實用性演算法
這是你的需求決定的啊
比如 vistual studio 就是很強大的c語言工具
② 目前有實用價值的圖像超解析度演算法都是基於什麼的
圖像超解析度（Super Resolution, SR）就是將低解析度（Low Resolution, LR）的圖像通過一定的演算法轉提升到高解析度(High Resolution, HR)。高解析度圖像具有更高的像素密度，更多的細節信息，更細膩的畫質。要獲得高解析度圖像，最直接的辦法是採用高解析度的相機，然而，在實際應用過程中，由於製作工藝和工程成本的考慮，很多場合都不會採用高解析度、超解析度的相機來進行圖像信號的採集。因此，通過超解析度技術來獲取HR具有一定的應用需求。剛才提到，HR是利用LR通過一定的演算法來得到。按照可以使用的LR的數量，可以將超解析度技術分為兩類：基於單幅圖像的超解析度重建：主要利用某種先驗模型或者匹配機制，從給定的外部資源中尋求待處理圖像匹配的細節內容，並將其增加到原圖當中，實現解析度的提升。基於圖像序列的超解析度重建：利用多幅低解析度圖像之間相互的交疊信息，經過彼此補充，估計出圖像的細節內容。如果按照超解析度重建的技術手段來劃分，則可以分為以下三類：首先估計各幀圖像之間的相對運動信息，獲得HR圖像在非均勻間距采樣點上的象素值，接著通過非均勻插值得到HR柵格上的象素值，最後採用圖像恢復技術來去除模糊和降低雜訊。典型代表，Rajan和Chaudhuri通過分解、差值、融合3個步驟實現的通用插值方法。陶洪久等提出的小波域的雙線性插值。Lertrattanapanich和Bose提出的基於光滑性約束的Delaunay三角化插值演算法。這類方法的優點是演算法快速易行，適合並行計算，基本可以滿足實時要求；但因為不能引入額外有用的高頻信息，因而很難在SR圖像中得到銳化的效果。同事，也沒有考慮到LR圖像的像素值並不是HR圖像的理想采樣值，而是對HR圖像像素值的空間平均和卷積效應這一事實。基於重建的方法也稱之為基於模型的方法。它通過研究圖像的高解析度細節在低解析度下的表現形式，建立兩者之間的對應關系，並利用某種模型來刻畫這種映射關系。一般而言，這種方法所有的可用信息都從輸入數據中得到，沒有任何附加的背景知識，整個解決過程相當於一個信息提取和信息融合的問題，最典型的方法是凸集投影法和最大後驗概率估計法由於圖像含義未知，因此所有信息只能全部從輸入的圖像序列中獲得。隨著解析度放大系數的增加，需要提供的輸入圖像樣本數量急劇增加，直到達到放大系數的上限後，無論增加多少輸入圖像樣本，都無法再改善重建效果。
③ asp.net常用的而且比較經典的演算法都有哪些
文件結構：
插入排序
1.直接插入排序
2.二叉插入排序
3.2路插入排序
4.表插入排序
5.希爾排序
選擇排序
1.簡單選擇排序
2.錦標賽排序（樹選擇排序）
3.堆排序
交換排序
1.冒泡排序
2.雞尾酒排序（雙向冒泡排序）
3.快速排序
歸並排序
1.歸並排序
分配排序
1.箱排序（桶排序）
2.基數排序
注意：
1.箱排序沒有太大實用價值，主要是被基數排序所調用。該排序對不同的數據類型有不同的比較方法，本函數中針對整形數據進行比較。
2.快速排序和堆排序具有較高的效率，但是為了兼具高效保持排序的穩定性，建議使用歸並排序。
④ 機器學習一般常用的演算法有哪些
機器學習是人工智慧的核心技術，是學習人工智慧必不可少的環節。機器學習中有很多演算法，能夠解決很多以前難以企的問題，機器學習中涉及到的演算法有不少，下面小編就給大家普及一下這些演算法。
一、線性回歸
一般來說，線性回歸是統計學和機器學習中最知名和最易理解的演算法之一。這一演算法中我們可以用來預測建模，而預測建模主要關注最小化模型誤差或者盡可能作出最准確的預測，以可解釋性為代價。我們將借用、重用包括統計學在內的很多不同領域的演算法，並將其用於這些目的。當然我們可以使用不同的技術從數據中學習線性回歸模型，例如用於普通最小二乘法和梯度下降優化的線性代數解。就目前而言，線性回歸已經存在了200多年，並得到了廣泛研究。使用這種技術的一些經驗是盡可能去除非常相似（相關）的變數，並去除噪音。這是一種快速、簡單的技術。
二、Logistic 回歸
它是解決二分類問題的首選方法。Logistic 回歸與線性回歸相似，目標都是找到每個輸入變數的權重，即系數值。與線性回歸不同的是，Logistic 回歸對輸出的預測使用被稱為 logistic 函數的非線性函數進行變換。logistic 函數看起來像一個大的S，並且可以將任何值轉換到0到1的區間內。這非常實用，因為我們可以規定logistic函數的輸出值是0和1並預測類別值。像線性回歸一樣，Logistic 回歸在刪除與輸出變數無關的屬性以及非常相似的屬性時效果更好。它是一個快速的學習模型，並且對於二分類問題非常有效。
三、線性判別分析（LDA）
在前面我們介紹的Logistic 回歸是一種分類演算法，傳統上，它僅限於只有兩類的分類問題。而LDA的表示非常簡單直接。它由數據的統計屬性構成，對每個類別進行計算。單個輸入變數的 LDA包括兩個，第一就是每個類別的平均值，第二就是所有類別的方差。而在線性判別分析，進行預測的方法是計算每個類別的判別值並對具備最大值的類別進行預測。該技術假設數據呈高斯分布，因此最好預先從數據中刪除異常值。這是處理分類預測建模問題的一種簡單而強大的方法。
四、決策樹
決策樹是預測建模機器學習的一種重要演算法。決策樹模型的表示是一個二叉樹。這是演算法和數據結構中的二叉樹，沒什麼特別的。每個節點代表一個單獨的輸入變數x和該變數上的一個分割點。而決策樹的葉節點包含一個用於預測的輸出變數y。通過遍歷該樹的分割點，直到到達一個葉節點並輸出該節點的類別值就可以作出預測。當然決策樹的有點就是決策樹學習速度和預測速度都很快。它們還可以解決大量問題，並且不需要對數據做特別准備。
五、樸素貝葉斯
其實樸素貝葉斯是一個簡單但是很強大的預測建模演算法。而這個模型由兩種概率組成，這兩種概率都可以直接從訓練數據中計算出來。第一種就是每個類別的概率，第二種就是給定每個 x 的值，每個類別的條件概率。一旦計算出來，概率模型可用於使用貝葉斯定理對新數據進行預測。當我們的數據是實值時，通常假設一個高斯分布，這樣我們可以簡單的估計這些概率。而樸素貝葉斯之所以是樸素的，是因為它假設每個輸入變數是獨立的。這是一個強大的假設，真實的數據並非如此，但是，該技術在大量復雜問題上非常有用。所以說，樸素貝葉斯是一個十分實用的功能。
六、K近鄰演算法
K近鄰演算法簡稱KNN演算法，KNN 演算法非常簡單且有效。KNN的模型表示是整個訓練數據集。KNN演算法在整個訓練集中搜索K個最相似實例（近鄰）並匯總這K個實例的輸出變數，以預測新數據點。對於回歸問題，這可能是平均輸出變數，對於分類問題，這可能是眾數類別值。而其中的訣竅在於如何確定數據實例間的相似性。如果屬性的度量單位相同，那麼最簡單的技術是使用歐幾里得距離，我們可以根據每個輸入變數之間的差值直接計算出來其數值。當然，KNN需要大量內存或空間來存儲所有數據，但是只有在需要預測時才執行計算。我們還可以隨時更新和管理訓練實例，以保持預測的准確性。
七、Boosting 和 AdaBoost
首先，Boosting 是一種集成技術，它試圖集成一些弱分類器來創建一個強分類器。這通過從訓練數據中構建一個模型，然後創建第二個模型來嘗試糾正第一個模型的錯誤來完成。一直添加模型直到能夠完美預測訓練集，或添加的模型數量已經達到最大數量。而AdaBoost 是第一個為二分類開發的真正成功的 boosting 演算法。這是理解 boosting 的最佳起點。現代 boosting 方法建立在 AdaBoost 之上，最顯著的是隨機梯度提升。當然，AdaBoost 與短決策樹一起使用。在第一個決策樹創建之後，利用每個訓練實例上樹的性能來衡量下一個決策樹應該對每個訓練實例付出多少注意力。難以預測的訓練數據被分配更多權重，而容易預測的數據分配的權重較少。依次創建模型，每一個模型在訓練實例上更新權重，影響序列中下一個決策樹的學習。在所有決策樹建立之後，對新數據進行預測，並且通過每個決策樹在訓練數據上的精確度評估其性能。所以說，由於在糾正演算法錯誤上投入了太多注意力，所以具備已刪除異常值的干凈數據十分重要。
八、學習向量量化演算法（簡稱 LVQ）
學習向量量化也是機器學習其中的一個演算法。可能大家不知道的是，K近鄰演算法的一個缺點是我們需要遍歷整個訓練數據集。學習向量量化演算法（簡稱 LVQ）是一種人工神經網路演算法，它允許你選擇訓練實例的數量，並精確地學習這些實例應該是什麼樣的。而學習向量量化的表示是碼本向量的集合。這些是在開始時隨機選擇的，並逐漸調整以在學習演算法的多次迭代中最好地總結訓練數據集。在學習之後，碼本向量可用於預測。最相似的近鄰通過計算每個碼本向量和新數據實例之間的距離找到。然後返回最佳匹配單元的類別值或作為預測。如果大家重新調整數據，使其具有相同的范圍，就可以獲得最佳結果。當然，如果大家發現KNN在大家數據集上達到很好的結果，請嘗試用LVQ減少存儲整個訓練數據集的內存要求
⑤ 感測器校正的實用演算法和經驗有哪些
與標准溫度計作比較，記錄不同溫度的多點數據，看誤差是線性的還是成比例的還是什麼的。 然後根據誤差的規律在軟體里調整即可。
⑥ 機器學習中的降維演算法和梯度下降法
機器學習中有很多演算法都是十分經典的，比如說降維演算法以及梯度下降法，這些方法都能夠幫助大家解決很多問題，因此學習機器學習一定要掌握這些演算法，而且這些演算法都是比較受大家歡迎的。在這篇文章中我們就給大家重點介紹一下降維演算法和梯度下降法。
降維演算法
首先，來說一說降維演算法，降維演算法是一種無監督學習演算法，其主要特徵是將數據從高維降低到低維層次。在這里，維度其實表示的是數據的特徵量的大小，當特徵量大的話，那麼就給計算機帶來了很大的壓力，所以我們可以通過降維計算，把維度高的特徵量降到維度低的特徵量，比如說從4維的數據壓縮到2維。類似這樣將數據從高維降低到低維有兩個好處，第一就是利於表示，第二就是在計算上也能帶來加速。
當然，有很多降維過程中減少的維度屬於肉眼可視的層次，同時壓縮也不會帶來信息的損失。但是如果肉眼不可視，或者沒有冗餘的特徵，這怎麼辦呢？其實這樣的方式降維演算法也能工作，不過這樣會帶來一些信息的損失。不過，降維演算法可以從數學上證明，從高維壓縮到的低維中最大程度地保留了數據的信息。所以說，降維演算法還是有很多好處的。
那麼降維演算法的主要作用是什麼呢？具體就是壓縮數據與提升機器學習其他演算法的效率。通過降維演算法，可以將具有幾千個特徵的數據壓縮至若干個特徵。另外，降維演算法的另一個好處是數據的可視化。這個優點一直別廣泛應用。
梯度下降法
下面我們給大家介紹一下梯度下降法，所謂梯度下降法就是一個最優化演算法，通常也稱為最速下降法。最速下降法是求解無約束優化問題最簡單和最古老的方法之一，雖然現在已經不具有實用性，但是許多有效演算法都是以它為基礎進行改進和修正而得到的。最速下降法是用負梯度方向為搜索方向的，最速下降法越接近目標值，步長越小，前進越慢。好比將函數比作一座山，我們站在某個山坡上，往四周看，從哪個方向向下走一小步，能夠下降的最快;當然解決問題的方法有很多，梯度下降只是其中一個，還有很多種方法。
在這篇文章中我們給大家介紹了關於機器演算法中的降維演算法以及梯度下降法，這兩種方法是機器學習中十分常用的演算法，降維演算法和梯度下降法都是十分實用的，大家在進行學習機器學習的時候一定要好好學習這兩種演算法，希望這篇文章能夠幫助大家理解這兩種演算法。
⑦ 求計算機專業中的十大演算法。。。qq827316329.。。。
不得不說，演算法沒有「十大」之類的東西的，不過的確有人對此進行過評選
《來自聖經的證明》收集了數十個簡潔而優雅的數學證明，迅速贏得了大批數學愛好者的追捧。如果還有一本《來自聖經的演算法》，哪些演算法會列入其中呢？最近，有人在 StackExchange 上發起了提問，向網友們徵集那些來自聖經的演算法。眾人在一大堆入圍演算法中進行投票，最終得出了呼聲最高的五個演算法：
第五名： BFPRT 演算法
1973 年， Blum 、 Floyd 、 Pratt 、 Rivest 、 Tarjan 集體出動，合寫了一篇題為 「Time bounds for selection」 的論文，給出了一種在數組中選出第 k 大元素的演算法，俗稱"中位數之中位數演算法"。依靠一種精心設計的 pivot 選取方法，該演算法從理論上保證了最壞情形下的線性時間復雜度，打敗了平均線性、最壞 O(n^2) 復雜度的傳統演算法。一群大牛把遞歸演算法的復雜度分析玩弄於骨掌股掌之間，構造出了一個當之無愧的來自聖經的演算法。
第四名：快速排序
快速排序演算法是 1960 年由英國計算機科學家 C.A.R. Hoare 發明的，是一種既高效又簡潔的排序方法，現在已是學習演算法的必修內容之一。快速排序的思想並不復雜，妙就妙在那個線性的數據分割過程，而真正最牛 B 的則是對整個演算法的時間復雜度分析。我曾寫過一個快速排序平均 O(n log n) 的證明，分析過程絕對值得欣賞。
第三名：並查集
嚴格地說，並查集是一種數據結構，它專門用來處理集合的合並操作和查詢操作。並查集巧妙地借用了樹結構，使得編程復雜度降低到了令人難以置信的地步；用上一些遞歸技巧後，各種操作幾乎都能用兩行代碼搞定。而路徑壓縮的好主意，更是整個數據結構的畫龍點睛之筆。並查集的效率極高，單次操作的時間復雜度幾乎可以看作是常數級別；但由於數據結構的實際行為難以預測，精確的時間復雜度分析需要用到不少高深的技巧。
第二名： KMP 演算法
KMP 演算法是一種非常有效的字元串匹配演算法，它告訴了人們一個有些反直覺的事實：字元串匹配竟然能在線性時間里完成！整個演算法寫成代碼不足 10 行，但其中蘊含的天才般的奇妙思想讓演算法初學者們望而卻步，而它的復雜度分析則更是堪稱經典。
第一名：輾轉相除法
輾轉相除法是 Euclid 的《幾何原本》中提到的一種尋找兩個數的最大公因數的演算法。無論是簡潔的演算法過程，還是深刻的演算法原理，抑或是巧妙的復雜度分析，都稱得上是來自聖經的演算法。而擴展的輾轉相除法則構造性地證明了，對任意整數 a 和 b ，存在一對 x 、 y 使得 ax + by = gcd(a, b) 。這一結論的普遍性和實用性讓它成為了數論中的基本定理之一，在很多數學問題中都能看到它的身影。
⑧ 程序員實用演算法的介紹
《程序員實用演算法》重點關注的是實用、立即可用的代碼，並且廣泛討論了可移植性和特定於實現的細節。《程序員實用演算法》作者介紹了一些有用但很少被討論的演算法，它們可用於語音查找、日期和時間常式（直到公元1年）、B樹和索引文件、數據壓縮、任意精度的算術、校驗和與數據驗證，並且還最全面地介紹了查找常式、排序演算法和數據結構。
⑨ 文本聚類演算法真正能實用的有哪些演算法
在文本信息空間內尋找任何兩個最相關的文本信息，並將之簡並成一個文本信息，從而實現信息數量的收縮。
簡並演算法的實現通過比較整個信息空間內的所有文本的相關性（相識性），得到相互之間的相關性後兩兩(注)進行配對。配對的要求是這兩個文本信息的相關性最大，例如A 找到了文檔B，那麼B 也一定找到最相關的文檔就是A 。
注，某些情況A 最相近的文檔是C ，那麼B 而B 最相關的文檔也是C ，存在一種情況，A,B,C 三者之間自恰，就是構成空間信息最近的一個三角形。
得到了最相似文檔後，將只進行平均化，或者簡單的迭加。
信息空間中獨立信息的數量會減少到原來的一半以下，然後重復實現1 的過程，在進行兼並。
信息最後簡並到唯一的一個信息，就是整個信息文本的平均值。
畫出信息樹的結構，就能夠根據要進行規模不同大小的聚類進行自動聚類了。
⑩ 控制演算法都有哪些
控制演算法分為模糊PID控制演算法和自適應控制演算法。各自的特點如下：模糊PID控制演算法的特點：
1、簡化系統設計的復雜性，特別適用於非線性、時變、滯後、模型不完全系統的控制。
2、不依賴於被控對象的精確數學模型。
3、利用控製法則來描述系統變數間的關系。
4、不用數值而用語言式的模糊變數來描述系統，模糊控制器不必對被控制對象建立完整的數學模式。
5、模糊控制器是一語言控制器，便於操作人員使用自然語言進行人機對話。
6、模糊控制器是一種容易控制、掌握的較理想的非線性控制器，具有較佳的魯棒性、適應性、強健性(Robustness)及較佳的容錯性(FaultTolerance)。自適應控制演算法的特點：1、實現了控制器參數的在線自動整定。2、與常規PID控制器有相同的結構。3、採用單片微機實現了控制演算法,實用性強,可靠性好。