演算法漫畫

⑴ 目前最熱開源實時動漫超解析度演算法，Anime4K有什麼特點超越其他演算法

Anime4K演算法可以實現實時把動畫變成4k高清，並且延時僅3毫秒的誤差，這就是Anime4K超越其他演算法的最大特點。

Anime4K為什麼這么牛氣呢，這是因為它專注於動漫一件事，專注就會帶來成績。Anime4K相比傳統超解析度演算法是為了真實的視頻而設計，因此它在去模糊或銳化的方式，在靠近物體邊緣的時候會發生過沖從而分散觀眾注意力，導致讓人覺得圖像畫質低，而機器學習方法又太慢，完全不能實時，延時一般都會超過30毫秒以上

而我們聰明的Anime4K，只考慮處理動畫，真實的視頻有非常多紋理，而動畫沒有，所以Anime4K基本都是用平直著色法處理的物體和線條，只要畫質變好一點點，觀眾也看得出。Anime4Kd機智地專注於細化邊緣，而不考慮整張的畫質提升，其實就是偷了個懶，但是大大的提升了效率。

⑵ 推薦一些關於演算法的書籍

1、數據結構與演算法分析：C語言描述（適合入門）

這本書相對於演算法導論要簡單一些，更適合入門。演算法導論其實有比較強的理論性，看起來比較吃力。

《數據結構與演算法分析:C語言描述》內容簡介：書中詳細介紹了當前流行的論題和新的變化，討論了演算法設計技巧，並在研究演算法的性能、效率以及對運行時間分析的基礎上考查了一些高級數據結構，從歷史的角度和近年的進展對數據結構的活躍領域進行了簡要的概括。由於《數據結構與演算法分析:C語言描述(原書第2版)》選材新穎，方法實用，題例豐富，取捨得當。《數據結構與演算法分析:C語言描述》的目的是培養學生良好的程序設計技巧和熟練的演算法分析能力，使得他們能夠開發出高效率的程序。從服務於實踐又鍛煉學生實際能力出發，書中提供了大部演算法的C程序和偽碼常式。

2、演算法設計與分析基礎（適合入門）

作者基於豐富的教學經驗，開發了一套對演算法進行分類的新方法。這套方法站在通用問題求解策略的高度，能對現有的大多數演算法都能進行准確分類，從而使本書的讀者能夠沿著一條清晰的、一致的、連貫的思路來探索演算法設計與分析這一迷人領域。本書作為第2版，相對第1版增加了新的習題，還增加了「迭代改進」一章，使得原來的分類方法更加完善。

3.0、演算法引論：一種創造性方法（適合入門）

和普通的演算法書不同，這本書從創造性的角度出發——如果說演算法導論講的是有哪些演算法，那麼演算法引論講的就是如何創造演算法。結合前面的演算法設計與分析基礎，這本書把能解決的演算法問題數量擴大了一個數量級。

3.1 演算法競賽 | 信息學奧賽一本通（算競入門）

AlphaWA同學推薦的入門書籍，網上沒有PDF版本，自己去淘寶買嘍。

3.2 演算法競賽 | 演算法競賽進階指南（算競進階）

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書名：漫畫演算法：小灰的演算法之旅
作者名：魏夢舒
豆瓣評分：8.6
出版社：電子工業出版社
出版年份：2019-5
頁數：280
內容介紹：
《漫畫演算法：小灰的演算法之旅》通過虛擬的主人公小灰的心路歷程，用漫畫的形式講述了演算法和數據結構的基礎知識、復雜多變的演算法面試題目及演算法的實際應用場景
作者介紹：
魏夢舒（@程序員小灰）：微信公眾號「程序員小灰」的作者，多年的軟體行業從業經驗，先後在京東金融和摩拜科技從事研發工作，對演算法有一定的興趣和經驗。

⑷ 漫畫演算法：什麼是 B 樹

B+樹是一種樹數據結構，常見於資料庫與檔案系統之中。B+樹能夠使資料保持有序，並擁有均勻的對數處理時間的插入和刪除動作。B樹的元素通常會自底向上插入，有別於多數自頂向下插入的二叉樹。

⑸ 這是哪部韓國漫畫

可能五歲庵吧·

⑹ ACDSEE的圖片格式轉換的壓縮率

1.首先我認為0%用眼看不出差別，理論上不太可能，極有可能是ACDSEE這個工具在最低壓縮率設置了下限，就是說你用了極低的壓縮率，低於某個值，ACDSEE就不會再低了，即使你調的數值很低。
2.JPEG格式採用了DCT演算法，屬於一種失真演算法，也就是說DCT變換後，反DCT變換回來是不會得到一模一樣的原始數據「信息」。請注意這個信息指的是嚴格數據，而不是人眼看到的。
3.為何JPEG壓縮後，人看不出不同呢？那是因為JPEG壓縮過程中盡量不對人的眼球敏感的「亮度」部分壓縮，而丟失的數據是眼球不太敏感的「色相」和「飽和度」。類比一下，人類耳朵聽覺范圍是20-20000Hz 頻率的聲波，那麼如果把這個范圍之外的頻率信息去掉，人是聽不出不同的，但「信息」確是減少了。這個例子與圖像有類似之處。
4.漫畫的圖片進行壓縮是否損失少？是肯定的。因為漫畫一般都是在單色背景下用對比度高的顏色作為前景作畫，與一般的實際照片，電影不一樣。這樣漫畫的圖案都會呈現有規律和極少過度色，不像照片的圖案極多不規則元素，對於壓縮演算法漫畫的數據會呈現在某一集中區域，這樣哈夫曼編碼起來，碼數（每個數字採用的長度）就少，數據量就少。特別是一些專門針對漫畫的壓縮演算法，數據量就更少了。 也類比一下，你RAR壓縮一個100M電影和RAR壓縮一個100M的TXT文本文件，電影的估計不會少多少，大概是99M左右，而TXT的就壓縮很高，估計會是2M左右。這個就是因為TXT屬於文本內容（每個位元組都只在32到127）之間，數據屬於很集中，而電影是每個位元組在0到255之間，數據很分散。從而看出數據集中的壓縮率很高。

⑺ 什麼是演算法演算法的特性有哪些

演算法，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決問題的策略機制。演算法中的指令描述的是一個計算，當其運行時能從一個初始狀態和（可能為空的）初始輸入開始，經過一系列有限而清晰定義的狀態，最終產生輸出並停止於一個終態。

特徵：有窮性，演算法必須能在執行有限個步驟之後終止；確切性，演算法的每一步驟必須有確切的定義；輸入項，一個演算法有0個或多個輸入，以刻畫運算對象初始情況；輸出項，一個演算法有一個或多個輸出以反映對輸入數據加工後的結果；可行性，演算法中執行的任何計算步驟都可被分解為基本的可執行的操作步驟。

(7)演算法漫畫擴展閱讀：

演算法可以宏泛分為三類：

1、有限的、確定性演算法：這類演算法在有限的一段時間內終止。他們可能要花很長時間來執行指定的任務，但仍將在一定的時間內終止。這類演算法得出的結果常取決於輸入值。

2、有限的、非確定演算法：這類演算法在有限的時間內終止。然而，對於一個（或一些）給定的數值，演算法的結果並不是唯一的或確定的。

3、無限的演算法：是那些由於沒有定義終止定義條件，或定義的條件無法由輸入的數據滿足而不終止運行的演算法。通常，無限演算法的產生是由於未能確定的定義終止條件。

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⑼ 什麼叫演算法

演算法，對應的英文單詞是algorithm，這是一個很古老的概念，最早來自數學領域，是用於解決某一類問題的公式和思想。

計算機科學領域的演算法，本質是一系列程序指令，用於解答特定的運算和邏輯問題。一般運用時間復雜度和空間復雜度來衡量演算法好壞。

演算法的應用領域多種多樣：

• 運算，例如計算兩個數的最大公約數。

• 查找，例如使用谷歌、網路搜索某一關鍵詞得出數據和信息。

• 排序：例如瀏覽電商網站時，商品按價格從低到高進行排序。

• 最優決策：例如游戲中讓AI角色找到迷宮的最佳路線。

參考資料：魏夢舒（@程序員小灰）,《漫畫演算法：小灰的演算法之旅》:電子工業出版社，2019-05