ALT算法

1. alt是什么意思

n.中高音；更改键，替换键（键盘上的Alt键）。

alt

英['ælt]美['ælt]

在Windows操作系统上有一个古老按键，那就是Alt键。Alt是单词"Alter”的缩写，汉语意思为“改变”，在计算机领域被称为交替换档键。

Alt键的功能着实很强大，在Windows操作平台下，Alt键可谓是键盘之王，Alt键、Ctrl键和shift键灵活合理运用对于我们提高工作效率，起到了很关键的一个作用。

近义词：altitude

英['æltɪtjuːd]美['æltɪtuːd]

n.高度；海拔；高地

Air pressure decreases with altitude.

气压随海拔高度的增加而下降。

2. 图形布局有哪些常用算法

在文档的左下角，点点每个看看，我们一般用页面视图 1.普通视图：即标准模式，是Word默认的文档查看方式，工作范围宽而直观，用于文字录入时可简化布局, 提高录入速度, 但看不到多栏等复杂版面。 2.页面视图：真正的全真模式，对于“图文框”及“分栏”的操作必须切换到此模式工作, 如图2所示。 3.大纲视图：在整理长文档时可只显示各级标题, 以进行长文档的全面安排。 4.主控文档：可协调几个人的工作，比如合编一本书。 5.全屏显示：除文档外隐藏其它屏幕元素，等于放大的模拟显示。(返回Alt+u+v) 6.模拟显示：即打印预览，常用于查看整体版式并可多页显示。 7.草稿模式：可以更快地录入，文字大小一样，图形以方框表示。 8.比例显示：在工具栏右方以百分比

3. 百度图片搜索引擎原理是如何实现的

图片搜索的原理有三个步骤
1. 将目标图片进行特征提取，描述图像的算法很多，用的比较多的是：SIFT描述子，指纹算法函数，bundling features算法，hash function（散列函数）等。也可以根据不同的图像，设计不同的算法，比如图像局部N阶矩的方法提取图像特征。
2. 将图像特征信息进行编码，并将海量图像编码做查找表。对于目标图像，可以对分辨率较大的图像进行降采样，减少运算量后在进行图像特征提取和编码处理。
3. 相似度匹配运算：利用目标图像的编码值，在图像搜索引擎中的图像数据库进行全局或是局部的相似度计算；根据所需要的鲁棒性，设定阈值，然后将相似度高的图片预保留下来；最后应该还有一步筛选最佳匹配图片，这个应该还是用到特征检测算法。
其中每个步骤都有很多算法研究，围绕数学，统计学，图像编码，信号处理等理论进行研究。

根据Neal Krawetz博士的解释，原理非常简单易懂。我们可以用一个快速算法，就达到基本的效果。
这里的关键技术叫做"感知哈希算法"（Perceptual hash algorithm），它的作用是对每张图片生成一个"指纹"（fingerprint）字符串，然后比较不同图片的指纹。结果越接近，就说明图片越相似。下面是一个最简单的实现：
第一步，缩小尺寸。
将图片缩小到8x8的尺寸，总共64个像素。这一步的作用是去除图片的细节，只保留结构、明暗等基本信息，摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。
第二步，简化色彩。
将缩小后的图片，转为64级灰度。也就是说，所有像素点总共只有64种颜色。
第三步，计算平均值。
计算所有64个像素的灰度平均值。
第四步，比较像素的灰度。
将每个像素的灰度，与平均值进行比较。大于或等于平均值，记为1；小于平均值，记为0。
第五步，计算哈希值。
将上一步的比较结果，组合在一起，就构成了一个64位的整数，这就是这张图片的指纹。组合的次序并不重要，只要保证所有图片都采用同样次序就行了。
得到指纹以后，就可以对比不同的图片，看看64位中有多少位是不一样的。在理论上，这等同于计算"汉明距离"（Hammingdistance）。如果不相同的数据位不超过5，就说明两张图片很相似；如果大于10，就说明这是两张不同的图片。
具体的代码实现，可以参见Wote用python语言写的imgHash.py。代码很短，只有53行。使用的时候，第一个参数是基准图片，第二个参数是用来比较的其他图片所在的目录，返回结果是两张图片之间不相同的数据位数量（汉明距离）。
这种算法的优点是简单快速，不受图片大小缩放的影响，缺点是图片的内容不能变更。如果在图片上加几个文字，它就认不出来了。所以，它的最佳用途是根据缩略图，找出原图。
实际应用中，往往采用更强大的pHash算法和SIFT算法，它们能够识别图片的变形。只要变形程度不超过25%，它们就能匹配原图。这些算法虽然更复杂，但是原理与上面的简便算法是一样的，就是先将图片转化成Hash字符串，然后再进行比较。

4. 搜索算法中,A算法A*算法的区别（急）

a*算法：a*（a-star)算法是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法。估价值与实际值越接近，估价函数取得就越好
a*
（a-star)算法是一种静态路网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算法。之后涌现了很多预处理算法（alt，ch，hl等等），在线查询效率是a*算法的数千甚至上万倍。
公式表示为：
f(n)=g(n)+h(n),
其中
f(n)
是从初始点经由节点n到目标点的估价函数，
g(n)
是在状态空间中从初始节点到n节点的实际代价，
h(n)
是从n到目标节点最佳路径的估计代价。
保证找到最短路径（最优解的）条件，关键在于估价函数f(n)的选取：
估价值h(n)<=
n到目标节点的距离实际值，这种情况下，搜索的点数多，搜索范围大，效率低。但能得到最优解。并且如果h(n)=d(n)，即距离估计h(n)等于最短距离，那么搜索将严格沿着最短路径进行，
此时的搜索效率是最高的。
如果
估价值>实际值,搜索的点数少，搜索范围小，效率高，但不能保证得到最优解。