算法高超
⑴ 中国人工智能专利申请量世界第一，人工智能到达哪个水平了
人工智能到达以下水平
⑵ 朋友！你能告诉我勾股定理算法例子说明吗
勾股定理的证明
勾股定理的证明：在这数百种证明方法中，有的十分精彩，有的十分简洁，有的因为证明者身份的特殊而非常着名。
首先介绍勾股定理的两个最为精彩的证明，据说分别来源于中国和希腊。
1．中国方法：画两个边长为(a+b)的正方形，如图，其中a、b为直角边，c为斜边。这两个正方形全等，故面积相等。
左图与右图各有四个与原直角三角形全等的三角形，左右四个三角形面积之和必相等。从左右两图中都把四个三角形去掉，图形剩下部分的面积必相等。左图剩下两个正方形，分别以a、b为边。右图剩下以c为边的正方形。于是
a^2+b^2=c^2。
这就是我们几何教科书中所介绍的方法。既直观又简单，任何人都看得懂。
2．希腊方法：直接在直角三角形三边上画正方形，如图。
容易看出，
△ABA’ ≌△AA'C 。
过C向A’’B’’引垂线，交AB于C’，交A’’B’’于C’’。
△ABA’与正方形ACDA’同底等高,前者面积为后者面积的一半，△AA’’C与矩形AA’’C’’C’同底等高，前者的面积也是后者的一半。由△ABA’≌△AA’’C，知正方形ACDA’的面积等于矩形AA’’C’’C’的面积。同理可得正方形BB’EC的面积等于矩形B’’BC’C’’的面积。
于是， S正方形AA’’B’’B=S正方形ACDA’+S正方形BB’EC，
即 a2+b2=c2。
至于三角形面积是同底等高的矩形面积之半，则可用割补法得到（请读者自己证明）。这里只用到简单的面积关系，不涉及三角形和矩形的面积公式。
这就是希腊古代数学家欧几里得在其《几何原本》中的证法。
以上两个证明方法之所以精彩，是它们所用到的定理少，都只用到面积的两个基本观念：
⑴ 全等形的面积相等；
⑵ 一个图形分割成几部分，各部分面积之和等于原图形的面积。
这是完全可以接受的朴素观念，任何人都能理解。
我国历代数学家关于勾股定理的论证方法有多种，为勾股定理作的图注也不少，其中较早的是赵爽（即赵君卿）在他附于《周髀算经》之中的论文《勾股圆方图注》中的证明。采用的是割补法：
如图，将图中的四个直角三角形涂上朱色，把中间小正方形涂上黄色，叫做中黄实，以弦为边的正方形称为弦实，然后经过拼补搭配，“令出入相补，各从其类”，他肯定了勾股弦三者的关系是符合勾股定理的。即“勾股各自乘，并之为弦实，开方除之，即弦也”。
赵爽对勾股定理的证明，显示了我国数学家高超的证题思想，较为简明、直观。
西方也有很多学者研究了勾股定理，给出了很多证明方法，其中有文字记载的最早的证明是毕达哥拉斯给出的。据说当他证明了勾股定理以后，欣喜若狂，杀牛百头，以示庆贺。故西方亦称勾股定理为“百牛定理”。遗憾的是，毕达哥拉斯的证明方法早已失传，我们无从知道他的证法。
下面介绍的是美国第二十任总统伽菲尔德对勾股定理的证明。
如图，
S梯形ABCD= (a+b)2
= (a2+2ab+b2)， ①
又S梯形ABCD=S△AED+S△EBC+S△CED
= ab+ ba+ c2
= (2ab+c2)。 ②
比较以上二式，便得
a2+b2=c2。
这一证明由于用了梯形面积公式和三角形面积公式，从而使证明相当简洁。
1876年4月1日，伽菲尔德在《新英格兰教育日志》上发表了他对勾股定理的这一证明。5年后，伽菲尔德就任美国第二十任总统。后来，人们为了纪念他对勾股定理直观、简捷、易懂、明了的证明，就把这一证法称为勾股定理的“总统”证法，这在数学史上被传为佳话。
在学习了相似三角形以后，我们知道在直角三角形中，斜边上的高把这个直角三角形所分成的两个直角三角形与原三角形相似。
如图，Rt△ABC中，∠ACB=90°。作CD⊥BC，垂足为D。则
△BCD∽△BAC，△CAD∽△BAC。
由△BCD∽△BAC可得BC2=BD ? BA， ①
由△CAD∽△BAC可得AC2=AD ? AB。 ②
我们发现，把①、②两式相加可得
BC2+AC2=AB（AD+BD），
而AD+BD=AB，
因此有 BC2+AC2=AB2，这就是
a2+b2=c2。
这也是一种证明勾股定理的方法，而且也很简洁。它利用了相似三角形的知识。
在对勾股定理为数众多的证明中，人们也会犯一些错误。如有人给出了如下证明勾股定理的方法：
设△ABC中，∠C=90°，由余弦定理
c2=a2+b2-2abcosC，
因为∠C=90°，所以cosC=0。所以
a2+b2=c2。
这一证法，看来正确，而且简单，实际上却犯了循环证论的错误。原因是余弦定理的证明来自勾股定理。
人们对勾股定理感兴趣的原因还在于它可以作推广。
欧几里得在他的《几何原本》中给出了勾股定理的推广定理：“直角三角形斜边上的一个直边形，其面积为两直角边上两个与之相似的直边形面积之和”。
从上面这一定理可以推出下面的定理：“以直角三角形的三边为直径作圆，则以斜边为直径所作圆的面积等于以两直角边为直径所作两圆的面积和”。
勾股定理还可以推广到空间：以直角三角形的三边为对应棱作相似多面体，则斜边上的多面体的表面积等于直角边上两个多面体表面积之和。
若以直角三角形的三边为直径分别作球，则斜边上的球的表面积等于两直角边上所作二球表面积之和
⑶ fluent中reference values中的参数都是什么意思
fluent中referencevalues中的参数：
timestepsize的设定是根据计算需要，一般是特征长度（比如说管道的长度）除于特征速度（比如平均速度）的值再小一到两个量级即可，如果timestipsize太大，计算会提示你的，改小即可。
numberoftimesteps是这样设定的：＝实际时间积累。比如说，你计算一个射流，你需要计算到1秒时候的情况，那么（numberoftimesteps）＝1秒／（timestepsize）。
Fluent中非稳态时间步长设置，非稳态计算，若设置太小，计算时间就太长，设置太大的话就会出现GlobalCourantNumber飙升过大的不能继续进行下去的问题。
单元最小长度除于流场平均流速，不过这个值可能很小，你可以以这个值为基准进行调节，一开始可以取大些，如果没有问题，可以再放大些，这样可以缩短计算时间。
若按这种方法，计算下面这个例子：2mm，10个网格，流速1m／s。时间步长timesteps＝0．2／1000＝0．0002。但是在进行计算时，设置为1e－6，都无法进行下去，所以这种换算方法还是只能作为参考。
(3)算法高超扩展阅读：
FLUENT软件采用有限体积法，提供了三种数值算法：
非耦合隐式算法；耦合显式算法；耦合隐式算法，
分别适用于不可压、亚音速、跨音速、超音速乃至高超音速流动。
非耦合隐式算法：
该算法源于经典的SIMPLE算法。其适用范围为不可压缩流动和中等可压缩流动。这种算法不对Navier－Stoke方程联立求解，而是对动量方程进行压力修正。
该算法是一种很成熟的算法，在应用上经过了很多广泛的验证，这种方法拥有多种燃烧、化学反应及辐射、多相流模型与其配合，适用于低速流动的CFD模拟。
耦合显式算法：
这种算法由FLUENT公司和NASA联合开发，主要用来求解可压缩流动。该方法与SIMPLE算法不同，而是对整个Navier－Stoke方程组进行联立求解，空间离散采用通量差分分裂格式，时间离散采用多步Runge－Kutta格式，并采用了多重网格加速收敛技术。
对于稳态计算，还采用了当地时间步长和隐式残差光顺技术。该算法稳定性好，内存占用小，应用极为广泛。
耦合隐式算法：
该算法是其他所有商用CFD软件都不具备的。该算法也对Navier－Stoke方程组进行联立求解，由于采用隐式格式，因而计算精度与收敛性要优于CoupledExplicit方法，但却占用较多的内存。该算法另一个突出的优点是可以求解全速度范围，即求解范围从低速流动到高速流动。
⑷ C++算法求精，看看谁的算法最优
（1）分别使用二分插入排序和堆排序两种算法实现
（2）统计每种算法所需时间
（3）前n个节点的信息及时间统计结果写入到文件中
（
⑸ 面试遇到算法题怎么办，都不会
科班出身还是半路出家？半路出家就选别这类岗位。
计算机科学专业的基础，外加算法竞赛相关的培训和实战，不算基础，培训过程也至少要耗去一两年，所以要算能不能和值不值。真正需要算法能力高超的岗位薪水好，但是，少之又少，竞争惨烈，985本专业毕业生能抢上的都属于凤毛麟角。
⑹ 简述入侵检测常用的四种方法
入侵检测系统所采用的技术可分为特征检测与异常检测两种。
1、特征检测
特征检测(Signature-based detection) 又称Misuse detection ，这一检测假设入侵者活动可以用一种模式来表示，系统的目标是检测主体活动是否符合这些模式。
它可以将已有的入侵方法检查出来，但对新的入侵方法无能为力。其难点在于如何设计模式既能够表达“入侵”现象又不会将正常的活动包含进来。
2、异常检测
异常检测(Anomaly detection) 的假设是入侵者活动异常于正常主体的活动。根据这一理念建立主体正常活动的“活动简档”，将当前主体的活动状况与“活动简档”相比较，当违反其统计规律时，认为该活动可能是“入侵”行为。
异常检测的难题在于如何建立“活动简档”以及如何设计统计算法，从而不把正常的操作作为“入侵”或忽略真正的“入侵”行为。
(6)算法高超扩展阅读
入侵分类：
1、基于主机
一般主要使用操作系统的审计、跟踪日志作为数据源，某些也会主动与主机系统进行交互以获得不存在于系统日志中的信息以检测入侵。
这种类型的检测系统不需要额外的硬件．对网络流量不敏感，效率高，能准确定位入侵并及时进行反应，但是占用主机资源，依赖于主机的可靠性，所能检测的攻击类型受限。不能检测网络攻击。
2、基于网络
通过被动地监听网络上传输的原始流量，对获取的网络数据进行处理，从中提取有用的信息，再通过与已知攻击特征相匹配或与正常网络行为原型相比较来识别攻击事件。
此类检测系统不依赖操作系统作为检测资源，可应用于不同的操作系统平台；配置简单，不需要任何特殊的审计和登录机制；可检测协议攻击、特定环境的攻击等多种攻击。
但它只能监视经过本网段的活动，无法得到主机系统的实时状态，精确度较差。大部分入侵检测工具都是基于网络的入侵检测系统。
3、分布式
这种入侵检测系统一般为分布式结构，由多个部件组成，在关键主机上采用主机入侵检测，在网络关键节点上采用网络入侵检测，同时分析来自主机系统的审计日志和来自网络的数据流，判断被保护系统是否受到攻击。
⑺ 高超音速气动热工程算法需要用软件么
你图上这个，左上角的图标是vb的默认图标，所以有很大可能是用vb写的（当然，如果要确认的话，可以用peid或者petotal之类软件检查一下这个exe来确认开发环境）。一般来说，这种工程量计算软件都相对比较简单，最常使用的开发软件是vb和delphi，其次是vc++以及.net，编写的过程实际就是将人工计算的流程，改成用代码来计算
⑻ 以色列创新真相
在遥远的中东，有一个让我们感到异常神秘的国度——以色列。那里是一个面积跟北京差不多大的弹丸之国，被敌对的阿拉伯世界包围，民族冲突剪不清理还乱……这些使我们长期觉得以色列是一个身处荒漠、饱经沧桑、充满战火的国度。
然而，当我们深入观察这个国家之后，才会发现真实的以色列其实是一个经济富庶、科技发达、环境美丽的现代化国家，其科技水平甚至超过了日本、加拿大、中国、印度等国家。
优秀的文化传统和先进的教育
最后，我们不得不对犹太人的重智尚德的文化传统感到钦佩。在美国外交政策专家丹·塞诺和以色列专栏作家索尔·辛格合着的《创业的国度:以色列经济奇迹的启示》一书中，作者就将犹太人的优秀的文化传统视作以色列成为科技创新强国的最重要因素。
这些优秀的文化传统包括：犹太人在两千多年颠沛流离的生活中逐步形成的善于博采众长的传统；让犹太民族紧密团结而得以生存和复兴的集体意识；在极其困难条件下建设国家、创造奇迹最需要的自强不息的奋斗精神等等。
以色列人在上述文化传统的基础上，又进一步构筑了十分成功的教育体系。比如，以色列人不迷信权威，不培养“乖孩子”，而要培养有想法、能独立思考的孩子。他们认为孩子提出问题比解决问题的能力更为重要。在以色列的中学课程中，老师常常要求学生独立设计问题并提供解决的方案。经过这样的基础教育，挑战约定俗成的东西，摆脱思维条条框框的束缚已然成为以色列年轻人的一种习惯。以色列专家称：“以前犹太人母亲希望孩子成为律师，但现在每位母亲都希望自己孩子创业。”
以色列特别注重高校学生的创业创新能力培养，支持每个大学成立自己的科技孵化器并进行资金资助，另外还成立了高校科研成果商业化中心。高校机构在商界也十分活跃，将实验室研发出的技术成果、知识专利出售，或进行商业化运作。在大学教育中，以色列高校重视将科技创新与商贸管理、经济、法学、文史哲等学科结合起来，体现出一种全面、系统、综合的优势。学校看上一个项目，要组织跨学科专家进行全面考察和评估。当然，也不是所有项目都能成功。比如希伯来大学的风险投资项目，失败率大概是30%。但是，以色列高校既有鼓励创新的政策举措，也有宽容失败的文化氛围，允许师生大胆尝试，也允许犯错误。以色列教育界的共识是：创新本身就伴随着风险和挫折，因此要倡导理解失败的风气，对失败者多一点包容，才能使他们取得突破。
在高等教育之外，以色列还大力发展成人业余教育以推动全民创新，并鼓励成人学生选修社会发展所急需的高科技课程。随着以色列高科技创业公司的不断兴起，每年高科技行业新增数千个岗位，因此，政府广开渠道，为年龄较大的员工免费教授最新科技课程，让他们填补高科技职位空缺。现在，以色列的中老年、退休人士取得创新成果的事例层出不穷，终身学习已蔚然成风。源源不断的人才提供了源源不断的创新动力，从而保证了民族的兴盛与国家的繁荣进一步延续下去。
本文源自大科技*网络新说 2016年第11期杂志文章、欢迎广大读者关注我们大科技的微信号：hdkj1997
⑼ 求一个java五子棋的人机算法- -所有都写完了但是不会写机器下法。
⑽ 有没有一本书可以和《算法设计与分析基础》搭配使用的
《 Thinking in Java 》，这是我另外一本读过了三分之二内容还希望不断翻阅的书籍。这本书写得很不错，可以感受到作者是尽力去贴近读者，讲解清晰易懂，涉及比较全面，而且有不少在其它算法书籍中从不曾讲到的东西（比如算法问题求解基础，大量引人思考的谜题）。总体来说，可读性很强，趣味性强，实用性尚可，在理论性和实用化之间进行了很好的平衡和折衷，有很好的启发作用。如果你希望有一本容易理解的而又具备一定深度的算法入门书籍，那么，本书可算是上佳的首选。