圖標演算法

『壹』 如何用演算法實現知乎安卓客戶端側邊欄圖標三條線到箭頭的動畫效果

Github上面有個開源項目實現這個效果，其實也是跟actionbar有關的。我曾經改寫了一下，就是這個效果原本是在左側的（actionbar默認的返回按鈕是左側好像），但是我要寫在右側，有改寫過代碼，其實本質也是用paint去drawPath把這樣一個效果的圖案坐標連起來，然後動態改變坐標。

『貳』 描述演算法的常用方法

1.什麼是演算法
從字面上來說，演算法也就是用於計算的方法。是用來解決某些問題的方法。通過這個方法，可以達到想要的計算結果。它就像我們小時候學些的一些數學公式和解題步驟。
演算法，一般有5個特徵：

有窮性：
演算法的執行步驟、時間、都是有限的。不會無休止的一直執行下去。
確切性：
演算法的每一步都必須有明確的定義和描述。
輸入：
一個演算法應該有相應的輸入條件，就像我們小時候做的應用題，已知什麼什麼。來求某個結果，已知部分便是輸入條件。
輸出：
演算法必須有明確的結果輸出。沒有結果，那這個演算法是沒有任何意義的。
可行性：
演算法的步驟必須是可行的，無法執行的則沒有意義，也解決不了任何問題
2.演算法的分類
按照演算法的應用來分：演算法可以分為基本演算法、幾何演算法、加密/解密演算法、查找演算法、圖標數據分析演算法等。
按照演算法的思路來分：演算法可以分為遞推演算法、遞歸演算法、窮舉演算法、分治演算法等。

下面，我們就來講我們的重點之一：也就是演算法思想：

3.常用演算法思想
窮舉演算法思想;
遞推演算法思想;
遞歸演算法思想;
分治演算法思想;
概率演算法思想;

『叄』 電腦圖標圖標之間距離很遠怎麼調清晰

具體辦法如下：
1、同時按住「Win+R」打開運行，輸入regedit回車打開注冊表編輯器
2、展開以下位置：
【HKEY_CURRENT_USER\Control Panel\Desktop\WindowMetrics】
3、在右側頁面，找到「IconSpacing」，這個字元串值表示桌面圖標之間的水平間距，其演算法為【-15*間距像素值】。
舉個例子，默認值為-1125，即表示水平間距為75像素(px)。假設你要修改為100像素，那麼就將IconSpacing值修改為-1500即可
4、隨後，也是同樣的計算方式，修改「IconVerticalSpacing」值，這個值代表桌面圖標之間的垂直間距
5、數值數據修改完畢後，注銷賬戶，重新登錄系統，在桌面右鍵在桌面右鍵點擊「查看」-「將圖標與網格對齊」，先取消勾選，然後再重新勾選即可

『肆』 QT控制項圖標的移動演算法

開始在0，0，目標地址在100，200 移動時從分別設置lable.left和label.top即可 例如每隔1秒鍾移動一次 0,0 1,2 2,4 ... 100,200 浮點型的問題： 例如目標地址是：100，240 0,0 1,2.4 2,4.8 3,7.2 關於除不盡的情況，取整或四捨五入即可，沒必要那麼精確吧。 說了這么多，希望對你有所幫助，^_^睡覺了。 回答補充：滑鼠點擊的不一定是100，200這么有規律的數字啊！ 是啊，如果是100.38283,58.392932，則認為是100，58 同樣，假設起始坐標是20.2555，67.655,則視為：20,67 那麼總共算出水平位置移動100-20=80,垂直位置移動，58-67=-9.你算出或者用演算法算出總共分多少下移動過來：例如10次，那麼，x數值每次變化：80/10,y每次變化：-9/10。每次坐標就是：當前坐標+變化量。 說了這么多，希望你能明白。^_^，有問題可以留言

『伍』 電腦圖標大小間距怎麼調整

具體辦法如下：
1、同時按住「Win+R」打開運行，輸入regedit回車打開注冊表編輯器
2、展開以下位置：

【HKEY_CURRENT_USER\Control Panel\Desktop\WindowMetrics】
3、在右側頁面，找到「IconSpacing」，這個字元串值表示桌面圖標之間的水平間距，其演算法為【-15*間距像素值】。
舉個例子，默認值為-1125，即表示水平間距為75像素(px)。假設你要修改為100像素，那麼就將IconSpacing值修改為-1500即可
4、隨後，也是同樣的計算方式，修改「IconVerticalSpacing」值，這個值代表桌面圖標之間的垂直間距
5、數值數據修改完畢後，注銷賬戶，重新登錄系統，在桌面右鍵在桌面右鍵點擊「查看」-「將圖標與網格對齊」，先取消勾選，然後再重新勾選即可。

『陸』 圖像演算法工程師待遇高嗎

的確算得上是一個入演算法坑的黃金時間，曾經的條條大路通 CS 變成了條條大路通 AI，不管你曾經讀的是物理還是生物，化學還是數學，只要你會 Python，會統計學基礎，那時的我都會推薦你們來試一試加入演算法這個坑，我也抱著體驗的心態開了幾次知乎 Live 都講了一些關於演算法入門相關的課，按那時候來講，只要你「思路正常，邏輯清晰，吃苦耐勞，肯學習」，在演算法這個坑裡摸滾帶爬四五年到現在，你要是在大廠，基本上都能拿到這個數，放一張最近的圖可供參考。

圖片引用至 @曾加 ，可以參考這位大佬的最新文章：

曾加：最新！互聯網大廠各職級薪資對應關系圖（2020年初）
​
zhuanlan.hu.com
圖標
以我熟悉的阿里為例，文中所說的二三十人團隊，那基本上就一個P8主管，下面再拆成2-3個小組，每個小組有一個P7/8帶隊，帶著一群P5-P7幹活。這就基本構成了阿里的一個最小組織單元，每年的績效和獎金大體上都是由這位P8主管決定的，所以我們一般尊稱為老闆……

扯遠了，其實我想表達一點，如果現在再有人來問我，學了 Python 之後怎麼樣加入演算法坑比較好，我的建議是不加入。

我們常說的演算法，本質上是統計，而統計是基於大數據的。目前能真正擁有大數據基建的企業其實並不多，能通過演算法產出新價值的就更少，所以看起來搞 AI 的風風火火，其實大部分都是投資人含淚投的錢，背後能賺錢的少之又少，即便是在大廠也不例外。

所以一個目前仍不賺錢的行業，沖著心中偉大的理想和抱負，會像招開發那樣花重金吸納大批人才嗎？答案明顯為否，其實只需要花重金留住頂尖的演算法人才即可，調包調參的 AI 選手無論何時都可以招得到，而目前大部分通過自學、培訓機構出來的 AI 人才，就是這樣的 tool boy。

巧的是，曾經我也是這樣的 AI 選手，但誰叫我運氣好，混得好不如混得早，現在轉去數據分析那可就是降維打擊了（手動狗頭

最後再概括一下，今年是 2020 年，如果想從事演算法和數據行業，建議先讀一個相關專業的碩士，比如數據挖掘、圖像識別等，且學校不能太非主流，不然可能簡歷面都過不了。

『柒』 如何用演算法或css布局將不確定數量的圖標均勻分布在

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