视野算法

1. “算法时代”到来，为何网友却称这是人类危机

现代社会发展越来越快，科技越来越进步，互联网时代人们被各种信息包围，为了让人们更方便检索出自己感兴趣的信息，算法解决了这个问题。算法更加具有个性化和定制化的特点，完美的推荐人类感兴趣的话题，会挖掘人类潜在需求，让人们生活更加方便，但是有些网友却认为算法时代到来是人类危机。那么为什么如此方便，让人省心的算法时代会是人类危机呢？算法时代人类将没有隐私，算法时代人类的视野会被自身眼界困住，无法看到更广阔的世界，算法时代人类会被算法控制。

人类如果进入算法时代，会被互联网上各种应用收集个人信息，人类的购物记录将暴露生活个人情况，还有人类身体情况。网上各种应用还会收集个人喜好，因此通过数据汇总描绘出个人画像。比如收入高低会导致选择品牌有所不同，身体情况也会导致购物情绪，自己个人喜好会影响各种娱乐平台推送。这样下去，每个人都会被精准画像，自己毫无隐私可言。一旦这些数据被有心人利用，将会导致人类危机发生。

大家对算法时代有什么看法，欢迎留言讨论。

2. 植物检疫的视野推算法是怎样做的

视野推算法：取一份试样（约100粒或5克滑搭），按上述步骤所得的洗液，经离心沉淀，用滴管在离心管的沉淀物上滴入0.5毫升蒸馏水，搅动沉淀物，使管内孢子重弯薯新成为均匀的悬浮液，然后用固定的滴管吸取1滴放在玻片上，镜检至少观察5个玻片，在每个玻片上随机检查10个视野的孢子数量后，求出每个视野的平均孢子数。同时算出每埋让者一视野的面积及整个盖玻片的面积，以及全玻片的视野数，再以视野数乘每一视野上的平均孢子数再乘0.5毫升水的滴数即得100粒种子试样中的孢子总数，以此数除100即为每粒种子病菌孢子的负荷量。

3. 高分辨率ct扫描的应用不包括什么

高分辨率ct扫描的应用不包括大FOV重建。高分辨力CT扫描条件包括大矩阵、骨算法、薄层扫描、高输出量。高分辨圆丛率ct扫描是通过薄层或超薄层、高的输出量、足够大的矩阵、骨算法和小锋腔丛视野图银樱像重建，获得良好的组织细微结构及高的图像空间分辨率的CT扫描方法。

4. 游戏开发状态同步怎么判断可视区域

游戏开或圆发中，玩家的可视区域通正码常是与摄像机/视角关联的。可以通过以下步骤来判断玩家的可视衫清塌区域：
1. 获取摄像机/视角的位置和方向。
2. 获取玩家模型的位置。
3. 计算出摄像机/视角与玩家之间的向量
4. 计算出玩家模型在摄像机/视角坐标系下的坐标。
5. 判断玩家是否在屏幕可见范围内。可以通过比较玩家的坐标与屏幕四个角的坐标来进行判断。如果玩家的坐标在屏幕范围内，则认为玩家在可视区域内，否则就不在可视区域内。
这种判断方式只是一种简单的近似方法，无法考虑到复杂的场景情况。在实际游戏开发中，根据不同需求也可以采用其他方法进行判断，如视锥体（Frustum）判断等。

5. 冒泡排序算法 [“排序算法设计”教学设计]

一、教材依据本节课是奥教版《算法与程序设计》(选修1)第四章《算法与程序实现》的第4节第1课时。二、设计思想【教学指导思想】：基于问题主导的教学模式。
【设计理念】：本节课采用基于问题主导的创新教学模式，指导学生在问题解决视野下去亲历算法分析与程序设计实践、理解算法思想、发现新问题，从而全面提升学生的能力。
【教材分析】：排序算法是程序设计的基本算法，主要要求学生理解选择排序算法，选择排序算法的特点，进一步分析排序算法时间和空间效率。
【学情分析】：高二年级的学生在高一阶段袜亩山的必修教材中已经学习了编制程序解决问题，他们已经具有较强的逻辑思维能力和分析问题的能力，只要讲清楚算法，本节课的内容对学生来说应该容易掌握。
三、教学目标
【知识目标】：理解选择排序算法思想，学会使用选择排序算法思想解决问题。
【能力目标】：通过学习选择排序算法，提高学生分析与解决问题的能力。
【情感态度与价值观】：通过上机完成“大型国际运动会上的国家排序问题"VB程序设计，体验编程快乐、感受成功的喜悦与程序的魅力。
四、教学重点
选择排序算法的基本思想及相关的程序实现。
五、教学难点
如何使用选择排序算法解决实际的问题。
六、教学准备
1.用PowerPoint 2003制作的课件。
2.从网上下载选择排序的动画演示文件。
七、教学过程
1.引入新课：(以一些现实生活的实际问题开始，启发同学们去思考)
教师：同学们每次的考试成绩我们会以Excel表格的形式公布给大家，同学们想想计算机是如何在瞬间进行分数排序的呢?
学生想。
2.启发思考，分析选择排序算法及程序实现。
教师：好，今天我们就来学习选择排序算法。
开始新课学习：
教师：现在我们一起看看人工是如何进行数据的排序的，老师给出8位同学的分数，同学们把它们由小到大地排成顺序。数据分别是：86.5，77.5，87，68.9，89.6，77.2，79.7，71.1。同学们想想笫一个位置应该放哪个数?
学生：放最小的。
教师：好，那么，我们是不是只需要将最小的数68.9与在第一个位置的数86.5进行交换呢?
学生：是。
教师：同学们再想一下第二个位置是不是应该放置的是除了第一个以外的数中最小的呢?
学生：是。
教师：那么第N-1个位置应该放什么呢?
学生：应该放置告中的是除了前N-2个以外的数中最小的。
教师：老师是不是可以总结我们刚才的算法，所谓选择排序，就是给数组的N-1个位置选择合适的数据，而每次是选择第i个位置的数据到最后一个位置(第Ⅳ个位置)的数据的最小值，然后将找到的最小数据与第i个位置上的数据交换?
学生：是的。
教师：下面我用一个动画演示刚才的算法，请同学们看大屏幕。
现在我们只需要将刚才的算法用VB语言表达出来，就是选择排序的程序，那么我们需要解决三个问题：
(1)给数组的N-1个位置选择合适的数据?这个问题显然我们可以用一个循环结构来完成：For i=l【o
N-1Next i
(2)如何寻找第i个位置的数据到最后一个位置(第Ⅳ个位置)的数据的最小值?
这个问题也就是在数组中的极值(最大值或最小值)的问题。其实我们只关心最小值数据的位置，用变量M记录其位置。
于是我们很容易写出选择排序的程序。
3.调试程序：
教师：同学们想不想看一下运行结果呢?
学生：想(很耐橘强烈)。
教师：运行程序后，输入测试数据，可得排序后的输出结果在窗体上。
4.课堂实践练习与知识拓宽：
(1)完成课本127页的国家名排序问题。
【设计意图】：使学生看到选择排序不仅可以对数字排序，也可以对字符串排序，同时也能达到对选择排序的应用练习。
(2)明明的随机数(题目描述发送到学生机的桌面)
【设计意图】：这个问题是很现实的例子，学生对这个问题很感兴趣，激发他们探索的欲望，要求学习优秀的学生必须完成，我想通过这个问题，一方面提升学生学习的积极性；另一方面再通过这个实际问题的解决，实现本节课的知识目标。
【学习评价】：教师随机让个别学生讲解练习题的算法、演示其所编程序，师生共同进行点评。
【课堂小结】：
(1)什么是选择排序算法?
(2)选择排序算法的实质及时间和空间效率。
(3)选择排序算法的优点、缺点。
八、教学反思
通过本节课的 教学设计 ，我认识到信息技术教学的关键是要调动学生的积极性，算法与程序设计这部分知识如果课堂教学设计不当，就会让学生觉得很枯燥，所以我将抽象的问题通俗化，复杂的问题分解成几个小问题来解决，这样学生就很容易接受，再加上所举的例子都是学生身边的实际事例，使学生很想知道问题的答案，从而极大地调动了学生的积极性。
(作者单位陕西省成阳市礼泉县第一中学)

6. 华为mate30pro要多少钱

根据2020年1月15日的华为官网商城的报价，HUAWEI Mate 30 Pro：4G全网通8GB+256GB是6299元；4G全网通 8GB+128GB是乎塌5799元。

华为Mate 30 Pro采用6.53英寸OLED环幕屏，屏幕弯曲角度达88度。内置3D深度相机，环境光和接近传感器以及前置摄像头，还有一个手势传感器，采用磁悬芹顷游发声取代了常规的听筒。搭载麒麟990处理器，华为Mate30系列手机还将首发预装基于安卓10的EMUI10系统。

搭载四种配色：星河银，罗沂兰紫、翡冷翠、亮黑色，同时电池容量增至4500mAh，配伢备40W有线超级快充，27W无线超级快充。

(6)视野算法扩展阅读

HUAWEI Mate 30 Pro的特点

1、侧边操控

Mate 30 Pro使用的是一块高清的瀑布屏，而且这块屏幕的曲度非常大，这就导致了手机不能再使用常规的按键设计。而这次华为创新的将侧边屏幕利用起来，通过在屏幕侧边的操作，可以实现音量控制，只要双击侧边再上下滑动就可以控制音量的大小，甚至侧边屏幕还可在任何部位随意设置拍照快门键。

2、隔空玩手机

手机借助前置的摄像头和传感器可以实现隔空操作。具体可以实现网页的浏览，照片的放大缩小等等操作，手机还能跟随眼球的活动进行相应的调整

7. 人眼的像素是多少

用人眼和相机或者显示器来对比，多少有点不合适。像素是构成影像的最小单位，在相机上指的是感光器件上单个感光单元，在显示器上则指能够显示的最小染色点。对于相机或者显示器来说，像素是固定大小的，而且平铺在一个平面上，每一个角落里的任何一个像素都没有太大区别。而人眼并非如此。人眼内的感光细胞分布在球面上，视野中心区域对细节的辨认能力和视野边缘相差很大，再加上在千百万年的进化过程中，人眼和大脑的协同工作让大脑早就适应了对视觉做出修正和补偿，更让人眼有多少像素这一问题变得扑朔迷离。我们只能估算一下，看看如果人眼是一部相指运机，能够产生多少像素的图片。这就涉及到人眼能够分辨的最小单位的问题。

早在1894年，德国医生阿瑟·康尼锡（Arthur K nig）在一本着作里就提出了比较精确的答案。因为人眼对于不同强度光照下不同颜色的分辨率有所不同，因此他采用了一种标准化的实验方式：在正常光亮的条件下，测试人能够分辨的、距离最小的平行线段中，两根线段与瞳孔正中所形成的夹角。测量结果是0.59角分（1°=60角分）。这也就是说，人眼能够识别的最小像素应该是0.3角分。

这样一来，根据科学作家、研究者和摄影师罗杰·克拉克博士（Dr. Roger Clark）的推断，人的视野中心（假设是90°×90°的区域）所拥有的像素数就达到了3.24亿；如果认为人的中心视野是120°的话，像素数将会是5.76亿。按照他的算法计算，正常人的视野大约是180°左右，这就意味着人眼拥有超过12.96亿的像素数。

然而基于180°视野来进行计算是有问题的。就像我们刚才提到的，视野中心和视野边缘的分辨率有很大不同。根据迈克尔·F·迪腊碰林（Michael F.Deering）在一本专着中的描述，人眼分辨率越往外围越低，最外围似乎只有12°。这样来看，人眼的像素数应该远小于10亿。但是我们没有办法获得更精确的数值，因为大脑根本不给我们机会让我们看到真正的世界—在我们反应过来之前，大脑就已经把我们看到的东西抹去细节、拼接画面，要轮逗谈想知道人眼的像素值，还真不是件容易的事情。