演算法之道結構之法

⑴ 本人大三。想問下從事游戲開發的程序員，如何才可進入游戲開發公司。需要掌握哪些方面的知識

主要學的內容如下：

1.游戲程序設計：C++程序設計入門；基本數據類型余局和輸入輸出；流程式控制制語句；數組、指針和引用、函數；程序結構和書寫規；范結構體和聯合體、類；繼承與多態；異常處理與程序調試。

2.演算法與數據結構：演算法分析；數據結構；基本演算法；STL的概念與使用；靜態庫與動態庫；XML庫的使用。

3.Win32程序設計：Windows程序入門；Windows消息；GDI繪圖游戲工具與MFC；網路編程基礎。

4.游戲數學和智能應用：游戲中的坐標系；矢量、矩陣；幾何碰撞；物理模擬；人工智慧與尋路演算法。

5.2D游戲技術與應用：2D游戲技術概論；游戲地圖系統；GUI系統；戰斗系統設計；任務系統；優秀的聲音引擎BASS；Cocos2D-X引擎；Box2D物理引擎。

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祝你學有所成，望採納。

⑵ 如何實現兩張圖片的匹配

一、特徵點（角點）匹配
圖像匹配能夠應用的場合非常多，如目標跟蹤，檢測，識別，圖像拼接等，而角點匹配最核心的技術就要屬角點匹配了，所謂角點匹配是指尋找兩幅圖像之間的特徵像素點的對應關系，從而確定兩幅圖像的位置關系。
角點匹配可以分為以下四個步驟：
1、提取檢測子：在兩張待匹配的圖像中尋找那些最容易識別的像素點（角點），比如紋理豐富的物體邊緣點等。
2、提取描述子：對於檢測出的角點，用一些數學上的特徵對其進行描述，如梯度直方圖，局部隨機二值特徵等。檢測子和描述子的常用提取方法有：sift，harris，surf，fast，agast，brisk，freak，brisk，brief/orb等。
3、匹配：通過各個角點的描述子來判斷它們在兩張圖像中的對應關系，常用方法如 flann等。
4、消噪：去除錯誤匹配的外點，保留正確的匹配點。常用方法有KDTREE，BBF，Ransac，GTM等。
二、SIFT匹配方法的提出
為了排除因為圖像遮擋和背景混亂而產生的無匹配關系的關鍵點，SIFT的作者Lowe提出了比較最近鄰距離與次近鄰距離的SIFT匹配方式：取一幅圖像中的一個SIFT關鍵點，並找出其與另一幅圖像中歐式距離最近的前兩個關鍵點，在這兩個關鍵點中，如果最近的距離除以次近的距離得到的比率ratio少於某個閾值T，則接受這一對匹配點。因為對於錯誤匹配，由於特徵空間的高維性，相似的距離可能有大量其他的錯誤匹配，從而它的ratio值比較高。顯然降低這個比例閾值T，SIFT匹配點數目會減少，但更加穩定，反之亦然。
Lowe推薦ratio的閾值為0.8，但作者對大量任意存在尺度、旋轉和亮度變化的兩幅圖片進行匹配，結果表明ratio取值在0. 4~0. 6 之間最佳，小於0. 4的很少有匹配點，大於0. 6的則存在大量錯誤匹配點，所以建議ratio的取值原則如下:
ratio=0. 4：對於准確度要求高的匹配；
ratio=0. 6：對於匹配點數目要求比較多的匹配；
ratio=0. 5：一般情況下。
三、常見的SIFT匹配代碼
1、vlfeat中sift toolbox中的vl_ubcmatch.c使用的是普通的歐氏距離進行匹配（該SIFT代碼貢獻自Andrea
Vedaldi）。
2、Lowe的C++代碼中使用的是歐氏距離，但是在matlab代碼中為了加速計算，使用的是向量夾角來近似歐氏距離：先將128維SIFT特徵向量歸一化為單位向量（每個數除以平方和的平方根），然後點乘來得到向量夾角的餘弦值，最後利用反餘弦（acos函數）求取向量夾角。實驗證明Lowe的辦法正確率和耗時都很不錯。
同樣，也可以採用knnsearch函數求最近點和次近點：knnsearch採用euclidean距離時得到的結果與lowe採用的近似方法結果幾乎一致，正好印證了模擬歐氏距離的效果。
3、Rob Hess的OpenSIFT採用了KDTREE來對匹配進行優化。
4、CSDN大神v_JULY_v實現了KDTREE+BBF對SIFT匹配的優化和消除錯誤匹配：從K近鄰演算法、距離度量談到KD樹、SIFT+BBF演算法
- 結構之法 演算法之道 - 博客頻道 - CSDN.NET。
5、OpenCV中features2d實現的SIFT匹配有多種matcher：VectorDescriptorMatcher，BFMatcher（Brute-force descriptor matcher），FernDescriptorMatcher，OneWayDescriptorMatcher，FlannBasedMatcher 等等。目前只知道採用knnsearch，提供了多種距離度量方式，具體區別不懂。

⑶ 數學之美的內容

數學美是自然美的客觀反映，是科學美的核心。簡言之數學美就是數學中奇妙的有規律的讓人愉悅的美的東西。

作為科學語言的數學，數學具有一般語言文字與藝術所共有的美的特點，即數學在其內容結構上和方法上也都具有自身的某種美，既所謂數學美。

數學美的含義是豐富的，如數學概念的簡單性、統一性，結構關系的協調性、對稱性，數學命題與數學模型的概括性、典型性和普遍性，還有數學中的奇異性等等都是數學美的具體內容。

(3)演算法之道結構之法擴展閱讀：

數學美有別與其它的美，它沒有鮮艷的色彩，沒有美妙的聲音，沒有動感的畫面，它卻是一種獨特的美。

德國數學家克萊因曾對數學美作過這樣的描述：「音樂能激發或撫慰情懷，繪畫使人賞心悅目，詩歌能動人心弦，哲學使人獲得智慧，科技可以改善物質生活，但數學卻能提供以上一切。」

大多數的數學家會由他們的工作及一般數學里得出美學的喜悅。他們形容數學是美麗的來表示這種喜悅。有時，數學家會形容數學是一種藝術的形式，或至少是一個創造性的活動。通常拿來和音樂和詩歌相比較。

⑷ 房子知道長和寬如何算平米

如果知道房子長和寬，說明房子是長方形的，所以可根據長方形的面積計算公式：

「長方形的面積=長×寬」來算平方。

如果房子形狀是不規則的，可以將每個房間的長和寬測量出來根據以上公式算出每個房間的面積，然後將其相加就行了。

(4)演算法之道結構之法擴展閱讀：

居住面積

住宅的居住面積是指住宅建築各層平面中直接供住戶生活的居室凈面積之和。所謂凈面積就是要除去牆、柱等建築構件所佔的水平面積。

套內面積和實用面積

套內建築面積與使用面積不是一個概念，套內建築面積包括使用面積和套內牆體面積，您可以自己測量房屋的實際使用面積,即俗稱地毯面積。

使用面積

住宅的使用面積，指住宅各層平面中直接供住戶生活使用的凈面積之和。計算住宅使用面積，可以比較直觀地反映住宅的使用狀況，但在住宅買賣中一般不採用使用面積來計算價格。

計算使用面積時有一些特殊規定：躍層式住宅中的戶內樓梯按自然層數的面積總和計入使用面積；不包含在結構面積內的煙囪、通風道、管道井均計入使用面積；內牆面裝修厚度計入使用面積。

建築面積

住宅的建築面積是指建築物外牆外圍所圍成空間的水平面積，如果求多、高層住宅的建築面積，則是各層建築面積之和。建築面積的計算比較復雜，以下將單獨介紹一。

住宅的公用面積

住宅的公用面積是指住宅樓內為住戶出入方便，正常交往，保障生活所設置的公共走廊、樓梯、電梯間、水箱間等所佔面積的總和。