神奇算法
1. 马其赛旋转算法是怎么算的
Mersenne Twister(马特赛特旋转算法) 根据书上说的是： 马特赛特旋转算法： 产生随机数的函数是：mt_rand() 使用方法是： $num_rand=mt_rand($num_min,$num_max) //其中的两个参数是用来指定随机数产生的范围，如果没有指定，系统将自动指定随机函数的最大值为rand_max,最小值为0 注意书上开是说为了使随机函数的随机程度加大，最好每次在获取随机数之前使用mt_srand()设定新的随机数种子 mt_rands()用法： mt_srand($num_seed); //设定随机数种子 mt_getrandmax()用法； $num_randmax=mt_getrandmax(); 如果在此使用microtime()*1000000函数应该更不错，使用时间戳随机当随机变化的种子 以下内容为程序代码: <? //for sentence creates 10 random number for ($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 有人熟悉这种算法，或者对这个算法感兴趣吗？ 我在想的是能不能对这种算发应用到实际？:em02:
记得采纳啊
2. Bresenham直线算法的演算方法
Bresenham直线算法描绘的直线。假设我们需要由 (x0, y0) 这一点，绘画一直线至右下角的另一点(x1, y1)，x,y分别代表其水平及垂直坐标，并且 x1 - x0 > y1 - y0。在此我们使用电脑系统常用的坐标系，即x坐标值沿x轴向右增长，y坐标值沿y轴向下增长。
因此x及y之值分别向右及向下增加，而两点之水平距离为x1 − x0且垂直距离为y1-y0。由此得之，该线的斜率必定介乎于1至0之间。而此算法之目的，就是找出在x0与x1之间，第x行相对应的第y列，从而得出一像素点，使得该像素点的位置最接近原本的线。
对于由(x0, y0)及(x1, y1)两点所组成之直线，公式如下：
因此，对于每一点的x，其y的值是
因为x及y皆为整数，但并非每一点x所对应的y皆为整数，故此没有必要去计算每一点x所对应之y值。反之由于此线之斜率介乎于1至0之间，故此我们只需要找出当x到达那一个数值时，会使y上升1，若x尚未到此值，则y不变。至于如何找出相关的x值，则需依靠斜率。斜率之计算方法为m = (y1 − y0) / (x1 − x0)。由于此值不变，故可于运算前预先计算，减少运算次数。
要实行此算法，我们需计算每一像素点与该线之间的误差。于上述例子中，误差应为每一点x中，其相对的像素点之y值与该线实际之y值的差距。每当x的值增加1，误差的值就会增加m。每当误差的值超出0.5，线就会比较靠近下一个映像点，因此y的值便会加1，且误差减1。
下列伪代码是这算法的简单表达（其中的plot(x,y)绘画该点，abs返回的是绝对值）。虽然用了代价较高的浮点运算，但很容易就可以改用整数运算（详见最佳化一节）：
function line(x0, x1, y0, y1)
int deltax := x1 - x0
int deltay := y1 - y0
real error := 0
real deltaerr := deltay / deltax // 假设 deltax != 0 （非垂直线），
// 注意：需保留除法运算结果的小数部分
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. 考研数学复习时不会做的题目怎么办
做题技巧在考研数学中起着很重要的作用,大家要掌握好。那么，考研数学题不会做怎么办?下面小编为大家整理的一些内容，希望大家喜欢!
一、选择题答题技巧
在做选择题的时候大家还是有很多方法可选的，常用的方法有：代入法、排除法、图示法、逆推法、反例法等。
代入法：也就是说将备选的一个答案用具体的数字代入，如果与假设条件或众所周知的事实发生矛盾则予以否定。
算法：它适用于题干中给出的条件是解析式子。
图形法：它适用于题干中给出的函数具有某种特性，例如奇偶性、周期性或者给出的事件是两个事件的情形，用图示法做就显得格外简单。
排除法：排除了三个，第四个就是正确的答案，这种方法适用于题干中给出的函数是抽象函的情况。
反推法：所谓逆推法就是假定被选的四个答案中某一个正确，然后做反推，如果得到的结果与题设条件或尽人皆知的正确结果矛盾，则否定这个备选答案。
如果考试的时候大家发现哪种方法都不奏效的话，大家还可以选择猜测法，至少有25%的正确性。
4考研数学复习参考资料
第一是李永乐老师所有的资料。这些都有必要认真研究，自习琢磨的。
第二是复习全书，其实谈不上好，但是总是需要有一本帮助你在完成了基础学习后梳理知识和考点。
第三是合肥工大的五套题和基础过关660，660是只有选择和填空题的，可以在基础阶段做，巩固自己的知识，但是它的难度其实有点大，所以我看过复习全书后又做了一遍，在自己技巧和知识都掌握牢固的时候做题的正确明显有所提高。
三、复习小建议第一，我想说的是重复。不知道大家有没有听过一句话，7是一个很神奇的数字，如果你把一件事重复七遍，它就会深深印在你的生命里。虽然我在考研过程中没有把一本书看过七遍，但是没本至少有三遍，这样的重复记忆才能让你在紧张的考场上也不会大脑空白。另外重复还可以加深理解，有些东西虽然你第一遍就很仔细的琢磨了，但是看第二遍你就会发现有了更清楚的了解，思路什么的一下子清晰了。不管是数学还是政治专业课，重复都是很有效的方法。
四、还有一点我想给大家推荐的我的一个做法，我从网上下载了一个考研日历，是一张表格式的，最上方可以填自己这个月的目标，下面每个框里填自己当天的计划，什么时候看哪门课、看多少。完成后就划掉或者划个勾，超额完成时可以奖励一下自己。这样把自己的安排都写下来，不会让计划在遇到临时意外时被打乱，可以让我们的时间有一个很好的规划。
最后，就是辅导班的问题，我个人认为在准备考研的过程中上辅导班其实是有必要的。如果没有报辅导班的话到后期你就会发现，天天都上自习会有点乏味，偶尔去上上课可以调节一下。而且老师毕竟是有经验的，对自己的复习会有一个指导作用。
4. 计算神经科学的认知科学的诞生
1956年9月11日，认知科学大会在麻省理工学院举行。在大会上乔治·A·米勒（George A. Miller）发表了他着名的研究《神奇的数字 7 +/- 2》。艾弗拉姆·诺姆·乔姆斯基（Noam Chomsky）和艾伦·纽厄尔Newell和赫伯特·亚历山大·西蒙（Simon）发表了他们在电脑科学上的成果。耐瑟（Ulric Neisser）在他1967年的书“认知心理学”中评论了许多在这次会议中所发表的成果。“心理学”这个名词在1950到1960年代逐渐式微，取代的是认知科学的开始。行为主义的科学家如乔治·A·米勒开始重视语言的内在表征（representation），而不只有外在的行为表现。大卫·马尔（David Marr）提出记忆的阶层性表征，也让许多心理学家接纳了心理功能是需要由脑中特别的算法处理。
5. robust motion deblur怎么用
Robust Motion Deblur是一款可以将模糊的照片变得清晰的非常实用的软件，你可以把拍照时不小心的晃动导致的图片模糊通过这款软件修复过来。
暴强模糊照片变清晰工具(Robust Motion Deblur)软件功能特色：大家是否还记得当初在photoshop CS6发布视频中那段模糊照片变清晰的演示？看过视频后让很多人觉得那是Photoshop中一个可以化腐朽为神奇的功能，于是我们对Photoshop CS6充满了期待，结果，当PS CS6正式发布后却没有在其中找到可以让模糊图片变清晰的功能？这难道是Adobe忽悠了我们？其实，那只是Adobe实验室正在着手的一个“去模糊”(Deblurring)项目研究（力图把因手震、失焦、和物体移动时产生的模糊变回清晰可辨的照片），至于何时才能在PS中正式运用可能还有待时日。 outdoor.jpg outdoor_deblur.jpg
那目前是否还有类似的模糊照片变清晰的软件？网上很多的所谓可以实现模糊图片变清晰的软件大多只是噱头，不过“去模糊”(Deblurring)的算法虽远在天边，却近在咫尺。就在香港的中文大学里，已经至少有两位学生深入改进过Deblurring的方法。下面我们来看看Deblurring算法的神奇之处。
Robust Motion Deblur-强大的去模糊算法软件
1、纳入了最新的盲解卷积技术消除相机抖动。
2、能够处理大量模糊的内核。
3、能够恢复细微结构和精致的细节。
4、启用GPU功能，非常快。
系统要求：
1、如果你已经安装了NVIDIA显卡，请点击 这里检查您是否可以使用CUDA。
2、它需要 在NVIDIA显卡的 CUDA工具包4.0的环境下运行。如果该工具包没有安装，请下载Windows + CUDA工具包DLL的版本。
注：如果非NVIDIA显卡下未安装CUDA工具包。那么可能运行会很慢。
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6. 现代计算机是如何计算圆周率的
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('圆周率为{:.10f}'.format(pi))
请把以上代码拷进python语言开发环境里运行，结果如下（下图是使用python开发环境Spyder运行上述代码的结果）：圆周率为3.1415926536.
(6)神奇算法扩展阅读
圆周率的研究过程：
1989年美国哥伦比亚大学研究人员用克雷－2型（Cray-2）和IBM－3090/VF型巨型电子计算机计算出π值小数点后4.8亿位数，后又继续算到小数点后10.1亿位数。2010年1月7日——法国工程师法布里斯·贝拉将圆周率算到小数点后27000亿位。
2010年8月30日——日本计算机奇才近藤茂利用家用计算机和云计算相结合，计算出圆周率到小数点后5万亿位。
2011年10月16日，日本长野县饭田市公司职员近藤茂利用家中电脑将圆周率计算到小数点后10万亿位，刷新了2010年8月由他自己创下的5万亿位吉尼斯世界纪录。56岁的近藤茂使用的是自己组装的计算机，从10月起开始计算，花费约一年时间刷新了纪录。
7. 算法是什么主要的数学意义是什么
东风数学主要特征：1具有实用性，有较强的社会性；2算法程序化模型化；3寓理与算并且是开放的归纳系统
西方数学主要特征：1封闭的逻辑演绎体系季节化的算法；2古希腊的数字与神秘性结合；3将数学抽象化；4希腊数学重视数学在美学上的意义
希腊人在数学上的贡献主要是创立了平面几何，立体几何，平面与球面三角，数论。推广了算数与代数。
东方数学注重实用性社会性，使数学与我们的生活密切联系，二者都推动了现代数学的发展，都开创了数学的先河。
8. 考研数学二答题技巧
您好！很高兴为您解答！
考研数学二答题技巧
（1）确定做题顺序。在做题顺序上可以采用填空、计算、选择、证明的顺序。因为选择题的分数要相对的少一些，但他们一般对基础知识要求较高，选项迷惑性大有时需要花好多时间去分析也难以取舍，而且有些选择题的计算量也是很大的，如果在开始做题时就感觉不顺手花的时间太长，这样会影响考试情绪。证明题考的是严密的逻辑推理，难度也比较大。把这两道题放在最后做比较好，开始先做简单的。在考试时，先通观整个试题，明确哪些分数是必得的。哪些是可能得到的，哪些是根本得不到的，再采取不同的对应方式，才能镇定自如，进退有据，最终从总体上获胜。
（2）做选择题的时候，可以巧妙的运用图示法和赋值法。这两种方法很有效。平时用得人很多，考试时尽量不要留有空白，就算是不会的题也要写一些相关的内容得一点“步骤分”。求解单项选择题一般有以下几种方法：推演法：它适用于题干中给出的条件是解析式子。图示法：它适用于题干中给出的函数具有某种特性，，例如奇偶性、周期性或者给出的事件是两个事件的情形，用图示法做就显得格外简单。举反例排除法：排除了三个，第四个就是正确的答案，这种方法适用于题干中给出的函数是抽象函数的情况。逆推法：所谓逆推法就是假定被选的四个答案中某一个正确，然后做逆推，如果得到的结果与题设条件或尽人皆知的正确结果矛盾，则否定这个备选答案。赋值法：也就是说将备选的一个答案用具体的数字代入，如果与假设条件或众所周知的事实发生矛盾则予以否定。
参考资料：文都资讯网
9. MersenneTwister算法的介绍
Mersenne Twister算法译为马特赛特旋转算法，是伪随机数发生器之一，其主要作用是生成伪随机数。此算法是Makoto Matsumoto （松本）和Takuji Nishimura （西村）于1997年开发的，基于有限二进制字段上的矩阵线性再生。可以快速产生高质量的伪随机数，修正了古老随机数产生算法的很多缺陷。
10. 神通广大的预知警察
在传统的侦探小说里，案发后，侦探一般都会第一时间到达现场，查看犯罪现场，收集指纹、犯罪工具以及犯罪分子遗留的其他线索，然后经过缜密的逻辑推理和多地调查，最终迅速破案。就连神乎其神的福尔摩斯，也只能在惨案发生后，才进行他三段式的破案步骤：观察案发地点、了解案发情况、捉拿兇手。
但受害者所失去的亲人和财产，很难再完好无损地返还回来，而犯罪分子本人也因为一时的冲动毁了自己，说到底，破案于社会而言，并没有起到更大的保护作用。那么，有没有可能提前阻止犯罪分子的疯狂行径呢？
依据哪里来？
软件的强大预测能力，赋予了警察神通广大的预知能力，而这一切还得感谢警察局事先层层罗列的大数据。
在中国，公安内网有查询的权限就可以看个人的出生年月、家庭住址、有无犯罪等详细信息，在发达国家，这些信息更为完备。比如在美国，有一个令人胆战心惊的信用记录，不仅记录着你的姓名、住址、照片等无关紧要的信息，甚至还包括你曾经破案或者犯罪的信用记录，甚至你曾延迟交付水电费也会记录在案。这个信用记录已经被做成了数据库，每个人都有自己的安全号，一输入网络就能查询。
除了这个全民皆有的数据系统，警察局还会建立犯罪分子特有的犯罪资料库，并使用算法及诸如地理位置、犯罪记录、年龄及前科等约24种的变数，推算出犯罪可能发生的地点、时间、人物及其手法。这些数据库全国联网，警方共享资源，成为了预测软件的基础数据。
在公共场合数据的调用方面，警方也有很大的权力，比如美国警方不仅能查阅美国超过20亿个车辆牌照和所在地等私人信息外，更能利用不同的系统定位出犯罪地点，像是利用各地收音器找出开枪地点，利用社群软件调查是否有违法行为等。
强大数据资源的支撑下，利用先进算法的计算机不难形成较准确的预测系统。过去，在学校门口发现一个可疑车辆，警局接到报案后，会根据车牌搜索信息，但搜索结果只是出现车牌的主人姓名、电话、住址等少部分信息。而现在，假如幼儿园附近有个可疑车辆被报告给了警察局，预测系统就会根据已建立的车牌管理数据库，查出谁拥有了这辆车，车主的逮捕记录，和这个区域的犯罪情况，它不仅能知道这辆车现在在哪里，而且通过调动车牌记录，还可以知道它这几天、几个星期，甚至几个月去过哪里。根据摄像头显示，脸部识别系统又将识别此时开车的人是否是车主本人，通过合理的推测，这个数据可能有助于让犯罪念头扼杀在萌芽中。
破案能力引发争议
预知警察不仅在预测方面比过去更加有效，而且在破案方面也是成绩不俗，在国际上重大案件破获中，列出恐怖分子的追捕名单中，都有预知系统的一份功劳。不过，预知警察在威慑犯罪分子时，也让普通民众精神紧张，因为除了常规的数据收集，为了达到理想的效果，警方还会使出旁门左道收集数据。
2013年震惊全世界的美国棱镜丑闻中，根据斯诺登披露的部分棱镜计划内容，情报人员可以直接进入9家美国网络公司的中心服务器，获得用户的已存储数据以及实时数据，这九家公司又是影响全球的公司，如微软、Facebook、YouTube、谷歌、苹果等等，这也就意味着全球十几亿人可能处于时时被监控中。
棱镜计划被曝光后，舆论哗然。面对公众指责，美国国家安全局在听证会上为自己喊冤，声称这些项目自2001年9月启动以来，已帮助美国政府挫败了超过50起恐怖阴谋，如果政府不实施这些监控项目，美国将会面临更多恐怖袭击的风险。
尽管打着为了国家安全与减少犯罪的名义，但大批的美国人并不买账，他们高举着写有“安全得让我感到害怕”的横幅，抗议自己无时无刻不被监控着，个人隐私权正在不断被侵犯。
人们担心的不仅是有没有第三只眼时刻盯着自己，他们也担心假如数据被黑客入侵篡改一气，那些神通广大的预知警察逮错人了怎么办？而且现有的法律并没有规定这些预知警察的权力界限，乱用权力该如何判？
凡此种种，都还没有得到警察局的明确答复，但相信在不久的未来，警察局也会重新制定章程，规定权力和义务。毕竟当物联网彻底实现后，预知警察会变得越来越多，甚至取代现在传统警察的出警角色，而他们作为新的警察种类，在有无限的接近个人隐私的机会时，将会需要更严格的警察章程。
本文源自大科技*网络新说016年第7期杂志、欢迎广大读者关注我们大科技的微信号：hdkj1997