耳鼻算法

❶ 耳鼻喉科显微镜哪家好

耳鼻喉 (ENT) 显微外科需要顶级成像质量和可视化效果。使用耳鼻喉科显微镜，专家们可以进行复杂、高精度但介入最少的耳鼻喉外科，实现理想的临床预后。

徕卡显微系统推出的耳鼻喉外科显微镜可在广泛的耳鼻喉显微外科工作中为专业医师提供丰富、适应性强的解决方案。这些显微镜可定制，也可与其他设备集成，包括双目镜筒、物镜镜头、手柄、支架等。

耳鼻喉科临床照明对于理想的可视环境至关重要，但过高的光强会对皮肤造成损伤，尤其是儿童的皮肤更加娇嫩脆弱。Leica Microsystems的创新照明管理系统有助于保护患者的皮肤和组织。当工作距离减小时，BrightCare Plus将自动降低光照强度，从而将患者灼伤的风险降至最低。内部照度计能够根据实际的灯泡输出来计算光强，而不是通过算法。

徕卡显微系统的解决方案能在显微外科治疗中为专业医师提供有力支持。徕卡的创新显微镜技术能增强景深，定位精准，可操控性强。

❷ AI医疗技术有哪些重要应用

医疗领域是人工智能一个重要的应用方向，与互联网不同，人工智能对医疗领域的改造是颠覆性的，过去五年是人工智能医疗发展的加速期，人工智能对于医疗健康领域中的应用已经非常广泛。人工智能在医疗方面的应用场景主要有哪些呢？

1、智能药物研发

智能药物研发是指将人工智能中的深度学习技术应用于药物研究，通过大数据分析等技术手段快速、准确地挖掘和筛选出合适的化合物或生物，达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。

新药研发是一个时间长、耗费大、风险大的漫长过程。塔夫茨大学药品研发研究中心通过既往获批的药物数据发现，研发一个新药至少需要10年、26亿美元的巨大投入。而人工智能技术在新药研发中可以发挥非常重要的作用。

2、智能诊疗

智能诊疗就是将人工智能应用到医学诊疗中，让机器“学习”专家级医师的医疗经验和医学文献知识，模拟诊疗时的思维逻辑，并在实际应用时给出方案。现在，智能诊疗的概念进一步扩大，一些诊疗时的准备工作也可由机器承担，进一步减轻医生的压力。

智能诊疗贯穿医生面诊的前中后整个流程，目前主流的开发方向包括：语音病历、辅助决策、风险预警等领域。比如智能语音病历，就是通过语音识别技术，帮助医生快速录入病历，德信数据显示，中国50%以上的住院医生平均每天有4小时以上在写病历，而应用语音病历后，医生的主诉内容可以实时地转换成文字，效率大大提升。

再比如辅助治疗决策，辅助治疗决策是很多科技公司目前重点研究的方向，通过先进算法，以临床指南知识库为基础，结合医生经验，对海量真实的临床诊疗数据和离院随访数据进行训练，能够挖掘治疗方案和结局的关联，对比不同治疗方案的效果。从而协助医生为患者提供更精准优质的诊疗方案。

3、医学影像智能识别

AI医学影像是指利用AI在感觉认知和深度学习的技术优势，将其应用在医学影像领域，实现机器对医学影像的分析判断，是协助医生完成诊断、治疗工作的一种辅助工具，帮助医生更快获取影像信息，进行定量分析，提升医生看图、读图的效率，协助发现隐藏病灶，从而达到提高诊断效率和准确率的目的。

人工智能在医学影像应用主要分为两部分：一是图像识别，应用于感知环节，其主要目的是将影像进行分析，获取一些有意义的信息；二是深度学习，应用于学习和分析环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握诊断能力。

4、医疗机器人

医疗机器人是一种智能型服务机器人，它具有广泛的感觉系统、智能和精密执行机构，从事医疗或辅助医疗工作。医疗机器人的目的并不是代替手术医生，而是作为一种辅助工具来拓展医生的手术能力、提高手术质量、减轻医生的工作强度。

医疗机器人具有较为广泛的概念，包括外科手术机器人、康复机器人、医疗服务机器人和微型检测与治疗机器人等。外科手术机器人根据手术类型不同可分为显微外科手术机器人、神经外科手术机器人、耳鼻喉外壳手术机器人、整形外科与骨科手术机器人等。

5、智能健康管理

根据人工智能而建造的智能设备可以监测到人们的一些基本身体特征，如饮食、身体健康指数、睡眠等，对身体素质进行评估，提供个性的健康管理方案，及时识别疾病发生的风险，提醒用户注意自己的身体健康安全。目前人工智能在健康管理方面的应用主要在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。

健康管理行业因其预防、调养的基调和个体化管理的特性，正在成为预防医学的主流。“十四五”期间我国进入高质量发展的新阶段，我国健康管理也将进入一个新的发展阶段。面临机遇和挑战，健康管理服务将向着更加广泛、深入和个性化转变，利用AI技术对健康管理进行智能升级的智能健康管理是目前适合我国国情的一种健康管理方式。

❸ 书籍的种类

分文学类，教辅类，童话类。

❹ 关于学校使用的校园人脸识别门禁系统，有推荐的吗

校园人脸识别门禁系统品牌很多，选择门禁系统时要注意以下几点：

1、双目活体识别功能

对比单目摄像头而言，双目摄像头优势很大，它是利用双目算法计算高精度的人脸数据，并且对人脸中的眼耳鼻等一些关键特征点进行精确识别定位以及计算出各种特征信息。这样能做到有效的防止那些利用平面照片、不同弯曲程度的照片、PS图片、模型、视频等进行的仿冒欺诈，能够精准检测出是否为“活人”或“真人”，极大地确保了活体检测的准确率。并解决冒名顶替，人证不符等问题，使得那些企图持假证蒙混过关的人无处遁形。

2、具有抗光线干扰能力

凡是一款好的人脸识别门禁除了“系统”的稳定性以外，还能够保障在出现强逆光、弱光、黑夜、雨雾天等特殊情况下正常使用。如果是在室外应用，则产品需要具备在逆光、光线不足等情况下依然可以准确识别的能力，其实这就要求产品要具有补光能力。

3、是否具备个性定制服务

不同的项目对与“人脸识别门禁”设备的需求与用途都是不一样的。因此，在选择设备之时，需要对该设备软件上的接口文档有一个详尽的了解。假如该设备的接口文档残缺不全或者甚至没有，那么即使设备质量很好，但是在实际使用中也是无法满足项目方的需要。

校园人脸识别门禁系统推荐捷易门禁，捷易科技可以从服务器到人脸识别门禁，摄像机，软件系统，为校园打造浑然一体的软、硬件解决方案。无感动态人脸识别通过，双目活体防伪，门禁机识别到黑名单人员，系统自动报警。

❺ 遗传算法的基本原理

遗传算法的基本原理和方法

一、编码

编码：把一个问题的可行解从其解空间转换到遗传算法的搜索空间的转换方法。

解码（译码）：遗传算法解空间向问题空间的转换。

二进制编码的缺点是汉明悬崖（Hamming Cliff），就是在某些相邻整数的二进制代码之间有很大的汉明距离，使得遗传算法的交叉和突变都难以跨越。

格雷码（Gray Code）：在相邻整数之间汉明距离都为1。

（较好）有意义的积木块编码规则：所定编码应当易于生成与所求问题相关的短距和低阶的积木块；最小字符集编码规则，所定编码应采用最小字符集以使问题得到自然的表示或描述。

二进制编码比十进制编码搜索能力强，但不能保持群体稳定性。

动态参数编码（Dynamic Paremeter Coding）：为了得到很高的精度，让遗传算法从很粗糙的精度开始收敛，当遗传算法找到一个区域后，就将搜索现在在这个区域，重新编码，重新启动，重复这一过程，直到达到要求的精度为止。

编码方法：

1、 二进制编码方法

缺点：存在着连续函数离散化时的映射误差。不能直接反映出所求问题的本身结构特征，不便于开发针对问题的专门知识的遗传运算算子，很难满足积木块编码原则

2、 格雷码编码：连续的两个整数所对应的编码之间仅仅只有一个码位是不同的，其余码位都相同。

3、 浮点数编码方法：个体的每个基因值用某一范围内的某个浮点数来表示，个体的编码长度等于其决策变量的位数。

4、 各参数级联编码：对含有多个变量的个体进行编码的方法。通常将各个参数分别以某种编码方法进行编码，然后再将他们的编码按照一定顺序连接在一起就组成了表示全部参数的个体编码。

5、 多参数交叉编码：将各个参数中起主要作用的码位集中在一起，这样它们就不易于被遗传算子破坏掉。

评估编码的三个规范：完备性、健全性、非冗余性。

二、选择

遗传算法中的选择操作就是用来确定如何从父代群体中按某种方法选取那些个体遗传到下一代群体中的一种遗传运算，用来确定重组或交叉个体，以及被选个体将产生多少个子代个体。

常用的选择算子：

1、 轮盘赌选择（Roulette Wheel Selection）：是一种回放式随机采样方法。每个个体进入下一代的概率等于它的适应度值与整个种群中个体适应度值和的比例。选择误差较大。

2、 随机竞争选择（Stochastic Tournament）：每次按轮盘赌选择一对个体，然后让这两个个体进行竞争，适应度高的被选中，如此反复，直到选满为止。

3、 最佳保留选择：首先按轮盘赌选择方法执行遗传算法的选择操作，然后将当前群体中适应度最高的个体结构完整地复制到下一代群体中。

4、 无回放随机选择（也叫期望值选择Excepted Value Selection）：根据每个个体在下一代群体中的生存期望来进行随机选择运算。方法如下

（1） 计算群体中每个个体在下一代群体中的生存期望数目N。

（2） 若某一个体被选中参与交叉运算，则它在下一代中的生存期望数目减去0.5，若某一个体未被选中参与交叉运算，则它在下一代中的生存期望数目减去1.0。

（3） 随着选择过程的进行，若某一个体的生存期望数目小于0时，则该个体就不再有机会被选中。

5、 确定式选择：按照一种确定的方式来进行选择操作。具体操作过程如下：

（1） 计算群体中各个个体在下一代群体中的期望生存数目N。

（2） 用N的整数部分确定各个对应个体在下一代群体中的生存数目。

（3） 用N的小数部分对个体进行降序排列，顺序取前M个个体加入到下一代群体中。至此可完全确定出下一代群体中M个个体。

6、无回放余数随机选择：可确保适应度比平均适应度大的一些个体能够被遗传到下一代群体中，因而选择误差比较小。

7、均匀排序：对群体中的所有个体按期适应度大小进行排序，基于这个排序来分配各个个体被选中的概率。

8、最佳保存策略：当前群体中适应度最高的个体不参与交叉运算和变异运算，而是用它来代替掉本代群体中经过交叉、变异等操作后所产生的适应度最低的个体。

9、随机联赛选择：每次选取几个个体中适应度最高的一个个体遗传到下一代群体中。

10、排挤选择：新生成的子代将代替或排挤相似的旧父代个体，提高群体的多样性。

三、交叉

遗传算法的交叉操作，是指对两个相互配对的染色体按某种方式相互交换其部分基因，从而形成两个新的个体。

适用于二进制编码个体或浮点数编码个体的交叉算子：

1、单点交叉（One－pointCrossover）：指在个体编码串中只随机设置一个交叉点，然后再该点相互交换两个配对个体的部分染色体。

2、两点交叉与多点交叉：

（1） 两点交叉（Two－pointCrossover）：在个体编码串中随机设置了两个交叉点，然后再进行部分基因交换。

（2） 多点交叉（Multi－pointCrossover）

3、均匀交叉（也称一致交叉，UniformCrossover）：两个配对个体的每个基因座上的基因都以相同的交叉概率进行交换，从而形成两个新个体。

4、算术交叉（ArithmeticCrossover）：由两个个体的线性组合而产生出两个新的个体。该操作对象一般是由浮点数编码表示的个体。

四、变异

遗传算法中的变异运算，是指将个体染色体编码串中的某些基因座上的基因值用该基因座上的其它等位基因来替换，从而形成以给新的个体。

以下变异算子适用于二进制编码和浮点数编码的个体：

1、基本位变异（SimpleMutation）：对个体编码串中以变异概率、随机指定的某一位或某几位仅因座上的值做变异运算。

2、均匀变异（UniformMutation）：分别用符合某一范围内均匀分布的随机数，以某一较小的概率来替换个体编码串中各个基因座上的原有基因值。（特别适用于在算法的初级运行阶段）

3、边界变异（BoundaryMutation）：随机的取基因座上的两个对应边界基因值之一去替代原有基因值。特别适用于最优点位于或接近于可行解的边界时的一类问题。

4、非均匀变异：对原有的基因值做一随机扰动，以扰动后的结果作为变异后的新基因值。对每个基因座都以相同的概率进行变异运算之后，相当于整个解向量在解空间中作了一次轻微的变动。

5、高斯近似变异：进行变异操作时用符号均值为P的平均值，方差为P2的正态分布的一个随机数来替换原有的基因值。

❻ 常用的内存管理方法有哪几种

常用的内存管理 方法 有哪几种?下面是我给大家收集整理的一些相关方法技巧，希望对大家有帮助!

常用的内存管理方法

传统的内存整理软件工作原理大概是：先申请一块“巨大内存”。因为物理内存几乎全被内存整理软件占用，因此Windows被迫把其他软件的内存数据转移到硬盘上的“虚拟内存交换文件”(PageFile)中，完成这一过程之后内存整理软件就会释放掉刚刚申请的内存，至此整理过程完成，可用物理内存显着增加。

大体上都是那么回事，就是通过辅助空间，重新安排内存内容 ....

但是其中使用的算法，效率是有很大的区别的 ～～ <script type="text/javascript"><!-- google_ad_client = "pub-4403405132739389"; google_ad_width = 250; google_ad_height = 250; google_ad_format = "250x250_as"; google_ad_type = "text"; //2007-10-22: 250*250 google_ad_channel = "7687946060"; google_ui_features = "rc:10"; //--> </script><script type="text/javascript" src=pagead2.googlesyndication/pagead/show_ads.js"> </script>

拓荒时代

国内的程序员大多是在 Java 语言中第一次感受到垃圾收集技术的巨大魅力的，许多人也因此把 Java 和垃圾收集看成了密不可分的整体。但事实上，垃圾收集技术早在 Java 语言问世前 30 多年就已经发展和成熟起来了， Java 语言所做的不过是把这项神奇的技术带到了广大程序员身边而已。

如果一定要为垃圾收集技术找一个孪生兄弟，那么， Lisp 语言才是当之无愧的人选。 1960 年前后诞生于 MIT 的 Lisp 语言是第一种高度依赖于动态内存分配技术的语言： Lisp 中几乎所有数据都以“表”的形式出现，而“表”所占用的空间则是在堆中动态分配得到的。 Lisp 语言先天就具有的动态内存管理特性要求 Lisp 语言的设计者必须解决堆中每一个内存块的自动释放问题(否则， Lisp 程序员就必然被程序中不计其数的 free 或 delete 语句淹没)，这直接导致了垃圾收集技术的诞生和发展——说句题外话，上大学时，一位老师曾告诉我们， Lisp 是对现代软件开发技术贡献最大的语言。我当时对这一说法不以为然：布满了圆括号，看上去像迷宫一样的 Lisp 语言怎么能比 C 语言或 Pascal 语言更伟大呢?不过现在，当我知道垃圾收集技术、数据结构技术、人工智能技术、并行处理技术、虚拟机技术、元数据技术以及程序员们耳熟能详的许多技术都起源于 Lisp 语言时，我特别想向那位老师当面道歉，并收回我当时的幼稚想法。

知道了 Lisp 语言与垃圾收集的密切关系，我们就不难理解，为什么垃圾收集技术的两位先驱者 J. McCarthy 和 M. L. Minsky 同时也是 Lisp 语言发展史上的重要人物了。 J. McCarthy 是 Lisp 之父，他在发明 Lisp 语言的同时也第一次完整地描述了垃圾收集的算法和实现方式; M. L. Minsky 则在发展 Lisp 语言的过程中成为了今天好几种主流垃圾收集算法的奠基人——和当时不少技术大师的经历相似， J. McCarthy 和 M. L. Minsky 在许多不同的技术领域里都取得了令人艳羡的成就。也许，在 1960 年代那个软件开发史上的拓荒时代里，思维敏捷、意志坚定的研究者更容易成为无所不能的西部硬汉吧。

在了解垃圾收集算法的起源之前，有必要先回顾一下内存分配的主要方式。我们知道，大多数主流的语言或运行环境都支持三种最基本的内存分配方式，它们分别是：

一、静态分配( Static Allocation )：静态变量和全局变量的分配形式。我们可以把静态分配的内存看成是家里的耐用家具。通常，它们无需释放和回收，因为没人会天天把大衣柜当作垃圾扔到窗外。

二、自动分配( Automatic Allocation )：在栈中为局部变量分配内存的方法。栈中的内存可以随着代码块退出时的出栈操作被自动释放。这类似于到家中串门的访客，天色一晚就要各回各家，除了个别不识时务者以外，我们一般没必要把客人捆在垃圾袋里扫地出门。

三、动态分配( Dynamic Allocation )：在堆中动态分配内存空间以存储数据的方式。堆中的内存块好像我们日常使用的餐巾纸，用过了就得扔到垃圾箱里，否则屋内就会满地狼藉。像我这样的懒人做梦都想有一台家用机器人跟在身边打扫卫生。在软件开发中，如果你懒得释放内存，那么你也需要一台类似的机器人——这其实就是一个由特定算法实现的垃圾收集器。

也就是说，下面提到的所有垃圾收集算法都是在程序运行过程中收集并清理废旧“餐巾纸”的算法，它们的操作对象既不是静态变量，也不是局部变量，而是堆中所有已分配内存块。

引用计数( Reference Counting )算法

1960 年以前，人们为胚胎中的 Lisp 语言设计垃圾收集机制时，第一个想到的算法是引用计数算法。拿餐巾纸的例子来说，这种算法的原理大致可以描述为：

午餐时，为了把脑子里突然跳出来的设计灵感记下来，我从餐巾纸袋中抽出一张餐巾纸，打算在上面画出系统架构的蓝图。按照“餐巾纸使用规约之引用计数版”的要求，画图之前，我必须先在餐巾纸的一角写上计数值 1 ，以表示我在使用这张餐巾纸。这时，如果你也想看看我画的蓝图，那你就要把餐巾纸上的计数值加 1 ，将它改为 2 ，这表明目前有 2 个人在同时使用这张餐巾纸(当然，我是不会允许你用这张餐巾纸来擦鼻涕的)。你看完后，必须把计数值减 1 ，表明你对该餐巾纸的使用已经结束。同样，当我将餐巾纸上的内容全部誊写到 笔记本 上之后，我也会自觉地把餐巾纸上的计数值减 1 。此时，不出意外的话，这张餐巾纸上的计数值应当是 0 ，它会被垃圾收集器——假设那是一个专门负责打扫卫生的机器人——捡起来扔到垃圾箱里，因为垃圾收集器的惟一使命就是找到所有计数值为 0 的餐巾纸并清理它们。

引用计数算法的优点和缺陷同样明显。这一算法在执行垃圾收集任务时速度较快，但算法对程序中每一次内存分配和指针操作提出了额外的要求(增加或减少内存块的引用计数)。更重要的是，引用计数算法无法正确释放循环引用的内存块，对此， D. Hillis 有一段风趣而精辟的论述：

一天，一个学生走到 Moon 面前说：“我知道如何设计一个更好的垃圾收集器了。我们必须记录指向每个结点的指针数目。” Moon 耐心地给这位学生讲了下面这个 故事 ：“一天，一个学生走到 Moon 面前说：‘我知道如何设计一个更好的垃圾收集器了……’”

D. Hillis 的故事和我们小时候常说的“从前有座山，山上有个庙，庙里有个老和尚”的故事有异曲同工之妙。这说明，单是使用引用计数算法还不足以解决垃圾收集中的所有问题。正因为如此，引用计数算法也常常被研究者们排除在狭义的垃圾收集算法之外。当然，作为一种最简单、最直观的解决方案，引用计数算法本身具有其不可替代的优越性。 1980 年代前后， D. P. Friedman ， D. S. Wise ， H. G. Baker 等人对引用计数算法进行了数次改进，这些改进使得引用计数算法及其变种(如延迟计数算法等)在简单的环境下，或是在一些综合了多种算法的现代垃圾收集系统中仍然可以一展身手。

标记-清除( Mark-Sweep )算法

第一种实用和完善的垃圾收集算法是 J. McCarthy 等人在 1960 年提出并成功地应用于 Lisp 语言的标记-清除算法。仍以餐巾纸为例，标记-清除算法的执行过程是这样的：

午餐过程中，餐厅里的所有人都根据自己的需要取用餐巾纸。当垃圾收集机器人想收集废旧餐巾纸的时候，它会让所有用餐的人先停下来，然后，依次询问餐厅里的每一个人：“你正在用餐巾纸吗?你用的是哪一张餐巾纸?”机器人根据每个人的回答将人们正在使用的餐巾纸画上记号。询问过程结束后，机器人在餐厅里寻找所有散落在餐桌上且没有记号的餐巾纸(这些显然都是用过的废旧餐巾纸)，把它们统统扔到垃圾箱里。

正如其名称所暗示的那样，标记-清除算法的执行过程分为“标记”和“清除”两大阶段。这种分步执行的思路奠定了现代垃圾收集算法的思想基础。与引用计数算法不同的是，标记-清除算法不需要运行环境监测每一次内存分配和指针操作，而只要在“标记”阶段中跟踪每一个指针变量的指向——用类似思路实现的垃圾收集器也常被后人统称为跟踪收集器( Tracing Collector )

伴随着 Lisp 语言的成功，标记-清除算法也在大多数早期的 Lisp 运行环境中大放异彩。尽管最初版本的标记-清除算法在今天看来还存在效率不高(标记和清除是两个相当耗时的过程)等诸多缺陷，但在后面的讨论中，我们可以看到，几乎所有现代垃圾收集算法都是标记-清除思想的延续，仅此一点， J. McCarthy 等人在垃圾收集技术方面的贡献就丝毫不亚于他们在 Lisp 语言上的成就了。

复制( Copying )算法

为了解决标记-清除算法在垃圾收集效率方面的缺陷， M. L. Minsky 于 1963 年发表了着名的论文“一种使用双存储区的 Lisp 语言垃圾收集器( A LISP Garbage Collector Algorithm Using Serial Secondary Storage )”。 M. L. Minsky 在该论文中描述的算法被人们称为复制算法，它也被 M. L. Minsky 本人成功地引入到了 Lisp 语言的一个实现版本中。

复制算法别出心裁地将堆空间一分为二，并使用简单的复制操作来完成垃圾收集工作，这个思路相当有趣。借用餐巾纸的比喻，我们可以这样理解 M. L. Minsky 的复制算法：

餐厅被垃圾收集机器人分成南区和北区两个大小完全相同的部分。午餐时，所有人都先在南区用餐(因为空间有限，用餐人数自然也将减少一半)，用餐时可以随意使用餐巾纸。当垃圾收集机器人认为有必要回收废旧餐巾纸时，它会要求所有用餐者以最快的速度从南区转移到北区，同时随身携带自己正在使用的餐巾纸。等所有人都转移到北区之后，垃圾收集机器人只要简单地把南区中所有散落的餐巾纸扔进垃圾箱就算完成任务了。下一次垃圾收集的工作过程也大致类似，惟一的不同只是人们的转移方向变成了从北区到南区。如此循环往复，每次垃圾收集都只需简单地转移(也就是复制)一次，垃圾收集速度无与伦比——当然，对于用餐者往返奔波于南北两区之间的辛劳，垃圾收集机器人是决不会流露出丝毫怜悯的。

M. L. Minsky 的发明绝对算得上一种奇思妙想。分区、复制的思路不仅大幅提高了垃圾收集的效率，而且也将原本繁纷复杂的内存分配算法变得前所未有地简明和扼要(既然每次内存回收都是对整个半区的回收，内存分配时也就不用考虑内存碎片等复杂情况，只要移动堆顶指针，按顺序分配内存就可以了)，这简直是个奇迹!不过，任何奇迹的出现都有一定的代价，在垃圾收集技术中，复制算法提高效率的代价是人为地将可用内存缩小了一半。实话实说，这个代价未免也太高了一些。

无论优缺点如何，复制算法在实践中都获得了可以与标记-清除算法相比拟的成功。除了 M. L. Minsky 本人在 Lisp 语言中的工作以外，从 1960 年代末到 1970 年代初， R. R. Fenichel 和 J. C. Yochelson 等人也相继在 Lisp 语言的不同实现中对复制算法进行了改进， S. Arnborg 更是成功地将复制算法应用到了 Simula 语言中。

至此，垃圾收集技术的三大传统算法——引用计数算法、标记-清除算法和复制算法——都已在 1960 年前后相继问世，三种算法各有所长，也都存在致命的缺陷。从 1960 年代后期开始，研究者的主要精力逐渐转向对这三种传统算法进行改进或整合，以扬长避短，适应程序设计语言和运行环境对垃圾收集的效率和实时性所提出的更高要求。

走向成熟

从 1970 年代开始，随着科学研究和应用实践的不断深入，人们逐渐意识到，一个理想的垃圾收集器不应在运行时导致应用程序的暂停，不应额外占用大量的内存空间和 CPU 资源，而三种传统的垃圾收集算法都无法满足这些要求。人们必须提出更新的算法或思路，以解决实践中碰到的诸多难题。当时，研究者的努力目标包括：

第一，提高垃圾收集的效率。使用标记-清除算法的垃圾收集器在工作时要消耗相当多的 CPU 资源。早期的 Lisp 运行环境收集内存垃圾的时间竟占到了系统总运行时间的 40% !——垃圾收集效率的低下直接造就了 Lisp 语言在执行速度方面的坏名声;直到今天，许多人还条件反射似地误以为所有 Lisp 程序都奇慢无比。

第二，减少垃圾收集时的内存占用。这一问题主要出现在复制算法中。尽管复制算法在效率上获得了质的突破，但牺牲一半内存空间的代价仍然是巨大的。在计算机发展的早期，在内存价格以 KB 计算的日子里，浪费客户的一半内存空间简直就是在变相敲诈或拦路打劫。

第三，寻找实时的垃圾收集算法。无论执行效率如何，三种传统的垃圾收集算法在执行垃圾收集任务时都必须打断程序的当前工作。这种因垃圾收集而造成的延时是许多程序，特别是执行关键任务的程序没有办法容忍的。如何对传统算法进行改进，以便实现一种在后台悄悄执行，不影响——或至少看上去不影响——当前进程的实时垃圾收集器，这显然是一件更具挑战性的工作。

研究者们探寻未知领域的决心和研究工作的进展速度同样令人惊奇：在 1970 年代到 1980 年代的短短十几年中，一大批在实用系统中表现优异的新算法和新思路脱颖而出。正是因为有了这些日趋成熟的垃圾收集算法，今天的我们才能在 Java 或 .NET 提供的运行环境中随心所欲地分配内存块，而不必担心空间释放时的风险。

标记-整理( Mark-Compact )算法

标记-整理算法是标记-清除算法和复制算法的有机结合。把标记-清除算法在内存占用上的优点和复制算法在执行效率上的特长综合起来，这是所有人都希望看到的结果。不过，两种垃圾收集算法的整合并不像 1 加 1 等于 2 那样简单，我们必须引入一些全新的思路。 1970 年前后， G. L. Steele ， C. J. Cheney 和 D. S. Wise 等研究者陆续找到了正确的方向，标记-整理算法的轮廓也逐渐清晰了起来：

在我们熟悉的餐厅里，这一次，垃圾收集机器人不再把餐厅分成两个南北区域了。需要执行垃圾收集任务时，机器人先执行标记-清除算法的第一个步骤，为所有使用中的餐巾纸画好标记，然后，机器人命令所有就餐者带上有标记的餐巾纸向餐厅的南面集中，同时把没有标记的废旧餐巾纸扔向餐厅北面。这样一来，机器人只消站在餐厅北面，怀抱垃圾箱，迎接扑面而来的废旧餐巾纸就行了。

实验表明，标记-整理算法的总体执行效率高于标记-清除算法，又不像复制算法那样需要牺牲一半的存储空间，这显然是一种非常理想的结果。在许多现代的垃圾收集器中，人们都使用了标记-整理算法或其改进版本。

增量收集( Incremental Collecting )算法

对实时垃圾收集算法的研究直接导致了增量收集算法的诞生。

最初，人们关于实时垃圾收集的想法是这样的：为了进行实时的垃圾收集，可以设计一个多进程的运行环境，比如用一个进程执行垃圾收集工作，另一个进程执行程序代码。这样一来，垃圾收集工作看上去就仿佛是在后台悄悄完成的，不会打断程序代码的运行。

在收集餐巾纸的例子中，这一思路可以被理解为：垃圾收集机器人在人们用餐的同时寻找废弃的餐巾纸并将它们扔到垃圾箱里。这个看似简单的思路会在设计和实现时碰上进程间冲突的难题。比如说，如果垃圾收集进程包括标记和清除两个工作阶段，那么，垃圾收集器在第一阶段中辛辛苦苦标记出的结果很可能被另一个进程中的内存操作代码修改得面目全非，以至于第二阶段的工作没有办法开展。

M. L. Minsky 和 D. E. Knuth 对实时垃圾收集过程中的技术难点进行了早期的研究， G. L. Steele 于 1975 年发表了题为“多进程整理的垃圾收集( Multiprocessing compactifying garbage collection )”的论文，描述了一种被后人称为“ Minsky-Knuth-Steele 算法”的实时垃圾收集算法。 E. W. Dijkstra ， L. Lamport ， R. R. Fenichel 和 J. C. Yochelson 等人也相继在此领域做出了各自的贡献。 1978 年， H. G. Baker 发表了“串行计算机上的实时表处理技术( List Processing in Real Time on a Serial Computer )”一文，系统阐述了多进程环境下用于垃圾收集的增量收集算法。

增量收集算法的基础仍是传统的标记-清除和复制算法。增量收集算法通过对进程间冲突的妥善处理，允许垃圾收集进程以分阶段的方式完成标记、清理或复制工作。详细分析各种增量收集算法的内部机理是一件相当繁琐的事情，在这里，读者们需要了解的仅仅是： H. G. Baker 等人的努力已经将实时垃圾收集的梦想变成了现实，我们再也不用为垃圾收集打断程序的运行而烦恼了。

分代收集( Generational Collecting )算法

和大多数软件开发技术一样，统计学原理总能在技术发展的过程中起到强力催化剂的作用。 1980 年前后，善于在研究中使用统计分析知识的技术人员发现，大多数内存块的生存周期都比较短，垃圾收集器应当把更多的精力放在检查和清理新分配的内存块上。这个发现对于垃圾收集技术的价值可以用餐巾纸的例子概括如下：

如果垃圾收集机器人足够聪明，事先摸清了餐厅里每个人在用餐时使用餐巾纸的习惯——比如有些人喜欢在用餐前后各用掉一张餐巾纸，有的人喜欢自始至终攥着一张餐巾纸不放，有的人则每打一个喷嚏就用去一张餐巾纸——机器人就可以制定出更完善的餐巾纸回收计划，并总是在人们刚扔掉餐巾纸没多久就把垃圾捡走。这种基于统计学原理的做法当然可以让餐厅的整洁度成倍提高。

D. E. Knuth ， T. Knight ， G. Sussman 和 R. Stallman 等人对内存垃圾的分类处理做了最早的研究。 1983 年， H. Lieberman 和 C. Hewitt 发表了题为“基于对象寿命的一种实时垃圾收集器( A real-time garbage collector based on the lifetimes of objects )”的论文。这篇着名的论文标志着分代收集算法的正式诞生。此后，在 H. G. Baker ， R. L. Hudson ， J. E. B. Moss 等人的共同努力下，分代收集算法逐渐成为了垃圾收集领域里的主流技术。

分代收集算法通常将堆中的内存块按寿命分为两类，年老的和年轻的。垃圾收集器使用不同的收集算法或收集策略，分别处理这两类内存块，并特别地把主要工作时间花在处理年轻的内存块上。分代收集算法使垃圾收集器在有限的资源条件下，可以更为有效地工作——这种效率上的提高在今天的 Java 虚拟机中得到了最好的证明。

应用浪潮

Lisp 是垃圾收集技术的第一个受益者，但显然不是最后一个。在 Lisp 语言之后，许许多多传统的、现代的、后现代的语言已经把垃圾收集技术拉入了自己的怀抱。随便举几个例子吧：诞生于 1964 年的 Simula 语言， 1969 年的 Smalltalk 语言， 1970 年的 Prolog 语言， 1973 年的 ML 语言， 1975 年的 Scheme 语言， 1983 年的 Mola-3 语言， 1986 年的 Eiffel 语言， 1987 年的 Haskell 语言……它们都先后使用了自动垃圾收集技术。当然，每一种语言使用的垃圾收集算法可能不尽相同，大多数语言和运行环境甚至同时使用了多种垃圾收集算法。但无论怎样，这些实例都说明，垃圾收集技术从诞生的那一天起就不是一种曲高和寡的“学院派”技术。

对于我们熟悉的 C 和 C++ 语言，垃圾收集技术一样可以发挥巨大的功效。正如我们在学校中就已经知道的那样， C 和 C++ 语言本身并没有提供垃圾收集机制，但这并不妨碍我们在程序中使用具有垃圾收集功能的函数库或类库。例如，早在 1988 年， H. J. Boehm 和 A. J. Demers 就成功地实现了一种使用保守垃圾收集算法( Conservative GC Algorithmic )的函数库。我们可以在 C 语言或 C++ 语言中使用该函数库完成自动垃圾收集功能，必要时，甚至还可以让传统的 C/C++ 代码与使用自动垃圾收集功能的 C/C++ 代码在一个程序里协同工作。

1995 年诞生的 Java 语言在一夜之间将垃圾收集技术变成了软件开发领域里最为流行的技术之一。从某种角度说，我们很难分清究竟是 Java 从垃圾收集中受益，还是垃圾收集技术本身借 Java 的普及而扬名。值得注意的是，不同版本的 Java 虚拟机使用的垃圾收集机制并不完全相同， Java 虚拟机其实也经过了一个从简单到复杂的发展过程。在 Java 虚拟机的 1.4.1 版中，人们可以体验到的垃圾收集算法就包括分代收集、复制收集、增量收集、标记-整理、并行复制( Parallel Copying )、并行清除( Parallel Scavenging )、并发( Concurrent )收集等许多种， Java 程序运行速度的不断提升在很大程度上应该归功于垃圾收集技术的发展与完善。

尽管历史上已经有许多包含垃圾收集技术的应用平台和 操作系统 出现，但 Microsoft .NET 却是第一种真正实用化的、包含了垃圾收集机制的通用语言运行环境。事实上， .NET 平台上的所有语言，包括 C# 、 Visual Basic .NET 、 Visual C++ .NET 、 J# 等等，都可以通过几乎完全相同的方式使用 .NET 平台提供的垃圾收集机制。我们似乎可以断言， .NET 是垃圾收集技术在应用领域里的一次重大变革，它使垃圾收集技术从一种单纯的技术变成了应用环境乃至操作系统中的一种内在 文化 。这种变革对未来软件开发技术的影响力也许要远远超过 .NET 平台本身的商业价值。

大势所趋

今天，致力于垃圾收集技术研究的人们仍在不懈努力，他们的研究方向包括分布式系统的垃圾收集、复杂事务环境下的垃圾收集、数据库等特定系统的垃圾收集等等。

但在程序员中间，仍有不少人对垃圾收集技术不屑一顾，他们宁愿相信自己逐行编写的 free 或 delete 命令，也不愿把垃圾收集的重任交给那些在他们看来既蠢又笨的垃圾收集器。

我个人认为，垃圾收集技术的普及是大势所趋，这就像生活会越来越好一样毋庸置疑。今天的程序员也许会因为垃圾收集器要占用一定的 CPU 资源而对其望而却步，但二十多年前的程序员还曾因为高级语言速度太慢而坚持用机器语言写程序呢!在硬件速度日新月异的今天，我们是要吝惜那一点儿时间损耗而踟躇不前，还是该坚定不移地站在代码和运行环境的净化剂——垃圾收集的一边呢?

❼ 【我醒了！！！！！！！！！！！！】1

佛洛依德没有深入过佛教唯识学；而佛教修行者也没有深入过“精神分析学”。常有学者将此二者联系起来，末学对此，浅谈如下：
“精神分析学”认为：心理结构是由无意识、前意识和意识三个层次构成的。
而佛教唯识学讲“八识心王”：心由眼识、耳识、鼻识、舌识、身识、意识、末那识、阿赖耶识等八识组成；其中，前七识叫做“七转识”，“七转识”都是由第八识（阿赖耶识）出生，因此说“万法唯识”；“七转识”不是恒常不灭，因为“有生必有灭”。第八识则是“遍一切时”，如《心经》所说：“不生不灭”
第八识就是禅宗所悟的“自性”、“真心”；也是释迦牟尼佛在菩提树下所悟的“如来智慧德相”；人人具足，因此而成佛。
其次，八识心是凡夫位，在开悟明心之后，实修六度万行的过程中，八识会转为“四智”，这就是“转识成智”：
前五识：眼耳鼻舌身识在成佛时转为“成所作智”；第六识：意识，在修行中转为“妙观察智”；第七识：末那识（意根）在修行中转为“平等性智”；第八识在成佛时转为“大圆镜智”；这就是《成唯识论》中所说：“六七因上转，五八果上圆”。
有人将“精神分析学”的无意识、前意识、意识对应于唯识学的第八识、第七识、第六识；看上去有点道理。可是，“精神分析学”的研究是靠“梦的解析”；而“梦”在佛教中是“昏沉”，梦中还是“意识心”在运作；而佛教却是从“发菩提心”开始，历经52阶位，三大无量数劫的“相似修行”、“实际修行”而最终成佛。是信、解、行、证。
简言之，意识心能分别了知；末那识“处处做主”；阿赖耶识不生不灭，离见闻觉知，不触六尘（色声香味触法），唯证乃知。
“精神分析学”是“有为法”的研究，是“世间智”；唯识学却是诸大菩萨证悟之后的“自心流露”，是”出世间智”。
唯识学真义，甚深极甚深，悟后菩萨能知少分，凡夫只能通过熏习，建立知见，种下善根，而不能“实知”。唯识类经典，是地上菩萨成佛的方法；因此名为“第一义谛”；也就是“如来真实义”。楼主切莫轻视，自以为“悟”。

无上甚深微妙法，百千万劫难遭遇；
我今见闻得受持，愿解如来真实义。

南无本师释迦牟尼佛

❽ 科密人脸识别考勤机IF350质量如何有用过得给点一家,想买几台

市面上做人脸识别考勤机的品牌很多，可以货比三家多比较，正确地选购人脸识别考勤机要注意以下两点：

一、双目活体识别

相比单目摄像头而言，双目摄像头利用双目算法计算高精度的人脸数据，对眼耳鼻等一些关键特征点进行精确识别定位并计算出各种特征信息，这样就能有效防止平面照片、不同弯曲程度的照片、PS、视频等仿冒欺诈，精准检测是否为“活人”、“真人”，确保活体检测的准确率。解决冒名顶替，人证不符，使持假证企图蒙混过关者无处遁形。

二、能够稳定自动的处理考勤数据

一个好用的员工考勤软件需要能够稳定的运行，各方面的数据能够及时稳定的进行处理和存储，在一些数据并发等环境下能够保持稳定，尽量少的出现错误状况，这样的员工考勤软件才能够在企业日常的使用过程中提供稳定的考勤管理服务。同时员工考勤软件能够自动化处理考勤数据，计算各员工的出勤情况，无需人工去统计和处理。

捷易人脸识别考勤，采用高动态双目多光谱200万人脸识别摄像头，广角度面部识别，远距离快速认证，安全便捷。管理人员可以通过后台管理系统进行批量录入员工照片信息、自定义考勤规则、考勤数据管理、出入记录查询、访客数据管理、会议签到管理等。

❾ 怎样判断孩子是否打鼾

杭州未来科技城医院与杭州市第一医院共建“耳鼻咽喉科医学中心”，重点关注鼾症治疗。医院有无感呼吸睡眠检测仪器，这款医疗级设备可以让你轻松睡一觉就获取专业的睡眠监测报告，比起传统的监测设备更便捷更舒适，只需将睡眠监测仪放置在床头位置，佩戴指环即可监测，不影响用户正常睡眠，还原真实睡眠状态。监测时，特殊的传感器会持续、同步记录患者在睡眠状态下的心率、血氧饱和度、呼吸活动、体位变化、脉率、胸腹呼吸运动等各种数据。这些数据会自动存储起来，监测结束后，通过智能AI模型算法对数据进行分析，判断是否患有睡眠呼吸暂停低通气综合征（OSAHS）。。希望我的回答能帮助到你，非常感谢！

❿ 人脸识别门禁哪个比较好用

做人脸识别的品牌很多，选择时要根据使用情况选择，另外选择时要注意以下几点：

一、看既往案例

这家公司最近几年安装的案例，案例多并且质量度高，有没有大公司的案例，最好可以实地考察现场，看看使用效果及售后服务如何。

二、看公司

最好可以实地考察公司，看看公司情况，有的打这厂家名字实际是有没有公司的，这样将来的售后是没有保障的。

三、看公司人员配置

看公司人员配置，售前售中人员，尤其看技术及售后服务人员，这样才能保障以后产品在使用中出现问题吗，及时处理。

四、看产品软件及硬件

以上都没问题，这是就需要看这厂家产品的质量及软件、产品功能、图片是自己选择的吗，如果没问题，那这个公司你就可以放心选择了。

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