布点算法

1. 高清监控系统怎么解决储存问题

一直以来，安防行业都将高清监控系统的发展聚焦到网络形式上，但是随着技术的发展和成熟，HD-SDI的技术逐渐崭露头角，高清监控不再只是IP的单独身影，那么，其对存储的需求方式也会有所差异，下文我们将以此来探讨其未来发展方向。 目前市场上高清监控有基于IP技术和基于HD-SDI技术的两类高清系统，分别都能提供HD DVR/NVR/IP-SAN等存储解决方案，但高清监控要具备实际应用意义，就必须提供涵盖前端、传输、管理中心以及后端环节的完整解决方案，相较于传统视频监控系统，高清监控方案还无法全面满足到用户以监控和存储为首要目的的需求。 高清监控系统 VS网络高清监控系统 与传统的模拟和标清监控系统存储相比，目前两类高清系统，用户面临的问题是不同的。基于IP的高清系统，主要是海量数据和高码流带来的存储容量和网络带宽的问题，通常每路标清码流是384Kbps-2Mbps，高清会达到4M-10Mbps。可见，高可靠、稳定的高速网络是IP在传统标清监控系统的基础，完全颠覆了传统标清监控系统的概念。 基于SDI技术的高清系统，实质上只是借用了传统高清系统作为基础，有用户称之为模拟高清，通过模拟视频传输介质同轴电缆，传输未压缩高清数字码流。目前业内正在逐渐推出相关的SDI接口的高清摄像机和DVR设备。而HD cctv高清监控产品则需要HD-SDI接口的HD DVR以及模拟视频、HD-SDI接口混合型HD DVR，比如HD-SDI接口的高清枪机、半球机、中继器和光纤转接设备，同时也提供兼容ONVIF协议的百万像素高清IP摄像机，未来还将陆续推出HD-SDI接口红外机、一体机、高速球机等。 HD-SDI的监控优势分析 原模拟系统布线仍可采用，系统组成和设备管理方式不变，从老的模拟系统升级，只需更换相应的硬件设备，几乎无需操作培训，能平滑实现从标清模拟监控升级到高清监控； 不失真原始图像，不像IP监控是经压缩和打包后经网络传输的，而HD-SDI监控以未压缩数字信号在同轴电缆上高速传输，不失真； 高清实时，不受传输网络影响，不会有IP网络监控产生的图像延迟问题，在有实时监控要求的场合，该性能要求就显得特别重要； 提供更多细节，保持图像的完整性和原始性，大大提高了智能分析算法的精度，为智能视频分析(IVS)提供了保障； 单位面积摄像机布点密度大幅下降，提高了采集设备的利用效能。 HD cctv监控系统由于高清、无压缩数字信号传输，必然带来海量的存储数据压力，同时对储存技术也提出了更高要求，这在以前传统的存储行业是难以想象的。 存储要求体现在以下几个方面： · 存储性能的需求。视频监控主要是视频码流的持续写入，表现性能好坏决定存储能同时支持多少路码流。在多路并发写入数据的情况下，对带宽、数据处理能力、缓存等都有很大影响，对存储需要有专门针对视频性能的优化处理； · 海量数据的安全性需求。在监控视频的录像数据必须在第一时间就能保证是完好的，必须要做到对录像数据的实时性，不间断性和冗余性； · 集中管理的需求。安防监控应用中，由于需要大量存储设备，存储设备中的海量数据，必须被有效的管理起来，需要对最终使用者的使用提供方便、可靠、透明的支持。 目前市场上各式各样的存储产品如HD DVR、NVR、NAS、IP-SAN、HVR等等，都是在满足高清存储形式下出现的。 随着技术往前发展，新技术的产生或者在其他行业成功的数据存储技术，也会随之加入到高清存储应用中来。专业存储厂商在以上这些技术和产品设计方面会脱颖而出，对于高清存储来说，专业存储厂商带来的整体解决方案也将会成为未来选择的大方向。 高清监控的存储方式分析 目前存储方式大致分为嵌入式的DVR、硬件NVR和基于PC技术的软件NVR、网络存储技术的NAS、IP-SAN等。嵌入式的DVR或者NVR优点是比较稳定可靠，缺点是容量受限，比较适合于小型系统；基于PC或者网络技术的NVR、NAS、IP-SAN过度依赖网络环境，系统复杂度高，稳定性相对会低，但比较适合构建跨区域的大型网络监控系统。 目前传统监控系统中，嵌入式DVR占绝对主导地位，但高清监控系统的存储方式应用基于PC的软件NVR居多，这主要是因为嵌入式高清DVR/NVR目前还没有成熟的高清存储方案，价格也相对较高，而软件NVR借助IT技术的优势，开发成本低，门槛也低，目前占据优势。因此一些DVR技术领先厂商，会选择开发嵌入式DVR/NVR设备，同时也会开发NVR平台软件，满足不同客户之需求。 市场上出现的各式各样的存储产品如HD DVR、NVR、NAS、IP-SAN、HVR等等，为不同应用规模开发的不同产品，其存储核心和本质并无很大区别，很多情况是厂家为吸引用户而取的新名词，并无本质的区别。最终影响使用效果的仍然是高清摄像机的原始画质，编解码算法，传输协议等。目前传统监控系统中，嵌入式DVR占绝对主导地位。对于HD cctv监控系统因高清储存量比较大，所以存储方式适用于使用基于PC的软件NVR居多，这主要是因为嵌入式高清DVR/NVR目前还没有成熟的高清存储方案，价格也相对还较高，而软件NVR借助IT技术的优势，开发成本低，入门门槛也低，目前占据优势。 因此一些传统的DVR技术领先厂商和网络存储厂商，会选择开发嵌入式DVR/NVR设备，同时也会开发NVR平台软件来适用HDcctv监控系统，从而满足不同客户的需求。 高清监控存储面临的挑战 目前高清监控的高成本是制约其快速推广的关键因素，国内厂家各自为战，标准不统一，软件不兼容，配套不完整也会制约高清监控的发展。存储技术方面，首先是存储介质(主要是硬盘技术)的安全性和可靠性，数据的存储效率，视频数据的智能分析方面，都有很大的提升空间。如存储数据中可以有效降低无效数据对网络带宽和存储容量的占用，将大大降低用户成本。对用户而言，高清存储最关注的是监视和回放时，图象的画质和实时性。但高效易用的平台软件和系统的整体成本，也是影响用户选用的关键因素。 据IMS Research预测，2011年到2014年，亚洲市场高清监控的市场需求将以年复合增长率(CAGR)160%的速度快速增长，而传统模拟监控市场已经达到饱和，将在2014年开始下滑。这种趋势对安防监控厂商是机遇也是挑战。这需要厂商在高清监控系统方面提供完整的HD-SDI的解决方案，以及基于IP的解决方案，推出兼容ONVIF和PSIA的高清IP摄像机以及NVR系统。

2. 怎么理解SVD算法急用

211 SVD算法
SVD算法可用来求解大多数的线性最小二乘法问题. SVD 算法基于如下分解定理:对任
意的矩阵 Am ×n ,当其行数 m 大于等于列数 n 时,可以分解为正交矩阵 Um ×n , 非负对角矩阵
Wn×n以及正交矩阵Vn×n的转置的乘积,即
Am×n = Um×n ·[diag( wj
) ] n×n ·V T
n×n , (2)
其中 wj ≥ 0 (1 ≤j ≤n) ; U , V 为正交矩阵,即满足
6
m
i =1
uijuik = δ jk ,
6
n
i =1
vijvik = δ jk
(1 ≤j , k ≤n) , (3)当 m < n 时,SVD也可以执行,在这种情况下,奇异值 wj = 0 ( m + 1 ≤j ≤n) ,并且 U 中相应的
列都是零,这时(3)式仅对 j , k ≤m 时成立. 故不管矩阵 A 是否是奇异, (2)式的分解总可以进
行,而且这个分解几乎是惟一的. 也就是说,其分解形式惟一到:对矩阵 U 的列、 W 的元素和
V 的列能做相同的置换,或者矩阵 U 和V 的任意列的线性组合,在 W 中对应的元素仍恰好完
全相同.
SVD分解明确地构造了矩阵零空间和值域的正交标准化基. 特别地,对 U 的列,若与其
标号相同的元素 wj 为非零元,则其列为值域的一个正交标准化的基础矢量;对 V 的列,若与
其标号相同的 wj 为零,则其列为零空间的一个正交标准化基. 对于如下的多指数衰减 T2 模
型, 有
y = M ·f , (4)
其中 y = ( y1 , y2 , …, yn )
T
为测量的自旋回波衰减信号, M = [ mij ] n ×m = [ exp ( - ti/
T2 j
) ] n ×m ; f = ( f 1 , f 2 , …, f m)
T
为弛豫时间 T2 j对应的各点的幅度值, T2 j
( j = 1 ,2 , …, m)为预先
指定的 T2 时间分布系列,典型的取法为在( T2min , T2max)区间内对数均匀地选取 m 个点,我们
称为弛豫时间布点,也可采用2的幂指数布点、 线性均匀布点等方式. 矩阵条件数的定义为矩
阵的最大特征值与最小特征值的比值. 若矩阵的条件数为无穷大,则该矩阵奇异;若矩阵的条
件数太大,即其倒数超出了机器的浮点精度,则称该矩阵为病态的矩阵. 若直接采用 G auss分
解求上式,几乎是不可能的,原因是矩阵 M 的条件数相当大,例如:若回波间隔τ= 1. 2 ×10 - 3
s , T2 在0. 1 × 10 - 3
～10000 ×10 - 3
s内对数均匀地取50 个点,则矩阵 M 的条件数可达1016
数
量级,很明显,矩阵 M 是高度病态的. 采用 SVD 分解法来求解上式,系数矩阵 Mn×m =
Un×m ·[diag( wj
) ] m×m · VT
m×m , 这里 U , V 为正交矩阵,diag( wj
)为对角矩阵,其对角元递减排
列,则我们就可以很容易地求得最小二乘意义下的解为
^ f = V · diag
1
w1
,
1
w2
, …,
SNR
w1
, 0 , …,0 ·( UT
·y) . (5)
这里给出了矩阵条件数小于等于SNR的限制,避免了解的不稳定性. 其中 SNR为从测量数据
中估计出的信噪比. SNR定义为第1个回波的幅度值除以误差矢量 r ( r = y - M· ^ f )的标准差

3. 布点问题：（10分）

图论，去看dijkstra算法，算法描述(这里描述的是从节点1开始到各点的dijkstra算法，其中Wa->b表示a->b的边的权值，d(i)即为最短路径值)
1． 置集合S={2,3,...n}, 数组d(1)=0, d(i)=W1->i(1,i之间存在边) or +无穷大(1.i之间不存在边)
2． 在S中，令d(j)=min{d(i),i属于S}，令S=S-{j}，若S为空集则算法结束，否则转3
3． 对全部i属于S,如果存在边j->i，那么置d(i)=min{d(i), d(j)+Wj->i}，转2

4. 求：gis软件比如mapinfo里增加一个利用坐标可以自动布点的算法，最好有关键代码。用mapbasic开发也可。

include "mapbasic.def"
declare sub main
declare sub drawpoint

sub main
call drawpoint

end sub

sub drawpoint
dim x as float
dim y as float
dim i as integer
i = 1
fetch first from asdf

do until eot(asdf)
x = asdf.a
y = asdf.b
note x
update asdf set obj = CreatePoint(x, y) where rowid = i
i = i + 1
fetch next from asdf

loop
end sub

这个程序可以画点，自己参考下。

5. 如何做用户行为路径分析

如何做用户行为路径分析

用户行为路径分析是互联网行业特有的一类数据分析方法，它主要根据每位用户在App或网站中的点击行为日志，分析用户在App或网站中各个模块的流转规律与特点，挖掘用户的访问或点击模式，进而实现一些特定的业务用途，如App核心模块的到达率提升、特定用户群体的主流路径提取与浏览特征刻画，App产品设计的优化与改版等。

本文会对用户行为路径分析方法作一些简单的探讨，更多的偏向于一些路径分析业务场景与技术手段的介绍，起到抛砖引玉的作用，欢迎致力于互联网数据分析的朋友们拍砖与批评。以后有机会可以继续介绍分享与实际业务结合较多的用户行为路径分析案例。

一、 路径分析业务场景

用户行为路径分析的一个重要终极目的便是优化与提升关键模块的转化率，使得用户可以便捷地依照产品设计的期望主流路径直达核心模块。具体在分析过程中还存在着以下的应用场景：

用户特征分析中常常使用的都是一些如性别、地域等人口统计数据或订单价、订单数等运营数据，用户访问路径数据为我们了解用户特征打开了另一扇大门。例如对于一款图片制作上传分享的应用，我们可以通过用户的App使用操作数据，来划分出乐于制作上传的创作型用户，乐于点赞评论的互动型用户，默默浏览看图的潜水型用户，以及从不上传只会下载图片的消费型用户。

路径分析对产品设计的优化与改进有着很大的帮助，可以用于监测与优化期望用户路径中各模块的转化率，也可以发现某些冷僻的功能点。一款视频创作分享型App应用中，从开始拍摄制作视频到视频的最终发布过程中，用户往往会进行一系列的剪辑操作；通过路径分析，我们可以清晰的看到哪些是用户熟知并喜爱的编辑工具，哪些操作过于冗长繁琐，这样可以帮助我们针对性地改进剪辑操作模块，优化用户体验。如果在路径分析过程中用户的创作数量与用户被点赞、评论以及分享的行为密切相关，就可以考虑增强这款App的社交性，增强用户黏性与创作欲望。

3、产品运营过程的监控

产品关键模块的转化率本身即是一项很重要的产品运营指标，通过路径分析来监测与验证相应的运营活动结果，可以方便相关人员认识了解运营活动效果。

二、 路径分析数据获取

互联网行业对数据的获取有着得天独厚的优势，路径分析所依赖的数据主要就是服务器中的日志数据。用户在使用App过程中的每一步都可以被记录下来，这时候需要关注的便是优秀的布点策略，它应当与我们所关心的业务息息相关。这里可以推荐一下诸葛io，一款基于用户洞察的精细化运营分析工具；将诸葛io的SDK集成到App或网站中，便能获得应用内的所有用户行为数据。事实上，诸葛io认为在每个App里，不是所有事件都有着同样的价值，基于对核心事件的深度分析需求，诸葛io推荐大家使用层级化的自定义事件布点方式，每一个事件由三个层次组成的：事件(Event)、属性(Key)和属性值(Value)。同时，诸葛io还为开发者们提供数据监测布点咨询服务，可以根据丰富的行业经验为客户提供个性化的事件布点咨询和技术支持。

三、 漏斗模型与路径分析的关系

以上提到的路径分析与我们较为熟知的漏斗模型有相似之处，广义上说，漏斗模型可以看作是路径分析中的一种特殊情况，是针对少数人为特定模块与事件节点的路径分析。

漏斗模型通常是对用户在网站或App中一系列关键节点的转化率的描述，这些关键节点往往是我们人为指定的。例如我们可以看到某购物App应用的购买行为在诸葛io中的漏斗转化情况。这款购物App平台上，买家从浏览到支付成功经历了4个关键节点，商品浏览、加入购物车、结算、付款成功，从步骤1到步骤4，经历了其关键节点的人群越来越少，节点的转化率呈现出一个漏斗状的情形，我们可以针对各个环节的转化效率、运营效果及过程进行监控和管理，对于转化率较低的环节进行针对性的深入分析与改进。其他的漏斗模型分析场景可以根据业务需求灵活运用，诸葛io平台中拥有十分强大的漏斗分析工具，是您充分发挥自己对于数据的想象力的平台，欢迎参看一个基于漏斗模型的分析案例《漏斗/留存新玩儿法》。

路径分析与漏斗模型存在不同之处，它通常是对每一个用户的每一个行为路径进行跟踪与记录，在此基础上分析挖掘用户路径行为特点，涉及到每一步的来源与去向、每一步的转化率。可以说，漏斗模型是事先的、人为的、主动的设定了若干个关键事件节点路径，而路径分析是探索性的去挖掘整体的行为路径，找出用户的主流路径，甚至可能发现某些事先不为人知的有趣的模式路径。从技术手段上来看，漏斗模型简单直观计算并展示出相关的转化率，路径分析会涉及到一些更为广泛的层面。

四、路径分析常见思路与方法

1、朴素的遍历统计与可视化分析探索

通过解析布点获得的用户行为路径数据，我们可以用最简单与直接的方式将每个用户的事件路径点击流数据进行统计，并用数据可视化方法将其直观地呈现出来。D3.js是当前最流行的数据可视化库之一，我们可以利用其中的Sunburst Partition来刻画用户群体的事件路径点击状况。从该图的圆心出发，层层向外推进，代表了用户从开始使用产品到离开的整个行为统计；sunburst事件路径图可以快速定位用户的主流使用路径。通过提取特定人群或特定模块之间的路径数据，并使用sunburst事件路径图进行分析，可以定位到更深层次的问题。灵活使用sunburst路径统计图，是我们在路径分析中的一大法宝。

诸葛io不仅能够便捷获取布点数据，也为客户提供了个性化的sunburst事件路径图分析，并可为客户产品制作定制化的产品分析报告。

2、基于关联分析的序列路径挖掘方法

提到关联规则分析，必然免不了数据挖掘中的经典案例“啤酒与尿布”。暂且不论“啤酒与尿布”是不是Teradata的一位经理胡编乱造吹嘘出来的“神话故事”，这个案例在一定程度上让人们理解与懂得了购物篮分析（关联分析）的流程以及背后所带来的业务价值。将超市的每个客户一次购买的所有商品看成一个购物篮，运用关联规则算法分析这些存储在数据库中的购买行为数据，即购物篮分析，发现10%的顾客同事购买了尿布与啤酒，且在所有购买了尿布的顾客中，70%的人同时购买了啤酒。于是超市决定将啤酒与尿布摆放在一起，结果明显提升了销售额。

我们在此不妨将每个用户每次使用App时操作所有事件点看成“购物篮”中的“一系列商品”，与上面提到的购物篮不同的是，这里的所有事件点击行为都是存在严格的前后事件顺序的。我们可以通过改进关联规则中的Apriori或FP-Growth算法，使其可以挖掘存在严格先后顺序的频繁用户行为路径，不失为一种重要的用户路径分析思路。我们可以仔细考量发掘出来的规则序列路径所体现的产品业务逻辑，也可以比较分析不同用户群体之间的规则序列路径。

早期的搜索引擎主要基于检索网页内容与用户查询的相似性或者通过查找搜索引擎中被索引过的页面为用户查找相关的网页，随着90年代中后期互联网网页数量的爆炸式增长，早期的策略不再有效，无法对大量的相似网页给出合理的排序搜索结果。现今的搜索引擎巨头如Google、网络都采用了基于链接分析的搜索引擎算法来作为这个问题解决方法之一。网页与网页之间通过超链接结合在一起，如同微博上的社交网络通过关注行为连接起来，社交网络中有影响力很大的知名权威大V们，互联网上也存在着重要性或权威性很高的网页。将权威性较高的网页提供到搜索引擎结果的前面，使得搜索的效果更佳。

我们将社交网络中的人看作一个个节点，将互联网中的网页看作一个个节点，甚至可以将我们的App产品中的每一个模块事件看作一个个节点，节点与节点之间通过各自的方式连接组成了一个特定的网络图，以下将基于这些网络结构的分析方法统称为社会网络分析。

社会网络分析中存在一些较为常见的分析方法可以运用到我们的路径分析中来，如节点的中心性分析，节点的影响力建模，社区发现等。通过中心性分析，我们可以去探索哪些模块事件处于中心地位，或者作为枢纽连接了两大类模块事件，或者成为大多数模块事件的最终到达目的地。通过社区发现，我们可以去探索这个社会网络中是否存在一些“小圈子”，即用户总是喜欢去操作的一小部分行为路径，而该部分路径又与其他大部分模块相对独立。

以上是小编为大家分享的关于如何做用户行为路径分析的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

6. 关于人工神经网络的网络布点模型

属于“图论”的内容，和人工神经网络挨不着。

7. 常用平整度检测方法有哪四种

1、塞尺测量法

只需一套可随身携带的塞尺就可随时随地进行平面度的粗测。目前很多工厂仍使用该方法进行检测。由于其精度不高，常规最薄塞尺为10um，检测效率较低，结果不够全面，只能检测零件边缘。

2、液平面法

基于连通器工作原理，适合测量连续或不连续的大平面的平面度，但测量时间长，且对温度敏感，仅适用于测量精度较低的平面。

3、激光平面干涉仪测量法

最典型的用法是平晶干涉法。但主要于测量光洁的小平面的测量，如千分头测量面，量规的工作面，光学透镜。

4、水平仪测量法

广泛用于工件表面的直线度和平面度测量。测量精度高、稳定性好、体积小、携带方便。但是用该方法测量时需要反复挪动仪器位置，记录各测点的数据，费时、费力，调整时间长，数据处理程序繁琐。

5、打表测量法

典型应用为平板测微仪及三坐标仪，其中优以三坐标仪为应用最广泛。测量时指示器在待测样品上移动，按选定的布点测取各测量点相对于测量基准的数据，再经过数据处理评定出平面度误差。但其效率较低，通常一个样品需要几分钟，离15ppm的期望相差甚远。

(7)布点算法扩展阅读：

影响路面平整度因素可涉及到设计，施工，自然条件等方方面面，优良的路面平整度，要依靠优良的施工装备，精细的施工工艺，严格的施工质量控制以及经常和及时的养护来保证.影响沥青混凝土路面平整度的因素主要有：不均匀沉降，摊铺工艺，碾压工艺，横接缝处理，配合比设计，下承层病害等.

平整度直接反映了车辆行驶的舒适度及路面的安全性和使用期限。路面平整度的检测能为决策者提供重要的信息，使决策者能为路面的维修、养护及翻修等作出优化决策。另一方面，路面平整度的检测能准确地提供路面施工质量的信息，为路面施工提供一个质量评定的客观指标。

8. 区域的Delaunay三角剖分

从上文中介绍的对点集的Delaunay三角剖分方法可以知道，点集的Delaunay的三角剖分方法是最简单、最基础的，所以，可以考虑在点集的Delaunay三角剖分方法的基础上获得区域的Delaunay三角剖分，实际上，区域的Delaunay三角剖分方法正是这样做的。

为了利用点集的Delaunay三角剖分方法，首先应该将剖分对象从区域转换到点集，而为了实现上述目的，需要经过两个过程:布点、离散边界。布点即是向区域内插入一些合适的点，离散边界即是将区域边界分割成若干小线段。在进行上述处理后，就将需要剖分的对象从一个区域转变成一个点集，点集中的点为向区域内插入的点和边界离散后形成小线段的端点;然后采用点集的Delaunay三角剖分方法，如Lawson算法或Bowyer-Wat-son算法，对从区域转换过来的点集进行Delaunay三角剖分操作;最后需要删除那些在区域之外的三角形，因为对一个点集进行Delaunay三角剖分操作，最后获得的三角剖分的范围是该点集的凸壳，而点集的凸壳绝大多数情况下与需要剖分的区域不一致，通常情况下是凸壳的范围大于需要剖分的区域，因此那些属于凸壳但不属于需要剖分的区域的三角形需要删除。

区域的Delaunay三角剖分方法可以概括为3个步骤:

第一步:布点并离散边界，将剖分对象从区域转换为点集。根据剖分规模或想要得到的三角形单元的大概边长，向区域内插入一系列的内部点，并将内外边界离散成一系列的小线段。图3.14(a)为某剖分区域，图3.14(b)为向区域内布点的结果，图3.14(c)则时在布点之后进行离散边界的结果。

三维地质建模方法及程序实现

三维地质建模方法及程序实现

9. 《围住小猫》游戏有什么最优解

猫是"贪心"的，所以你的布子方位要挡在猫的前方。好吧，虽然大部分人已经这么做了，但可能还是要说一下……有些人想耍小聪明，不堵前方而堵后面，寄希望于猫犯蠢。根据我们的观察，这是没有必要的，猫的走法是"贪心法"——当前局势下，哪一步最有助于它逃脱，它就走哪一步。注意是当前局势，它不会玩佯攻，不会有长远考虑，所以其实是可以预判的。在足够大的棋盘上玩家有必胜策略。之所以会有这个猜想，是因为博弈论里有一个问题，叫做"天使问题"（Angel problem）或者"天使与魔鬼"游戏。这是约翰·康威提出来的，就是那个生命游戏的康威。在天使问题里，棋盘不是六边，而是标准的围棋盘；猫（天使）分级，一阶天使可以向3*3范围（周围8格内）没有魔鬼存在的任何一格移动，二阶天使可以向5*5范围内任何一格移动，等等。魔鬼可以向任何一个没有天使的格子里布子，有限步困住天使则魔鬼胜，天使无限存活下去则天使胜。