算法对象

Ⅰ 编程中的“方法”是指对象的功能吗“算法”是指实现功能的方法吗

“方法”可以认为是对象的功能，它一般表示类的对象能够进行的行为；算法在广义上就是解决问题的办法，比如要排序有冒泡算法、折半插入算法等等，无论哪种算法最终实现的都是排序的功能。

Ⅱ 算法,面向对象:二者有关系吗我感觉编写算法程序用得大多是面向过程的思想,面向对象很少用到

算法大部分是为了提高程序的效率，或者避免漏洞而设计的！C++本来就是面向对象的。感觉不到是因为接触的太少了。什么样的算法和是面向对象还是面向过程，是没有什么关系的。

Ⅲ 高大上的YOLOV3对象检测算法，使用python也可轻松实现

继续我们的目标检测算法的分享，前期我们介绍了SSD目标检测算法的python实现以及Faster-RCNN目标检测算法的python实现以及yolo目标检测算法的darknet的window环境安装，本期我们简单介绍一下如何使用python来进行YOLOV3的对象检测算法

YOLOV3的基础知识大家可以参考往期文章，本期重点介绍如何使用python来实现

1、初始化模型

14-16 行：

模型的初始化依然使用cv下的DNN模型来加载模型，需要注意的是CV的版本需要大于3.4.2

5-8行：

初始化模型在coco上的label以便后期图片识别使用

10-12行：

初始化图片显示方框的颜色

2、加载图片，进行图片识别

输入识别的图片进行图片识别，这部分代码跟往期的SSD 以及RCNN目标检测算法类似

19-20行：输入图片，获取图片的长度与宽度

25-29行：计算图片的blob值，输入神经网络，进行前向反馈预测图片

只不过net.forward里面是ln， 神经网络的所有out层

3、遍历所有的out层，获取检测图片的label与置信度

遍历out层，获取检测到的label值以及置信度，检测到这里YOLOV3以及把所有的检测计算完成，但是由于yolov3对重叠图片或者靠的比较近的图片检测存在一定的问题，使用YOLOV3使用非最大值抑制来抑制弱的重叠边界

竟然把墨镜识别了手机，体现了YOLOV3在重叠图片识别的缺点

4、应用非最大值抑制来抑制弱的重叠边界，显示图片

56： 使用 非最大值抑制来抑制弱的重叠边界

58-59行：遍历所有图片

61-62行：提取检测图片的BOX

64-68行：显示图片信息

70-71行：显示图片

利用python来实现YOLOV3，与SSD 以及RCNN代码有很多类似的地方，大家可以参考往期的文章进行对比学习，把代码执行一遍

进行视频识别的思路：从视频中提取图片，进行图片识别，识别完成后，再把识别的结果实时体现在视频中，这部分代码结合前期的视频识别，大家可以参考多进程视频实时识别篇，因为没有多进程，检测速度很慢，视频看着比较卡

1、初始化模型以及视频流

2、从视频中提取图片，进行图片的blob值计算，进行神经网络的预测

3、提取检测到图片的置信度以及ID值

4、 应用非最大值抑制来抑制弱的重叠边界，显示图片

5、关闭资源，显示图片处理信息

每个目标检测算法都有自己的优缺点，个人感觉，在精度要求不是太高的情况下SSD检测算法可以实现较快的速度实现，毕竟精度差不多的情况下，我们希望速度越快越好

Ⅳ 算法包含哪些要素

算法包含的要素：

一、数据对象的运算和操作：计算机可以执行的基本操作是以指令的形式描述的。一个计算机系统能执行的所有指令的集合，成为该计算机系统的指令系统。一个计算机的基本运算和操作有如下四类：

1.算术运算：加减乘除等运算

2.逻辑运算：或、且、非等运算

3.关系运算：大于、小于、等于、不等于等运算

4.数据传输：输入、输出、赋值等运算

二、算法的控制结构：一个算法的功能结构不仅取决于所选用的操作，而且还与各操作之间的执行顺序有关。

(4)算法对象扩展阅读：

算法的五个特性分别是：有穷性、确切性、输入项、输出项、可行性。

1、有穷性

算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止；

2、确切性

算法的每一步骤必须有确切的定义；

3、输入项

一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定出了初始条件；

4、输出项

一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。没有输出的算法是毫无意义的；

5、可行性

算法中执行的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执行的操作步骤，即每个计算步骤都可以在有限时间内完成（也称之为有效性）。

Ⅳ 怎么是签名算法对象

证书的签名算法是指证书用来签名时使用的算法(包含HASH算法)。签名算法用结构体X509中sig_alg字段来表示，可以通过sig_alg的子字段algorithm返回签名算法对象，从而得到签名算法的Oid,如何绕过证书安装程序呢,使用山猪签这款工具就可以在手机上体替换证书,从而直接安装程序,度娘上搜一下就有了.

Ⅵ JAVA中多线程处理同一对象的问题

确定是同一个对象？

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

Ⅶ 高分求算法：寻找与特定对象距离最近的对象

用现在的ID,X,Y三个元素来找最近点的话无论什么办法,都至少要与每个点进行一次距离的判断,比较X或者Y也好,计算距离(当然这个距离是不用开平方的,与其他所有点的距离都不开平方也能比较相对的距离长短)也好,所以如果只有这三个元素的话,其实再怎么改也不会有太大的优化的。

最好还是添加一些辅助信息，比较常用的就是以划分网格的方法，将所有点分派在不同的网格中，然后以网格为基础找最近点，这样的话就要加一个网格的结构（以空间换时间），里面存放的就是属于这个网格的点的ID，通过编号规则可以很快的找最近的网格，然后再找里面的点，这样可以提高点查找速度。

呵呵,不好意思,没想清楚就写了:P,改一下,改一下,再加一步就好了

1.给点添加一个所属网格的信息:
Class A
{
public int ID;
public int X;
public int Y;
publci int Index;//所属网格编号
}
2.构造一个点链表,这是为了减少空间和方便处理而加的,后面的算法里会感觉到用处
(为每个点对象建立一个点链表节点)
Class I
{
public A *pAObject; //指向一个点对象
publci I *pNextA; //指向下一个
}
3.构件一个网格信息结构
Class G
{
public int ID; //网格编号
public I *pAObjects; //指向一个点链表(至于这个是带头节点还是不带头节点的都一样啦)
//这里用链表比较好
//第一,因为点可移动,那么点对象个数可以随意,可以发挥链表的扩展性
//第二,不需要取中间节点,也就没有用到数组的长处
}
4.构建网格,比如以1000为长度(长度可以自己定义,关键是平衡空间和速度关系),建立正方形的网格,那么(0,0)到(1000000,1000000)就是有1000*1000个网格(在给网格编号的时候最好有规律,那么就能通过List或者其他数组容器的下标来获得网格信息)
5.添加点的时候,先判断属于哪个网格,然后在点信息中添加网格编号,同时构建对应的点链表节点,并添加到所属网格的链表中
6.最后就是查询点了,首先获得出发点中的所属网格信息,看这个网格中是否有其他点:有,则一个个的判断距离(距离的平方),那么最近点一定在这些点里面(如果点还是太多,那么就考虑缩小网格的范围);没有,那就找所属网格周边8个网格中是否有点,有,则再找最近点,没有就再往外扩(如果感觉网格太多,可以加大网格的范围)
7.以找到的最近点到出发点的距离为基准,看看出发点到周边网格在这个距离内会接触到的(没有在6中遍历过的)有几个网格,把这些网格中的点再查看有没有更近的就行了

注:
1.如果还要优化就是加大网格的层次,可以用多层网格,这就会更复杂一点
2.在网格信息结构(G)中,因为点会移动,那么删点链表节点会有一个查找过程,如果觉得这个慢,那么就在点对象结构体中加一个所属点链表的指针:
class I;
Class A
{
public int ID;
public int X;
public int Y;
publci int Index;//所属网格编号
publci I *pI;
}
....

呵呵，看了lipai006的回答，想了下似乎也是可以实现的，只要多花点内存就可以达到比较好的速度了，而且也不需要真的从X坐标出发这样慢慢的以扇形扩展了啦，通过做一些辅助结构，就直接可以从出发点的X坐标出发，找同X不同Y中Y坐标与出发点最近的就行啦，循环结束条件就是X的扩展距离已经大于当前最小距离，因为再往外也肯定比当前最小距离大了。这个方法也就是要更复杂一些的辅助结构做索引，添加点的时候也要多做些事情，而且实现上的代码相对网格方法复杂一些，但查找速度应该比网格会快一点，因为毕竟是直接找点去了，其实网格方法就是把一批点的X，Y坐标看成是一样的，这样先过滤一批而已，是个速度与复杂度的折中。

xx_lzj:划分区域的目的就是为了使每个区域内的点不能太多，根据我的结构，每个区域有没有点，一个bool判断就够了，不会存在太稀疏影响效率的事情，不过最坏的情况的确会退化到遍历整个点空间，所以这个方法的时间复杂度仍然是O(n)。
你的方法其实和lipai006说的原理是差不多的（如果我对你们链表结构的猜想准确的话），无非就是通过X,Y坐标形成一个二维双向链表，在形成这个链表的过程会比网格相对复杂一点，而且也不是像你想的只要判断8个点就够的，当只有一个点在中间，其他点分布成以这个点为圆心的圆周上时，按照贴主的要求，难道只有8个最近点吗？？在这个情况下，你的最坏复杂度还是O(n)，但就如我说过的，这个方法的平均时间复杂度在参数上是会比网格的低一点，但是算法本身的代码复杂度上会高一点，而且在插入点的过程中的时间消耗会大一点而已。我觉得这是一个整体的过程，不能为了查找的快速牺牲太多其他的时间。
*************
xx_lzj:不好意思，你的链表我还有些不明白的地方:1.二维双向链表每个节点有4个指针，你能否把这4个指针如何获得的说一下，最好不要取边界线上的点，取中间的一个点进行介绍。2.对于初始化和修改点坐标的时候，现有数据如果是链表结构（不是数组），如何能不依靠其他辅助数据进行折半查找？3.修改某个点坐标之后，根据你的链表结构，我感觉不是删除、插入节点这么简单的，能不能具体点说明。

Ⅷ 程序=算法+数据，对象在哪儿

如果你认可 程序=算法+数据， 那么会发现，对象好像没有存在的必要。

按函数式编程的思路，算法就是把输入转换成输出的过程。

比如常见的各种排序算法，不管过程如何，都是把没有顺序的集合转化成有顺序的集合的过程，描述如下：

对于数据，众说纷纭。最离谱的，是把函数当数据，没有数据组织。

下面的例子以 js 语言描述了这一思想。

create_user的实现如下：

关系数据库是典型的代表。例如，学生表与学生考试表，是两个完全独立的集合，没有具体关系，所谓外键，只是学生考试表的一个字段而已。学生表与学生考试表，数据举例如下：

数据是通过sql语句，临时建立的关系。例如，下面的sql语句，通过笛卡尔乘积、筛选把两个表之间的关系建立了起来。

第三种，是各种语言都提供的结构体，把数据组织成相互关联的网状结构。

下面的例子用 rust 语言描述了这个想法。

还有其他一些数据组织形式，不再赘述。

数据除了以上各种组织形式，还有无组织的，非结构数据。比如：

对于无结构数据，主要观点是：

当流对待！

其次的观点是：

把流转换成有组织的数据！

最典型的例子，把程序源码转换成AST语法树：

上面的描述过程没有对象存在。真正面向对象与数据无关，对象只接收消息，给出反馈。比如，学生对象：

严格来看，对象不存在属性，也没有数据组织，只接收消息，给出反馈。对象自身是有状态的。发同样的消息，给出的反馈可能不同。这样的对象方式，非常难以控制。

Ⅸ 怎么证明由三种基本结构所构成的算法可以解决任何复杂问题

三种基本结构化结构：顺序、选择、循环。证明如下：

一、很多书籍确确实实的说明指出，这三种结构可以解决一切复杂的算法问题是已经证明了的。

二、算法过程就是一个步骤一个步骤、一条指令一条指令按照程序执行的过程，所以顺序结构很自然的就是算法的一个最基本的特性。

三、我们在解决问题时，由于对一些事实情况把握不太确定（逻辑学告诉我们思维必须确定才能进行正确的思维，否则会发生前后矛盾的情况，这也是一个良好算法的要求），所以如果不进行正确的判断的话，就不能轻易进入下一步骤。

由此当算法执行到某一步骤时，如果要对某些情况进行判断，才能进入下一步的执行，那么选择结构就是必须的了。它正是判断了之后，再确定该执行哪些步骤。

四、循环结构是非必需的，它可有前两种结构构成。

所以，总结起来：任何算法它都是机械的一系列步骤，并且要求每一步都是确定的，当执行完这一步骤后，它就要确定下一步骤，如果根据算法对象已经知道下一步该执行什么了，就不需要再判断直接进入下一步。

但是当对这些算法对象的情况不确定时，我们就要判断并选择一些已经确定好操作对象的步骤。这也是问题的一个最根本的特性，就是我们提出问题的原因。因为思维遇到阻碍，就需要判断，只有确定后才能继续正确思维，才能解决问题。