演算法蜻蜓

㈠ 請問自學AI演算法需要懂什麼知識

首先你需要數學基礎：高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析
其次需要演算法的積累：人工神經網路，支持向量機，遺傳演算法等等演算法；當然還有各個領域需要的演算法，比如你要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究SLAM；總之演算法很多需要時間的積累；
然後，需要掌握至少一門編程語言，畢竟演算法的實現還是要編程的；如果深入到硬體的話，一些電類基礎課必不可少；
人工智慧一般要到研究生才會去學，本科也就是蜻蜓點水看看而已，畢竟需要的基礎課過於龐大。

㈡ 蜘蛛有8隻腳,蜻蜓有6隻腳和2對翅膀,蟬有6隻腳和一對翅膀.現有這三種小蟲18隻,共有腳124隻,翅膀20對.每種昆

我告訴你有趣的演算法：
假設這些昆蟲訓練有素，聽指揮~~
第一步：18隻昆蟲每個抬起6隻腳，這樣總共剩下了124-18×6=16隻腳，這時只有蜘蛛還有2隻腳，所以蜘蛛有8隻。
第二步：剩下蜻蜓和蟬10隻，,每個揮動一對翅膀，這樣總共剩下20-10=10對，而此時只有蜻蜓還有一對翅膀，所以蜻蜓有10隻。
這樣蟬就是18-8-10=0隻了。

㈢ 飛機和蜻蜓有什麼分別嗎

飛機的機翼的上下兩側的形狀是不一樣的，上側的要凸些，而下側的則要平些。當飛機滑行時，機翼在空氣中移動，從相對運動來看，等於是空氣沿機翼流動。由於機翼上下側的形狀是不一樣，在同樣的時間內，機翼上側的空氣比下側的空氣流過了較多的路程（曲線長於直線），也即機翼上側的空氣流動得比下側的空氣快。根據流動力學的原理，當飛機滑動時，機翼上側的空氣壓力要小於下側，這就使飛機產生了一個向上的升力。當飛機滑行到一定速度時，這個升力就達到了足以使飛機飛起來的力量。於是，飛機就上了天。 昆蟲與飛行相關的結構主要集中於翅胸節：翅胸節上著生有一對或兩對翅，在 背板的帶動下上下撲動，同時其餘的肌肉群控制翅繞扭轉軸(從翅根部向翅尖方向輻 射的某條直線)扭轉，從而產生足夠的升力和推力。昆蟲的翅是膜質的，管狀的翅脈 較硬又有一定的彈性，起支撐和加固翅的作用。昆蟲的運動感受器是多種多樣的。 為了控制飛行的速度和方向，以及飛行姿態，昆蟲要通過改變翅的運動方式來實現 ，而某些昆蟲能夠通過改變自身各部分的相對位置來控制飛行，例如，對於像蜻蜓 這類昆蟲，由於其腹部較長，能夠彎曲甚至捲曲，因此腹節對飛行的控制也其一定 的作用。 三． 早期研究方法和主要結果 早期的研究方法主要是高速攝像或高速攝影。對吊飛昆蟲（蟲體被細 線系住或置於吊飛裝置上）進行高速攝影（像），拍下昆蟲拍翅的過程，然後進行 圖像處理和圖像分析。對大量昆蟲飛行的生物學觀察表明：幾種特定的翅的運動模 式可能有利於昆蟲的飛行，但我們對其背後的力學機制了解的還很不充分。這幾種 特定的翅的運動模式包括： A. 最簡單的一類中，翅上下撲動，同時翅沿扭轉軸扭轉，使攻角迅速地改變，在翅 下拍至最低點時，翅快速地向外扭轉（supinated），而在翅上抬至最高點時，翅快 速地向內扭轉(pronated)。蜻蜓，黃蜂等昆蟲都具有這類振翅模式。表面看來，這 種振翅模式是最簡單的，但是目前為止我們對這一過程中各個控制參數（如振翅頻 率，振幅等等）的作用都不了解。 B. 「拍靠和剝開」和「接近拍靠和頂分剝開」(clap and fling)都是使翅拍靠或部 分拍靠，然後從翅的前緣處開始迅速分離，從而在下拍的初期獲得較大的升力。昆 蟲學家已經證明脈翅目，鱗翅目，半翅目，直翅目的昆蟲均能夠利用其中的一種。 這一類振翅模式是早期研究的重點，然而對於這種振翅模式背後的力學機制，人們 理解的還十分有限。 C. 這一類則利用了橫向屈曲線（由翅前緣到後緣的膜質線），出現在下拍末期。隨 翅翼的減速位於橫向曲屈線外的翅尖部分內折。當下拍轉為上抬時，翅急劇伸直， 外段急劇加速，從而獲得較大的升力。不過，這一現象並未引起人們太多的注意， 可能由於沒有應用前景，所以似乎處於空白狀態。 此外，通過對圖象的分析還可以求得一系列有意義的飛行參數，如振翅頻率，振幅 等。常用測振翅頻率的方法通常依據以下原理：當高速攝影的頻率與昆蟲的振翅頻 率相同時，所拍得的相片上翅的相位相同，看起來翅停滯不動，此時高速攝影的頻 率近似等於昆蟲振翅的頻率，由此可以測得昆蟲的振翅頻率。昆蟲生理學家在這一 方面完成了許多工作，取得了各種昆蟲的飛行參數。通過對這些參數的統計 分析表明：這些參數間存在一定的關系。例如，翅的面積正比於昆蟲質量的2/3次方 ，而振翅頻率正比於昆蟲質量的-1/4方。盡管這些結果往往較為粗糙，但仍能證明 以下事實：雖然經過上千萬年的漫長進化過程，由於環境的差異導致各種昆蟲彼此 的形態，大小，習性均有較大的差異，然而由於受到「振翅飛行」這一條件的限制 ，各種昆蟲的身體結構，翅的形態，翅的運動模式等飛行參數必須符合一定的力學 規律。因此，掌握昆蟲振翅飛行的力學原理將有助於了解昆蟲的進化歷程。值得注 意的是，通過圖象分析所得的數據往往帶有較大的誤差，只能作為進一步精確實驗 的基礎。 四． 昆蟲的翅明顯不同於鳥類的翅膀，鳥類的翅膀的骨架上著生有肌肉，可以控制翅的 各部分的相對運動，昆蟲的翅是膜質的，沒有肌肉著生，因此控制翅的運動只能靠 翅根部的肌肉和作用於翅面上的力實現。由於昆蟲的翅不具備較好的流線型，昆蟲 利用滑翔飛行的時間較短。昆蟲為了浮於空中必須通過不斷的振翅獲得升力，然而 簡單的上下撲動顯然是不可能產生有效的升力的，翅在撲動過程中必須扭轉。昆蟲 的翅很少是剛性的，往往具有一定的柔性和彈性，在振動過程中受力的作用將發生 變形，大體說來，由於空氣作用於翅上的合力的作用點大致位於翅扭轉軸之後，形 成對扭轉軸的扭矩，而翅根部的肌肉張緊使翅內旋或外旋，因此昆蟲在飛行中空氣 作用於翅面上的力和翅根部肌肉的共同作用使翅呈螺旋狀。不過，由於研究手段的 限制，目前我們對翅在飛行中的變形對昆蟲獲得升力，控制飛行是否起到不可忽視 的作用還不得而知，近幾年的研究，不論試驗還是計算都假定昆蟲的翅是剛性，不 可變形的。 翅為了獲得有效的升力，翅必須要有一定的剛度，縱向翅脈起了主要的支撐作用。 近年來由於電子顯微鏡的應用，對翅的微觀結構有了深入的了解，人們逐漸認識到 縱脈與橫脈圍成的封閉方框中的膜實際上起了加固的作用，正如畫框蒙上油畫布可 以增大畫框的剛性一樣。此外，翅膜還形成了「傘狀效應」 ：無支撐的後部在翅展 開後被撐開而變得結實，如同雨傘被撐開一樣。人們還發現某些昆蟲的翅上存在智 能微結構（the smart microair vehicles）。這些結構能夠保證翅在飛行中變形為 適當的形狀以獲得更大的升力。例如在蜻蜓的翅上存在一個三角區，可以將作用於 翅尖附近的力通過「杠桿效應」作用於翅的後部，使翅的後部向下彎曲，整個翅的 剖面呈機翼狀。 五． 研究現狀 傳統的空氣動力學不能解釋昆蟲為什麼能夠通過撲翅獲得足夠的升力浮於空中：按 傳統空氣動力學計算出來的升力遠小於昆蟲的重力[15~18]，因此產生了「大黃蜂飛 不起來」的謬論。隨著非定常流理論的完善，人們逐漸認識到非定常效應在昆蟲的 飛行升力產生起重要作用。 為了解釋昆蟲振翅飛行的升力之謎，T.Weis-Fogh在仔細研究昆蟲振翅飛行的生物學 資料的基礎上，提出了Clap-Fling機制[19]。所謂的Clap-Fling指的是：昆蟲的一 對翅上抬至最高點，兩翅面保持對應翅脈平行地和在一起（即Clap），然後從翅前 緣（the leading-eadge）繞翅後緣(the trailing-eadge)快速的剝開。當兩翅面張 開到一定程度時，兩翅面徹底分開，分別繼續作平動。出於理論分析和實驗上的考 慮，這種運動引起的流動被簡化二維流動。右圖是這種運動的示意圖：開始階段兩 翅面靠在一起，然後兩翅面以某一角速度繞後緣勻速轉動 ，翅間的張角增大，空氣擠入兩翅面所張開的區域中。當兩翅面張開的角度增大到 一定值時（通常認為是）兩翅面脫離接觸。各自以常速度平動。在二維無粘假設下從理論上採用復變函數的方法求得了此問題 的分析解[20]。然而由於在他的模型中沒有考慮渦的分離，導致所求得的解關於π /2對稱。這顯然是不合理的。針對Lighthill的理論解所出現問題，H.K.Edwards和 H.K.Cheng提出了他們的二維無粘渦脫落模型（the seperation-vortex model） [21]，所得到的理論解克服了前者的對稱性，更符合實際情況。實驗方面，T.Maxwor thy 和G..R.Spedding分別完成了相似的二維流動實驗[22,23]，其結果大致上驗證 了理論上的解析解（fig.2是這一過程中的某一時刻的流場）。 試驗中觀察到的新的現象歸納起來主要有： ①． 昆蟲依靠clap-fling機制所能夠獲得的升力大小依賴於翅張開的角速度和角加 速度，但與初始時兩翅面張開的角度α0大小無關。初始張角顯著的影響翅從張開到 兩翅面脫離接觸所需要的時間，尤其是當α0≈0時，隨著α0的減小，翅張開所需要 的時間顯著增加。 ②． 在理論分析中，一般假定渦核是圓形，但是在試驗中觀察到翅尖附近的渦核呈 現明顯的橢圓形，其長軸平行於翅弦方向。隨著兩翅面間夾角的增大，渦核半徑增 大，即渦量發生擴散。 Ellington在1984年曾經初步討論過clap-fling機制的三維效應，翅彈性的影響。直 至目前為止，關於關於這一方面的研究還不徹底，特別是需要將數值計算的方法引 入其中。此外，需要指出的是：並非所有的昆蟲都可以利用這一機制，翅展較大的 昆蟲有可能更多的利用其他的振翅模式。 利用流體實驗技術人們首先觀察了吊飛昆蟲周圍的流場，發現在昆蟲翅下拍過程中 翅面上方將產生前緣渦（the leading-edge vortex）。由於渦位於翅上方將產生一 個低壓區，因此有利於產生較大的升力。此時對於前緣渦的產生機理，以及其具體 的作用還不是十分了解。後來C.P.Ellington等人完成的實驗顯示出[24]：下拍過程 中實際上產生兩個前緣渦（the leading-edge vortex）。在下拍的開始階段由於翅 快速地繞扭轉軸向內扭轉(pronated)，從而產生了第一個前緣渦，這種機制被成為 the rotational mechanism。這個渦當翅向內扭轉結束後就脫落掉。在下拍的餘下 階段將產生第二個前緣渦，這個渦是由於翅以較大的攻角相對於空氣運動而產生的 。因為下拍時間短，在發生失速以前這個前緣渦一直沒有從翅上脫落，直到下拍結 束。因此這種機制被稱為 the dynamic stall or the delayed stall[25]。由於無 法測量昆蟲翅根部所受的力，對這兩種機制產生的升力大小仍沒有清楚的認識。 實驗中採取活的昆蟲作為實驗對象使測量受到很大的限制[26,27,28]，例如無法測 定翅根部的受力情況，翅的不同振動方式對升力產生的影響等等。人們開始製造微 型振翅機械來代替活的昆蟲作為實驗對象。這樣做法的另一個好處是可以模擬空中 自由飛行的昆蟲的振翅模式，從而克服測量吊飛昆蟲中所無法避免的誤差。M.H.Di ckinson等人正是按照該思路完成實驗的[29]。他們將由攝像取得的昆蟲振翅運動的 圖象轉化為控制信號，驅動置於油缸內的模型翅的運動來模仿自由飛行的昆蟲的翅 的運動，同時通過置於翅根部的力感測器測量翅上作用的升力和推力（fig.3是測量 的結果）。 由此他們發現僅僅由攻角產生的升力（the translational force）是不夠的，而由 扭轉機制（the rotational mechanism）將產生較大的升力，通常為體重的2~3倍（ 這與「卡門渦街」較為相似）。較為意外的是他們發現在上下拍動交替的過程中， 有一個升力的峰值產生，他們解釋為the wake capture,即上下撲動交替之前翅運動 產生的前緣渦脫落。因此現在可以確信對於像蜻蜓這類翅展較長的昆蟲，dynamic stall （or delayed stall）機制產生的升力將起主要作用，而對於蜜蜂這類翅展 相對較短的昆蟲 rotational mechanism 和 wake capture 機制將起主要作用。 在研究昆蟲飛行的升力是如何產生的所遇到的另一個重要問題是：翅振動所引起的 非定常流場是二維效應為主還是以三維效果為主。表面上看，昆蟲振翅過程中，翅 上不同部分由於距翅根部距離不同，翅的扭轉，翅的變形等原因其速度各不相同， 所以三維效果應為主要的。在實驗中也發現前緣渦沿翅縱軸在大約外四分之一處脫 落，匯入翼尖渦（the tip vortex）[30]。由於翼尖渦是典型的三維效果，因此部 分學者認為三維效果在升力的產生中起主要作用。然而另外一部分學者認為既然飛 機的升力的產生可以用二維效應解釋，昆蟲的振翅飛行的升力的產生也應能夠用二 維效應解釋，而不需要三維效應來解釋。近期Z.JangWang通過利用渦流法模擬昆蟲 的振翅飛行的二維流場發現：由二維效應產生的升力足夠使昆蟲浮於空中。關於昆蟲振翅飛行的升力產生中 是二維效應還是三維效應為主，仍需要進行進一步的研究。 由於關於昆蟲是如何靠振翅獲得升力這一問題尚未完全解釋，所以關於昆蟲飛行控 制的研究仍處於起步階段。現有的結果表明：在一個振翅周期內翅上拍或下拍的末 期，翅繞扭轉軸扭轉的開始時間十分敏感的影響該翅上升力和推力的大小[27,31]。 這為解釋昆蟲是如何完成高度靈活機動的飛行動作提供了可能性，即昆蟲通過調整 左右的振動模式（推遲或提前翅扭轉在上拍或下拍開始的時間），使左右翅上產生 的推力和升力不對稱，從而控制飛行的方向。昆蟲是活的生物體，它的控制問題與 傳統的控制問題有較大的差別，這是在研究昆蟲的飛行控制問題中應該注意到的。 六． 結束語 盡管近幾十年對昆蟲振翅飛行原理的認識逐漸科學化和嚴密化，但我們的研究仍處 於初級階段，一整套關於振翅飛行的理論有待於發展。值得注意的是，我們目前對 於昆蟲飛行控制的了解更是十分缺乏。 現有的研究方法仍是以實驗為主，即對懸吊飛行的昆蟲或振翅飛行模型周圍的流場 進行研究。這裡面存在兩個根本性的問題：①吊飛昆蟲的振翅模式與自由飛行的昆 蟲的振翅模式是有較大差異的。昆蟲在吊飛狀態下翅尖相對於蟲體的運動軌跡基本 上形成一個閉合的『8』字形，而在自由飛行的狀態下翅尖相對於蟲體的軌跡是一個 扁平封閉軌跡（近似為橢圓）。這種差異將帶來升力的差異，然而關於這一方面的 研究還很不充分。②振翅模型往往採用剛性平板的翅。昆蟲的翅雖然有縱脈，橫脈 及翅膜的加強作用，但它們仍能在振動過程中發生變形，翅的變形影響蟲體周圍的 流場，進而影響升力的產生，但這種影響的大小現在不得而知。以後應該採取具有 一定柔性的翅來進行實驗，以確定翅的變形對蟲體周圍的流場和升力的影響。 實驗所取得的感性認識和必要的數據是建立振翅飛行理論所必不可少的基礎，然而 僅依賴於實驗是不可能形成完善的認識。為了完善振翅飛行的原理還必須進行理論 分析和數值計算，然而這一方面的難度是十分巨大的。例如在處理數值模擬振翅飛 行的流場中，將遇到動邊界問題。這一問題至今在計算流體中仍是一個十分棘手的 問題。因此數值模擬昆蟲振翅飛行需要更好的演算法，以保證可行性和計算精度[32] 綜合國內外研究的進展，本人提出近期和將來尚待解決的問題若干，以供參考。 1． 雙對翅飛行機理。目前的研究多集中在單對翅飛行的機理上，對兩對翅飛行過 程中，前後翅產生的流場相互作用所了解的還是十分有限。以兩對翅飛行的昆蟲其 前後翅的關系隨昆蟲種類不同而不同：有的是後翅掛於前翅的後部，靠前翅的帶動 而上下撲動；有的是兩者相互獨立，振動保持相同的頻率和不同的相位。這類昆蟲 其前翅的作用可能與以單翅飛行的昆蟲的翅作用相同，但由於受到前翅產生的流場 的干擾，後翅在飛行中的作用顯然不同於前翅]。 2． 翅上微觀結構對翅變形的影響。以前的研究多將翅看作一塊剛性平板，然 而風洞實驗證實彎曲的板比剛性平板所產生的升力大得多。雖然現在研究重點已經 轉移到翅的微觀結構對翅的變形的作用上來，但對於翅的變形與流場作用這一藕荷 問題基本未涉及。

㈣ 人類造出的仿生武器，是從昆蟲身上獲得的哪些靈感

人類吹噓自己是地球上唯一擁有先進智慧的生物。他們在與自然抗爭的同時，創造了文明，發展了科學技術。各種技術和發明彌補了人類的不足，但人類仍然面臨著困難。在幾十億年的進化中，生物體通過無數的失敗和犧牲完美地解決了許多問題。因此，人類應該向自然學習，從中汲取靈感。

一旦這兩種物質混合，它們就會在酶的作用下迅速反應——沸騰和爆發。美國軍事專家已經開發出一種非常先進的二元化學武器，將化學物質儲存在不同的容器中。炮彈一旦發射，橫膈膜就會破裂，導彈飛行後幾秒鍾內，這種混合物就會發生反應，最終起到殺敵的作用。然而，人們希望仿生學能為人類的利益服務，而不是為戰爭服務。

㈤ 加盟蜻蜓AI志願填報的優勢是什麼

優勢就是吹牛逼，實際啥也不是。所謂的系統，啥用沒有，就是騙錢

㈥ 大智慧 MACD 蜻蜓點水 （一點綠）選股公式

大智慧?MACD?蜻蜓點水?（一點綠）選股公式：
LONGCROSS("MACD.MACD">0，10);
COUNT("MACD.MACD"<0，10)<=1;
一，MACD對技術流投資者的重要性不言而喻。然而，很多資料對其詳細演算法都語焉不詳。尤其是第一天和第二天的MACD的處理方式，很多說法有差別。今天查了查資料，終於搞清楚了其計算方法。用該方法計算理工檢測，法因數控等股票MACD，和大智慧或者飛狐交易師上面顯示的DIFF，DEA以及MACD完全吻合。二，關鍵的一點是：新股上市首日，其DIFF，DEA以及MACD都為0，因為當日不存在前一日，無法做迭代。而計算新股上市第二日的EMA時，前一日的EMA需要用收盤價（而非0）來計算。另外，需要注意，計算過程小數點後四捨五入保留4位小數，最後顯示的時候四捨五入保留3位小數。具體計算公式及例子如下：EMA（12）=前一日EMA（12）×11/13＋今日收盤價×2/13EMA（26）=前一日EMA（26）×25/27＋今日收盤價×2/27DIFF=今日EMA（12）-今日EMA（26）DEA（MACD）=前一日DEA×8/10＋今日DIF×2/10BAR=2×(DIFF－DEA)MACD在應用上，，先計算出快速移動平均線即12日的EMA1，和慢速移動平均線，即26日的EMA2，，以這兩個數值之間的差值得出DIFF，，然後再求出DIFF的9日平滑移動平均線DEA.，最後得出MACD=2×(DIFF－DEA).。<1>計算12日和26日移動平均線EMA1和EMA2當日EMA(12)=前一日EMA(12)×11/13＋當日收盤價×2/13當日EMA(26)=前一日EMA(26)×25/27＋當日收盤價×2/27<2>計算離差值(DIFF)DIFF=當日EMA(12)－當日EMA(26)<3>計算9日離差平均值DEA當日DEA=前一日DEA×8/10＋當日DIFF×2/10<4>計算MACDMACD=2×(DIFF－DEA)☆離差值DIFF和離差平均值DEA是研判MACD的主要工具，，其計算方法比較煩瑣，。
三，由於目前這些數值在股市分析軟體上都由計算機自動完成，。因此投資者只要了解其運算過程即可，，更重要的是掌握它的研判功能。.另外和其它技術指標一樣，，由於選取的計算周期的不同，，MACD指標也包括日MACD、，周MACD、，月MACD、，年MACD指標，以及5分鍾，、15分鍾，、30分鍾，、60分鍾等分時MACD.、常被用於股市研判的是日MACD指標和周MACD指標，雖然它們計算時的取值有所不同，但計算方法基本相同。

㈦ 想代理支付寶蜻蜓找誰怎麼代理

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(7)演算法蜻蜓擴展閱讀：

蜻蜓的外形如同一個台燈，只是取代「燈泡」位置的是一塊書本大小的刷臉顯示屏。

將它接入人工收銀機，並放置在收銀台上，顧客只要對准攝像頭就能快速完成刷臉支付。

蜻蜓採用了3D結構光攝像頭，更快更准；升級了智能引擎，在常去、熟悉的環境下，用戶無需輸入手機號碼即可完成付款。

㈧ 蜻蜓AI志願填報系統能為志願填報報考師解決哪些問題

節省時間、增進效率、提高精確度。
如果我們用傳統報考，基本上就是靠報考的老師拚命背資料、天天看政策新聞、熬夜通宵做方案累出來的，一個高考季最多最多也就能服務2-30名考生，但是如果用了人工智慧報考系統，基礎知識靠資料庫，推薦方案靠AI演算法，製作表格一鍵生成，極大地節省了老師的服務時間、提高了規劃師服務效率，同時客觀多維的演算法也提高了報考方案的質量。