窗口滚动算法

㈠ 滑动窗口技术工作原理

滑动窗口针对图像的算法的一般描述是:在规模为 W×H 的图像中，按一定规律移动 w×h 的窗口(W>>w， H>>h)，对窗口内像素点的像素值进行一系列运算，运算结束后窗口向右或向下移动一步，直到完成对整幅图像的处理。

如果问的是滑动窗口协议的话，网络随便搜索下，N多回答。

㈡ 请问如何用python编写滑动窗口算法

用ActionChains这个模块里面的drag_and_drop 元素或者drag_and_drop_by_offset坐标

㈢ 何谓滚动式计算方法它有什么优点

滚动计划法是按照“近细远粗”的原则制定一定时期内的计划，然后按照计划的执行情况和环境变化，调整和修订未来的计划，并逐期向后移动，把短期计划和中期计划结合起来的一种计划方法。

滚动计划（也称滑动计划）是一种动态编制计划的方法。它不象静态分析那样，等一项计划全部执行完了之后再重新编制下一时期的计划，而是在每次编制或调整计划时，均将计划按时间顺序向前推进一个计划期，即向前滚动一次，按照制订的项目计划进行施工，对保证项目的顺利完成具有十分重要的意义。但是由于各种原因，在项目进行过程中经常出现偏离计划的情况，因此要跟踪计划的执行过程，以发现存在的问题。另外，跟踪计划还可以监督过程执行的费用支出情况，跟踪计划的结果通常还可以作为向承包商部分支付的依据。然而，计划却经常执行得很差，甚至会被完全抛弃。

其编制方法是：在已编制出的计划的基础上，每经过一段固定的时期（例如一年或一个季度，这段固定的时期被称为滚动期）便根据变化了的环境条件和计划的实际执行情况，从确保实现计划目标出发对原计划进行调整。每次调整时，保持原计划期限不变，而将计划期顺序向前推进一个滚动期。

㈣ 什么是滑窗迭代算法

TCP的首部中有一个很重要的字段就是16位长的窗口大小，它出现在每一个TCP数据报中，配合32位的确认序号，用于向对端通告本地socket的接收窗口大小。也就是说，如果本地socket发送一个TCP数据，其32位确认序号是5,窗口大小是5840，则用于告诉对端，对端已经发出的4个字节的数据已经收到并确认，接下来，本地socket最多能够接收从第5个字节开始的5840个字节长度的数据。这是由接收方进行的一种流量控制，接收方通过告诉发送方自己所能够接收数据的大小，达到控制发送方发送速度的目的。
结构体struct tcp_sock中有很多成员数据跟滑动窗口协议相关，需要注意的是这里讲的滑动窗口都是指本地socket的接收窗口。
成员window_clamp表示滑动窗口的最大值，滑动窗口的大小在变化的过程中不能超出这个值。它在TCP连接建立的时候被初始化，被置为最大的16位整数左移窗口的扩大因子，因为滑动窗口在TCP首部中以16位表示，window_clamp太大会导致滑动窗口不能在TCP首部中表示。
成员rx_opt是一个struct tcp_options_received结构体，它有两个成员snd_wscale和rcv_wscale，分别表示来自对端通告的滑动窗口扩大因子(本地发送数据报时需要遵守)，和本地接收滑动窗口的扩大因子。snd_wscale从来自对端的第一个SYN中获取。rcv_wscale在本地socket建立连接时初始化，它赋值的原则是使16位整数的最大值左移rcv_wscale后，至少可以达到整个接收缓存的最大值。接收缓存最大值在协议栈中由全局变量mysysctl_rmem_max表示，它是256*(256+sizeof(struct sk_buff))后的值，为107520，但sysctl_tcp_rmem[3]所表示的接收缓存的上限更大，为174760，所以，取后者，这样的话，rcv_wscale的值几乎可以说是固定的，为2。所以window_clamp的值就是 65535 << 2 = 262140。可见，window_clamp的值超出了接收缓存的最大值，但这没有关系，因为在滑动窗口增长的时候，会考虑接收缓存的大小这个因素的。
rcv_wnd表示当前的接收窗口的大小，这个值在接收到来自对端的数据后，会变动的。它的初始值取接收缓存大小的3/4跟MAX_TCP_WINDOW之间的最小值，MAX_TCP_WINDOW在系统中的定义为32767U。然后，还要根据mss的值作一个调整，调整逻辑是：如果mss大于3*1460，则如果当前的rcv_wnd大于两倍的mss，就取两倍的mss作为rcv_wnd的值；如果mss大于1460，则如果当前的rcv_wnd大于3倍的mss，就取3倍的mss作为rcv_wnd的新值；否则，如果rcv_wnd大于4倍的mss,就取4倍的mss作为rcv_wnd的新值，我们的实验环境的mss值为1448(因为tcp首部有12字节的时间戳选项)，所以rcv_wnd最后被调整为1448*4=5792。

㈤ nagle算法和滑动窗口冲突吗

滑动窗口协议的基本原理就是在任意时刻，发送方都维持了一个连续的允许发送的帧的序号，称为发送窗口；同时，接收方也维持了一个连续的允许接收的帧的序号，称为接收窗口。发送窗口和接收窗口的序号的上下界不一定要一样，甚至大小也可以不同。不同的滑动窗口协议窗口大小一般不同。发送方窗口内的序列号代表了那些已经被发送，但是还没有被确认的帧，或者是那些可以被发送的帧。

㈥ TCP/IP中滑动窗口算法的意义

1.在不可靠链路上可靠地传输帧（核心功能）
2.用于保持帧的传输顺序
3.它有时支持流量控制，这是一种接收方能够控制发送方的一种反馈机制。

㈦ 滚动码的原理

编码器检测到按键输入, 把系统从省电状态中唤醒, 同步记数加1 , 与序列号一起经密匙加密后形成密文数据, 并同键值等数据发送出去。由于同步计数值每次发送都不同, 即使是同一按键多次按下也不例外。同步计数自动向前滚动, 发送的码字不会再发生。因此被称为滚动码。同步计数跟编码器序号一个64位一起经过DES加密，DES密钥为厂家独有，必须保密。加密之后的密文则通过射频系统发射出去。
接收端接收到密文之后，通过厂家的DES密钥进行解密，解密之后得到同步计数和编码器序号。首先检测编码器序号是否与接收器的序号相对应，如果对应，就检测同步计数是否在同步窗口内，也就是说是否大于本机保存的同步计数，但是又不大得太多，如果大得太多，本机就再作一次同步。如果在同步窗口中，通知执行机构执行用户命令，比如说打开门锁或者关闭门锁之类的。
由于加密算法能够把明文打散，因此，码的滚动会使得发射的码变化差异很大而难以破解，由于同步计数的存在，重复发送也没有效果，因此要攻破该类系统就要攻破DES算法。同步计数为16 位, 可达2的16次方 =65536 , 若每天用10 次, 则有18年的使用周期。32位的序列号, 容量为232 = 42 亿, 可以完全满足生产要求。

㈧ 大神，如何用access窗体实现窗体里数据自动滚动，就是100条数据，从一显示到100再跳会1

九九乘法表是一个优秀的数学算法，它就是我们从小就开始背诵的乘法口诀。可以说，九九乘法表的出现极大地推动了人类文明的进步。那么，在计算机程序中如何实现这一简单的算法呢？方法是有很多的，可以说，每种语言都有其实现的独特的方法。下面，小编通过用.netC#语言为例，来为大家讲解吧。

㈨ 滚动码算法是什么意思啊

滚动码算法

㈩ 滑动平均算法

滑动平均
Option Explicit
'一次三点滑动平均
'P：原始数据，二维
'R：滑动平均结果，二维
'E：残差，二维
Public Sub Smooth_1_3(P() As Double, R() As Double, E() As Double)
Dim I As Integer, J As Integer
Dim M As Integer, N As Integer
On Error GoTo SmoothErr
M = UBound(P, 1) '数据组数
N = UBound(P, 2) '数据点数
For I = 1 To M
'滑动平均
R(I, 1) = 0.83333333 * P(I, 1) + 0.33333333 * P(I, 2) - 0.16666667 * P(I, 3)
For J = 2 To N - 1
R(I, J) = (P(I, J - 1) + P(I, J) + P(I, J + 1)) * 0.33333333
Next J
R(I, N) = -0.16666667 * P(I, N - 2) + 0.33333333 * P(I, N - 1) + 0.83333333 * P(I, N)
'计算残差
For J = 1 To N
E(I, J) = P(I, J) - R(I, J)
Next J
Next I
Exit Sub
SmoothErr:
MsgBox "在求一次三点滑动平均的过程中出现错误！"
Exit Sub
End Sub
'一次五点滑动平均
'P：原始数据，二维
'R：滑动平均结果，二维
'E：残差，二维
Public Sub Smooth_1_5(P() As Double, R() As Double, E() As Double)
Dim I As Integer, J As Integer
Dim M As Integer, N As Integer
On Error GoTo SmoothErr
M = UBound(P, 1) '数据组数
N = UBound(P, 2) '数据点数
For I = 1 To M
'滑动平均
R(I, 1) = (3 * P(I, 1) + 2 * P(I, 2) + P(I, 3) - P(I, 5)) / 5
R(I, 2) = (4 * P(I, 1) + 3 * P(I, 2) + 2 * P(I, 3) + P(I, 4)) / 10
For J = 3 To N - 2
R(I, J) = (P(I, J - 2) + P(I, J - 1) + P(I, J) + P(I, J + 1) + P(I, J + 2)) / 5
Next J
R(I, N - 1) = (P(I, N - 3) + 2 * P(I, N - 2) + 3 * P(I, N - 1) + 4 * P(I, N)) / 10
R(I, N) = (-P(I, N - 4) + P(I, N - 2) + 2 * P(I, N - 1) + 3 * P(I, N)) / 5
'计算残差
For J = 1 To N
E(I, J) = P(I, J) - R(I, J)
Next J
Next I
Exit Sub
SmoothErr:
MsgBox "在求一次五点滑动平均的过程中出现错误！"
Exit Sub
End Sub
'三次五点滑动平均
'P：原始数据，二维
'R：滑动平均结果，二维
'E：残差，二维
Public Sub Smooth_3_5(P() As Double, R() As Double, E() As Double)
Dim I As Integer, J As Integer
Dim M As Integer, N As Integer
On Error GoTo SmoothErr
M = UBound(P, 1) '数据组数
N = UBound(P, 2) '数据点数
For I = 1 To M
'滑动平均
R(I, 1) = 0.98571429 * P(I, 1) + 0.05714286 * (P(I, 2) + P(I, 4)) _
- 0.08571429 * P(I, 3) - 0.01428571 * P(I, 5)
R(I, 2) = 0.05714286 * (P(I, 1) + P(I, 5)) + 0.77142857 * P(I, 2) _
+ 0.34285714 * P(I, 3) - 0.22857143 * P(I, 4)
For J = 3 To N - 2
R(I, J) = -0.08571429 * (P(I, J - 2) + P(I, J + 2)) + 0.34285714 * _
(P(I, J - 1) + P(I, J + 1)) + 0.48571429 * P(I, J)
Next J
R(I, N - 1) = 0.05714286 * (P(I, N - 4) + P(I, N)) - 0.22857143 * _
P(I, N - 3) + 0.34285714 * P(I, N - 2) + 0.77142857 * P(I, N - 1)
R(I, N) = -0.01428571 * P(I, N - 4) + 0.05714286 * (P(I, N - 3) + P(I, N - 1)) _
- 0.08571429 * P(I, J - 2) + 0.98571429 * P(I, N)
'计算残差
For J = 1 To N
E(I, J) = P(I, J) - R(I, J)
Next J
Next I
Exit Sub
SmoothErr:
MsgBox "在求一次五点滑动平均的过程中出现错误！"
Exit Sub
End Sub