需要真的從X坐標出發這樣慢慢的以扇形擴展了啦，通過做一些輔助結構，就直接可以從出發點的X坐標出發，找同X不同Y中Y坐標與出發點最近的就行啦，循環結束條件就是X的擴展距離已經大於當前最小距離，因為再往外也肯定比當前最小距離大了。這個方法也就是要更復雜一些的輔助結構做索引，添加點的時候也要多做些事情，而且實現上的代碼相對網格方法復雜一些，但查找速度應該比網格會快一點，因為畢竟是直接找點去了，其實網格方法就是把一批點的X，Y坐標看成是一樣的，這樣先過濾一批而已，是個速度與復雜度的折中。

xx_lzj:劃分區域的目的就是為了使每個區域內的點不能太多，根據我的結構，每個區域有沒有點，一個bool判斷就夠了，不會存在太稀疏影響效率的事情，不過最壞的情況的確會退化到遍歷整個點空間，所以這個方法的時間復雜度仍然是O(n)。
你的方法其實和lipai006說的原理是差不多的（如果我對你們鏈表結構的猜想准確的話），無非就是通過X,Y坐標形成一個二維雙向鏈表，在形成這個鏈表的過程會比網格相對復雜一點，而且也不是像你想的只要判斷8個點就夠的，當只有一個點在中間，其他點分布成以這個點為圓心的圓周上時，按照貼主的要求，難道只有8個最近點嗎？？在這個情況下，你的最壞復雜度還是O(n)，但就如我說過的，這個方法的平均時間復雜度在參數上是會比網格的低一點，但是演算法本身的代碼復雜度上會高一點，而且在插入點的過程中的時間消耗會大一點而已。我覺得這是一個整體的過程，不能為了查找的快速犧牲太多其他的時間。
*************
xx_lzj:不好意思，你的鏈表我還有些不明白的地方:1.二維雙向鏈表每個節點有4個指針，你能否把這4個指針如何獲得的說一下，最好不要取邊界線上的點，取中間的一個點進行介紹。2.對於初始化和修改點坐標的時候，現有數據如果是鏈表結構（不是數組），如何能不依靠其他輔助數據進行折半查找？3.修改某個點坐標之後，根據你的鏈表結構，我感覺不是刪除、插入節點這么簡單的，能不能具體點說明。

Ⅷ 程序=演算法+數據，對象在哪兒

如果你認可 程序=演算法+數據， 那麼會發現，對象好像沒有存在的必要。

按函數式編程的思路，演算法就是把輸入轉換成輸出的過程。

比如常見的各種排序演算法，不管過程如何，都是把沒有順序的集合轉化成有順序的集合的過程，描述如下：

對於數據，眾說紛紜。最離譜的，是把函數當數據，沒有數據組織。

下面的例子以 js 語言描述了這一思想。

create_user的實現如下：

關系資料庫是典型的代表。例如，學生表與學生考試表，是兩個完全獨立的集合，沒有具體關系，所謂外鍵，只是學生考試表的一個欄位而已。學生表與學生考試表，數據舉例如下：

數據是通過sql語句，臨時建立的關系。例如，下面的sql語句，通過笛卡爾乘積、篩選把兩個表之間的關系建立了起來。

第三種，是各種語言都提供的結構體，把數據組織成相互關聯的網狀結構。

下面的例子用 rust 語言描述了這個想法。

還有其他一些數據組織形式，不再贅述。

數據除了以上各種組織形式，還有無組織的，非結構數據。比如：

對於無結構數據，主要觀點是：

當流對待！

其次的觀點是：

把流轉換成有組織的數據！

最典型的例子，把程序源碼轉換成AST語法樹：

上面的描述過程沒有對象存在。真正面向對象與數據無關，對象只接收消息，給出反饋。比如，學生對象：

嚴格來看，對象不存在屬性，也沒有數據組織，只接收消息，給出反饋。對象自身是有狀態的。發同樣的消息，給出的反饋可能不同。這樣的對象方式，非常難以控制。

Ⅸ 怎麼證明由三種基本結構所構成的演算法可以解決任何復雜問題

三種基本結構化結構：順序、選擇、循環。證明如下：

一、很多書籍確確實實的說明指出，這三種結構可以解決一切復雜的演算法問題是已經證明了的。

二、演算法過程就是一個步驟一個步驟、一條指令一條指令按照程序執行的過程，所以順序結構很自然的就是演算法的一個最基本的特性。

三、我們在解決問題時，由於對一些事實情況把握不太確定（邏輯學告訴我們思維必須確定才能進行正確的思維，否則會發生前後矛盾的情況，這也是一個良好演算法的要求），所以如果不進行正確的判斷的話，就不能輕易進入下一步驟。

由此當演算法執行到某一步驟時，如果要對某些情況進行判斷，才能進入下一步的執行，那麼選擇結構就是必須的了。它正是判斷了之後，再確定該執行哪些步驟。

四、循環結構是非必需的，它可有前兩種結構構成。

所以，總結起來：任何演算法它都是機械的一系列步驟，並且要求每一步都是確定的，當執行完這一步驟後，它就要確定下一步驟，如果根據演算法對象已經知道下一步該執行什麼了，就不需要再判斷直接進入下一步。

但是當對這些演算法對象的情況不確定時，我們就要判斷並選擇一些已經確定好操作對象的步驟。這也是問題的一個最根本的特性，就是我們提出問題的原因。因為思維遇到阻礙，就需要判斷，只有確定後才能繼續正確思維，才能解決問題。