人即算法

1. 算法的概念

算法（Algorithm）是解题的步骤，可以把算法定义成解一确定类问题的任意一种特殊的方法。在计算机科学中，算法要用计算机算法语言描述，算法代表用计算机解一类问题的精确、有效的方法。算法+数据结构=程序，求解一个给定的可计算或可解的问题，不同的人可以编写出不同的程序，来解决同一个问题，这里存在两个问题：一是与计算方法密切相关的算法问题；二是程序设计的技术问题。算法和程序之间存在密切的关系。
算法是一组有穷的规则，它们规定了解决某一特定类型问题的一系列运算，是对解题方案的准确与完整的描述。制定一个算法，一般要经过设计、确认、分析、编码、测试、调试、计时等阶段。
对算法的学习包括五个方面的内容：① 设计算法。算法设计工作是不可能完全自动化的，应学习了解已经被实践证明是有用的一些基本的算法设计方法，这些基本的设计方法不仅适用于计算机科学，而且适用于电气工程、运筹学等领域；② 表示算法。描述算法的方法有多种形式，例如自然语言和算法语言，各自有适用的环境和特点；③确认算法。算法确认的目的是使人们确信这一算法能够正确无误地工作，即该算法具有可计算性。正确的算法用计算机算法语言描述，构成计算机程序，计算机程序在计算机上运行，得到算法运算的结果；④ 分析算法。算法分析是对一个算法需要多少计算时间和存储空间作定量的分析。分析算法可以预测这一算法适合在什么样的环境中有效地运行，对解决同一问题的不同算法的有效性作出比较；⑤ 验证算法。用计算机语言描述的算法是否可计算、有效合理，须对程序进行测试，测试程序的工作由调试和作时空分布图组成。

2. 想问一下有没有比较方便的人脸识别算法，求推荐

主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类，即：基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。
1. 基于几何特征的方法是最早、最传统的方法，通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果；
2. 基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。
3. 基于模型的方法则有基于隐马尔柯夫模型，主动形状模型和主动外观模型的方法等。
1. 基于几何特征的方法
人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件构成，正因为这些部件的形状、大小和结构上的各种差异才使得世界上每个人脸千差万别，因此对这些部件的形状和结构关系的几何描述，可以做为人脸识别的重要特征。几何特征最早是用于人脸侧面轮廓的描述与识别，首先根据侧面轮廓曲线确定若干显着点，并由这些显着点导出一组用于识别的特征度量如距离、角度等。Jia 等由正面灰度图中线附近的积分投影模拟侧面轮廓图是一种很有新意的方法。
采用几何特征进行正面人脸识别一般是通过提取人眼、口、鼻等重要特征点的位置和眼睛等重要器官的几何形状作为分类特征,但Roder对几何特征提取的精确性进行了实验性的研究，结果不容乐观。
可变形模板法可以视为几何特征方法的一种改进，其基本思想是 :设计一个参数可调的器官模型 (即可变形模板),定义一个能量函数，通过调整模型参数使能量函数最小化，此时的模型参数即做为该器官的几何特征。
这种方法思想很好，但是存在两个问题，一是能量函数中各种代价的加权系数只能由经验确定，难以推广，二是能量函数优化过程十分耗时，难以实际应用。 基于参数的人脸表示可以实现对人脸显着特征的一个高效描述，但它需要大量的前处理和精细的参数选择。同时，采用一般几何特征只描述了部件的基本形状与结构关系，忽略了局部细微特征，造成部分信息的丢失，更适合于做粗分类，而且目前已有的特征点检测技术在精确率上还远不能满足要求，计算量也较大。
2. 局部特征分析方法（Local Face Analysis）
主元子空间的表示是紧凑的，特征维数大大降低，但它是非局部化的，其核函数的支集扩展在整个坐标空间中，同时它是非拓扑的，某个轴投影后临近的点与原图像空间中点的临近性没有任何关系，而局部性和拓扑性对模式分析和分割是理想的特性，似乎这更符合神经信息处理的机制，因此寻找具有这种特性的表达十分重要。基于这种考虑，Atick提出基于局部特征的人脸特征提取与识别方法。这种方法在实际应用取得了很好的效果，它构成了FaceIt人脸识别软件的基础。
3. 特征脸方法（Eigenface或PCA）
特征脸方法是90年代初期由Turk和Pentland提出的目前最流行的算法之一，具有简单有效的特点, 也称为基于主成分分析(principal component analysis,简称PCA)的人脸识别方法。
特征子脸技术的基本思想是：从统计的观点，寻找人脸图像分布的基本元素，即人脸图像样本集协方差矩阵的特征向量，以此近似地表征人脸图像。这些特征向量称为特征脸(Eigenface)。
实际上，特征脸反映了隐含在人脸样本集合内部的信息和人脸的结构关系。将眼睛、面颊、下颌的样本集协方差矩阵的特征向量称为特征眼、特征颌和特征唇，统称特征子脸。特征子脸在相应的图像空间中生成子空间，称为子脸空间。计算出测试图像窗口在子脸空间的投影距离，若窗口图像满足阈值比较条件，则判断其为人脸。
基于特征分析的方法，也就是将人脸基准点的相对比率和其它描述人脸脸部特征的形状参数或类别参数等一起构成识别特征向量，这种基于整体脸的识别不仅保留了人脸部件之间的拓扑关系，而且也保留了各部件本身的信息，而基于部件的识别则是通过提取出局部轮廓信息及灰度信息来设计具体识别算法。现在Eigenface(PCA)算法已经与经典的模板匹配算法一起成为测试人脸识别系统性能的基准算法；而自1991年特征脸技术诞生以来，研究者对其进行了各种各样的实验和理论分析，FERET'96测试结果也表明，改进的特征脸算法是主流的人脸识别技术，也是具有最好性能的识别方法之一。
该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。其技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。Turk和Pentland提出特征脸的方法，它根据一组人脸训练图像构造主元子空间，由于主元具有脸的形状，也称为特征脸 ,识别时将测试 图像投影到主元子空间上，得到一组投影系数，和各个已知人的人脸图像比较进行识别。Pentland等报告了相当好的结果，在 200个人的 3000幅图像中得到 95%的正确识别率，在FERET数据库上对 150幅正面人脸象只有一个误识别。但系统在进行特征脸方法之前需要作大量预处理工作如归一化等。
在传统特征脸的基础上，研究者注意到特征值大的特征向量 (即特征脸 )并不一定是分类性能好的方向，据此发展了多种特征 (子空间 )选择方法，如Peng的双子空间方法、Weng的线性歧义分析方法、Belhumeur的FisherFace方法等。事实上，特征脸方法是一种显式主元分析人脸建模，一些线性自联想、线性压缩型BP网则为隐式的主元分析方法，它们都是把人脸表示为一些向量的加权和，这些向量是训练集叉积阵的主特征向量，Valentin对此作了详细讨论。总之，特征脸方法是一种简单、快速、实用的基于变换系数特征的算法，但由于它在本质上依赖于训练集和测试集图像的灰度相关性，而且要求测试图像与训练集比较像，所以它有着很大的局限性。
基于KL 变换的特征人脸识别方法
基本原理:
KL变换是图象压缩中的一种最优正交变换，人们将它用于统计特征提取，从而形成了子空间法模式识别的基础，若将KL变换用于人脸识别，则需假设人脸处于低维线性空间，且不同人脸具有可分性，由于高维图象空间KL变换后可得到一组新的正交基，因此可通过保留部分正交基，以生成低维人脸空间，而低维空间的基则是通过分析人脸训练样本集的统计特性来获得，KL变换的生成矩阵可以是训练样本集的总体散布矩阵，也可以是训练样本集的类间散布矩阵，即可采用同一人的数张图象的平均来进行训练，这样可在一定程度上消除光线等的干扰，且计算量也得到减少，而识别率不会下降。
4. 基于弹性模型的方法
Lades等人针对畸变不变性的物体识别提出了动态链接模型 (DLA)，将物体用稀疏图形来描述 (见下图)，其顶点用局部能量谱的多尺度描述来标记，边则表示拓扑连接关系并用几何距离来标记，然后应用塑性图形匹配技术来寻找最近的已知图形。Wiscott等人在此基础上作了改进，用FERET图像库做实验，用 300幅人脸图像和另外 300幅图像作比较，准确率达到 97.3%。此方法的缺点是计算量非常巨大 。
Nastar将人脸图像 (Ⅰ ) (x，y)建模为可变形的 3D网格表面 (x，y，I(x，y) ) (如下图所示 )，从而将人脸匹配问题转化为可变形曲面的弹性匹配问题。利用有限元分析的方法进行曲面变形，并根据变形的情况判断两张图片是否为同一个人。这种方法的特点在于将空间 (x，y)和灰度I(x,y)放在了一个 3D空间中同时考虑，实验表明识别结果明显优于特征脸方法。
Lanitis等提出灵活表现模型方法，通过自动定位人脸的显着特征点将人脸编码为 83个模型参数，并利用辨别分析的方法进行基于形状信息的人脸识别。弹性图匹配技术是一种基于几何特征和对灰度分布信息进行小波纹理分析相结合的识别算法，由于该算法较好的利用了人脸的结构和灰度分布信息，而且还具有自动精确定位面部特征点的功能，因而具有良好的识别效果，适应性强识别率较高，该技术在FERET测试中若干指标名列前茅，其缺点是时间复杂度高，速度较慢，实现复杂。
5. 神经网络方法（Neural Networks）
人工神经网络是一种非线性动力学系统，具有良好的自组织、自适应能力。目前神经网络方法在人脸识别中的研究方兴未艾。Valentin提出一种方法，首先提取人脸的 50个主元，然后用自相关神经网络将它映射到 5维空间中，再用一个普通的多层感知器进行判别，对一些简单的测试图像效果较好；Intrator等提出了一种混合型神经网络来进行人脸识别，其中非监督神经网络用于特征提取，而监督神经网络用于分类。Lee等将人脸的特点用六条规则描述，然后根据这六条规则进行五官的定位，将五官之间的几何距离输入模糊神经网络进行识别，效果较一般的基于欧氏距离的方法有较大改善，Laurence等采用卷积神经网络方法进行人脸识别，由于卷积神经网络中集成了相邻像素之间的相关性知识，从而在一定程度上获得了对图像平移、旋转和局部变形的不变性，因此得到非常理想的识别结果，Lin等提出了基于概率决策的神经网络方法 (PDBNN),其主要思想是采用虚拟 (正反例 )样本进行强化和反强化学习，从而得到较为理想的概率估计结果，并采用模块化的网络结构 (OCON)加快网络的学习。这种方法在人脸检测、人脸定位和人脸识别的各个步骤上都得到了较好的应用，其它研究还有 :Dai等提出用Hopfield网络进行低分辨率人脸联想与识别，Gutta等提出将RBF与树型分类器结合起来进行人脸识别的混合分类器模型，Phillips等人将MatchingPursuit滤波器用于人脸识别，国内则采用统计学习理论中的支撑向量机进行人脸分类。
神经网络方法在人脸识别上的应用比起前述几类方法来有一定的优势，因为对人脸识别的许多规律或规则进行显性的描述是相当困难的，而神经网络方法则可以通过学习的过程获得对这些规律和规则的隐性表达，它的适应性更强，一般也比较容易实现。因此人工神经网络识别速度快，但识别率低 。而神经网络方法通常需要将人脸作为一个一维向量输入，因此输入节点庞大，其识别重要的一个目标就是降维处理。
PCA的算法描述：利用主元分析法 (即 Principle Component Analysis,简称 PCA)进行识别是由 Anderson和 Kohonen提出的。由于 PCA在将高维向量向低维向量转化时，使低维向量各分量的方差最大，且各分量互不相关，因此可以达到最优的特征抽取。

3. 算法在实际生活中的应用

求解问题类的、机械的、统一的方法，它由有限多个步骤组成，对于问题类中的每个给定的具体问题，机械地执行这些步骤就可以得到问题的解答。算法的这种特性，使得计算不仅可以由人，而且可以由计算机来完成。用计算机解决问题的过程可以分成三个阶段：分析问题、设计算法和实现算法。
中国古代的筹算口决与珠算口决及其执行规则就是算法的雏形,这里,所解决的问题类是算术运算。古希腊数学家欧几里得在公元前3世纪就提出了一个算法,来寻求两个正整数的最大公约数，这就是有名的欧几里得算法,亦称辗转相除法。中国早已有“算术“、“算法”等词汇，但是它们的含义是指当时的全部数学知识和计算技能,与现代算法的含义不尽相同。英文algorithm(算法)一词也经历了一个演变过程，最初的拼法为algorism或algoritmi,原意为用阿拉伯数字进行计算的过程。这个词源于公元 9世纪波斯数字家阿尔·花拉子米的名字的最后一部分。
在古代，计算通常是指数值计算。现代计算已经远远地突破了数值计算的范围,包括大量的非数值计算,例如检索、表格处理、判断、决策、形式逻辑演绎等。
在20世纪以前，人们普遍地认为，所有的问题类都是有算法的。20世纪初，数字家们发现有的问题类是不存在算法的,遂开始进行能行性研究。在这一研究中,现代算法的概念逐步明确起来。30年代，数字家们提出了递归函数、图灵机等计算模型，并提出了丘奇－图灵论题（见可计算性理论），这才有可能把算法概念形式化。按照丘奇-图灵论题,任意一个算法都可以用一个图灵机来实现，反之，任意一个图灵机都表示一个算法。
按照上述理解，算法是由有限多个步骤组成的，它有下述两个基本特征：每个步骤都明确地规定要执行何种操作；每个步骤都可以被人或机器在有限的时间内完成。人们对于算法还有另一种不同的理解，它要求算法除了上述两个基本特征外,还要具有第三个基本特征:虽然有些步骤可能被反复执行多次，但是在执行有限多次之后，就一定能够得到问题的解答。也就是说，一个处处停机（即对任意输入都停机）的图灵机才表示一个算法，而每个算法都可以被一个处处停机的图灵机来实现
算法分类
算法可大致分为基本算法、数据结构的算法、数论与代数算法、计算几何的算法、图论的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、并行算法。
算法可以宏泛的分为三类：
有限的，确定性算法 这类算法在有限的一段时间内终止。他们可能要花很长时间来执行指定的任务，但仍将在一定的时间内终止。这类算法得出的结果常取决于输入值。
有限的，非确定算法 这类算法在有限的时间内终止。然而，对于一个（或一些）给定的数值，算法的结果并不是唯一的或确定的。
无限的算法 是那些由于没有定义终止定义条件，或定义的条件无法由输入的数据满足而不终止运行的算法。通常，无限算法的产生是由于未能确定的定义终止条件。算法特征一个算法应该具有以下五个方面的重要特征：1、输入。一个算法有零个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况。例如，在欧几里得算法中，有两个输入，即m和n。2、确定性。算法的每一个步骤必须要确切地定义。即算法中所有有待执行的动作必须严格而不含混地进行规定，不能有歧义性。例如，欧几里得算法中，步骤1中明确规定“以m除以n，而不能有类似以m除n以或n除以m这类有两种可能做法的规定。3、有穷性，一个算法在执行有穷步滞后必须结束。也就是说，一个算法，它所包含的计算步骤是有限的。例如，在欧几里得算法中，m和n均为正整数，在步骤1之后，r必小于n，若r不等于0，下一次进行步骤1时，n的值已经减小，而正整数的递降序列最后必然要终止。因此，无论给定m和n的原始值有多大，步骤1的执行都是有穷次。4、输出。算法有一个或多个的输出，即与输入有某个特定关系的量，简单地说就是算法的最终结果。例如，在欧几里得算法中只有一个输出，即步骤2中的n。5、能行性。算法中有待执行的运算和操作必须是相当基本的，换言之，他们都是能够精确地进行的，算法执行者甚至不需要掌握算法的含义即可根据该算法的每一步骤要求进行操作，并最终得出正确的结果。算法的描述1、用自然语言描述算法前面关于欧几里得算法以及算法实例的描述，使用的都是自然语言。自然语言是人们日常所用的语言，如汉语、英语、德语等。使用这些语言不用专门训练，所描述的算法也通俗易懂。2、用流程图描述算法在数学课程里，我们学习了用程序框图来描述算法。在程序框图中流程图是描述算法的常用工具由一些图形符号来表示算法。3、用伪代码描述算法伪代码是用介于自然语言和计算机语言之间的文字和符号来描述算法的工具。它不用图形符号，因此，书写方便、格式紧凑，易于理解，便于向计算机程序设计语言过度。

4. 人的年龄应该怎么正确的算

主要看你想怎么算，一般是以下的三种算法

虚岁年龄

中国在习惯上常用的年龄计算方法，按出生后所经历的日历年头计算，即生下来就算1岁，以后每过一次新年便增加1岁。一般按农历新年算，也有按公历算的。例如，12月末出生的婴儿，出生后就算1岁，过了公历1月1日或当地农历新年又算1岁。这样，婴儿出生才几天，已算虚岁2岁了。这种计算方法较为实用。

周岁年龄

又称实足年龄，指从出生到计算时为止，共经历的周年数或生日数。例如，1990年7月1日零时进行人口普查登记，一个1989年12月15日出生的婴儿，按虚岁计算是2岁，实际刚刚6个多月，还未过一次生日，按周岁计算应为不满1周岁，即0岁。周岁年龄比虚岁年龄常常小1～2岁，它是人口统计中常用的年龄计算方法。

周岁—出生时为0岁，每过一个公历生日长1岁

确切年龄

指从出生之日起到计算之日止所经历的天数。它比周岁年龄更为精确地反映人们实际生存的时间，但由于其统计汇总时较为繁琐，故人口统计中使用甚少。在实际生活中，人们除对不满1周岁的婴儿，特别是不满1个月的新生儿常常按月日计算外，一般不按日计算确切年龄。

心理年龄

是心理学“智力测验”中的术语，指根据标准化智力测验量表测得的结果来衡量人体的智力水平，把心理学年龄与历法年龄相对照，就能看出智力绝对水平的高低。

心理年龄是指人的整体心理特征所表露的年龄特征，与实际年龄并不完全一致。人的一生共经历8个心理时期，即胎儿期、乳儿期、幼儿期、学龄期、青少年期、青年期、中年期、老年期。每个心理年龄期都有不同的心理特点，如幼儿期天真活泼；青少年期自我意识增强，身心飞跃突变，心理活动进入剧烈动荡期；进入老年期，心理活动趋向成熟稳定、老成持重、身心功能弹性降低、情感容易倾向忧郁、猜疑。自测表是测试每个人的心理年龄的量表。

相对年龄

即灵魂医学(soul medicine)相对有效年龄（寿命），是指人类区别于其它生物（主要包括动物）的、由最高级灵魂所支配进行的、符合人类社会伦理道德规范以及有利于自然、社会良性发展的各种生命活动包括脑力活动所占用的时空。

可见，人类一切由最高级灵魂支配进行的符合人类社会伦理道德规范以及有利于自然社会良性发展的各种生命活动包括脑力活动所占用的时空就是人类相对有效年龄（寿命）。反之，就是无效年龄（寿命），甚至年龄（寿命）是负数。

所以，人类相对有效年龄（寿命）计算方法应为，相对年龄（寿命）等于实际年龄（寿命）加上或减去超出或低于同层次普通人士年平均劳动量或者年创造物质精神财富的倍数。

可见，一个即勤奋，劳动效率又高，其个人工作量相当于几个人、几十个人、几百个人、甚至几千个人的工作量，那么他的寿命相对于一般同层次人士则大大延长，年龄也相应地大大增加。

至于存在于社会上的杀人放火、偷盗抢劫、地痞流氓、投毒强奸等各种超过伦理道德底线的犯罪分子，以及灵魂医学所讨论的患有伦理道德及社会病的人，他们的有效年龄（寿命）理应是短的，甚至是负数，既作为人的概念时间很短暂，甚至就不是人。

参考

网络-年龄

5. 算法具有哪几个特征

算法是一种解决特定问题的方法和步骤的描述。通常来说，算法具有以下几个特征：

• 有穷性：算法必须在有限的时间内终止，否则将无限循环下去。

• 确定性：算法的每一步都必须是确定的，没有任何决策点。

• 可行性：算法必须是可行的，即它的每一步都必须是可以实现的。

• 有效性：算法必须是有效的，即它必须能够解决所规定的问题。

• 健壮性：算法必须是健壮的，即它必须能够适应输入数据的各种变化。

• 可读性：算法必须是可读的，即它必须能够被人类理解。

• 可维护性：算法必须是可维护的，即它必须能够被修改和改进。

• 可扩展性：算法必须是可扩展的，即它必须能够应对输入数据规模的增长。

• 可重复使用性：算法必须是可重复使用的，即它必须能够被用于解决多个不同的问题。

• 可复制性：算法必须是可复制的，即它必须能够被拷贝和重新使用。

希望这些信息对您有所帮助。

6. 人脸识别会不会被照片骗到呢

不会，可以识别的。

人脸检测算法的输入是一张图片，输出是人脸框坐标序列（0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框）。一般情况下，输出的人脸坐标框为一个正朝上的正方形，但也有一些人脸检测技术输出的是正朝上的矩形，或者是带旋转方向的矩形。

常见的人脸检测算法基本是一个“扫描毕缓”加“判别”的过程，即算法在图像范围内扫描，再逐个判定候选区域是否是人脸的过程。因此人脸检测算法的计算速度会跟图像尺寸、图像内容相关。开发过程中，我们可以通过设置“输入图像尺寸”、或“最小脸尺寸森胡限制”、或“人脸数量上限”的方式来加速算法。

人脸配准

“人脸配准（Face Alignment）”是定位出人脸上五官关键点坐标的一项技术。

人脸配准算法的输入是“一张人脸图片”加“人脸坐标框”，输出五官此数拦关键点的坐标序列。五官关键点的数量是预先设定好的一个固定数值，可以根据不同的语义来定义（常见的有5点、68点、90点等等）。

当前效果的较好的一些人脸配准技术，基本通过深度学习框架实现，这些方法都是基于人脸检测的坐标框，按某种事先设定规则将人脸区域扣取出来，缩放的固定尺寸，然后进行关键点位置的计算。

因此，若不计入图像缩放过程的耗时，人脸配准算法是可以计算量固定的过程。另外，相对于人脸检测，或者是后面将提到的人脸提特征过程，人脸配准算法的计算耗时都要少很多。

7. 举例说明何谓算法,特点是什么评价一个算法的优劣,主要从哪些因素分析

评价算法优劣的四个分析因素：

1.正确性

能正确地实现预定的功能，满足具体问题的需要。处理数据使用的算法是否得当，能不能得到预想的结果。

2.易读性

易于阅读、理解和交流，便于调试、修改和扩充。写出的算法，能不能让别人看明白，能不能让别人明白算法的逻辑？如果通俗易懂，在系统调试和修改或者功能扩充的时候，使系统维护更为便捷。

3.健壮性

输入非法数据，算法也能适当地做出反应后进行处理，不会产生预料不到的运行结果。数据的形式多种多样，算法可能面临着接受各种各样的数据，当算法接收到不适合算法处理的数据，算法本身该如何处理呢？如果算法能够处理异常数据，处理能力越强，健壮性越好。

4.时空性

算法的时空性是该算法的时间性能和空间性能。主要是说算法在执行过程中的时间长短和空间占用多少问题。

算法处理数据过程中，不同的算法耗费的时间和内存空间是不同的。

(7)人即算法扩展阅读：

算法是对特定问题求解步骤的一种描述，它是指令的有限序列，其中每一条指令表示一个或多个操作。此外，一个算法还具有下列5个重要的特性。

（1）、有穷性

一个算法必须总是（对任何合法的输入值）在执行有穷步之后结束，且每一步都可在有穷时间内完成。

（2）、确定性

算法中每一条指令必须有明确的含义，读者理解时不会产生二义性。即对于相同的输入只能得到相同的输出。

（3）、可行性

一个算法是可行的，即算法中描述的操作都是可以通过已经实现的基本运算执行有限次来实现的。

（4）、输入

一个算法有零个或多个的输入，这些输入取自于某个特定的对象的集合。

（5）、输出

一个算法有一个或多个的输出，这些输出是同输入有着某种特定关系的量。

8. 腾讯人脸识别分几步

腾讯的人脸识别有三个步骤，分别是输入姓名和本人的身份证号，完成之后需要对人脸进行识别，在识别成功之后才可以进入应用或者游戏，而且腾讯官方还会不定期进行二次人脸识别，以防止他人冒用顶替本人进行登录，希望您合理使用腾讯的人脸识别技术。

9. 人生算法——追求高“维差”

“维差”是我自创的词汇，用来表示维度的差异。维差产生势能，从高维向低维的转变，导致能量的释放。就像高处的小球之于地面，具备了重力势能，小球落回地面的过程，就是重力势能释放的过程。反之，则需要外部做功，才能从庆并低维提升至高维，从而储存能量。

类比亚里士多德“潜能-实现”的哲学思想首没，维差誉芹迹就代表着“潜能”；降维的过程，就是“潜能”逐步走向“实现”的过程。从这个角度来讲，维差同样代表着可能性，高维意味着拥有更多的可能性，当高维退化到低维，可能性也就消失了。

举个生物学的例子，葡萄糖是我们身体的能量来源，处于能量最高的维度。乳酸和水是葡萄糖不同分解阶段的产物，对应着释放不同数量的ATP（能量）。能量以葡萄糖形式存在的时候具有最多的可能性，既可以分解为乳酸，也可以分解为二氧化碳和水。当能量以乳酸的形式存在的时候，就只能分解为水和二氧化碳了。这就是“维差”的不同，造成的“潜能”不同，即可能性的不同。

“维差”是能量之源，同维度的竞争则是能量消耗，取胜的关键是维差的大小。维差较高的，可以选择多样的策略，或快速降维形成饱和打击，或采用消耗战术，都能够取得竞争优势。所以，在人生的竞技场中，积累“维差”是我们的有利算法。

“维差”的提升要求我们主动迈出舒适区，进入学习区。需要付出辛苦，才能有所积累。学习的内容就像巨石，升维的过程就是我们推巨石上山， 巨石越重，每提升一分积累的能量才越大。巨石不重，要积累同样的能量，就需要把它推的更高，总体做功是一样的。因此，学习总要不畏艰难，进一寸，有一寸的所得，有一寸的欢喜。

“维差”的积累过程虽然来不得半点虚假，但是却可以选择徒手推石，还是使用工具。这期间的差别就是“认知”。培养正确的认知，就像学习“易筋经”，虽然仍旧需要做功，但却有事半功倍的效果。认知是我们学习的底层操作系统，需要不停的升级迭代，才能更好的运行程序，更快的取得结果。

高“维差”会帮助我们在面对人生困难的时候，掌握更多的底牌和底气，使我们握有更多的选择权。为了这种选择的自由，尽量提升维差甚至成为了“刚需”。当我们把它内化为习惯，就像一日三餐一样，也许感受到的就不再是劳累痛苦，而是能量被不断补充的充实感，以及目标被满足的快感。

这才是追求高”维差“的最高境界吧。虽暂不能至，实心向往之！

10. 算法的重要特性有哪些呢

算法的五个重要的特征：确定性、可行性、输入、输出、有穷性/有限性。
算法是解决“做什么”和“怎么做”的问题。解决一个问题可能有多种不同的算法，从效率上考虑，其中最为核心的还是算法的速度。因此，解决问题的步骤需要在有限的时间内完成，并且操作步骤中不可以有歧义性语句，以免后继步骤无法继续进行下去。通过对算法概念的分析，可以总结出一个算法必须满足如下 5个特性。
（1）有穷性。一个算法在执行有限步骤后，在有限时间内能够实现的，就称该算法具有有穷性。
有的算法在理论上满足有穷性，在有限的步骤后能够完成，但是计算机可能实际上会执行一天、一年、十年等等。算法的核心就是速度，那么这个算法也就没有意义了。总而言之，有穷性没有特定的限度，取决于人们的需要。
（2）确定性。算法中每一个步骤的表述都应该是确定的、没有歧义的语句。在人们的日常生活中，遇到歧义性语句，可以根据常识、语境等理解，然而还有可能理解错误。计算机不比人脑，不会根据算法的意义来揣测每一个步骤的意思，所以算法的每一步都要有确定的含义。
（3）有零个或多个输入。程序中的算法和数据是相互联系的。算法中，需要输入的是数据的量值。输入可以是多个也可以是零个。其实，零个输入并不是这个算法没有输入，而是这个输入没有直观地显现出来，隐藏在算法本身当中。
（4）有一个输出或多个输出。输出就是算法实现所得到的结果，是算法经过数据加工处理后得到的结果。有的算法输出的是数值，有的是图形，有的输出并不是那么显而易见。没有输出的算法是没有意义的。
（5）可行性。算法的可行性就是指每一个步骤都能够有效地执行，并得到确定的结果，而且能够用来方便地解决一类问题。