視野演算法

1. 「演算法時代」到來，為何網友卻稱這是人類危機

現代社會發展越來越快，科技越來越進步，互聯網時代人們被各種信息包圍，為了讓人們更方便檢索出自己感興趣的信息，演算法解決了這個問題。演算法更加具有個性化和定製化的特點，完美的推薦人類感興趣的話題，會挖掘人類潛在需求，讓人們生活更加方便，但是有些網友卻認為演算法時代到來是人類危機。那麼為什麼如此方便，讓人省心的演算法時代會是人類危機呢？演算法時代人類將沒有隱私，演算法時代人類的視野會被自身眼界困住，無法看到更廣闊的世界，演算法時代人類會被演算法控制。

人類如果進入演算法時代，會被互聯網上各種應用收集個人信息，人類的購物記錄將暴露生活個人情況，還有人類身體情況。網上各種應用還會收集個人喜好，因此通過數據匯總描繪出個人畫像。比如收入高低會導致選擇品牌有所不同，身體情況也會導致購物情緒，自己個人喜好會影響各種娛樂平台推送。這樣下去，每個人都會被精準畫像，自己毫無隱私可言。一旦這些數據被有心人利用，將會導致人類危機發生。

大家對演算法時代有什麼看法，歡迎留言討論。

2. 植物檢疫的視野推演算法是怎樣做的

視野推演算法：取一份試樣（約100粒或5克滑搭），按上述步驟所得的洗液，經離心沉澱，用滴管在離心管的沉澱物上滴入0.5毫升蒸餾水，攪動沉澱物，使管內孢子重彎薯新成為均勻的懸浮液，然後用固定的滴管吸取1滴放在玻片上，鏡檢至少觀察5個玻片，在每個玻片上隨機檢查10個視野的孢子數量後，求出每個視野的平均孢子數。同時算出每埋讓者一視野的面積及整個蓋玻片的面積，以及全玻片的視野數，再以視野數乘每一視野上的平均孢子數再乘0.5毫升水的滴數即得100粒種子試樣中的孢子總數，以此數除100即為每粒種子病菌孢子的負荷量。

3. 高解析度ct掃描的應用不包括什麼

高解析度ct掃描的應用不包括大FOV重建。高分辨力CT掃描條件包括大矩陣、骨演算法、薄層掃描、高輸出量。高分辨圓叢率ct掃描是通過薄層或超薄層、高的輸出量、足夠大的矩陣、骨演算法和小鋒腔叢視野圖銀櫻像重建，獲得良好的組織細微結構及高的圖像空間解析度的CT掃描方法。

4. 游戲開發狀態同步怎麼判斷可視區域

游戲開或圓發中，玩家的可視區域通正碼常是與攝像機/視角關聯的。可以通過以下步驟來判斷玩家的可視衫清塌區域：
1. 獲取攝像機/視角的位置和方向。
2. 獲取玩家模型的位置。
3. 計算出攝像機/視角與玩家之間的向量
4. 計算出玩家模型在攝像機/視角坐標系下的坐標。
5. 判斷玩家是否在屏幕可見范圍內。可以通過比較玩家的坐標與屏幕四個角的坐標來進行判斷。如果玩家的坐標在屏幕范圍內，則認為玩家在可視區域內，否則就不在可視區域內。
這種判斷方式只是一種簡單的近似方法，無法考慮到復雜的場景情況。在實際游戲開發中，根據不同需求也可以採用其他方法進行判斷，如視錐體（Frustum）判斷等。

5. 冒泡排序演算法 [「排序演算法設計」教學設計]

一、教材依據本節課是奧教版《演算法與程序設計》(選修1)第四章《演算法與程序實現》的第4節第1課時。二、設計思想【教學指導思想】：基於問題主導的教學模式。
【設計理念】：本節課採用基於問題主導的創新教學模式，指導學生在問題解決視野下去親歷演算法分析與程序設計實踐、理解演算法思想、發現新問題，從而全面提升學生的能力。
【教材分析】：排序演算法是程序設計的基本演算法，主要要求學生理解選擇排序演算法，選擇排序演算法的特點，進一步分析排序演算法時間和空間效率。
【學情分析】：高二年級的學生在高一階段襪畝山的必修教材中已經學習了編製程序解決問題，他們已經具有較強的邏輯思維能力和分析問題的能力，只要講清楚演算法，本節課的內容對學生來說應該容易掌握。
三、教學目標
【知識目標】：理解選擇排序演算法思想，學會使用選擇排序演算法思想解決問題。
【能力目標】：通過學習選擇排序演算法，提高學生分析與解決問題的能力。
【情感態度與價值觀】：通過上機完成「大型國際運動會上的國家排序問題"VB程序設計，體驗編程快樂、感受成功的喜悅與程序的魅力。
四、教學重點
選擇排序演算法的基本思想及相關的程序實現。
五、教學難點
如何使用選擇排序演算法解決實際的問題。
六、教學准備
1.用PowerPoint 2003製作的課件。
2.從網上下載選擇排序的動畫演示文件。
七、教學過程
1.引入新課：(以一些現實生活的實際問題開始，啟發同學們去思考)
教師：同學們每次的考試成績我們會以Excel表格的形式公布給大家，同學們想想計算機是如何在瞬間進行分數排序的呢?
學生想。
2.啟發思考，分析選擇排序演算法及程序實現。
教師：好，今天我們就來學習選擇排序演算法。
開始新課學習：
教師：現在我們一起看看人工是如何進行數據的排序的，老師給出8位同學的分數，同學們把它們由小到大地排成順序。數據分別是：86.5，77.5，87，68.9，89.6，77.2，79.7，71.1。同學們想想笫一個位置應該放哪個數?
學生：放最小的。
教師：好，那麼，我們是不是只需要將最小的數68.9與在第一個位置的數86.5進行交換呢?
學生：是。
教師：同學們再想一下第二個位置是不是應該放置的是除了第一個以外的數中最小的呢?
學生：是。
教師：那麼第N-1個位置應該放什麼呢?
學生：應該放置告中的是除了前N-2個以外的數中最小的。
教師：老師是不是可以總結我們剛才的演算法，所謂選擇排序，就是給數組的N-1個位置選擇合適的數據，而每次是選擇第i個位置的數據到最後一個位置(第Ⅳ個位置)的數據的最小值，然後將找到的最小數據與第i個位置上的數據交換?
學生：是的。
教師：下面我用一個動畫演示剛才的演算法，請同學們看大屏幕。
現在我們只需要將剛才的演算法用VB語言表達出來，就是選擇排序的程序，那麼我們需要解決三個問題：
(1)給數組的N-1個位置選擇合適的數據?這個問題顯然我們可以用一個循環結構來完成：For i=l【o
N-1Next i
(2)如何尋找第i個位置的數據到最後一個位置(第Ⅳ個位置)的數據的最小值?
這個問題也就是在數組中的極值(最大值或最小值)的問題。其實我們只關心最小值數據的位置，用變數M記錄其位置。
於是我們很容易寫出選擇排序的程序。
3.調試程序：
教師：同學們想不想看一下運行結果呢?
學生：想(很耐橘強烈)。
教師：運行程序後，輸入測試數據，可得排序後的輸出結果在窗體上。
4.課堂實踐練習與知識拓寬：
(1)完成課本127頁的國家名排序問題。
【設計意圖】：使學生看到選擇排序不僅可以對數字排序，也可以對字元串排序，同時也能達到對選擇排序的應用練習。
(2)明明的隨機數(題目描述發送到學生機的桌面)
【設計意圖】：這個問題是很現實的例子，學生對這個問題很感興趣，激發他們探索的慾望，要求學習優秀的學生必須完成，我想通過這個問題，一方面提升學生學習的積極性；另一方面再通過這個實際問題的解決，實現本節課的知識目標。
【學習評價】：教師隨機讓個別學生講解練習題的演算法、演示其所編程序，師生共同進行點評。
【課堂小結】：
(1)什麼是選擇排序演算法?
(2)選擇排序演算法的實質及時間和空間效率。
(3)選擇排序演算法的優點、缺點。
八、教學反思
通過本節課的 教學設計 ，我認識到信息技術教學的關鍵是要調動學生的積極性，演算法與程序設計這部分知識如果課堂教學設計不當，就會讓學生覺得很枯燥，所以我將抽象的問題通俗化，復雜的問題分解成幾個小問題來解決，這樣學生就很容易接受，再加上所舉的例子都是學生身邊的實際事例，使學生很想知道問題的答案，從而極大地調動了學生的積極性。
(作者單位陝西省成陽市禮泉縣第一中學)

6. 華為mate30pro要多少錢

根據2020年1月15日的華為官網商城的報價，HUAWEI Mate 30 Pro：4G全網通8GB+256GB是6299元；4G全網通 8GB+128GB是乎塌5799元。

華為Mate 30 Pro採用6.53英寸OLED環幕屏，屏幕彎曲角度達88度。內置3D深度相機，環境光和接近感測器以及前置攝像頭，還有一個手勢感測器，採用磁懸芹頃游發聲取代了常規的聽筒。搭載麒麟990處理器，華為Mate30系列手機還將首發預裝基於安卓10的EMUI10系統。

搭載四種配色：星河銀，羅沂蘭紫、翡冷翠、亮黑色，同時電池容量增至4500mAh，配伢備40W有線超級快充，27W無線超級快充。

(6)視野演算法擴展閱讀

HUAWEI Mate 30 Pro的特點

1、側邊操控

Mate 30 Pro使用的是一塊高清的瀑布屏，而且這塊屏幕的曲度非常大，這就導致了手機不能再使用常規的按鍵設計。而這次華為創新的將側邊屏幕利用起來，通過在屏幕側邊的操作，可以實現音量控制，只要雙擊側邊再上下滑動就可以控制音量的大小，甚至側邊屏幕還可在任何部位隨意設置拍照快門鍵。

2、隔空玩手機

手機藉助前置的攝像頭和感測器可以實現隔空操作。具體可以實現網頁的瀏覽，照片的放大縮小等等操作，手機還能跟隨眼球的活動進行相應的調整

7. 人眼的像素是多少

用人眼和相機或者顯示器來對比，多少有點不合適。像素是構成影像的最小單位，在相機上指的是感光器件上單個感光單元，在顯示器上則指能夠顯示的最小染色點。對於相機或者顯示器來說，像素是固定大小的，而且平鋪在一個平面上，每一個角落裡的任何一個像素都沒有太大區別。而人眼並非如此。人眼內的感光細胞分布在球面上，視野中心區域對細節的辨認能力和視野邊緣相差很大，再加上在千百萬年的進化過程中，人眼和大腦的協同工作讓大腦早就適應了對視覺做出修正和補償，更讓人眼有多少像素這一問題變得撲朔迷離。我們只能估算一下，看看如果人眼是一部相指運機，能夠產生多少像素的圖片。這就涉及到人眼能夠分辨的最小單位的問題。

早在1894年，德國醫生阿瑟·康尼錫（Arthur K nig）在一本著作里就提出了比較精確的答案。因為人眼對於不同強度光照下不同顏色的解析度有所不同，因此他採用了一種標准化的實驗方式：在正常光亮的條件下，測試人能夠分辨的、距離最小的平行線段中，兩根線段與瞳孔正中所形成的夾角。測量結果是0.59角分（1°=60角分）。這也就是說，人眼能夠識別的最小像素應該是0.3角分。

這樣一來，根據科學作家、研究者和攝影師羅傑·克拉克博士（Dr. Roger Clark）的推斷，人的視野中心（假設是90°×90°的區域）所擁有的像素數就達到了3.24億；如果認為人的中心視野是120°的話，像素數將會是5.76億。按照他的演算法計算，正常人的視野大約是180°左右，這就意味著人眼擁有超過12.96億的像素數。

然而基於180°視野來進行計算是有問題的。就像我們剛才提到的，視野中心和視野邊緣的解析度有很大不同。根據邁克爾·F·迪臘碰林（Michael F.Deering）在一本專著中的描述，人眼解析度越往外圍越低，最外圍似乎只有12°。這樣來看，人眼的像素數應該遠小於10億。但是我們沒有辦法獲得更精確的數值，因為大腦根本不給我們機會讓我們看到真正的世界—在我們反應過來之前，大腦就已經把我們看到的東西抹去細節、拼接畫面，要輪逗談想知道人眼的像素值，還真不是件容易的事情。