实用性算法
这是你的需求决定的啊
比如 vistual studio 就是很强大的c语言工具
② 目前有实用价值的图像超分辨率算法都是基于什么的
图像超分辨率（Super Resolution, SR）就是将低分辨率（Low Resolution, LR）的图像通过一定的算法转提升到高分辨率(High Resolution, HR)。高分辨率图像具有更高的像素密度，更多的细节信息，更细腻的画质。要获得高分辨率图像，最直接的办法是采用高分辨率的相机，然而，在实际应用过程中，由于制作工艺和工程成本的考虑，很多场合都不会采用高分辨率、超分辨率的相机来进行图像信号的采集。因此，通过超分辨率技术来获取HR具有一定的应用需求。刚才提到，HR是利用LR通过一定的算法来得到。按照可以使用的LR的数量，可以将超分辨率技术分为两类：基于单幅图像的超分辨率重建：主要利用某种先验模型或者匹配机制，从给定的外部资源中寻求待处理图像匹配的细节内容，并将其增加到原图当中，实现分辨率的提升。基于图像序列的超分辨率重建：利用多幅低分辨率图像之间相互的交叠信息，经过彼此补充，估计出图像的细节内容。如果按照超分辨率重建的技术手段来划分，则可以分为以下三类：首先估计各帧图像之间的相对运动信息，获得HR图像在非均匀间距采样点上的象素值，接着通过非均匀插值得到HR栅格上的象素值，最后采用图像恢复技术来去除模糊和降低噪声。典型代表，Rajan和Chaudhuri通过分解、差值、融合3个步骤实现的通用插值方法。陶洪久等提出的小波域的双线性插值。Lertrattanapanich和Bose提出的基于光滑性约束的Delaunay三角化插值算法。这类方法的优点是算法快速易行，适合并行计算，基本可以满足实时要求；但因为不能引入额外有用的高频信息，因而很难在SR图像中得到锐化的效果。同事，也没有考虑到LR图像的像素值并不是HR图像的理想采样值，而是对HR图像像素值的空间平均和卷积效应这一事实。基于重建的方法也称之为基于模型的方法。它通过研究图像的高分辨率细节在低分辨率下的表现形式，建立两者之间的对应关系，并利用某种模型来刻画这种映射关系。一般而言，这种方法所有的可用信息都从输入数据中得到，没有任何附加的背景知识，整个解决过程相当于一个信息提取和信息融合的问题，最典型的方法是凸集投影法和最大后验概率估计法由于图像含义未知，因此所有信息只能全部从输入的图像序列中获得。随着分辨率放大系数的增加，需要提供的输入图像样本数量急剧增加，直到达到放大系数的上限后，无论增加多少输入图像样本，都无法再改善重建效果。
③ asp.net常用的而且比较经典的算法都有哪些
文件结构：
插入排序
1.直接插入排序
2.二叉插入排序
3.2路插入排序
4.表插入排序
5.希尔排序
选择排序
1.简单选择排序
2.锦标赛排序（树选择排序）
3.堆排序
交换排序
1.冒泡排序
2.鸡尾酒排序（双向冒泡排序）
3.快速排序
归并排序
1.归并排序
分配排序
1.箱排序（桶排序）
2.基数排序
注意：
1.箱排序没有太大实用价值，主要是被基数排序所调用。该排序对不同的数据类型有不同的比较方法，本函数中针对整形数据进行比较。
2.快速排序和堆排序具有较高的效率，但是为了兼具高效保持排序的稳定性，建议使用归并排序。
④ 机器学习一般常用的算法有哪些
机器学习是人工智能的核心技术，是学习人工智能必不可少的环节。机器学习中有很多算法，能够解决很多以前难以企的问题，机器学习中涉及到的算法有不少，下面小编就给大家普及一下这些算法。
一、线性回归
一般来说，线性回归是统计学和机器学习中最知名和最易理解的算法之一。这一算法中我们可以用来预测建模，而预测建模主要关注最小化模型误差或者尽可能作出最准确的预测，以可解释性为代价。我们将借用、重用包括统计学在内的很多不同领域的算法，并将其用于这些目的。当然我们可以使用不同的技术从数据中学习线性回归模型，例如用于普通最小二乘法和梯度下降优化的线性代数解。就目前而言，线性回归已经存在了200多年，并得到了广泛研究。使用这种技术的一些经验是尽可能去除非常相似（相关）的变量，并去除噪音。这是一种快速、简单的技术。
二、Logistic 回归
它是解决二分类问题的首选方法。Logistic 回归与线性回归相似，目标都是找到每个输入变量的权重，即系数值。与线性回归不同的是，Logistic 回归对输出的预测使用被称为 logistic 函数的非线性函数进行变换。logistic 函数看起来像一个大的S，并且可以将任何值转换到0到1的区间内。这非常实用，因为我们可以规定logistic函数的输出值是0和1并预测类别值。像线性回归一样，Logistic 回归在删除与输出变量无关的属性以及非常相似的属性时效果更好。它是一个快速的学习模型，并且对于二分类问题非常有效。
三、线性判别分析（LDA）
在前面我们介绍的Logistic 回归是一种分类算法，传统上，它仅限于只有两类的分类问题。而LDA的表示非常简单直接。它由数据的统计属性构成，对每个类别进行计算。单个输入变量的 LDA包括两个，第一就是每个类别的平均值，第二就是所有类别的方差。而在线性判别分析，进行预测的方法是计算每个类别的判别值并对具备最大值的类别进行预测。该技术假设数据呈高斯分布，因此最好预先从数据中删除异常值。这是处理分类预测建模问题的一种简单而强大的方法。
四、决策树
决策树是预测建模机器学习的一种重要算法。决策树模型的表示是一个二叉树。这是算法和数据结构中的二叉树，没什么特别的。每个节点代表一个单独的输入变量x和该变量上的一个分割点。而决策树的叶节点包含一个用于预测的输出变量y。通过遍历该树的分割点，直到到达一个叶节点并输出该节点的类别值就可以作出预测。当然决策树的有点就是决策树学习速度和预测速度都很快。它们还可以解决大量问题，并且不需要对数据做特别准备。
五、朴素贝叶斯
其实朴素贝叶斯是一个简单但是很强大的预测建模算法。而这个模型由两种概率组成，这两种概率都可以直接从训练数据中计算出来。第一种就是每个类别的概率，第二种就是给定每个 x 的值，每个类别的条件概率。一旦计算出来，概率模型可用于使用贝叶斯定理对新数据进行预测。当我们的数据是实值时，通常假设一个高斯分布，这样我们可以简单的估计这些概率。而朴素贝叶斯之所以是朴素的，是因为它假设每个输入变量是独立的。这是一个强大的假设，真实的数据并非如此，但是，该技术在大量复杂问题上非常有用。所以说，朴素贝叶斯是一个十分实用的功能。
六、K近邻算法
K近邻算法简称KNN算法，KNN 算法非常简单且有效。KNN的模型表示是整个训练数据集。KNN算法在整个训练集中搜索K个最相似实例（近邻）并汇总这K个实例的输出变量，以预测新数据点。对于回归问题，这可能是平均输出变量，对于分类问题，这可能是众数类别值。而其中的诀窍在于如何确定数据实例间的相似性。如果属性的度量单位相同，那么最简单的技术是使用欧几里得距离，我们可以根据每个输入变量之间的差值直接计算出来其数值。当然，KNN需要大量内存或空间来存储所有数据，但是只有在需要预测时才执行计算。我们还可以随时更新和管理训练实例，以保持预测的准确性。
七、Boosting 和 AdaBoost
首先，Boosting 是一种集成技术，它试图集成一些弱分类器来创建一个强分类器。这通过从训练数据中构建一个模型，然后创建第二个模型来尝试纠正第一个模型的错误来完成。一直添加模型直到能够完美预测训练集，或添加的模型数量已经达到最大数量。而AdaBoost 是第一个为二分类开发的真正成功的 boosting 算法。这是理解 boosting 的最佳起点。现代 boosting 方法建立在 AdaBoost 之上，最显着的是随机梯度提升。当然，AdaBoost 与短决策树一起使用。在第一个决策树创建之后，利用每个训练实例上树的性能来衡量下一个决策树应该对每个训练实例付出多少注意力。难以预测的训练数据被分配更多权重，而容易预测的数据分配的权重较少。依次创建模型，每一个模型在训练实例上更新权重，影响序列中下一个决策树的学习。在所有决策树建立之后，对新数据进行预测，并且通过每个决策树在训练数据上的精确度评估其性能。所以说，由于在纠正算法错误上投入了太多注意力，所以具备已删除异常值的干净数据十分重要。
八、学习向量量化算法（简称 LVQ）
学习向量量化也是机器学习其中的一个算法。可能大家不知道的是，K近邻算法的一个缺点是我们需要遍历整个训练数据集。学习向量量化算法（简称 LVQ）是一种人工神经网络算法，它允许你选择训练实例的数量，并精确地学习这些实例应该是什么样的。而学习向量量化的表示是码本向量的集合。这些是在开始时随机选择的，并逐渐调整以在学习算法的多次迭代中最好地总结训练数据集。在学习之后，码本向量可用于预测。最相似的近邻通过计算每个码本向量和新数据实例之间的距离找到。然后返回最佳匹配单元的类别值或作为预测。如果大家重新调整数据，使其具有相同的范围，就可以获得最佳结果。当然，如果大家发现KNN在大家数据集上达到很好的结果，请尝试用LVQ减少存储整个训练数据集的内存要求
⑤ 传感器校正的实用算法和经验有哪些
与标准温度计作比较，记录不同温度的多点数据，看误差是线性的还是成比例的还是什么的。 然后根据误差的规律在软件里调整即可。
⑥ 机器学习中的降维算法和梯度下降法
机器学习中有很多算法都是十分经典的，比如说降维算法以及梯度下降法，这些方法都能够帮助大家解决很多问题，因此学习机器学习一定要掌握这些算法，而且这些算法都是比较受大家欢迎的。在这篇文章中我们就给大家重点介绍一下降维算法和梯度下降法。
降维算法
首先，来说一说降维算法，降维算法是一种无监督学习算法，其主要特征是将数据从高维降低到低维层次。在这里，维度其实表示的是数据的特征量的大小，当特征量大的话，那么就给计算机带来了很大的压力，所以我们可以通过降维计算，把维度高的特征量降到维度低的特征量，比如说从4维的数据压缩到2维。类似这样将数据从高维降低到低维有两个好处，第一就是利于表示，第二就是在计算上也能带来加速。
当然，有很多降维过程中减少的维度属于肉眼可视的层次，同时压缩也不会带来信息的损失。但是如果肉眼不可视，或者没有冗余的特征，这怎么办呢？其实这样的方式降维算法也能工作，不过这样会带来一些信息的损失。不过，降维算法可以从数学上证明，从高维压缩到的低维中最大程度地保留了数据的信息。所以说，降维算法还是有很多好处的。
那么降维算法的主要作用是什么呢？具体就是压缩数据与提升机器学习其他算法的效率。通过降维算法，可以将具有几千个特征的数据压缩至若干个特征。另外，降维算法的另一个好处是数据的可视化。这个优点一直别广泛应用。
梯度下降法
下面我们给大家介绍一下梯度下降法，所谓梯度下降法就是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一，虽然现在已经不具有实用性，但是许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的。最速下降法是用负梯度方向为搜索方向的，最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。好比将函数比作一座山，我们站在某个山坡上，往四周看，从哪个方向向下走一小步，能够下降的最快;当然解决问题的方法有很多，梯度下降只是其中一个，还有很多种方法。
在这篇文章中我们给大家介绍了关于机器算法中的降维算法以及梯度下降法，这两种方法是机器学习中十分常用的算法，降维算法和梯度下降法都是十分实用的，大家在进行学习机器学习的时候一定要好好学习这两种算法，希望这篇文章能够帮助大家理解这两种算法。
⑦ 求计算机专业中的十大算法。。。qq827316329.。。。
不得不说，算法没有“十大”之类的东西的，不过的确有人对此进行过评选
《来自圣经的证明》收集了数十个简洁而优雅的数学证明，迅速赢得了大批数学爱好者的追捧。如果还有一本《来自圣经的算法》，哪些算法会列入其中呢？最近，有人在 StackExchange 上发起了提问，向网友们征集那些来自圣经的算法。众人在一大堆入围算法中进行投票，最终得出了呼声最高的五个算法：
第五名： BFPRT 算法
1973 年， Blum 、 Floyd 、 Pratt 、 Rivest 、 Tarjan 集体出动，合写了一篇题为 “Time bounds for selection” 的论文，给出了一种在数组中选出第 k 大元素的算法，俗称"中位数之中位数算法"。依靠一种精心设计的 pivot 选取方法，该算法从理论上保证了最坏情形下的线性时间复杂度，打败了平均线性、最坏 O(n^2) 复杂度的传统算法。一群大牛把递归算法的复杂度分析玩弄于骨掌股掌之间，构造出了一个当之无愧的来自圣经的算法。
第四名：快速排序
快速排序算法是 1960 年由英国计算机科学家 C.A.R. Hoare 发明的，是一种既高效又简洁的排序方法，现在已是学习算法的必修内容之一。快速排序的思想并不复杂，妙就妙在那个线性的数据分割过程，而真正最牛 B 的则是对整个算法的时间复杂度分析。我曾写过一个快速排序平均 O(n log n) 的证明，分析过程绝对值得欣赏。
第三名：并查集
严格地说，并查集是一种数据结构，它专门用来处理集合的合并操作和查询操作。并查集巧妙地借用了树结构，使得编程复杂度降低到了令人难以置信的地步；用上一些递归技巧后，各种操作几乎都能用两行代码搞定。而路径压缩的好主意，更是整个数据结构的画龙点睛之笔。并查集的效率极高，单次操作的时间复杂度几乎可以看作是常数级别；但由于数据结构的实际行为难以预测，精确的时间复杂度分析需要用到不少高深的技巧。
第二名： KMP 算法
KMP 算法是一种非常有效的字符串匹配算法，它告诉了人们一个有些反直觉的事实：字符串匹配竟然能在线性时间里完成！整个算法写成代码不足 10 行，但其中蕴含的天才般的奇妙思想让算法初学者们望而却步，而它的复杂度分析则更是堪称经典。
第一名：辗转相除法
辗转相除法是 Euclid 的《几何原本》中提到的一种寻找两个数的最大公因数的算法。无论是简洁的算法过程，还是深刻的算法原理，抑或是巧妙的复杂度分析，都称得上是来自圣经的算法。而扩展的辗转相除法则构造性地证明了，对任意整数 a 和 b ，存在一对 x 、 y 使得 ax + by = gcd(a, b) 。这一结论的普遍性和实用性让它成为了数论中的基本定理之一，在很多数学问题中都能看到它的身影。
⑧ 程序员实用算法的介绍
《程序员实用算法》重点关注的是实用、立即可用的代码，并且广泛讨论了可移植性和特定于实现的细节。《程序员实用算法》作者介绍了一些有用但很少被讨论的算法，它们可用于语音查找、日期和时间例程（直到公元1年）、B树和索引文件、数据压缩、任意精度的算术、校验和与数据验证，并且还最全面地介绍了查找例程、排序算法和数据结构。
⑨ 文本聚类算法真正能实用的有哪些算法
在文本信息空间内寻找任何两个最相关的文本信息，并将之简并成一个文本信息，从而实现信息数量的收缩。
简并算法的实现通过比较整个信息空间内的所有文本的相关性（相识性），得到相互之间的相关性后两两(注)进行配对。配对的要求是这两个文本信息的相关性最大，例如A 找到了文档B，那么B 也一定找到最相关的文档就是A 。
注，某些情况A 最相近的文档是C ，那么B 而B 最相关的文档也是C ，存在一种情况，A,B,C 三者之间自恰，就是构成空间信息最近的一个三角形。
得到了最相似文档后，将只进行平均化，或者简单的迭加。
信息空间中独立信息的数量会减少到原来的一半以下，然后重复实现1 的过程，在进行兼并。
信息最后简并到唯一的一个信息，就是整个信息文本的平均值。
画出信息树的结构，就能够根据要进行规模不同大小的聚类进行自动聚类了。
⑩ 控制算法都有哪些
控制算法分为模糊PID控制算法和自适应控制算法。各自的特点如下：模糊PID控制算法的特点：
1、简化系统设计的复杂性，特别适用于非线性、时变、滞后、模型不完全系统的控制。
2、不依赖于被控对象的精确数学模型。
3、利用控制法则来描述系统变量间的关系。
4、不用数值而用语言式的模糊变量来描述系统，模糊控制器不必对被控制对象建立完整的数学模式。
5、模糊控制器是一语言控制器，便于操作人员使用自然语言进行人机对话。
6、模糊控制器是一种容易控制、掌握的较理想的非线性控制器，具有较佳的鲁棒性、适应性、强健性(Robustness)及较佳的容错性(FaultTolerance)。自适应控制算法的特点：1、实现了控制器参数的在线自动整定。2、与常规PID控制器有相同的结构。3、采用单片微机实现了控制算法,实用性强,可靠性好。