演算法調用部署

Ⅰ 軟體開發的一般流程是什麼_

1、概要設計

首先，開發者需要對軟體系統進行概要設計，即系統設計。概要設計需要對軟體系統的設計進行考慮，包括系統的基本處理流程、系統的組織結構、模塊劃分、功能分配、介面設計、運行設計、數據結構設計和出錯處理設計等，為軟體的詳細設計提供基礎。

2、詳細設計

在概要設計的基礎上，開發者需要進行軟體系統的詳細設計。在詳細設計中，描述實現具體模塊所涉及到的主要演算法、數據結構、類的層次結構及調用關系，需要說明軟體系統各個層次中的每一個程序(每個模塊或子程序)的設計考慮，以便進行編碼和測試。

3、編碼

在軟體編碼階段，開發者根據《軟體系統詳細設計報告》中對數據結構、演算法分析和模塊實現等方面的設計要求，開始具體的編寫程序工作，分別實現各模塊的功能，從而實現對目標系統的功能、性能、介面、界面等方面的要求。

4、測試

測試編寫好的系統。交給用戶使用，用戶使用後一個一個的確認每個功能。總之，測試同樣是項目研發中一個相當重要的步驟，對於一個大型軟體，3個月到1年的外部測試都是正常的，因為永遠都會有不可預料的問題存在。

完成測試後，完成驗收並完成最後的一些幫助文檔，整體項目才算告一段落，當然日後少不了升級，修補等等工作，只要不是想通過一錘子買賣騙錢，就要不停的跟蹤軟體的運營狀況並持續修補升級，直到這個軟體被徹底淘汰為止。

5、軟體交付

在軟體測試證明軟體達到要求後，軟體開發者應向用戶提交開發的目標安裝程序、資料庫的數據字典、《用戶安裝手冊》、《用戶使用指南》、需求報告、設計報告、測試報告等雙方合同約定的產物。

(1)演算法調用部署擴展閱讀：

開發平台：

軟體開發平台源於繁瑣的實踐開發過程中。開發人員在實踐中將常用的函數、類、抽象、介面等進行總結、封裝，成為了可以重復使用的「中間件」，而隨著「中間件」的成熟和通用，功能更強大、更能滿足企業級客戶需求的——軟體開發平台應運而生。

平台是一段時間內科研成果的匯聚，也是階段性平台期的標志，為行業進入新的研發領域提供了基礎。由於平台對企業核心競爭力的提升非常明顯，目前國內的管理軟體市場，軟體開發平台的應用已經成為一種趨勢。

由於開發環境、開發人員、功能定位、行業背景等的不同，不同品牌的平台存在較大差別。

Ⅱ 如何線上部署用python基於dlib寫的人臉識別演算法

python使用dlib進行人臉檢測與人臉關鍵點標記

Dlib簡介：

首先給大家介紹一下Dlib

我使用的版本是dlib-18.17,大家也可以在我這里下載：

之後進入python_examples下使用bat文件進行編譯，編譯需要先安裝libboost-python-dev和cmake

cd to dlib-18.17/python_examples

./compile_dlib_python_mole.bat 123

之後會得到一個dlib.so，復制到dist-packages目錄下即可使用

這里大家也可以直接用我編譯好的.so庫,但是也必須安裝libboost才可以，不然python是不能調用so庫的，下載地址：

將.so復制到dist-packages目錄下

sudo cp dlib.so /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/1

最新的dlib18.18好像就沒有這個bat文件了，取而代之的是一個setup文件，那麼安裝起來應該就沒有這么麻煩了，大家可以去直接安裝18.18，也可以直接下載復制我的.so庫，這兩種方法應該都不麻煩～

有時候還會需要下面這兩個庫，建議大家一並安裝一下

9.安裝skimage

sudo apt-get install python-skimage1

10.安裝imtools

sudo easy_install imtools1

Dlib face landmarks Demo

環境配置結束之後，我們首先看一下dlib提供的示常式序

1.人臉檢測

dlib-18.17/python_examples/face_detector.py 源程序：

#!/usr/bin/python# The contents of this file are in the public domain. See LICENSE_FOR_EXAMPLE_PROGRAMS.txt## This example program shows how to find frontal human faces in an image. In# particular, it shows how you can take a list of images from the command# line and display each on the screen with red boxes overlaid on each human# face.## The examples/faces folder contains some jpg images of people. You can run# this program on them and see the detections by executing the# following command:# ./face_detector.py ../examples/faces/*.jpg## This face detector is made using the now classic Histogram of Oriented# Gradients (HOG) feature combined with a linear classifier, an image# pyramid, and sliding window detection scheme. This type of object detector# is fairly general and capable of detecting many types of semi-rigid objects# in addition to human faces. Therefore, if you are interested in making# your own object detectors then read the train_object_detector.py example# program. ### COMPILING THE DLIB PYTHON INTERFACE# Dlib comes with a compiled python interface for python 2.7 on MS Windows. If# you are using another python version or operating system then you need to# compile the dlib python interface before you can use this file. To do this,# run compile_dlib_python_mole.bat. This should work on any operating# system so long as you have CMake and boost-python installed.# On Ubuntu, this can be done easily by running the command:# sudo apt-get install libboost-python-dev cmake## Also note that this example requires scikit-image which can be installed# via the command:# pip install -U scikit-image# Or downloaded from . import sys

import dlib

from skimage import io

detector = dlib.get_frontal_face_detector()

win = dlib.image_window()

print("a");for f in sys.argv[1:]:

print("a");

print("Processing file: {}".format(f))
img = io.imread(f)
# The 1 in the second argument indicates that we should upsample the image
# 1 time. This will make everything bigger and allow us to detect more
# faces.
dets = detector(img, 1)
print("Number of faces detected: {}".format(len(dets))) for i, d in enumerate(dets):
print("Detection {}: Left: {} Top: {} Right: {} Bottom: {}".format(
i, d.left(), d.top(), d.right(), d.bottom()))

win.clear_overlay()
win.set_image(img)
win.add_overlay(dets)
dlib.hit_enter_to_continue()# Finally, if you really want to you can ask the detector to tell you the score# for each detection. The score is bigger for more confident detections.# Also, the idx tells you which of the face sub-detectors matched. This can be# used to broadly identify faces in different orientations.if (len(sys.argv[1:]) > 0):
img = io.imread(sys.argv[1])
dets, scores, idx = detector.run(img, 1) for i, d in enumerate(dets):
print("Detection {}, score: {}, face_type:{}".format(
d, scores[i], idx[i]))5767778798081

我把源代碼精簡了一下，加了一下注釋： face_detector0.1.py

# -*- coding: utf-8 -*-import sys

import dlib

from skimage import io#使用dlib自帶的frontal_face_detector作為我們的特徵提取器detector = dlib.get_frontal_face_detector()#使用dlib提供的圖片窗口win = dlib.image_window()#sys.argv[]是用來獲取命令行參數的，sys.argv[0]表示代碼本身文件路徑，所以參數從1開始向後依次獲取圖片路徑for f in sys.argv[1:]: #輸出目前處理的圖片地址
print("Processing file: {}".format(f)) #使用skimage的io讀取圖片
img = io.imread(f) #使用detector進行人臉檢測 dets為返回的結果
dets = detector(img, 1) #dets的元素個數即為臉的個數
print("Number of faces detected: {}".format(len(dets))) #使用enumerate 函數遍歷序列中的元素以及它們的下標
#下標i即為人臉序號
#left：人臉左邊距離圖片左邊界的距離 ；right：人臉右邊距離圖片左邊界的距離
#top：人臉上邊距離圖片上邊界的距離 ；bottom：人臉下邊距離圖片上邊界的距離
for i, d in enumerate(dets):
print("dets{}".format(d))
print("Detection {}: Left: {} Top: {} Right: {} Bottom: {}"
.format( i, d.left(), d.top(), d.right(), d.bottom())) #也可以獲取比較全面的信息，如獲取人臉與detector的匹配程度
dets, scores, idx = detector.run(img, 1)
for i, d in enumerate(dets):
print("Detection {}, dets{},score: {}, face_type:{}".format( i, d, scores[i], idx[i]))

#繪制圖片(dlib的ui庫可以直接繪制dets)
win.set_image(img)
win.add_overlay(dets) #等待點擊
dlib.hit_enter_to_continue()041424344454647484950

分別測試了一個人臉的和多個人臉的，以下是運行結果：

運行的時候把圖片文件路徑加到後面就好了

python face_detector0.1.py ./data/3.jpg12

一張臉的：

兩張臉的：

這里可以看出側臉與detector的匹配度要比正臉小的很多

2.人臉關鍵點提取

人臉檢測我們使用了dlib自帶的人臉檢測器（detector），關鍵點提取需要一個特徵提取器（predictor），為了構建特徵提取器，預訓練模型必不可少。

除了自行進行訓練外，還可以使用官方提供的一個模型。該模型可從dlib sourceforge庫下載：

arks.dat.bz2

也可以從我的連接下載：

這個庫支持68個關鍵點的提取，一般來說也夠用了，如果需要更多的特徵點就要自己去訓練了。

dlib-18.17/python_examples/face_landmark_detection.py 源程序：

#!/usr/bin/python# The contents of this file are in the public domain. See LICENSE_FOR_EXAMPLE_PROGRAMS.txt## This example program shows how to find frontal human faces in an image and# estimate their pose. The pose takes the form of 68 landmarks. These are# points on the face such as the corners of the mouth, along the eyebrows, on# the eyes, and so forth.## This face detector is made using the classic Histogram of Oriented# Gradients (HOG) feature combined with a linear

Ⅲ 美創資料庫透明加密系統支持那些加密演算法，是怎樣部署的

1、美創透明加密系統全面支持多種國際標准演算法，如DES、3DES、AES128、AES192、AES256等，也支持SM1、SM4等國產密碼演算法；
2、在數據類型上，支持用戶常用數據類型的加密，如CHAR，VARCHAR2，VARCHAR，RAW，NUMBER，LOB等常用類型的加密；
3、美創資料庫透明加密系統支持Windows、AIX、Linux、Solaris等多個平台，提供軟硬體一體化加密設備和純軟體加密的不同選擇，針對企事業單位資料庫網路架構，加密系統支持物理旁路、反向代理兩種部署方式。

Ⅳ 關於部署的一些經典演算法

根據部署方式的不同，節點部署演算法可分可為 確定性部署 和 隨機性部署 兩大類。確定性部署通常應用於環境友好或網路狀態較為穩定的應用中，感測器節點根據應用需求被置於經過計算和安排後所確定的位置上，通過將節點部署問題抽象為數學問題中的線性規劃問題，以網路性能或成本最優化為目標而提出解決方案[19]；而隨機部署則較為適用於環境惡劣或人工無法到達的監控環境中，感測器節點通常以拋灑的方式隨機分布在目標區域內，節點位置往往是無法確定的。

確定性部署相比隨機部署來說具有較優的網路性能，但在規模較大且應用環境十分惡劣的實際部署應用中，確定飢凳顫性部署往往佔用了較高的人力成本和時間成本，而隨機部署則充分體現了其簡單和高效的優點，但同時，目標區域的覆蓋性能卻無法得到保證。

確定性部署被廣泛應用於水下感測器網路。針對水下三維環境的節點部署問題，Pori等人提出了從二維空間到三維空間部署策略的適應性演算法，文獻[20]圍繞著三維空間內的節點部署問題和規劃，提出了一系列有效構建三維網路拓撲結構的規則，通過轉換為二維問題來實現三維空間的節點部署問題。

在文獻[21]中，作者通過計算得出網格部署模型下，滿足基本網路覆蓋和連通所需要爛敗的活動節點數目，該演算法為節點部署提供了理論基礎，缺點是該方法只可適用於二維環境下的節點部署，無法滿足水下無線感測器網路這種具有三維特性的應用需求。

最大平均覆蓋演算法（MAX_AVG_COV） 與 最大最小覆蓋演算法（MAX_MIN_COV） [22]的提出是基於網格部署模型，通過貪心演算法策略進行節點部署，根據前驅節點的位置信息，決定下一個節點的布置位置。兩種演算法都旨在實現最佳網路覆蓋，最大平均覆蓋演算法（MAX_AVG_COV）的目標是最大化網格點的平均覆蓋效果，演算法考慮的是整體網路的覆蓋效果；而最大最小覆蓋演算法（MAX_MIN_COV）的目標是使得網路中覆蓋效果較差的網格點的覆蓋效果最大化，演算法從優先改善網路局部性能的角度出發，優先把感測器放在性能最差的點上。兩種演算法用於概率感知模型，節點對目標事件的感知概率隨著目標事件與節點間距離而變化，演算法未能充分考慮冗餘覆蓋的問題，使得網路性能未能達到最佳表現，同時，兩種演算法復雜都較高，為 O(n^4)。

在文獻[22]的基礎上，藺智挺等學者提出了一種整體-局部增進演算法[23]，該演算法的特點是網路初始化後，演算法迭代運行，粗行並且每次運行都放置一個感測器到感測器區域中，直到目標區域內所有點都滿足覆蓋要求或是已配置的感測器數目已達到能配置的感測器的數目的極限時才停止。在每次迭代過程中，演算法尋找使網路整體有效覆蓋性能改變最大的點，剔除局部冗餘，提升了網路的整體性能。

當目標區域的環境十分惡劣時，比如戰爭區域、災害防禦地區、或是人類無法靠近的深海等，又或者在進行大規模的網路部署時，節點數目巨大，分布密集，這樣的條件下採用確定性部署方式進行網路部署是不實際的甚至不可行的，此時，唯一可採用的方式是利用飛機、大炮等工具將節點以隨機方式拋灑至目標區域，節點自組織成網路。

2001 年，作者 González-Banos 在文獻[24]中提出了一種基於藝術畫廊看守問題的隨機部署策略，根據密度公式將感測器節點的位置以極坐標的表示方式建立了一種 R-random 的部署模型，它使用 R 來表示感測器節點與匯聚基站的距離。由於藝術畫廊看守問題旨在解決有限邊界內的最少覆蓋問題，因此該文獻在容錯方面具有較好的性能，模擬實驗表明了 R-random部署節點提升了整個感測器網路的可靠性。由於網路都採用多跳方式傳輸數據，因此越靠近基站的節點其能耗則越大，所以需在基站周圍部署密度較大的節點以實現大量冗餘節點，替代那些因能耗殆盡而死亡的節點，以此提升網路生存期，並保障數據的連通性。

在文獻[25]中，作者提出了一種加權的節點隨機配置演算法，解決了在不同的區域內節點耗能速率不同的問題，也就是增加中繼節點密度，使更多的中繼節點分擔負載，這樣可以延長網路的平均生命周期。但改演算法將大量的中繼節點部署於距離基站較遠的位置，因此網路的連通性將會受到影響。

雖然採用隨機部署方式從某種程度上可提高部署效率並減少人工成本，但節點在網路中的相對坐標無法確定，因而這種部署方式無法保證目標區域具有良好的覆蓋效果。因此在確定性部署與隨機部署二者之間的選擇上，Zhang H [26]圍繞著確定性部署與隨機部署兩種方式究竟孰優孰劣的問題，分析並研究了實現一定程度的覆蓋度所需的節點數目，作者分別考查了泊松分布、均勻隨機分布、網格分布三種部署策略下維護網路 K 覆蓋所需的節點密度，文章最後指出，採用網格部署方式所需的節點密度小於另外兩種隨機部署策略所需的節點密度，證明了網格部署策略在同等條件下所需的節點數目要優於隨機部署策略。

在第二章，我們論述了部署方案的評價指標分別有良好的區域覆蓋能力、數據信息的可達性和較長的網路生存期。本節將針對部署演算法的這三個評價指標的優化對象的不同，從基於覆蓋的部署、基於網路連通的部署和基於能量有效性的部署三個類別來對現有演算法研究成果進行論述。

實現目標區域的覆蓋面積最大化是無線感測器網路部署問題的基本目標，因此區域覆蓋也已經成為了許多學者研究的出發點。針對目前 WSNs 應用中經濟成本和客觀環境的限制，在文獻[27]中，作者研究了隨機部署方式下有限無線感測器網路在目標區域內的覆蓋概率的最大值和最小值，並提出了線性網路環境下實現最大覆蓋概率的部署策略，但該部署策略僅適用於線性網路下對移動目標的監測環境。文獻[28]將區域覆蓋問題劃分為面積覆蓋、點覆蓋和柵欄覆蓋問題三大類並分別進行了闡述，面積覆蓋問題主要研究的是如何實現覆蓋面積最大化的問題；點覆蓋旨在考查實現網路中個別目標的覆蓋問題；柵欄覆蓋的研究目標是如何降
低未知入侵發生的概率，它涉及運動檢測。

文獻[29]使用網格方法來進行覆蓋率的計算，覆蓋率的估算通過目標區域中被節點所覆蓋的網格數與目標區域的網格總數量之比實現，目標區域所劃分的網格數目決定了覆蓋率的計算復雜度和結果的精確度，網格被劃分得越細，最後計算所得的覆蓋率其精確度越高，當然計算過程的開銷也更大，如圖 3.1 所示，同樣 6 個節點，網格劃分為 4×4 時所計算得出的覆蓋率為 100%，而劃分為 8×8 時所得的覆蓋率為 98%。

文獻[10]針對水下無線感測器網路的應用特性，提出一種節點可自我進行深度調節的演算法，節點通過深度調節機制調整其在水下的深度，以實現水下三維環境覆蓋率的最大化。初始階段被部署與水底環境的各個感測器節點通過各自的 ID 號選取簇首節點，簇首節點負責通知該簇內其他節點的調節深度，通過判斷節點間是否存在覆蓋重疊區域來對節點進行分組管理，存在覆蓋重疊的節點彼此分至不同的組號中，組號決定了節點將來被分配至水中的深度；待分組結束後，節點根據自己所在的組號移至水中相應的深度。該演算法假設節點在水下環境只具備垂直方向上的移動性，由於簇首擔當了對簇內其他成員節點轉發管理指令的職責，因而造成了簇首節點的能耗將大於成員節點，而簇首節點的選舉在只可在網路初始階段即節點處於水底二維環境下進行，若簇首節點的死亡將造成整個簇內成員節點的癱瘓。

良好的網路連通性能夠保證感測節點所採集到的信息准確及時的傳遞到使用終端。目前的研究文獻中，關於網路連通性的問題多是在實現覆蓋的前提下，通過增大節點通信半徑來實現的，例如當 RT是 RS的比例 r>1 時，只需實現良好的網路覆蓋，節點之間的連通性就能得到保障。然而，在節點通信能力相比感知能力較差的情況下，例如 RT=RS的情況下，網路的連通性能則無法得到保障。

文獻[15]圍繞著多連通問題展開研究，結合三維空間部署特性和對點陣模式的研究，提出了三維空間下實現 1-連通、2-連通 3-連通、4-連通的部署模型。文章所提的部署模型基於點陣模式，通過對相應模型中節點的通信半徑和感知半徑之間關系的研究，考查節點部署位置對網路中 K 連通效果的影響，該文所提出的最優模型實際是以 RT/RS比例為前提，在相應的RT/RS比例關系下，對應相應的模型，其最優性限制於節點通信半徑與感知半徑間的比例關系。

節點的分布密度和其在網路中所處的位置通常會直接影響到整體網路的生命周期，在節點分布過於密集的情況下，數據通信鏈路容易出現擁塞，使得網路傳輸負載失衡，從而造成通信負載瓶頸；另外，由於網路多採用多跳方式進行數據轉發，因此在節點均勻分布的情況下，靠近基站的節點的能量耗損速度相對較快，從而造成整個網路的能量瓶頸問題。

文獻[30]研究了具有最大生存期節點的部署問題。作者提出一種模型使得每個節點可以周期性地向基站發送數據報告。將每個周期數據採集所需的能耗作為衡量網路生命周期長短的標准，作者把問題轉化為通過平衡節點負載，最小化每個節點每輪的平均能耗。文章假設網路採用大量的感測節點來傳送探測數據，並且謹慎的選擇後繼節點使得數據傳送所需的總能量最小。一種有效的演算法是重新部署節點，從而形成最有效的拓撲結構。節點按其接近興趣點的程度，被按降序挑選出來，演算法在所有的感測器節點之間迭代，在每一步迭代中，感測器節點檢查自己是否能作為後繼節點傳輸數據。新地址的選擇是基於運輸流量，實際上，節點的重新部署是通過接近下游鄰節點的方式以降低能量消耗。只有在網路的覆蓋性不受影響的情況下，才允許重新部署感測器節點[31]。

在文獻[32]中，節點在「休眠」-「活躍」兩種狀態間轉換，在滿足應用需求的前提下，非必要節點進入休眠狀態，而其餘節點繼續保持活躍狀態繼續為網路服務；若因節點能量耗盡而退出網路，或應用需求的改變使得當前活躍節點數量無法滿足應用需求，休眠節點進入活動狀態。作者提出了一種可根據網路狀態對節點進行動態管理的協議，以實現應用所規定的覆蓋率和連通度目標，並對節點狀態進行管理。通過幾何關系的研究，考查覆蓋率和連通率間的關系，並結合 SPAN 協議為網路覆蓋率和連通率提供保障。

文獻[33]研究了節點密度對網路生命期的影響，作者從部署角度考慮，分析得出網路生命期的解析公式。並通過研究發現網路生命期並非隨節點數量的增加而成比例的增長，因此需要仔細篩選一定數量的節點來平衡網路的成本。考慮到當第一個節點死亡時網路就會中斷，作者將問題轉化為確定節點的數目並確定它們的位置來保持網路長時間運行。最後提出了兩步的解決方案。首先，固定感測器節點的數量，通過多變數非線性問題來解決網路的優化部署，使其達到最長的網路生命期；然後，減少感測器節點數量同時實現最長網路生命期。該文獻以固定感測器節點數目為前提，考察節點在網路中的位置，以形成生命期最長的網路拓撲結[31]。

靜態網路的運行模式通常是通過預先設定的路由線路傳遞數據，在進行節點部署工作之前，首先根據應用特性和節點在網路中所發揮的作用來確定其在網路中所處的位置，待部署方案確定之後，方案將獨立於網路的狀態並且貫穿於整個網路生命周期內。在目前的應用中，可將節點按功能大致地分為四類：感測節點、中繼節點、簇首節點和基站節點（匯聚節點）。

靜態部署演算法的缺點僅在網路初始階段進行節點位置預判斷，而節點的最佳位置的評估往往與網路的數據傳輸率、節點的感知能力、數據路徑距離大小等因素息息相關，靜態部署方式往往不考慮節點部署後的移動情況，因此無法根據應用需求對網路部署進行修補以改善網路性能。

文獻[34]對異構網路下的節點進行確定性部署分析，採用分簇下的節點部署方案，網路中存在兩種節點，一種是普通節點（Regular Sensor Nodes, R-SN），這類節點受通信、存儲能量和計算方面的限制。另一類是高端復雜節點(High-endsophisticated sensor nodes，H-SN)，即簇頭節點，這類節點具有充分的資源。

在某些情況下網路狀態是變化的，例如當新節點的加入或某節點能量耗盡時，網路拓撲結構和網路生存期會相應地發生變化，而靜態部署策略並未能考慮到網路運行的這些動態變化，因此，為了適應網路的這種變化以實現網路性能的優化，需考慮採用動態方式。

在文獻[35]中，節點具有移動性，待部署於目標區域後，各節點利用各自的排斥力朝著與鄰節點相反的方向移動直至節點所受的來自各方向的排斥力達到平衡，因而這種方法減少了節點間的覆蓋重疊區域。然而這也必然增加了節點的能耗，同時，該文獻並未考慮網路的連通性。2005 年，作者 Howard 在文獻[35]的基礎上延伸了對網路連通率的研究[36]，考查節點通信范圍內的鄰居節點數目並以節點間的吸引力來保證網路的連通性能。文獻[35,36]演算法的優點是執行起來簡單易行，無須對環境進行預處理，且演算法具有較強的魯棒性，適用於大規模的節點部署應用；缺點是網路過於依賴節點的移動性，節點的能耗將是一個十分嚴重的問題。

類似地，Zou 和 Chakrabarty 學者所提出的 VFA 演算法也是基於節點移動功能模塊的增加[37]，然而不同於文獻[35]採用的一次性對節點進行移動，VFA 首先進行移動的模擬模擬，在確定移動後節點所處的位置後，節點一次性地移至該點，節點間移動距離的計算通過簇首節點完成，節點不單具有排斥力，還具有相互間的吸引力，在節點間距過密是通過排斥力擴大覆蓋面積；當節點間距過疏時通過吸引力減少覆蓋漏洞。該演算法簡單易用，可實現目標區域快速覆蓋，部署效率較高，演算法復雜度根據節點數目和目標區域面積變化，在劃分為 n×m個網格的給定區域內部署 k 各節點的演算法復雜度為 O(nmk)。

文獻[9]引入一種新的感測器網路結構，提出了基於表面隨機配置的水下無線感測器網路節點部署方法：在進行網路初始配置時，在水平面上隨機布置一定數量的節點，然後根據每個節點調整空間內的鄰居節點深度安排其自身深度，盡可能使水下三維空間得到充分的覆蓋。

Ⅳ 如何在伺服器上部署簡單的人工智慧演算法

Nothing, just some head files and macro.

Ⅵ function怎麼調用演算法m文件

1、函數文件+調用函數文件：定義多個M文件：%調用函數文件:myfile.mclearclcfort=1:10y=mylfg(t);fprintf(『M^(1/3)=%6.4f\n』,t,y);end%自定義函數文件:mylfg.mfunctiony=mylfg(x)%注意：函數名（mylfg）必須與文件名（mylfg.m）一致Y=x^(1/3);註：這種方法要求自定義函數必須單獨寫一個M文件，不能與調用的命令文件寫在同一個M文件中。2、函數文件+子模襪函數：定義一個具有多個子函數的M文件%命令文件：funtry2.mfunction[]=funtry2()fort=1:10y=lfg2(t)fprintf(『M^(1/3)=%6.4f\n』);Endfunctiony=lfg2(x)Y=x^(1/3);%註：自定義函數文件funtry2.m中可以定義多個子函數function。子函數lfg2隻能被主函數和搭碼弊主函數知族中的其他子函數調用。

Ⅶ 演算法自我調用的過程是什麼

如果一個過程（函數、子程序）直接或間接地調用它本身，則稱該過程（函數、子程序）是遞歸。

Ⅷ 演算法部署優化這一塊是什麼

演算法部署優化這一塊是演算法優化是指對演算法的有關性能進行優化。演算法優化是指對演算法的有關性能進行優化，如時間復雜度、空族毀間復雜度、正確性、健壯性。由於演算法應用情景變化很大，演算法優化可以使演算法具有更好泛沖穗李化能力。演算法是指解題方案的准確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，演算法代表著用系統的方法描述解散遲決問題的策略機制。

Ⅸ 演算法編程具有易部署特點嗎

演算法編程不具有易部署特點。根據查詢相關資料信弊猛息顯示，演算法編程涉及到數據結構和演算法的設計，編寫，攜神調試等，這需要更多的時間和精力，而且部署起來也比較復雜辯卜虧，因此並不具備易部署特點。