算法之道结构之法

⑴ 本人大三。想问下从事游戏开发的程序员，如何才可进入游戏开发公司。需要掌握哪些方面的知识

主要学的内容如下：

1.游戏程序设计：C++程序设计入门；基本数据类型余局和输入输出；流程控制语句；数组、指针和引用、函数；程序结构和书写规；范结构体和联合体、类；继承与多态；异常处理与程序调试。

2.算法与数据结构：算法分析；数据结构；基本算法；STL的概念与使用；静态库与动态库；XML库的使用。

3.Win32程序设计：Windows程序入门；Windows消息；GDI绘图游戏工具与MFC；网络编程基础。

4.游戏数学和智能应用：游戏中的坐标系；矢量、矩阵；几何碰撞；物理模拟；人工智能与寻路算法。

5.2D游戏技术与应用：2D游戏技术概论；游戏地图系统；GUI系统；战斗系统设计；任务系统；优秀的声音引擎BASS；Cocos2D-X引擎；Box2D物理引擎。

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祝你学有所成，望采纳。

⑵ 如何实现两张图片的匹配

一、特征点（角点）匹配
图像匹配能够应用的场合非常多，如目标跟踪，检测，识别，图像拼接等，而角点匹配最核心的技术就要属角点匹配了，所谓角点匹配是指寻找两幅图像之间的特征像素点的对应关系，从而确定两幅图像的位置关系。
角点匹配可以分为以下四个步骤：
1、提取检测子：在两张待匹配的图像中寻找那些最容易识别的像素点（角点），比如纹理丰富的物体边缘点等。
2、提取描述子：对于检测出的角点，用一些数学上的特征对其进行描述，如梯度直方图，局部随机二值特征等。检测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：通过各个角点的描述子来判断它们在两张图像中的对应关系，常用方法如 flann等。
4、消噪：去除错误匹配的外点，保留正确的匹配点。常用方法有KDTREE，BBF，Ransac，GTM等。
二、SIFT匹配方法的提出
为了排除因为图像遮挡和背景混乱而产生的无匹配关系的关键点，SIFT的作者Lowe提出了比较最近邻距离与次近邻距离的SIFT匹配方式：取一幅图像中的一个SIFT关键点，并找出其与另一幅图像中欧式距离最近的前两个关键点，在这两个关键点中，如果最近的距离除以次近的距离得到的比率ratio少于某个阈值T，则接受这一对匹配点。因为对于错误匹配，由于特征空间的高维性，相似的距离可能有大量其他的错误匹配，从而它的ratio值比较高。显然降低这个比例阈值T，SIFT匹配点数目会减少，但更加稳定，反之亦然。
Lowe推荐ratio的阈值为0.8，但作者对大量任意存在尺度、旋转和亮度变化的两幅图片进行匹配，结果表明ratio取值在0. 4~0. 6 之间最佳，小于0. 4的很少有匹配点，大于0. 6的则存在大量错误匹配点，所以建议ratio的取值原则如下:
ratio=0. 4：对于准确度要求高的匹配；
ratio=0. 6：对于匹配点数目要求比较多的匹配；
ratio=0. 5：一般情况下。
三、常见的SIFT匹配代码
1、vlfeat中sift toolbox中的vl_ubcmatch.c使用的是普通的欧氏距离进行匹配（该SIFT代码贡献自Andrea
Vedaldi）。
2、Lowe的C++代码中使用的是欧氏距离，但是在matlab代码中为了加速计算，使用的是向量夹角来近似欧氏距离：先将128维SIFT特征向量归一化为单位向量（每个数除以平方和的平方根），然后点乘来得到向量夹角的余弦值，最后利用反余弦（acos函数）求取向量夹角。实验证明Lowe的办法正确率和耗时都很不错。
同样，也可以采用knnsearch函数求最近点和次近点：knnsearch采用euclidean距离时得到的结果与lowe采用的近似方法结果几乎一致，正好印证了模拟欧氏距离的效果。
3、Rob Hess的OpenSIFT采用了KDTREE来对匹配进行优化。
4、CSDN大神v_JULY_v实现了KDTREE+BBF对SIFT匹配的优化和消除错误匹配：从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法
- 结构之法 算法之道 - 博客频道 - CSDN.NET。
5、OpenCV中features2d实现的SIFT匹配有多种matcher：VectorDescriptorMatcher，BFMatcher（Brute-force descriptor matcher），FernDescriptorMatcher，OneWayDescriptorMatcher，FlannBasedMatcher 等等。目前只知道采用knnsearch，提供了多种距离度量方式，具体区别不懂。

⑶ 数学之美的内容

数学美是自然美的客观反映，是科学美的核心。简言之数学美就是数学中奇妙的有规律的让人愉悦的美的东西。

作为科学语言的数学，数学具有一般语言文字与艺术所共有的美的特点，即数学在其内容结构上和方法上也都具有自身的某种美，既所谓数学美。

数学美的含义是丰富的，如数学概念的简单性、统一性，结构关系的协调性、对称性，数学命题与数学模型的概括性、典型性和普遍性，还有数学中的奇异性等等都是数学美的具体内容。

(3)算法之道结构之法扩展阅读：

数学美有别与其它的美，它没有鲜艳的色彩，没有美妙的声音，没有动感的画面，它却是一种独特的美。

德国数学家克莱因曾对数学美作过这样的描述：“音乐能激发或抚慰情怀，绘画使人赏心悦目，诗歌能动人心弦，哲学使人获得智慧，科技可以改善物质生活，但数学却能提供以上一切。”

大多数的数学家会由他们的工作及一般数学里得出美学的喜悦。他们形容数学是美丽的来表示这种喜悦。有时，数学家会形容数学是一种艺术的形式，或至少是一个创造性的活动。通常拿来和音乐和诗歌相比较。

⑷ 房子知道长和宽如何算平米

如果知道房子长和宽，说明房子是长方形的，所以可根据长方形的面积计算公式：

“长方形的面积=长×宽”来算平方。

如果房子形状是不规则的，可以将每个房间的长和宽测量出来根据以上公式算出每个房间的面积，然后将其相加就行了。

(4)算法之道结构之法扩展阅读：

居住面积

住宅的居住面积是指住宅建筑各层平面中直接供住户生活的居室净面积之和。所谓净面积就是要除去墙、柱等建筑构件所占的水平面积。

套内面积和实用面积

套内建筑面积与使用面积不是一个概念，套内建筑面积包括使用面积和套内墙体面积，您可以自己测量房屋的实际使用面积,即俗称地毯面积。

使用面积

住宅的使用面积，指住宅各层平面中直接供住户生活使用的净面积之和。计算住宅使用面积，可以比较直观地反映住宅的使用状况，但在住宅买卖中一般不采用使用面积来计算价格。

计算使用面积时有一些特殊规定：跃层式住宅中的户内楼梯按自然层数的面积总和计入使用面积；不包含在结构面积内的烟囱、通风道、管道井均计入使用面积；内墙面装修厚度计入使用面积。

建筑面积

住宅的建筑面积是指建筑物外墙外围所围成空间的水平面积，如果求多、高层住宅的建筑面积，则是各层建筑面积之和。建筑面积的计算比较复杂，以下将单独介绍一。

住宅的公用面积

住宅的公用面积是指住宅楼内为住户出入方便，正常交往，保障生活所设置的公共走廊、楼梯、电梯间、水箱间等所占面积的总和。