pathfinder演算法

㈠ Photoshop中的照片濾鏡是什麼意思

濾鏡主要是用來實現圖像的各種特殊效果。它在Photoshop中具有非常神奇的作用。所以有的Photoshop都按分類放置在[]菜單中，使用時只需要從該菜單中執行這命令即可。濾鏡的操作是非常簡單的，但是真正用起來卻很難恰到好處。濾鏡通常需要同通道、圖層等聯合使用，才能取得最佳藝術效果。如果想在最適當的時候應用濾鏡到最適當是位置，除了平常的美術功底之外，還需要用戶的濾鏡的熟悉和操控能力，甚至需要具有很豐富的想像力。這樣，才能有的放矢的應用濾鏡，發揮出藝術才華。濾鏡的功能強大，用戶需要在不斷的實踐中積累經驗，才能使應用濾鏡的水平達到爐火純青的境界，從而創作出具有迷幻色彩的電腦藝術作品。 photoshop外掛濾鏡大揭秘 提起Photoshop我想很多人都知道，那是Adobe公司的拳頭產品，圖像處理軟體中的老大，但是說到Photoshop濾鏡，那麼很多人就不一定清楚或了解，當然也有些朋友會說不就是Photoshop軟體里的一些濾鏡嘛。不錯，那隻是Photoshop的一些內闕濾鏡，這些濾鏡不僅給專業設計師提供了無限的創作空間，也給初學者提供了豐富的圖像處理功能，但是你若想成為一個Photoshop高手的話，那麼你就必須了解Photoshop的第三方濾鏡，也就是Photoshop的外掛濾鏡。 Photoshop濾鏡的基本知識： Photoshop濾鏡基本可以分為三個部分：內闕濾鏡、內置濾鏡（也就是Photoshop自帶的濾鏡）、外掛濾鏡（也就是第三方濾鏡）。內闕濾鏡指內闕於Photoshop程序內部的濾鏡，共有6組24個濾鏡。內置濾鏡指Photoshop預設安裝時，Photoshop安裝程序自動安裝到pluging目錄下的濾鏡，共12組72支濾鏡。外掛濾鏡就是除上面兩種濾鏡以外，由第三方廠商為Photoshop所生產的濾鏡，它們不僅種類齊全，品種繁多而且功能強大，同時版本與種類也在不斷升級與更新。這就是我要所講的重點。 據目前不完全統計，就算不考慮版本之間的差異，Photoshop第三方濾鏡就有大大小小大概有800種以上，正是這些種類繁多，功能齊全的濾鏡使Photoshop愛好者更痴迷。在這里由於篇幅關系，不可能一一向大家介紹，我著重為大家介紹現在一些目前比較流行和使用比較多的濾鏡。 Metatools公司開發KPT系列濾鏡： 我想提起KPT只要是搞設計的朋友一定聽說過，從最早的KPT3，到其後的KPT5、KPT6，一直到Metatools公司最近發布的KPT7，都是專業設計師們首選的濾鏡，它的功能非常強大但是操作起來比較復雜，非專業人士使用起來比較難一點，但是KPT卻能讓你的設計變的豐富多彩。 KP3 共包含了19種濾鏡插件，主要有以下四大類：第一類KPT Gradient Designer 3.0（漸變設計師），主要是製作漸變填充的效果，其中包括了一百多種漸變變化，如果再配以組合不同混合模式的話，那可以設計出數百種光影效果。第二類KPT Spheroid Designer 3.0（球體設計師），它是KPT3中最強大最精彩的部分，它能把二維圖像完美地變成三維圖像。第三類KPT 3D Stereo Noise 3.0（添加雜質），它可以為圖像添加混合雜質效果，配合不同混合模式能創造出各種不同效果。第四類KPT Material Pathfinder3.0（材質探險者），它能生成各種材質效果，讓你的圖像更漂亮。 KPT5 是繼KPT3之後Metatools公司又一個力作，它並不是KPT3的升級版本，但是兩者功能並不重合。KPT5增加了5個新的濾鏡：KPT Blurrr（模糊效果濾鏡），KPT Blurrr面版上集成了9種模糊效果，可以直接自由切換，其中有一些模糊效果是獨一無二的。KPT ShapeShifter（文字特效濾鏡），它能創建網頁3D按鈕、令人眩目的玻璃外形物件及文字。KPT Orb-It（球體生成濾鏡），它可以在圖像上生成無數的球體，如泡沫、雨滴等效果，並且每個球體都是獨立對象，可以進行位置調整與屬性設定。KPT FiberOptix（纖維效果濾鏡），可以給任何圖像加上令人驚奇的真實羽毛效果，產生諸如毛絨的文字、蓬鬆的地毯、帶刺的塑膠條等效果。KPT FraxPlorer（不規則碎片濾鏡），它採用新的分形演算法和著色模式，通過Universe Mapping（宇宙制圖）面板開發分形空間。 KPT6 濾鏡是繼KPT3與KPT5以後，Metatools公司又一個強大的濾鏡。其中比較有代表性的為：KPT Equalizer（KPT均衡器），用來對圖像進行調節，製造各種銳化效果。KPT LensFlare（閃爍透鏡），它能真實的創造反射、光暈與透鏡反射等效果。KPT Goo（塗抹濾鏡），可以對圖像進行象流質一樣塗抹。KPT SkyEffects（天空濾鏡），能製作生成逼真的自然天空效果。KPT SceneBuilder（建模濾鏡），在Photoshop中插入三維模型，並渲染著色，類似一個小型的3DS。 KPT7 是Metatools公司最新發布的一款濾鏡。KPT7一共有9個濾鏡：Channel Surfing（通道濾鏡），可以對圖像的任一通道進行模糊、銳化、對比度等效果。Fluid（流動濾鏡），可以在圖像中加入模擬的流動效果、刷子帶水刷過物體表面的痕跡等。Frax Flame（捕捉濾鏡），它能捕捉及修改不規則的幾何形狀，並能對這些幾個形狀實行對比、扭曲等效果。Gradient Lab（傾斜濾鏡），它可以創建各種不同形狀、高度、透明度的色彩組合並應用到圖像中。Hyper tiling（瓷磚濾鏡），借鑒瓷磚貼牆的原理，產生類似瓷磚效果。Ink Dropper（墨滴濾鏡），能產生墨水滴入靜止水中的效果。Lightning（閃電濾鏡），它能在圖像上產生向閃電一樣的效果。Pyramid（相疊濾鏡），將原圖像轉換成具有類似「疊羅漢」一樣對稱、整齊的效果。Scatter（質點濾鏡），它可以控制圖像上的質點及添加質點位置、顏色、陰影等效果。

㈡ 四，交通誘導系統的內涵是什麼，目前它有哪些實際的應用

城市交通誘導系統是智能交通系統(ITS)的重要組成部分，它以實時動態分配理論為核心，綜合運用檢測、通信、計算機、控制、GPS和GIS等高新技術，動態地向駕駛員提供最優路徑引導指令和豐富的實時交通信息，通過單個車輛誘導來改善路面交通狀態，防止和減輕交通阻塞，減少車輛在道路上的逗留時間，並最終實現交通流在路網中各個路段上的合理分配。交通誘導技術是正確引導道路使用者順利到達目的地、實現交通流優化、避免交通阻塞、更有效地管理現代交通的新技術。交通誘導系統將成為2l世紀地面運輸管理體系的模式和發展方向，並成為交通運輸進人信息時代的重要標志。 要解決交通的誘導問題就必須解決動態和隨機的交通流量在路段和交叉路口的分配問題，即所謂的「實時動態交通分配（RealTime—Dynam1cTrafficAssignment)」。這理論的主要功能是：預測交通運輸系統狀況、提供道路引導系統、引導車輛在最佳線路上行駛、為出行者提供出發時間和選擇方式、提供誘導系統與交通控制系統的相互聯系、為先進的交通管理系統和交通信息系統提供重要的理論基礎。為了有效地解決這一理論問題將交通面控設施與流體神經網路相結合．設計了實際用戶最優和預測用戶最優動態交通分配演算法。1交通誘導系統的構成
交通誘導系統由四個子系統構成交通流採集子系統、車輛定位子系統、交通信息服務子系統和行車路線優化子系統。(1)交通流採集子系統
城市安裝自適應交通信號控制系統(如SC00T等系統)是實現交通誘導的前提條件。這個子系統包括兩個關鍵詞：一個是交通信號控制應是實時自適應交通信號控制系統，另一個是介面技術的研究，即把獲得的網路中的交通流傳送到交通流誘導主機，利用實時動態交通分配模型和相應的軟體進行實時交通分配，滾動預測網路中各路段和交叉口的交通流量，為誘導提供依據。(2)車輛定位子系統
車輛定位子系統的功能是確定車輛在路網中的准確位置。車輛定位技術主要有以下幾種方法。
a)地圖匹配(MapMatching)定位方法
這種技術是確定車輛在帶有街道名稱和地址名稱的地圖中位置的相關技術。車輛的行駛路線同道路網格的圖形相關，利用具有確定性的坐標確定車輛位置。這種技術通常與其它技術匹配，利用數字道路地圖修正車輛的定位誤差及協調車輛的位置。b)推算定位(Dead-Recking)方法
這種方法是根據測量到的車輛位移和航向進行定位的技術。它使用電子羅盤、速度陀螺儀、里程錶、速度表及車輪脈；感測器，由這些感測器傳來的信號推算出車輛的行駛距離、速度及行駛的方向。在短時問內．這種方法的定位精度較高，但時間長了會產生累積誤差。C)全球定位系統(GPS)
由GPS接受機接受至少來自四顆衛星的信號，以確定車輛的位置。如果車載接收機時鍾與兩顆衛星的時鍾嚴格同步的話，則來自第三顆衛星的信號足以對車輛進行定位。實際上由於衛星使用精確而且昂貴的原子鍾而車載接受機使用普通的時鍾，兩者時鍾無法嚴格同步，因此需要第四顆衛星的信號來補償車載接受機時鍾的誤差。單獨使用GPS的定位精度為1m左右，為了滿足更高的精度要求經常將GPS技術與其它定位方法配合使用。d)慣性導航系統(INS)
慣性導航系統一般包括3隻加速度表和3隻陀螺儀，這種技術具有很高精度水平的高速捕獲數據的能力，但這種技術同推算定位方法一樣會產生累積誤差，時間長了精度會隨之降低，所以需要配以輔助的感測器，如GPS等。e)路上無線電頻率(TRF)
使用TRF技術的系統從分布在系統運行區域內一定數量的信號標桿中接受無線電信號，來自同位置信號的交叉作用決定了車輛的精確位置。(3)交通信息服務子系統
交通信息服務子系統是交通誘導系統的重要組成部分，它把主機運算出來的交通信息(包括預測的交通信息)通過各種傳播媒體傳送給公眾。這些媒體包括有線電視、聯網的計算機、收音機、路邊的可變信息標志和車載的信息系統等。(4)行車路線優化子系統
行車路線優化子系統的作用是依據車輛定位子系統所確定的車輛在網路中的位置和出行者輸入的目的地，結合交通數據採集子系統傳輸的路網交通信息，為出行者提供能夠避免交通擁擠、減少延誤及高效率到達目的地的行車路線。在車載信息系統的顯示屏上給出車輛行駛前方道路網狀況圖，並用箭頭線標示建議的最佳行駛路線。2日本動態路線引導系統
日本的交通誘導系統(DRGS)是其通用交通管理系統的一個重要子系統。它的發展計劃包括三個階段：a)第一階段(1995-l997年)
1996年3月在東京和神奈川縣建立了4平方公里的實驗區，約有200條線路可供選用。在實驗區內建造帶有雙向紅外線通信功能的互動式DRGS，對DRGS的功能進行全面試驗，其重點在於線路引導信息的實時提供問題。b)第二階段(1998-2000年)
DRGS向每一輛車提供優化線路信息，但還無法保證所有車輛運行效果的總體最優。DRGS在大城市開始發展，車載單元逐漸普及。c)第三階段(2001年以後)
DRGS向所有車輛提供優化線路信息，使車輛處於總體最佳運營狀態。由於優化線路引導是交通流優化的前提，因此國家警察署(NPA)准備對DRGS進行長期、反復的實地試驗，積累技術、經驗，並有目的地進行評估，使這些技術系統化、理論化，以指導通用交通管理系統的發展。按優化線路提供的方式，DRGS可分為兩類獨立型LDRG(現場確定的線路引導)和CDRG（控制中心確定的線路引導)。LDRG使車載單元能夠選擇車輛自身的優化線路(它只使用車載數據)，但是只使用此項技術就有可能使許多車輛都選擇同一條線路，造成新的交通阻塞。相反，當車載單元廣泛使用時，CDRG就能合理分配交通流，對未來的交通條件進行預測。因此DRGS的發展方向是建立由控制中心分配交通流的系統即互動式DRGS。3美國的道路引導系統
得克薩斯州的聖安東尼奧市是美國第9大城市，其市內高速公路路段的交通流量已經超過2O萬輛／日，而交通事故頻繁使該市高速公路系統的運行效率大大降低。為了解決這個問題，在得州運輸廳的領導下聖安東尼奧市開發了一項強調各種運輸方式和部門間協調合作、並採用新技術與新工藝的城市道路引導系統TRANSGUID。(1)TRANSGUID的基本構架
聖安東尼奧市的道路引導系統是在39.4km道路的每條車道上，按照0.8km的間隔設置對感應線圈型的車輛檢測器，每隔1.6km設置攝像裝置，並使用專用的光纖通訊網路。管理人員通過一種帶實時數字地圖顯示的計算機系統來傳遞對交通事故的反饋處理意見。在交通控制中心，由攝像機拍攝到的影像資料與計算機圖形分別顯示在控制台的監測儀和一幅3m*18m的牆式屏幕上。由光纖傳送的可變信號信息以及沿高速公路、匝道線安裝的高架式車道控制信號，都能實時傳送給監控人員。該系統在設計時還採用了多項最新技術，使用的數字通信技術能將人的聲音、各項數據以及壓縮後的數字圖形以155Mb／s的速度傳送出去該系統是美國最先使用同步光導網路(Sonet)標準的系統之，能夠充分保證設備的兼容性該系統使用的計算機主機具有很強的糾錯能力，其「通用性」高達99％以上。(2)TRANSGUID的工作原理
TRANSGUID使用專家系統來提供解決事故的方案。當事故發生時，由事故檢測器檢測到事故的存在，通過專家系統對事故進行分析確定事故的類型和嚴重程度，並提供種或幾種事故解決方案，操作人員對這些方案做出「接受」、「修改」或「拒絕」等選擇。所選方案一旦執行，系統又將繼續報告當前交通狀況，提供必要的新的計算。為了保證互相矛盾的方案不被執行，這個系統還設有防範程序。總之，實施TRANSGUID之後，車輛能以更高的速度行駛，同時也有利於改善大氣環境。據統計，使用該系統以後不僅減輕了事故對交通的影響，而且使高速公路上的擁堵減少了27％，同時該地區每年減少C0排放量可達到128t，HC13.5t，CO217.2t，年燃油消耗可減少1200萬L左右。此外，Pathfinder是美國第一個IVHS研究項目，它提供的信息為道路擁擠程度信息，以文字形式顯示於電子地圖上或以語音方式提示駕駛員．1991年7月-1996年12月，美國在伊利諾斯州的芝加哥進行了ADVANCE()項目的研究，這也是種分布式的路徑誘導系統：目前美國投入使用的MAYDAY系統可以自動向用戶報告車輛位置，在必要時可以獲得緊急幫助，該系統的擴充功能包括:出行者信息、路徑幫助和誘導等服務。4歐洲的相關系統
歐洲的德國和英國分別在20世紀80年代末期開發出用於示範的基於紅外信標進行通信的動態路徑誘導系統，其中LISB系統和AUTOGUIDE系統都是利用歷史數據進行誘導。進入90年代，德國西門子公司基於LISB開發的AL1SCOUT系統(在歐洲稱為EURO—SCOUT)具有一定的國際影響，它是基於紅外信標通信方式的中心決定式的路徑誘導系統。基於ALERT—C協議的交通數據頻道廣播已經或即將在英國、德國和義大利等11個歐洲國家開通，它能夠向用戶提供交通事故、擁擠和道路施工等信息，其商用路徑誘導系統CARMINAT、DYNAGUIDE等不但可以顯示或提示交通信息，亦可以實現分布式的動態路徑誘導

㈢ PS中的慮鏡技巧

ps濾鏡主要是用來實現圖像的各種特殊效果。ps濾鏡在photoshop中具有非常神奇的作用。所以有的Photoshop都按分類放置在菜單中，使用時只需要從該菜單中執行這命令即可。ps濾鏡的操作是非常簡單的，但是真正用起來卻很難恰到好處。ps濾鏡通常需要同通道、圖層等聯合使用，才能取得最佳藝術效果。如果想在最適當的時候應用ps濾鏡到最適當是位置，除了平常的美術功底之外，還需要用戶的ps濾鏡的熟悉和操控能力，甚至需要具有很豐富的想像力。這樣，才能有的放矢的應用ps濾鏡，發揮出藝術才華。ps濾鏡的功能強大，用戶需要在不斷的實踐中積累經驗，才能使應用ps濾鏡的水平達到爐火純青的境界，從而創作出具有迷幻色彩的電腦藝術作品。ps濾鏡的基本知識：
Photoshop濾鏡基本可以分為三個部分：內闕濾鏡、內置濾鏡（也就是Photoshop自帶的濾鏡）、外掛濾鏡（也就是第三方濾鏡）。內闕濾鏡指內闕於Photoshop程序內部的濾鏡，共有6組24個濾鏡。內置濾鏡指Photoshop預設安裝時，Photoshop安裝程序自動安裝到pluging目錄下的濾鏡，共12組72支濾鏡。外掛濾鏡就是除上面兩種濾鏡以外，由第三方廠商為Photoshop所生產的濾鏡，它們不僅種類齊全，品種繁多而且功能強大，同時版本與種類也在不斷升級與更新。這就是我要所講的重點。
據目前不完全統計，就算不考慮版本之間的差異，Photoshop第三方濾鏡就有大大小小大概有800種以上，正是這些種類繁多，功能齊全的濾鏡使Photoshop愛好者更痴迷。在這里由於篇幅關系，不可能一一向大家介紹，我著重為大家介紹現在一些目前比較流行和使用比較多的濾鏡。
Metatools公司開發KPT系列濾鏡：
我想提起KPT只要是搞設計的朋友一定聽說過，從最早的KPT3，到其後的KPT5、KPT6，一直到Metatools公司最近發布的KPT7，都是專業設計師們首選的濾鏡，它的功能非常強大但是操作起來比較復雜，非專業人士使用起來比較難一點，但是KPT卻能讓你的設計變的豐富多彩。
KP3
共包含了19種濾鏡插件，主要有以下四大類：第一類KPT Gradient Designer 3.0（漸變設計師），主要是製作漸變填充的效果，其中包括了一百多種漸變變化，如果再配以組合不同混合模式的話，那可以設計出數百種光影效果。第二類KPT Spheroid Designer 3.0（球體設計師），它是KPT3中最強大最精彩的部分，它能把二維圖像完美地變成三維圖像。第三類KPT 3D Stereo Noise 3.0（添加雜質），它可以為圖像添加混合雜質效果，配合不同混合模式能創造出各種不同效果。第四類KPT Material Pathfinder3.0（材質探險者），它能生成各種材質效果，讓你的圖像更漂亮。
KPT5
是繼KPT3之後Metatools公司又一個力作，它並不是KPT3的升級版本，但是兩者功能並不重合。KPT5增加了5個新的濾鏡：KPT Blurrr（模糊效果濾鏡），KPT Blurrr面版上集成了9種模糊效果，可以直接自由切換，其中有一些模糊效果是獨一無二的。KPT ShapeShifter（文字特效濾鏡），它能創建網頁3D按鈕、令人眩目的玻璃外形物件及文字。KPT Orb-It（球體生成濾鏡），它可以在圖像上生成無數的球體，如泡沫、雨滴等效果，並且每個球體都是獨立對象，可以進行位置調整與屬性設定。KPT FiberOptix（纖維效果濾鏡），可以給任何圖像加上令人驚奇的真實羽毛效果，產生諸如毛絨的文字、蓬鬆的地毯、帶刺的塑膠條等效果。KPT FraxPlorer（不規則碎片濾鏡），它採用新的分形演算法和著色模式，通過Universe Mapping（宇宙制圖）面板開發分形空間。
KPT6
濾鏡是繼KPT3與KPT5以後，Metatools公司又一個強大的濾鏡。其中比較有代表性的為：KPT Equalizer（KPT均衡器），用來對圖像進行調節，製造各種銳化效果。KPT LensFlare（閃爍透鏡），它能真實的創造反射、光暈與透鏡反射等效果。KPT Goo（塗抹濾鏡），可以對圖像進行象流質一樣塗抹。KPT SkyEffects（天空濾鏡），能製作生成逼真的自然天空效果。KPT SceneBuilder（建模濾鏡），在Photoshop中插入三維模型，並渲染著色，類似一個小型的3DS。
KPT7
是Metatools公司最新發布的一款濾鏡。KPT7一共有9個濾鏡：Channel Surfing（通道濾鏡），可以對圖像的任一通道進行模糊、銳化、對比度等效果。Fluid（流動濾鏡），可以在圖像中加入模擬的流動效果、刷子帶水刷過物體表面的痕跡等。Frax Flame（捕捉濾鏡），它能捕捉及修改不規則的幾何形狀，並能對這些幾個形狀實行對比、扭曲等效果。Gradient Lab（傾斜濾鏡），它可以創建各種不同形狀、高度、透明度的色彩組合並應用到圖像中。Hyper tiling（瓷磚濾鏡），借鑒瓷磚貼牆的原理，產生類似瓷磚效果。Ink Dropper（墨滴濾鏡），能產生墨水滴入靜止水中的效果。Lightning（閃電濾鏡），它能在圖像上產生向閃電一樣的效果。Pyramid（相疊濾鏡），將原圖像轉換成具有類似「疊羅漢」一樣對稱、整齊的效果。Scatter（質點濾鏡），它可以控制圖像上的質點及添加質點位置、顏色、陰影等效果。 Alien Skin公司生產的Eye Candy 4000濾鏡：
Eye Candy 4000濾鏡又名眼睛糖果，它比Eye Candy 3.0濾鏡更完善，功能更強大。它是一個內置23種濾鏡的套件，能在極短的時間內生成各種不同的效果。它主要有：
Antimatters（反物質濾鏡），它可以在不影響色度及飽和度的情況下反轉亮度。
Bevel Boss（浮雕濾鏡），它可以生成各式的斜面與雕刻外型，並能把之變成浮雕效果。Chrome（金屬濾鏡），可以利用映射圖來生成變化多端的真實金屬效果。
Corona（光暈濾鏡），它能生成光暈、氣流雲團等天體效果並通過調節大小、色彩、伸展、閃爍等參數來進行設置。
Cut Out（切塊濾鏡），通過施加陰影效果，使圖像產生類似空洞或凸起的效果。
Drip（水滴濾鏡），可以為文本及圖像添加逼真的各種水滴效果。
Fire（火焰濾鏡），可以生成各種不同的火焰和類似火苗的效果。
Fur（柔毛濾鏡），可以生成各種不同形狀、色彩的毛、發等效果。
Glass（玻璃濾鏡），通過模擬折射、濾光、反射等生成玻璃效果。
Gradient Glow（漸色輝光濾鏡），圍繞物體產生真實的的輝光與漸變彩色效果。
Hsb Noise（噪點濾鏡），通過調節色度、飽和度及亮度，為圖像添加各異的噪點效果。
Jiggle（輕舞濾鏡），隨機流式空間的基礎上，產生強烈的扭曲變形效果。
Marble（理石濾鏡），通過控制顏色、粒度、岩石的形狀和脈紋來生成各種逼真的理石紋理。Melt（熔化濾鏡），可生成熔化區域底部選區像素下滴的效果。
Motion Trail（動態拖曳濾鏡），產生拖尾來形成物體快速移動的效果。
Shadowlab（陰影濾鏡），可以為物體添加多種陰影效果。
Smoke（煙霧濾鏡），能生成各種自然煙霧效果。
Squint（斜視濾鏡），能產生模糊效果。
Star（星形濾鏡），能快速生成各種星形效果。
Sworl（漩渦濾境），通過隨機旋渦來塗抹並生成旋渦效果。
Water Drops（水滴濾境），可以生成各種顏色、形狀的水滴效果。
Weave（編織濾境），能產生織物效果。
Wood（木紋濾境），能生成各種逼真的木紋效果。
Xenofex是Alien Skin Softwave公司的另一個精品濾鏡：
它延續了Alien Skin Softwave設計的一貫風格，操作簡單、效果精彩，是圖形圖像設計的又一個好助手。Xenofex濾鏡主要分：
Baked Earth（乾裂效果），它能製作出乾裂的土地效果。
Constellation（星群效果），它能產生群星燦爛的效果。
Crumple（褶皺效果），它能產生十分逼真的褶皺效果。Flag（旗子效果），它能製作出各種各樣迎風飄舞的旗子和飄帶效果。
Distress（撕裂效果），能製作出一些自然剝落或撕裂文字的效果。
Lightning（閃電效果），能產生無數變化的閃電效果。
Little fluffy clouds（雲朵效果），能生成各種雲朵效果。
Origami（毛玻璃效果），能生成一種毛玻璃看東西的效果。
Rounded rectangle（圓角矩形效果），能產生各種不同形狀的邊框效果。
Shatter（碎片效果），能生成一種鏡子被打碎的效果。
Puzzle（拼圖效果），能生成一種拼圖的效果。
Shower door（雨景效果），能生成雨中看物體的效果。
Stain（污點效果），能為圖片增加污點效果。
Television（電視效果），能生成一種老式電視的效果。
Electrify（充電效果），能產生一種充電的效果。
Stmper（壓模效果），可以對圖像進行壓模效果。
EXTENSIS公司的Photo Tools 3.0濾鏡：
Photo Tools 3.0大大超越了Photo Tools 2.0的功能，除了保留2.0原有的一些功能，還另外增加了如：
PhotoAnimator（動畫製作），它提供了大量的動畫特效庫，採用一種特殊的壓縮技術，特別適合網頁製作。
PhotoTexture（材質濾鏡），隨意的產生貼圖，並能進行無縫拼貼，適合網頁製作。PhotoButton（按鈕濾鏡），能生成各種多變的按鈕。
PhotoGroov（凹槽濾鏡），能進行凹槽製作及生成各種材質效果。
PhotoCastShadow（倒影濾鏡），能夠為圖像產生各種類型的倒影效果。
PhotoGow（霓紅濾鏡），能在圖像上產生霓紅效果。
PhotoBevel（斜角濾鏡），能產生各種導角效果。
PhotoEmboss（浮雕濾鏡），能對文字及圖像產生逼真的浮雕效果。
PhotoBar（自定義濾鏡），能快速隱藏PhotoShop下拉菜單。
PhotoText（文字濾鏡），可輸入中文文字。
Extensis公司的Photographic濾鏡：
它能讓文字在Photoshop里延著路徑行走，這種效果一般只能在矢量圖軟體里實現。
Autofx公司生產的Page Curl（卷頁）濾鏡：
它能讓圖像產生卷頁的效果。還有Photo/Edge（極酷邊框）濾鏡，它能為圖像添加漂亮的邊框效果。
Panopticum公司生產的Alpha Strip（抽線）濾鏡：
它能產生各種如電視機里的抽線效果。
Extensis公司生產的Mask Pro 2.0濾鏡：
它能把復雜的圖像輕易的摳出如，人的頭發，動物的毛發等。
Diardsoftware公司的UleadType（文字特效）濾鏡：
它能對文字進行漸變、網紋玻璃，浮雕、金屬、水泥等效果。
以上是一些專業設計師常用的外掛濾鏡，雖然這些濾鏡只是當中的極小一部分，但是正是這些外掛濾鏡讓Adobe公司的PhotoShop被演繹的精彩非常，成為廣大圖像愛好者的首選圖像處理軟體。 Photoshop作為圖像處理軟體中的老大，其強大的圖像處理功能大家一直有目共睹。它不僅能為圖片創造出絢目的效果，更能對圖像進行合成及移花接木，達到理想的境界。但再強大的軟體總有它的不足，雖然Adobe公司不斷推出新的更完善的Photoshop版本，但總有那麼一些地方不盡如人意，不得不說是一種遺憾。不過現在這種遺憾有方法可以彌補，那就是第三方廠商為其製作的外掛濾鏡。

㈣ JAVA求10個景點間各個景點的最短路徑 圖隨便話 距離隨便 求代碼

最有效，切不復雜的方法使用Breadth First Search (BFS). 基本代碼如下（偽代碼）。因為BFS不用遞歸，所以可能會有點難理解。

public Stack findPath(Vertex 起始景點, Vertex 目標景點){
Queue <Vertex> q = new Queue<Vertex>();
s.enqueue(起始景點);
Vertex 當前位置;
while(!s.isEmpty()){
當前位置 = s.dequeue();
if (當前位置 == 目標景點) break;
for (每一個相鄰於 當前位置 的景點 Vertex v){
if (!v.visited){
v.parent = 當前位置;
// 不是規定，不過可以節省一點時間
if (v == 目標景點){
current = v;
break;
}
s.enqueue(Vertex v);
v.visited = true;
}
}
}

Stack <Vertex> solution = new Stack <Vertex>();
Vertex parent = current;
while (parent != 起始景點){
solution.push(parent);
parent = current.parent;
}

for (graph中的每一個vertex) vertex.visited = false;

return solution(); // 其實這里建議用一個 Path 的inner class 來裝所獲得的路線
}

然後再 main 求每兩個景點之間的距離即可
public static void main(String[] argv){
PathFinder pf = new PathFinder();

Stack[][] 路徑 = new Stack[10][10];

for(int i=0; i<pf.vertices.length; i++){
for(int j=i+1; j<pf.vertices.length; j++){
Stack s = pf.findPath(pf.vertices[i], pf.vertices[j]);
路徑[i][j] = s; 路徑[j][i] = s; // 假設你的graph是一個undirected graph

}

}

// 這么一來就大功告成了！對於每兩個景點n 與 m之間的最短路徑就是在 stack[n][m] 中

}

還有一種方法就是用Depth First Search遞歸式的尋找路徑，不過這樣比較慢，而且我的代碼可能會造成stack overflow

public Stack dfs(Vertex 當前景點，Vertex 目標景點){
if(當前景點 == 目標景點) return;

Stack solution = new Stack();
Stack temp;
for (相鄰於 點錢景點 的每一個 Vertex v){
if (!v.visited){
v.visited = true;
temp = dfs(v, 目標景點);
// 抱歉，不記得是stack.size()還是stack.length()

if (solution.size() == 0) solution = temp;
else if(temp.size() < solution.size()) solution = temp;

v.visited = false; 復原

}

}

return solution;

}
然後再在上述的Main中叫dfs...

參考：
http://www.cs.berkeley.e/~jrs/61b/lec/29
http://www.cs.berkeley.e/~jrs/61b/lec/28

㈤ dnf槍劍士轉職什麼職業好

1、整體數據較高

槍劍士的各轉職中，無論是屬於純輸出職業的特工，還是屬於輔助輸出職業的消災者、殺手和專家，其技能數據均比目前的同類型職業高出15%左右。這一現象可以歸結為兩個原因：

一方面，在目前畢業級武器、防具和輔助裝備均產自團隊副本的游戲環境下，新職業在時間積累方面相比老職業存在著不可挽回的劣勢，因此通過數據進行一定的彌補;

另一方面，參考之前女聖職者四職業和守護者兩職業的情況，新職業的技能數據很有可能是以今後的版本(魔獸副本、下一輪全職業平衡)為基準進行設計的，從中我們或許可以窺探到未來一輪全職業平衡的調整方向。

2、各轉職分化明顯

槍劍士的各轉職中，在考慮武器基礎數值帶來的影響下，若以殺手為參照，則純輸出職業-特工的技能數據要高於殺手約20%(若考慮CD因素，則約為27%)，輔助輸出職業-消災者的技能數據要高於殺手約12%(若考慮CD因素，則約為7%)，另一輸出職業-專家的技能數據與殺手相當。

純輸出職業與輔助輸出職業的差距明顯，而同類輔助職業之間也存在一定的分層(消災者-殺手/專家)和同化(殺手-專家)情況，玩家可以以技能數據和職業性能作為參考，選擇適合自己的職業。

就筆者在韓服的體驗來說，槍劍士的輸出和打擊感都是比較不錯的，大家可以對這個職業滿懷期待。

㈥ 如何精簡citespace圖

精簡citespace圖的步驟：
第一步，不選擇裁剪，進行首次分析，分析關鍵詞網路，根據生成的網路圖，如果網路合適的話就可以直接進一步分析，否則選擇進行第二步。
第二步，進行網路裁剪，此時可以選擇最小樹法和尋徑網路法。
最小樹法：在Pruning區域選擇Minimum Spanning Tree，系統會基於最小樹演算法減少節點連線，但不會減少網路節點數。
尋徑網路法：在Pruning區域Pathfinder，系統會基於尋徑網路演算法優化網路圖連線。
在網路圖生成後，需要通過Control Panel調整節點大小、文字大小，節點標簽出現的閾值等。同時，可以拖動節點進行進一步的優化。

㈦ 最近很流行的像是銳化的濾鏡或者是什麼軟體,有知道是什麼app 嗎。以下兩種圖分別是什麼APP上的

濾鏡主要是用來實現圖像的各種特殊效果。它在Photoshop中具有非常神奇的作用。所以有的Photoshop都按分類放置在[]菜單中，使用時只需要從該菜單中執行這命令即可。濾鏡的操作是非常簡單的，但是真正用起來卻很難恰到好處。濾鏡通常需要同通道、圖層等聯合使用，才能取得最佳藝術效果。如果想在最適當的時候應用濾鏡到最適當是位置，除了平常的美術功底之外，還需要用戶的濾鏡的熟悉和操控能力，甚至需要具有很豐富的想像力。這樣，才能有的放矢的應用濾鏡，發揮出藝術才華。濾鏡的功能強大，用戶需要在不斷的實踐中積累經驗，才能使應用濾鏡的水平達到爐火純青的境界，從而創作出具有迷幻色彩的電腦藝術作品。 photoshop外掛濾鏡大揭秘 提起Photoshop我想很多人都知道，那是Adobe公司的拳頭產品，圖像處理軟體中的老大，但是說到Photoshop濾鏡，那麼很多人就不一定清楚或了解，當然也有些朋友會說不就是Photoshop軟體里的一些濾鏡嘛。不錯，那隻是Photoshop的一些內闕濾鏡，這些濾鏡不僅給專業設計師提供了無限的創作空間，也給初學者提供了豐富的圖像處理功能，但是你若想成為一個Photoshop高手的話，那麼你就必須了解Photoshop的第三方濾鏡，也就是Photoshop的外掛濾鏡。 Photoshop濾鏡的基本知識： Photoshop濾鏡基本可以分為三個部分：內闕濾鏡、內置濾鏡（也就是Photoshop自帶的濾鏡）、外掛濾鏡（也就是第三方濾鏡）。內闕濾鏡指內闕於Photoshop程序內部的濾鏡，共有6組24個濾鏡。內置濾鏡指Photoshop預設安裝時，Photoshop安裝程序自動安裝到pluging目錄下的濾鏡，共12組72支濾鏡。外掛濾鏡就是除上面兩種濾鏡以外，由第三方廠商為Photoshop所生產的濾鏡，它們不僅種類齊全，品種繁多而且功能強大，同時版本與種類也在不斷升級與更新。這就是我要所講的重點。 據目前不完全統計，就算不考慮版本之間的差異，Photoshop第三方濾鏡就有大大小小大概有800種以上，正是這些種類繁多，功能齊全的濾鏡使Photoshop愛好者更痴迷。在這里由於篇幅關系，不可能一一向大家介紹，我著重為大家介紹現在一些目前比較流行和使用比較多的濾鏡。 Metatools公司開發KPT系列濾鏡： 我想提起KPT只要是搞設計的朋友一定聽說過，從最早的KPT3，到其後的KPT5、KPT6，一直到Metatools公司最近發布的KPT7，都是專業設計師們首選的濾鏡，它的功能非常強大但是操作起來比較復雜，非專業人士使用起來比較難一點，但是KPT卻能讓你的設計變的豐富多彩。 KP3 共包含了19種濾鏡插件，主要有以下四大類：第一類KPT Gradient Designer 3.0（漸變設計師），主要是製作漸變填充的效果，其中包括了一百多種漸變變化，如果再配以組合不同混合模式的話，那可以設計出數百種光影效果。第二類KPT Spheroid Designer 3.0（球體設計師），它是KPT3中最強大最精彩的部分，它能把二維圖像完美地變成三維圖像。第三類KPT 3D Stereo Noise 3.0（添加雜質），它可以為圖像添加混合雜質效果，配合不同混合模式能創造出各種不同效果。第四類KPT Material Pathfinder3.0（材質探險者），它能生成各種材質效果，讓你的圖像更漂亮。 KPT5 是繼KPT3之後Metatools公司又一個力作，它並不是KPT3的升級版本，但是兩者功能並不重合。KPT5增加了5個新的濾鏡：KPT Blurrr（模糊效果濾鏡），KPT Blurrr面版上集成了9種模糊效果，可以直接自由切換，其中有一些模糊效果是獨一無二的。KPT ShapeShifter（文字特效濾鏡），它能創建網頁3D按鈕、令人眩目的玻璃外形物件及文字。KPT Orb-It（球體生成濾鏡），它可以在圖像上生成無數的球體，如泡沫、雨滴等效果，並且每個球體都是獨立對象，可以進行位置調整與屬性設定。KPT FiberOptix（纖維效果濾鏡），可以給任何圖像加上令人驚奇的真實羽毛效果，產生諸如毛絨的文字、蓬鬆的地毯、帶刺的塑膠條等效果。KPT FraxPlorer（不規則碎片濾鏡），它採用新的分形演算法和著色模式，通過Universe Mapping（宇宙制圖）面板開發分形空間。 KPT6 濾鏡是繼KPT3與KPT5以後，Metatools公司又一個強大的濾鏡。其中比較有代表性的為：KPT Equalizer（KPT均衡器），用來對圖像進行調節，製造各種銳化效果。

㈧ 大數據時代的商業法則

大數據時代的商業法則

法則1：解讀用戶的真實需求 解讀用戶的真實需求，就是通過數據的收集、分析挖掘出用戶內心的慾望，提高企業產品推送的成功率，並將其轉化為企業的訂單。

大數據看似神秘莫測，其實在解讀用戶需求上的操作思路卻極其簡單，即盡可能掌握用戶的個人信息和關注信息。當關注信息指向個人時，就能夠相對精準地定義出用戶的需求。

在這一過程中，主要的操作模式有兩種：靜態輻射模式和動態跟蹤模式。

靜態輻射模式

靜態輻射模式的數據分析在一個時間節點上進行，盡量擴大分析對象，並用標簽來篩選出最可能成交的用戶。這是大數據應用中最典型的一種模式。由於一些大企業主動會進行用戶標簽的管理，需要大數據助力營銷的企業就可以「借船出海」。

標簽與購買的關系有兩種：一類標簽與購買的關系非常明顯。例如，一個常常瀏覽經管類書籍的用戶一定是這類書籍的潛在購買者。

另一類標簽與購買的關系卻並不十分明顯。這就需要企業提前進行分析，有時還需要藉助第三方專業機構的分析結果。

例如，新浪微博會根據用戶平時的瀏覽和表達為用戶貼上「標簽」。但是，這些標簽與有些購買行為之間的關系就並不明顯。金夫人是國內婚紗攝影巨頭，他們首先利用自己作為網路大客戶的身份，無償獲取了網路提供的婚紗攝影客戶調研分析數據，發現美食、影院等標簽的用戶最有可能購買婚紗攝影產品。利用這一跨資料庫的結果，金夫人在新浪微博的平台上鎖定了「年齡20～35左右的某地區女性」群體，加上了美食、影院等標簽，精準鎖定了高轉化可能的用戶，並購買了平台提供的「粉絲通」服務，對他們進行定向廣告推送。一般來說，推送5～6萬個用戶大約會得到70～80個電話咨詢，這種轉化過來的電話咨詢顧客被稱「顧客資源」，從顧客資源到最後的成單，轉化率優異，大約在40%。

動態跟蹤模式

動態跟蹤模式的數據分析在一個時間周期內進行，盡量縮小分析對象，不斷通過用戶的行為來為用戶貼上標簽，伺機發現產品推送的時點。由於這種分析針對小群體，無法由第三方機構提供統一的規模化服務，所以，對於企業來說是有高門檻的，需要企業練好內功。這種模式中，企業對於用戶不斷產生的新數據，要進行隨時跟蹤，並隨時在雲端進行處理。

例如，Target超市以20多種懷孕期間孕婦可能會購買的商品為基礎，將所有用戶的購買記錄作為數據來源，通過構建模型分析購買者的行為相關性，能准確地推斷出孕婦的具體臨盆時間，這樣Target的銷售部門就可以有針對地在每個懷孕顧客的不同階段寄送相應的產品優惠券。在一個個例中，他們居然比用戶更早知道了她懷孕的信息。

又如，亞馬遜基於自己對用戶的了解來進行精準營銷，在網站上的推薦和電子郵件對於產品的推送成為了促進成交的利器。調研公司Forrester分析師蘇察瑞塔·穆爾普魯稱，根據其他電子商務網站的業績，在某些情況下，亞馬遜網站推薦的銷售轉化率可高達60%。這一轉化率遠遠高於其他電子商務網站，難怪一些觀察員將亞馬遜的推薦系統視為「殺手級應用」。最新的消息顯示，亞馬遜已經注冊了「未下單、先發貨」的技術專利，這是更加精準的需求預判和更加直接的產品推送，他們對於大數據的應用已經是爐火純青！

法則2：形成社會化協作的生產安排

如果能依靠大數據進行產品推送實現購買，海量需求就會從互聯網洶涌而來。這意味著產品的數據增多、涉及原料增多、消費者零散下單……這一變化使得工業時代標准化的產品生產模式受到前所未有的顛覆，生產端需要基於大數據形成前所未有的柔性，來對接消費端的柔性。

互聯網商業環境對價值鏈提出了新的挑戰：鏈條上的采購、生產、物流、分銷、零售各環節中，除了生產之外的其他環節也需要強大的數據處理能力，各個環節的數據處理系統和數據本身必須是共享的，而且，這些系統和內容還必須向全社會開放。要達到這種要求，顯然應該應用價值鏈接網，並用大數據來進行生產協調。

大數據的確給價值鏈重塑帶來了機會。在工業經濟時代，生產更多地通過「規模經濟」來獲利，大規模標准化的生產最大程度地降低了單位成本。但在互聯網經濟時代，生產更應該通過「范圍經濟、協同效應和重塑學習曲線」來獲利，因為，多種類、小規模的生產需要價值鏈上的靈動協作。

基於互聯網這樣一個平台，所有的價值鏈環節可以實現數據共享和集中處理。另外，因為使用統一的數據構架，所以不會出現數據孤島，浪費有價值的數據。由此，價值鏈各個環節之間可以無縫鏈接，實現最敏捷、最合理的生產。基於互聯網這樣一個平台，企業入圍合作即可以獲得充分的信息，也不再會遭遇太高的學習門檻。更厲害的是，用戶參與生產也變得容易，模塊化的選擇題，讓業余者也可以發出專業的需求信號。由此，從始端原料的生產者到終端的消費者，全部都被植入了價值鏈（或稱為價值網），社會化協作得以真正實現。而在大數據出現以前，這幾乎是不可能的！

順應法則贏未來

獨具特色的大數據商業法則，將會引發未來商業格局的變化。未來的贏家，將屬於能夠適應新的商業法則和新的商業邏輯的代表者。

在用大數據掘金的世界，誰掌握大數據，並能利用大數據實現上述兩大商業法則的變革，誰就能贏得未來。

因此，我們可以肯定地判斷出，掌握了大數據的資源整合類企業，將會成為大數據時代的企業贏家。這類企業是商業生態（價值網）中的「舵手」，通過靈敏地識別市場需求，指揮網路成員協同生產，獲得組合創新優勢。由於控制了整個網路，此類企業擁有網路收益的剩餘索取權，往往獲利最為豐厚。工業經濟時代，企業是依賴品牌、聲譽和社會資本實現資源整合。互聯網時代，資源變得無限豐富，協作變得極度頻繁，企業更需要依靠大數據來發現需求、整合資源。可以這樣說，掌握了大數據，這類企業就知道「用戶要什麼，哪裡有什麼，如何用資源去滿足用戶需求」。

未來的資源整合企業將基於大數據來運作。維克托·邁爾·舍恩伯格等人在《大數據時代》中，將基於大數據的資源整合企業分為三種：第一種是掌握數據的企業，這類企業掌握了埠，掌握了數據的所有權；第二種是掌握演算法的企業，負責處理數據，挖掘有價值的商業信息，這些企業被稱為「數據武士」；第三種是掌握思維的企業，他們往往先人一步發現市場的機會，他們既不掌握數據技能，也不掌握專業技能，但正因為如此才有廣闊的思維，能夠最大程度串聯資源，形成商業模式，他們相當於「路徑尋找者（pathfinder）」。

按照各自生產要素的價值性和稀缺性，很難說哪類企業真正將在大數據的商業模式中獲益，三類企業各自有各自的貢獻，各自有各自的稀缺之處。

ITASoftware是美國四大機票預訂系統，是一個典型的掌握數據的企業，其將數據提供給Farecast這家提供預測機票價格的企業，後者是一個典型的掌握演算法和思維的企業，直接接觸用戶。結果，ITA Software僅僅從這種合作中分得了一小塊收益。

Overture是搜索引擎付費點擊模式的鼻祖，如果把谷歌看作是媒體，那麼Overture則是相當於廣告代理公司，通過演算法細分不同的瀏覽用戶，向廣告投放企業提供目標用戶的付費點擊（選出他們最需要的用戶）。Overture是典型掌握演算法和思維的企業，雅虎、谷歌則是掌握數據的企業。事實上，谷歌的兩大金礦AdWords和AdSense技術，都是借鑒了Overture的演算法。但是，Overture不能直接接觸到用戶，沒有數據，喪失了話語權，只能獲得少量收益，以至於最後被雅虎收購。

基於大數據的資源整合類企業，它們的生態鏈又將遵循兩個法則。

法則一：接觸用戶的企業總是能夠獲得最多的收益，這和價值鏈上的分配原則是高度一致的。終端價格和原料供應之間的差價全部是由售賣終端產品的企業獲取的。

法則二：掌握數據的企業具有這個商業生態內最大的議價能力，最終最有可能成為贏家。演算法可以攻克，也可以購買，事實上，擠入這個行業的企業並不在少數。而思維則存在一種肯尼斯·阿羅所說的「信息悖論」，即信息在被他人知曉前都價值極高，但卻無法被證實。一旦公開證實它，又因所有人都知道而失去了價值。所以，不管思維和演算法企業走得多快，只要數據企業隨時可以封鎖數據源，就依然把握著「殺手鐧」。甚至，有的數據企業在看不清楚商業模式時，將數據釋放讓思維和演算法企業進行試錯，而一旦試錯成功，則收回數據所有權，模仿其商業模式。

BAT的數據帝國

因此，我們可以說，在大數據時代，資源整合企業的競爭，將會決定未來商業世界的版圖。

在很多人還沒有弄清楚大數據時代的商業法則時，國內互聯網三巨頭BAT（網路、阿里、騰訊）已經在迅速地構建自己的「數據帝國」。

在互聯網的大世界中，用戶有諸多的入口，可以通過不同的APP上傳數據。BAT的原則是，有關吃穿用住行的一切服務商，只要能夠增加他們的數據種類和質量，他們通通拿下。這里，體現出一種典型的「數據累積的邊際收益遞增效應」，即每多增加一個單位的數據，可挖掘的價值就有一個加速的增長，每增加一個種類的數據，可挖掘的價值就有一個加速的增長。某些時候，BAT甚至根本不考慮數據在現階段能否變現為收益，僅僅是納入麾下，等待未來的開發。

現實的情況是，經過了幾輪的收購之後，BAT基本上覆蓋了吃、穿、用、住、行、社交等各個領域的數據入口，加之其原來的龐大數據入口，在數據規模上的優勢已經無與倫比。短時間內，任何企業想要超越他們，幾乎都是不可能的。

BAT不僅是在做掌握數據的企業，也是在做掌握演算法和思維的企業。一方面，擁有龐大的商業用戶群和擁有用戶群消費偏好的大數據，只要具有相應的內容，就可以形成成交、獲取收益。另一方面，他們甚至可以開放應用程序介面（APIs）把自己掌握的數據授權給別人使用，這樣數據就能夠重復產生價值。這方面，阿里巴巴的百川計劃就是一個典型。簡單來說，他們向其他廠商的APP免費開放數據，但他們不收費，僅僅需要他們回饋數據作為代價。這個計劃實施以後，所有的APP都會是他們的入口。

可以說，BAT的帝國是基於數據建立的。甚至有人預言，數據作為「表外資產」一定會在某個時候被會計准則納入。因為，相對於無形資產，這種資產的價值更大。

值得一提的是，傳統工業經濟思維的人根本看不懂大數據時代的商業邏輯。某學者曾對阿里巴巴的收購（零售、文化、金融等）提出過質疑，他列舉蘋果和谷歌收購的案例，認為他們都是在進行專業領域的收購，這是有利於增強競爭力的，但阿里進行的都是多元化收購，是不利於增強競爭力的。

實際上，這是沒有看懂阿里巴巴商業模式的表現。互聯網時代的大多數商業模式，早就脫離了行業的限制，而在某種程度上走向了「大一統」，即「導入流量+大數據分析變現流量」。這種模式里數據就是通用的邏輯，難怪在大數據出現時，維克托·邁爾·舍恩伯格等人就斷言，行業專家和技術專家的光芒會被數據專家掩蓋住，因為後者不受舊觀念的影響，能夠聆聽數據發出的聲音。

盡管BAT強悍如斯，但在他們的夾縫中，仍然有一些商機，企業也可以搭建入口、解讀需求、安排生產。如果說大數據改造商業的神奇已經毋庸置疑，那為何眾多企業依然拿不起放在眼前的這把金鑰匙？很大程度上是因為這些企業缺乏數據基因。

大數據和互聯網經濟的來襲，使得企業只能「被動接網」。面對海量的潛在需求，不僅無法解讀，也無法調動生產進行對接。這就出現了大量企業被互聯網的海量需求「反噬」，並導致供應鏈失控的案例。

在大數據時代，企業規模、資金、生產技術不再重要，品牌也不再擁有神力。獲取數據、分析處理數據、挖掘數據價值的能力成為企業的立身之本。目前我國大部分企業還沒有意識到我們已經進入大數據時代，就像我們大多數消費者沒有意識到我們的消費行為隨時在被計算一樣。在這樣的一個時代，只有建立在數據之上的企業、按照大數據時代的商業法則運營的企業才能更好地生存。

以上是小編為大家分享的關於大數據時代的商業法則的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

㈨ 什麼是優先順序反轉+有何危害+如何避免和解決

什麼是優先順序反轉

優先順序反轉，英文是priority inversion，也有其他叫法：

優先順序倒置

優先順序逆轉

優先順序翻轉

任務之間誰可以得到執行，是通過任務調度來完成的

2.任務調度有多種方法（演算法）

羅賓環調度演算法：Round-robin scheling algorithm

基於優先順序的調度演算法：Priority-controlled scheling algorithm

3.任務調度的一種常見調度演算法就是

根據優先順序高低去調度，優先讓高優先順序的任務去執行的

任務調度器，總是去激活某個，在所有任務中優先順序是最高的，且處於就緒狀態的，任務，即讓其去執行

4.任務有多種狀態：就緒，掛起，等等

當然，任何任務，都可能由於，需要某種資源，而該資源被別人（別的任務）佔用，而無法繼續運行下去

此時就變成：掛起 –> 等待其所需要的資源被釋放

然後才可以繼續變成，就緒，等待下次調度時，就可以繼續執行了。

5.任務一般被稱為：進程，或更小粒度的線程

此處，均以進程為例來說明

任務調度器，總是去激活某個，在所有任務中優先順序是最高的，且處於就緒狀態的，任務，即讓其去執行

但是，當某個最高優先順序的任務A，由於其所需要的某個資源被某個低優先順序的任務C佔用了（還沒使用完，還沒釋放），所以高優先順序任務A就被阻塞了。

此高優先順序的任務A，必須等到低優先順序任務C，把其所佔用的資源釋放掉後，才能繼續運行。

但是要等到低優先順序任務C釋放其所佔用的資源的話，則很明顯，必須要先讓低優先順序的任務C去執行，等低優先順序任務C執行完畢後，才能去釋放，高優先順序任務A所希望得到的那個資源。

所以，任務調度去，就去調度，讓低優先順序任務C去執行了。

但是，此時，的問題就來了：

在高優先順序任務A執行的這段時間內，某個中優先順序的任務B，已經處於就緒狀態了。

當高優先順序的任務A，由於所需資源被佔用而掛起，然後中優先順序的任務B，由於比（本來打算去調度執行的）低優先順序任務C的優先順序高，所以被調度執行，然後B去一直執行，直到結束。

一個具有中等優先順序的任務（B），卻比一個更高優先順序的任務（A）先執行

本來應該是優先順序最高的任務A先執行的，結果卻變成了，比優先順序最高的任務A，的優先順序低一些，中等優先順序任務B，先執行了。

好像是：高優先順序任務A和中優先順序任務B，兩者之間的優先順序調換了，反轉了一樣。

優先順序反轉有何危害？

說實話，很久之前，對於：

計算機的概念，都完全只是概念到時候

完全不懂相關技術和概念背後的邏輯的時候

像對於此處的優先順序反轉，也無法完全理解的時候，自然也不會去考慮此概念背後的含義。

而實際上，不對一個問題背後的現象，原因，去搞清楚的話，自然也是無法理解相關的概念的

（對於，對現實世界中的應用情況不了解，對於概念也理解的不深的話，很可能就會問）

（不就是個優先順序反轉嘛）即使，發生了優先順序反轉了，又如何？（地球還不是照轉？！）

優先順序的反轉，有很大危害。

但是，在具體解釋優先順序反轉的危害之前，需要知道相關背景知識：

1.優先順序反轉，這個概念，往往都是在嵌入式領域內，尤其是嵌入式實時系統方面，才會提及

關於嵌入式實時操作系統，不熟悉的，可以參考：

【整理】嵌入式實時操作系統

2.嵌入式實時操作系統，最最重要的指標就是：確保任務執行時間是可預測的，即涉及到最後期限deadline

要確保，任何時刻，執行某個任務，都不能超過某個時間，比如1ms（我隨便舉例的）

然後再來解釋，優先順序反轉的危害：

由於優先順序反轉，造成任務調度時，時間的不確定性。

時間不確定，破壞了實時系統的實時性

嚴重時可能導致系統崩潰

由於本身基於優先順序設計的任務，每個優先順序不同的任務，往往對應著實際的現實中的執行的任務

其優先順序反轉，導致低優先順序比高優先順序先執行了

直接就導致任務錯亂，邏輯錯亂了

程序也就異常了？（待確定此部分的理解是否有誤）

1.當年火星探路者號（Mars Pathfinder），就由於，此處所說的，優先順序反轉，而導致了內部執行邏輯出錯的bug：

在1997年7月4號發射後，在開始搜集氣象數據之後沒幾天，系統（無故）重啟了。

後來，當然，被相關技術人員找到問題根源，就是，這個優先順序反轉所導致的，然後修復了此bug。

當年火星探路者號用的軟硬體是：

硬體：

CPU：RS6000

匯流排：VME Bus

各種介面卡/外設：

音頻

攝像頭

1553匯流排介面

軟體：

OS：（Wind River的）VxWorks

What really happened on Mars ?

What really happened on Mars?

如何解決或避免優先順序反轉？

既然，相對來說，優先順序反轉，這樣的問題，對於，尤其是嵌入式實時系統中，危害這么大，

那麼肯定N年前，就有人找到解決辦法了：

優先順序反轉的解決辦法：

禁止所有中斷（以保護臨近區）

當使用，禁止所有中斷，來避免優先順序反轉時，需要滿足下面的條件：

可被搶占的

中斷已禁止的

由於沒有別的第三種的優先順序了，所以，也就不可能發生反轉了。

（暫時沒有完全理解此種的含義。。。。）

priority inheritance 優先順序繼承：

對於，佔了高優先順序任務A的某種所需資源的，低優先任務級C，

當A被阻塞，要去調度，即使存在另一個中優先順序任務B，則也可以實現：

由於此時低優先順序任務C已有和A同樣的優先順序了，

則調度器自然會去執行：

比中優先順序任務B的優先順序高的C了。

然後，等C執行完畢後，就可以繼續執行A了。

優先順序繼承的實際例子

What really happened on Mars ?

中為例來來說明如何應用此，優先順序繼承：

HOW WAS THE PROBLEM CORRECTED?

VxWorks中的mutex對象，添加一個布爾值的參數，表示：

mutex是否使用優先順序繼承

當mutex初始化時，該參數是關閉的；

當此參數被打開時，低優先順序的任務，就從高優先順序的任務中繼承了相同的優先順序，

當然，背後是對應的檢測機制：

可以判定出，當然被阻塞的高優先順序的任務，所需要的資源，被當前自己這個低優先順序任務所佔用了

由此，解決了優先順序反轉的問題，避免了系統再次發生無故重啟。

Priority Celling（最高優先順序/優先順序天花板）

給臨界區，即上述的mutex等公用資源的部分

凡是想要用到，臨界區的資源的任務，

要進入臨界區之前，都將臨界區的優先順序賦值給該任務，

使得該任務有了最高的優先順序，可以不被打斷，而始終繼續運行，直到用到資源

這樣，就避免了，被高優先順序A發現某資源被低優先順序的C佔用之類的問題了

㈩ 德國科學家早在上世紀 80 年代就造出了自動駕駛汽車

1994 年某個陽光明媚的秋日，法國 Autoroute 高速上，其他車主可能沒有意識到正在發生的不同尋常的事情，兩輛德國牌照的豪華轎車正在行駛於高速。這兩輛灰色的梅賽德斯賓士 500 SEL 正在加速到時速 130 公里，它們通過路況自動做出改變，沒錯，這兩輛車是自動駕駛的，計算機控制方向盤，油門和剎車，而且它們這趟行程經過了德國和法國政府的允許。

在谷歌、特斯拉、Uber 開展自動駕駛業務的近 30 年前，一名叫 恩斯特·迪克曼斯 的德國科學家領導者一個工程師團隊已經成功的實現自動駕駛。

今天園長來講講迪克曼斯的自動駕駛，以及他如何被人遺忘，順便再說一下 AI 歷史浪潮中的自動駕駛的起起伏伏。

迪克曼斯現在 82 歲，他已經停止向研究人員提供一般性建議，他說「人們永遠不應該完全忽視曾經非常成功的方法」。

在成為「自動駕駛實際發明者」之前，迪克曼斯工作的前十年是分析太空飛船重回地球在大氣層所需的軌跡。

作為一名航天工程師，他在西德雄心勃勃的航天界迅速晉升，在 1975 年，不到 40 歲的他在大學的研究院任職。

在此段時間，他的人生使命發生了改變：他想讓汽車自己認路。迪克曼斯越來越相信，他的未來不在太空而是陸地。幾年內，他買了一輛麵包車安裝了計算機，照相機和感測器，並於 1986 年開始在大學內測試。

大學同事們說他是個怪人，但是因為之前航天領域的成績，所以對他也就睜一隻眼閉一隻眼。

1986 年，迪克曼斯的麵包車成為第一輛自動駕駛汽車。次年，這輛車在巴伐利亞尚未對外公開的高速上以時速 90 公里的速度進行了測試。不久之後德國汽車製造商戴姆勒找到了迪克曼斯，戴姆勒成為了他的資助方，並且在 20 實際 90 年代初，提出了一個項目，他們想要一台大型客車，能夠在 1994 年的巴黎展會上演示自動駕駛。

迪克曼斯聽完這個要求後，做了個深呼吸，然後告訴戴姆勒「我的團隊和我們的方法可以做到」。

1994 年 10 月，迪克曼斯的團隊從戴高樂機場接了一批高級客人，在高速公路上，他們使用自動駕駛來完成行駛任務。名為貝林格的工程師坐在車輛的駕駛座，雙手放在方向盤上以防出現問題。貝林格 24 年後談論此事仍興奮不已。

很多報紙頭條報道了這件事。一年之後，團隊測試了另一輛新車，他們從巴伐利亞到丹麥的高速公路上，用自動駕駛總共行駛了 1700 公里，最高時速超過了 175 km/h。

不過，不久之後，項目被迫中止了。

迪克曼斯的技術到了天花板，戴姆勒失去了興趣，再之後，迪克曼斯的開拓性的工作機會被人遺忘。

人工智慧的歷史已經有了 60 多年,它往往伴隨著一個又一個「盛夏」和「寒冬」。迪克曼斯項目起始於盛夏，而終結於寒冬。

20 世紀 50 年代末，人工智慧的研究方向是如何讓機器像人一樣思考。一開始，人工智慧這個領域的最大特點就是雷聲大雨點小，各種宣傳各種大佬站台，經濟學家赫伯特·西蒙 20 世紀 60 年代曾預測「機器將會在 20 年內取代人類的工作」。

這些刺激了投資，大量熱錢湧入但技術不能實現，20 世紀 70 年代中期泡沫破滅，資金減少，人工智慧技術預冷。

在 20 世紀 80 年代中期，迪克曼斯的自動駕駛項目趕上了新一輪的盛夏，他的概念讓資本方產生了興趣，他的團隊曾一度擴張至 20 人。然後是 20 世紀 90 年代寒冬的來臨，讓迪克曼斯的概念不再吸引人。

當時坐在駕駛室的工程師貝林格說「這是一個有趣的概念，但是對很多人來講，太過未來主義了」。

技術專家說發明有兩種：像燈泡一樣，被發明就一直被使用，不斷被改進。另一種像超音速客機一樣，比如協和飛機，它們體現出了革命性的技術，但是過於先進而不適於當下。

迪克曼斯的自動駕駛就屬於第二種。

當他在 20 世紀 80 年代開始研發時，計算機仍然需要 10 分鍾來分析圖像，對周圍環境做出反應，並實現駕駛。

面對著看似不可逾越的障礙，他從人體生物學中汲取靈感，他認為，汽車應該想人眼一樣，對街道和周圍的環境有所感知。人類只能以高解析度注意到視野中心，同樣的，汽車也應該只關注與駕駛有關的東西，如道路標記。這會大大降低計算機處理的信息量。

事實上，汽車在高速公路上自動駕駛是比較簡單的，因為路面不復雜，車道明確，指示牌都很清晰。

當時也有一些問題，比如前面的車擋住了指示牌，或者指示牌太舊看不清，都會讓自動駕駛出現問題。

在寒冬來臨之際，戴姆勒告訴迪克曼斯希望能盡快推出商用，而迪克曼斯知道這項研究在幾年內根本無法商用。戴姆勒也就漸漸失去了繼續下去的興趣。

瑞士盧加諾 Dalle Molle 人工智慧研究所聯合主任 JürgenSchmidhuber 說「事後看來，這些項目並沒有立即繼續下去，這可能是一個錯誤，如果繼續了，現在自動駕駛也沒有 Google 、Uber 這些公司的事了」。

德國公司現在持有自動駕駛技術一半以上的專利，但是新參與者比如 Alphabet 的 Waymo 這樣的美國科技巨頭正在迎頭趕上。

20 世紀 90 年代末，迪克曼斯與美國陸軍研究實驗室簽訂四年的合同。他們的合作除了新一代的自動駕駛汽車，能夠處理更復雜的路面。在迪克曼斯退休時，這個項目引起了五角大樓新興技術部的達爾帕的注意。於是 2004 年，該部門搞了了一系列「挑戰」鼓勵科學家們參與自動駕駛競賽。

2005 年斯坦福大學計算機教授塞巴斯蒂安·特倫贏得了挑戰賽，成立了谷歌自動駕駛車隊，他是 AI 社區的名人。而與此同時，本文的主角迪克曼斯和他開創性的工作也被人遺忘了。

2011 年，迪克曼斯巴黎演示無人車之後的 17 年，紐約時報報道了塞巴斯蒂安·特倫努力製造了第一輛無人車，但馬上就進行了修正，寫到盡管塞巴斯蒂安·特倫開發了一輛無人駕駛汽車，但是他不是第一個這么做的人。

在 2018 年，隨著人工智慧之前的炒作，新的寒冬來了么？不少人這么認為的。

最近 AI 的研究普遍採用深度學習，通過演算法來識別。其基本原理是在復雜的數據中找到相關性，這對大多數應用程序都奏效，但在某些情況下是死路一條。由於深度學習是數據驅動，它伴隨著局限性。

之前翻譯過聖地亞哥計算機科學 Piekniewski 的文章《 AI Winter is coming 》，他表示大量的熱錢湧入 AI，特別是自動駕駛和機器人技術方面，指望馬上出成果並不切實際。

很多投資者因為投入了這么多錢，但是期望沒有成真而感到惱火。

代爾夫特大學教授 Virginia Dignum 表示「AI 人員繼續去重點關注深度學習，結果會讓人失望，這個領域如果想要有所突破，一定要通過較少的數據或者因果關系來建立模型，而不是依賴大量數據帶來的相關性。」但她不相信 AI 寒冬來了，因為現在和以往不同，現在有大量的可商用 AI，這是因為 2010 年起的技術進步，特別是計算能力和數據儲存方面的進步。

迪克曼斯仍然相信，現在的自動駕駛真正成熟，還需要十年以上的時間。現在的汽車並沒有真正的分辨能力，他們僅僅是依賴於大量數據的訓練，這意味著在一些道路以及通用情況下會很好，但是在一些特定的環境中會出現意外。

迪克曼斯說「我的自動駕駛技術命名為「尋路者（pathfinder vision）」，現在仍有幾個機構在研究這種方法，它能讓汽車在任何地方和情況下運行，不論是暴風雨過後，地震之後，戰區，都可以起到作用」。

他預測，總有一天，行業會意識到現在通用的方法的局限性，到時候他會再度出山。

他補充道「我很高興我可以成為開拓者之一，但是如果我今天重新開始，憑借現有的技術，這將是一個完全不同的故事」。