仓库仿真搭建切入点算法

Ⅰ opencv 中对于surf 算法有个函数cvExtractSURF 对于sift有同样的函数能得到 kepoint关键点，和 descriptors

和 descriptors

Ⅱ 中国机器人大赛的介绍

目前，国内影响力最大的机器人竞赛是原中国机器人大赛暨RoboCup中国公开赛。该项赛事从1999年开始到2015年，一共举办了17届。从2016年开始，根据中国自动化学会对机器人竞赛管理工作的要求，原中国机器人大赛暨RoboCup中国公开赛中RoboCup比赛项目和RoboCup青少年比赛项目合并在一起，举办RoboCup机器人世界杯中国赛（RoboCup China Open）。原中国机器人大赛暨RoboCup中国公开赛中非RoboCup项目继续举办中国机器人大赛。根据2016年1月的中国自动化学会机器人竞赛工作会议精神，学会机器人竞赛与培训部已经开展了中国机器人大赛项目的审查工作，对原有的15个大项79个子项目逐一进行了审查。根据审查结果，将项目设置调整为18个大项37个子项目（暂定）。在将原有的子项目进行了充分合并的基础上，邀请国内多所知名高校，设置了空中机器人、无人水面舰艇、救援机器人等多项符合机器人发展热点和难点的比赛项目。经过项目调整，中国机器人大赛的整体水平得到了进一步提升，项目设置更加合理，技术难度涵盖不同层次，对参赛队的锻炼和评比作用更加明显。
RoboCup机器人世界杯是世界机器人竞赛领域影响力非常大、综合技术水平高、参与范围广的专业机器人竞赛，由加拿大大不列颠哥伦比亚大学教授 A1an Mackworth 在1992年次提出的。其目的是通过机器人足球比赛，为人工智能和智能机器人学科的发展提供一个具有标志性和挑战性的课题，为相关领域的研究提供一个动态对抗的标准化环境。从1997年开始进行比赛，分别在日本、法国、瑞典、澳大利亚、美国、德国、韩国、意大利、葡萄牙、中国、奥地利、新加坡、土耳其、墨西哥、荷兰、巴西等十余个国家和地区进行了比赛。2015年7月在安徽合肥举办了第19届RoboCup机器人世界杯比赛。中国参赛队在RoboCup小型组、中型组、家庭组、仿真组等多个项目中已经多次取得了冠军，在RoboCup国际比赛中处于较高的技术水平。RoboCup机器人世界杯中国赛（RoboCup China Open）是RoboCup机器人世界杯的正式地区性赛事，2016RoboCup机器人世界杯中国赛于2016年4月26日～28日在安徽合肥安徽建筑大学举行。共有来自全国各地的209所学校和机构的近300支参赛队，参赛队员、指导老师、技术专家、观摩家长等共约2000人参加、观摩了比赛。比赛共设置了16个大项（其中大学组10个，青少年组6个）比赛项目，涵盖了绝大多数RoboCup比赛项目，是近年来项目数量最多、覆盖范围的一次比赛，也是自2004年后，再次将RoboCup大学组项目和青少年组项目同时、同地进行的比赛，实现了RoboCup项目的大团圆。与中国机器人大赛相比，RoboCup机器人世界杯中国赛更侧重于机器人技术的深入研究，定位于高端研究型比赛。参加大学组项目比赛的多是各学校的高年级本科生、研究生，部分学校参赛队员全部由博士、硕士组成，对机器人相关技术的研究非常深入。参赛队在比赛中充分展示了机器视觉、运动控制、路径规划、网络通信、多机器人动态对抗等机器人研究的核心技术和内容，实现了竞技体育和机器人科技的完美组合。参加青少年组比赛的参赛队大多来自各省市的重点中、小学，通过救援、足球、舞蹈三大主要的比赛形式，展示了同学们在机器人领域掌握的知识和技能。特别是参加中学项目组比赛的参赛队员，已经能够熟练地运用代码形式的编程语言进行机器人程序的编写，并能完全自己动手设计、制作、调试机器人硬件，体现了较高的科学研究素养，为今后在大学期间的相关专业学习打下了坚实的基础。
中国自动化学会自2015年起设立机器人竞赛与培训部，任命负责机器人竞赛与培训工作的专职副秘书长，兼任机器人竞赛与培训部主任，加强对中国机器人大赛等竞赛活动和相关培训工作的规范化管理。机器人竞赛与培训部成立后，已经先后下发了《关于明确2016RoboCup机器人世界杯中国赛 、中国机器人大赛组织工作的通知》、《关于开展中国机器人大赛项目审查工作的通知》等多份工作文件，协调教育部高等学校自动化类专业教学指导委员为大赛协办单位，取得了卓有成效的工作成果。
中国自动化学会机器人竞赛与培训部将在学会的领导下，继续做好各项机器人赛事的组织工作，为推进机器人竞赛、培训、教育事业的发展而不懈努力。
2016中国机器人大赛将于2016年10月26日~31日在湖南长沙举行。

Ⅲ 股票上涨突破关键点有几种算法,怎么算的

一、股票上涨空间分析
1、从主力建仓成本看上涨空间。所谓建仓成本就是上方套牢筹码全部割肉出局，主力在低位收聚廉价筹码的成本，主力成本的计算标准一般以建仓区筹码密集峰的中心轴的价格为准，如果是双峰密集区，以两个密集峰中心轴价位的平均值为标准。确认主力成本后就可以预测拉升空间了。如果主力直接拉升一波后就出货的拉升空间一般在60%——100%之间，如果拉升一波后经过洗盘在拉升的前后的拉升空间一般在100%——160%之间。所以要正确区分洗盘与出货的区别。
2、从历史高点看上涨空间。所谓历史高点就是上一波牛市的最高点或历史最高点。如果大盘过历史高点，那么个股过历史高点就风险不会太大，如果大盘离历史高点很远而个股却创历史新高或接近历史高点，需要防止因心理压力或涨幅过大超前透支而导致的高位风险。如果个股的主力建仓成本离历史高点还有60%以上的空间一般是安全的。因为历史新高迟早会破的。
3、从形态真空区看上涨空间。如果股价进入某形态真空区，一般真空区结束就会有一定的阻力，注意防范风险。如果股价突破主力建仓筹码真空区，可看高40%—60%的上涨空间，如果股价突破主力洗盘真空区可看高最少20%以上的上涨空间（区分洗盘和出货假突破的区别）。
4、从套牢区的压力位看上涨空间。如果前期高位是主力被套（由于突然的利空），后期上涨会突破主力套牢区。如果前期高位是散户被套，若套牢筹码多于15%，那么股价上涨到该套牢区会受到很大的压力。主力被套的筹码特征是窄而密集多于30%，散户被套经过割肉之后的筹码特征是短而分散。
5、从业绩增长情况看上涨空间。如果业绩增长稳定可暂时看高一线，但涨幅过大也会导致一定的风险。如果业绩下滑而股价又被高估也会有一定的风险。如果股价在底部，即使业绩不好也不要害怕，所谓“底部利空猛打猛冲，高位利好撒腿就跑”就是这个道理。
6、从牛熊行情来看上涨空间。如果是牛市，股价回调多少后期就会涨多少，甚至会大大超过下跌空间，如果是熊市，股价这一波跌多少后期反弹只能收复三分之一的位置，最多不会超过二分之一上涨幅度。

二、上涨空间应该注意的几个细节
1、中小盘股的上涨空间比大盘股的上涨空间更大。
2、控盘程度越高的上涨空间越大。控盘程度可以从吸筹的时间、振幅、筹码密集程度看出来，吸筹时间越长吸筹越充分，控盘程度也越高；振幅越小控盘程度越高；筹码越密集甚至单峰密集主力控盘程度越高。主力控盘程度越高说明主力实力月雄厚，准备越充分，爆发力越强，上涨空间也越大。
3、题材股不是上涨空间的必要条件，一定要结合主力的运作阶段、控盘程度、套牢情况而定，万万不要认为只要有题材就一定会涨。
4、股性和人气对上涨空间有一定的影响，股性好的人气旺的股票经常会被频繁炒作，其上涨空间也会相对大一些。股性和人气从过去的涨幅情况、成交量和换手率上加以判断。

Ⅳ dfa算法的关键点是什么

起因: 从网页中爬去的页面，需要判断是否跟预设的关键词匹配(是否包含预设的关键词)，并返回所有匹配到的关键词 。
目前pypi 上两个实现

但是其实包都是基于DFA 实现的
这里提供源码如下:
#!/usr/bin/python2.6
# -*- coding: utf-8 -*-
import time
class Node(object):
def __init__(self):
self.children = None
# 标记匹配到了关键词
self.flag = False

# The encode of word is UTF-8
def add_word(root,word):
if len(word) <= 0:
return
node = root
for i in range(len(word)):
if node.children == None:
node.children = {}
node.children[word[i]] = Node()

elif word[i] not in node.children:
node.children[word[i]] = Node()

node = node.children[word[i]]
node.flag = True

def init(word_list):
root = Node()
for line in word_list:
add_word(root,line)
return root

# The encode of word is UTF-8
# The encode of message is UTF-8
def key_contain(message, root):
res = set()
for i in range(len(message)):
p = root
j = i
while (j<len(message) and p.children!=None and message[j] in p.children):
if p.flag == True:
res.add(message[i:j])
p = p.children[message[j]]
j = j + 1

if p.children==None:
res.add(message[i:j])
#print '---word---',message[i:j]
return res

def dfa():
print '----------------dfa-----------'
word_list = ['hello', '民警', '朋友','女儿','派出所', '派出所民警']
root = init(word_list)

message = '四处乱咬乱吠，吓得家中11岁的女儿躲在屋里不敢出来，直到辖区派出所民警赶到后，才将孩子从屋中救出。最后在征得主人同意后，民警和村民合力将这只发疯的狗打死'
x = key_contain(message, root)
for item in x:
print item

if __name__ == '__main__':
dfa()

Ⅳ 请比较k近邻，决策树和朴素贝叶斯这三种分类算法之间的异同点

决策树算法主要包括id3，c45，cart等算法，生成树形决策树，而朴素贝叶斯是利用贝叶斯定律，根据先验概率求算后验概率。

如果训练集很小，那么高偏差/低方差分类器（如朴素贝叶斯分类器）要优于低偏差/高方差分类器（如k近邻分类器），因为后者容易过拟合。然而，随着训练集的增大，低偏差/高方差分类器将开始胜出（它们具有较低的渐近误差），因为高偏差分类器不足以提供准确的模型。

一些特定算法的优点：

朴素贝叶斯的优点：

超级简单，你只是在做一串计算。如果朴素贝叶斯（NB）条件独立性假设成立，相比于逻辑回归这类的判别模型，朴素贝叶斯分类器将收敛得更快，所以只需要较小的训练集。而且，即使NB假设不成立，朴素贝叶斯分类器在实践方面仍然表现很好。

如果想得到简单快捷的执行效果，这将是个好的选择。它的主要缺点是，不能学习特征之间的相互作用（比如，它不能学习出：虽然你喜欢布拉德·皮特和汤姆·克鲁斯的电影，但却不喜欢他们一起合作的电影）。

逻辑回归的优点：

有许多正则化模型的方法，不需要像在朴素贝叶斯分类器中那样担心特征间的相互关联性。与决策树和支撑向量机不同，还可以有一个很好的概率解释，并能容易地更新模型来吸收新数据（使用一个在线梯度下降方法）。

如果想要一个概率框架（比如，简单地调整分类阈值，说出什么时候是不太确定的，或者获得置信区间），或你期望未来接收更多想要快速并入模型中的训练数据，就选择逻辑回归。

决策树的优点：

易于说明和解释（对某些人来说—我不确定自己是否属于这个阵营）。它们可以很容易地处理特征间的相互作用，并且是非参数化的，所以你不用担心异常值或者数据是否线性可分（比如，决策树可以很容易地某特征x的低端是类A，中间是类B，然后高端又是类A的情况）。

一个缺点是，不支持在线学习，所以当有新样本时，你将不得不重建决策树。另一个缺点是，容易过拟合，但这也正是诸如随机森林（或提高树）之类的集成方法的切入点。另外，随机森林往往是很多分类问题的赢家（我相信通常略优于支持向量机），它们快速并且可扩展，同时你不须担心要像支持向量机那样调一堆参数，所以它们最近似乎相当受欢迎。

(5)仓库仿真搭建切入点算法扩展阅读：

朴素贝叶斯算法：

设每个数据样本用一个n维特征向量来描述n个属性的值，即：X={x1，x2，…，xn}，假定有m个类，分别用C1, C2,…，Cm表示。给定一个未知的数据样本X（即没有类标号），若朴素贝叶斯分类法将未知的样本X分配给类Ci，则一定是

P(Ci|X)>P(Cj|X) 1≤j≤m，j≠i

根据贝叶斯定理：

由于P(X)对于所有类为常数，最大化后验概率P(Ci|X)可转化为最大化先验概率P(X|Ci)P(Ci)。如果训练数据集有许多属性和元组，计算P(X|Ci)的开销可能非常大，为此，通常假设各属性的取值互相独立，这样

先验概率P(x1|Ci)，P(x2|Ci)，…，P(xn|Ci)可以从训练数据集求得。

根据此方法，对一个未知类别的样本X，可以先分别计算出X属于每一个类别Ci的概率P(X|Ci)P(Ci)，然后选择其中概率最大的类别作为其类别。

朴素贝叶斯算法成立的前提是各属性之间互相独立。当数据集满足这种独立性假设时,分类的准确度较高，否则可能较低。另外，该算法没有分类规则输出。

TAN算法（树增强型朴素贝叶斯算法）

TAN算法通过发现属性对之间的依赖关系来降低NB中任意属性之间独立的假设。它是在NB网络结构的基础上增加属性对之间的关联(边)来实现的。

实现方法是：用结点表示属性，用有向边表示属性之间的依赖关系，把类别属性作为根结点，其余所有属性都作为它的子节点。通常，用虚线代表NB所需的边，用实线代表新增的边。属性Ai与Aj之间的边意味着属性Ai对类别变量C的影响还取决于属性Aj的取值。

这些增加的边需满足下列条件：类别变量没有双亲结点，每个属性有一个类别变量双亲结点和最多另外一个属性作为其双亲结点。

Ⅵ 磁盘调度算法用来改善磁头的性能对不对

对的，磁盘是计算机系统中最重要的存储设备，其中含有绝大部分文件。对文件的操作直接涉及到磁盘的访问，磁盘IO的速度效率和可靠性将直接影响系统的性能。因此，好的磁盘调度算法、优越的冗余技术，都是提高磁盘系统性能的切入点。
磁盘调度算法

1.先来先服务：按照进程访问磁盘的先后顺序进行调度。

优点：公平、简单

缺点：效率低，平均寻道时间较长

2.最短寻道时间优先：要求访问磁道与当前磁头的磁道距离最近。

优点：相比于先来先服务，明显减少平均寻道长度

缺点：磁头可能在一个小的范围内一直寻到，造成远处请求不满足而饥饿

3.扫描算法：又称电梯调度算法，像电梯一样上下连续来回寻道

优点：避免了“饥饿”现象

缺点：对于刚刚经过的磁道又来了新的请求，再次访问要最多等2个磁道长度

4.循环扫描算法：磁头单向移动，其余和扫描算法一样

优点：解决了可能的错过型请求的双倍延迟

缺点：浪费一个磁头的移动次数，什么都没做

5.NStepSCAN算法：磁盘请求分成N个队列，队列间用先来先服务处理，队列内用扫描算法处理

优点：避免新请求带来的粘着问题

缺点：N值很大时，接近于扫描算法；N=1时，就是先来先服务

6.FSCAN算法：磁盘请求只分成两个队列，一个是当前请求队列，一个是未来请求队列，当前队列按照扫描算法处理，当前队列处理完就处理另一个，此时另一个为当前队列，已经处理完的是未来请求队列

优点：简化NStepSCAN算法

缺点：所有新来的请求都在下次扫描时再处理，对于紧急的高优先级的请求也要放到下次

Ⅶ 平方根倒数速算法的算法的切入点

浮点数的平方根倒数常用于计算正规化矢量。 3D图形程序需要使用正规化矢量来实现光照和投影效果，因此每秒都需做上百万次平方根倒数运算，而在处理坐标转换与光源的专用硬件设备出现前，这些计算都由软件完成，计算速度亦相当之慢；在1990年代这段代码开发出来之时，多数浮点数操作的速度更是远远滞后于整数操作，因而针对正规化矢量算法的优化就显得尤为重要。下面陈述计算正规化矢量的原理：
要将一个矢量标准化，就必须计算其欧几里得范数以求得矢量长度，而这时就需对矢量的各分量的平方和求平方根；而当求取到其长度并以之除该矢量的每个分量后，所得的新矢量就是与原矢量同向的单位矢量，若以公式表示： 可求得矢量v的欧几里得范数，此算法正类如对欧几里得空间的两点求取其欧几里得距离， 而求得的就是标准化的矢量，若以代表，则有， 可见标准化矢量时需要用到对矢量分量的平方根倒数计算，所以对平方根倒数计算算法的优化对计算正规化矢量也大有裨益。
为了加速图像处理单元计算，《雷神之锤III竞技场》使用了平方根倒数速算法，而后来采用现场可编程逻辑门阵列的顶点着色器也应用了此算法。

Ⅷ sift算法中特征点和关键点是同一个描述么都是指一个像素单元还是指什么

特征点和关键点都是同一个概念，还可以叫做兴趣点，它们都是角点，是指一个梯度的大小和方向变换都很快的像素点。

Ⅸ 人脸关键点检测最先进的算法

阅面科技的人脸关键点检测算法可以适用于各种姿态，角度、和表情变化的人脸，并且安装包仅有4M多大小，速度很快，可以实时对视频中的关键点进行检测。