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指纹在我国银行业务中的应用 不用带钱包、不刷银行卡、不用手机扫码,只要手指在终端上按几下,就可以实现金融功能,运用指纹排序的新型指纹银行,比较以前的指纹银行 安全度增加了3个数量级。同时,可以用于指纹防盗门、ATM存取款、手机支付、银行柜面使用、指纹认证各类应用等。其本身即带有100亿种排列组合,识别基数大,理论接近于识别无限个人身份,安全性极高。即使被恶意盗取全部指纹,但由于输入项目识别数据不对,依旧无法盗取存款、无法欺骗防盗门等。
每个人的指纹排序理论上自带100亿种密码,几乎无法破解。且组合的项目识别数据,可以轻松识别上百亿人的不同特征,轻松满足对于识别基数大的需求。对比人脸识别数据分析 ,扫脸识别 是1个识别数据,指纹排序是10个识别数据的排列组合。指纹识别 的主要难点在于,识别精度的设置。精度设置高,指纹识别要求高,不易于识别。精度设置低,对于识别基数大,相似识别数据太多,很难精准识别。
对活体指纹 提取多枚或十枚进行采集、分析和预存,利用了组合数学的排列组合方式,通过“先后、位置、数量”组合为所需的项目识别数据,比对使用时输入的项目识别数据准确地鉴别出个人身份、账户。
击【分部整理】,会显示下方窗口,如图一: 钩选分部规则后点击“执行分部整理”即可。 点击【分部整理】,会显示下方窗口,如图二: 点击“执行子目排序”即可
使用08定额,建筑与装饰最好分开(分两个预算)做,就不会出现借用定额的代号了,直接点分部整理即可排序,如果不想分为两个预算,装饰部分可以按鼠标右键插入分部输入编号、分部名称,然后将该分部的子目用上下移...
你是说的定义构件中的构件排序吧,具体子类型是什么也搞不清,但排序最好是选择【按子类型和名称】排序最适当,我试过其它排序,混乱、不好使。
所谓指纹排序,就是指依靠组合数学中的排列组合概念,从多枚至十枚手指指纹中取出随机几枚指纹进行排列组合的一种排序方式。
第8章排序介绍
第 8 章 排序 1.选择题 ( 1)从未排序序列中依次取出元素与已排序序列中的元素进行比较, 将其放入已排序序 列的正确位置上的方法,这种排序方法称为( )。 A.归并排序 B.冒泡排序 C.插入排序 D.选择排序 答案: C ( 2)从未排序序列中挑选元素,并将其依次放入已排序序列(初始时为空)的一端的方 法,称为( )。 A.归并排序 B.冒泡排序 C.插入排序 D.选择排序 答案: D ( 3)对 n 个不同的关键字由小到大进行冒泡排序,在下列( )情况下比较的次数最 多。 A.从小到大排列好的 B.从大到小排列好的 C.元素无序 D.元素基本有序 答案: B 解释:对关键字进行冒泡排序,关键字逆序时比较次数最多。 ( 4)对 n 个不同的排序码进行冒泡排序, 在元素无序的情况下比较的次数最多为 ( )。 A. n+1 B. n C. n-1 D. n(n-1)/2 答案:
第8章排序总结
第 8 章 排序 1.选择题 ( 1)从未排序序列中依次取出元素与已排序序列中的元素进行比较, 将其放入已排序序 列的正确位置上的方法,这种排序方法称为( )。 A.归并排序 B.冒泡排序 C.插入排序 D.选择排序 答案: C ( 2)从未排序序列中挑选元素,并将其依次放入已排序序列(初始时为空)的一端的方 法,称为( )。 A.归并排序 B.冒泡排序 C.插入排序 D.选择排序 答案: D ( 3)对 n 个不同的关键字由小到大进行冒泡排序,在下列( )情况下比较的次数最 多。 A.从小到大排列好的 B.从大到小排列好的 C.元素无序 D.元素基本有序 答案: B 解释:对关键字进行冒泡排序,关键字逆序时比较次数最多。 ( 4)对 n 个不同的排序码进行冒泡排序, 在元素无序的情况下比较的次数最多为 ( )。 A. n+1 B. n C. n-1 D. n(n-1)/2 答案:
二叉排序树(Binary Sort Tree:BST)
1、二叉排序树的定义
二叉排序树(Binary Sort Tree)又称二叉查找(搜索)树(Binary Search Tree)。其定义为:二叉排序树或者是空树,或者是满足如下性质的二叉树:
①若它的左子树非空,则左子树上所有结点的值均小于根结点的值;
②若它的右子树非空,则右子树上所有结点的值均大于根结点的值;
③左、右子树本身又各是一棵二叉排序树。
上述性质简称二叉排序树性质(BST性质),故二叉排序树实际上是满足BST性质的二叉树。
2、二叉排序树的特点
由BST性质可得:
(1) 二叉排序树中任一结点x,其左(右)子树中任一结点y(若存在)的关键字必小(大)于x的关键字。
(2) 二叉排序树中,各结点关键字是惟一的。
注意:
实际应用中,不能保证被查找的数据集中各元素的关键字互不相同,所以可将二叉排序树定义中BST性质(1)里的"小于"改为"小于等于",或将BST性质(2)里的"大于"改为"大于等于",甚至可同时修改这两个性质。
(3) 按中序遍历该树所得到的中序序列是一个递增有序序列。
【例】下图所示的两棵树均是二叉排序树,它们的中序序列均为有序序列:2,3,4,5,7,8。
3、二叉排序树的存储结构
typedef int KeyType; //假定关键字类型为整数
typedef struct node { //结点类型
KeyType key; //关键字项
InfoType otherinfo; //其它数据域,InfoType视应用情况而定,下面不处理它
struct node *lchild,*rchild,*parent; //左右孩子指针
} BSTNode;
typedef BSTNode *BSTree; //BSTree是二叉排序树的类型
二叉排序树的基本操作(pascal):
1.中序遍历所有元素
procedure tree_walk(x:longint);
begin
if x<>0 then
begin
tree_walk(left[x]);
write(key[x]);
tree_walk(right[x]);
end;
2.查找给定的元素
function tree_search(x,k:longint):longint;
begin
if (x=0) or (k=key[x]) then exit(x);
if k end; 非递归版本 function tree_search(x,k:longint):longint; begin while (x<>0) and (k<>key[x]) do begin if k end; exit(x); end; 3.查找最小元素 function tree_minimum(x:longint):longint; begin while left[x]<>0 do x:=left[x]; exit(x); end; 查找最大元素 function tree_maximum(x:longint):longint; begin while right[x]<>0 do x:=right[x]; exit(x); end; 4. 求后继 function tree_successor(x:longint):longint; var y:longint; begin if right[x]<>0 then exit(tree_minimum(right[x]));//若右子树不空,则返回右子树中的最小值 y:=p[x];//若右子树为空,则后继y为x的最低祖先节点,且y的左儿子也是x的祖先 while (y<>0) and (x=right[y]) do begin x:=y; y:=p[y]; end; exit(y);//注意,若y为0,则x无后继 end; //注意,函数返回值为节点编号,并不是节点本身的值 5.插入 procedure tree_insert(z:longint);//注意z为节点编号,并非树中的值 var x,y:longint; begin y:=0; x:=root; while x<>0 do//查找z的父节点,y记录 begin y:=x; if key[z] end; p[x]:=y; if y=0 then root:=z//若z为根节点 else begin if key[z] end; end; 6.删除 删除操作是最麻烦的,分3种情况: (1)若z无子树,则就删除z节点,更新p[z]的值为空 (2)若z有一个子树,删除z节点,更新p[z]的值为z的儿子节点,更新left[p[z]] 或 right[p[z]] (3)若z有两棵子树,先找到z的后继y(后继节点无左子树,可证),删除y节点,更新p[y]与left[p[y]] 或 right[p[y]],最后用节点y的数据覆盖z节点 procedure tree_delete(z:longint); var x,y:longint; begin if (left[z]=0) or (right[z]=0) then y:=z else y:=tree_successor(z); if left[y]<>0 then x:=left[y] else x:=right[y]; if x<>0 then p[x]:=p[y]; if p[y]=0 then root:=x else begin if y=left[p[y]] then left[p[y]]:=x else right[p[y]]:=x; end; if z<>y then key[z]:=key[y]; end; 7.查找数中第k大元素 需要对每个节点新开一个域v[x],记录该节点的有多少子节点, 查找时分三种情况: (1)k=v[left[x]] 1 则当前x节点为所求 (2)k<=v[left[x]] 则在左子树中继续查找 (3)k>v[left[x]] 1 则在右子树中继续查找,k更新为k-left[x]-1; function find(x,k:longint):longint; begin if v[left[x]] 1=k then exit(key[k]) else if v[left[x]]>=k then exit(find(left[x],k)) else exit(find(right[x],k-v[left[x]]-1)); end;
指纹是人类手指末端由凹凸的皮肤所形成的纹路,在人类出生之前指纹就已经形成并且随着个体的成长指纹的形状不会发生改变,只是明显程度的变化,而且每个人的指纹都是不同的,在众多细节描述 中能进行良好的区分,指纹纹路有三种基本的形状:斗型(whorl)、 弓型(arch)和箕型(loop)。在指纹中有许多特征点,特征点提供了指纹唯一性的确认信息,这是进行指纹识别的基础,分为总体特征和局部特征,总体特征又包括了核心点(位于指纹纹路的渐进中心)、 三角点(位于从核心点开始的第一个分叉点或者断点,或者两条纹路会聚处、孤立点、折转处,或者指向这些奇异点)、纹数(指纹纹路的数量);局部特征是指纹的细节特征,在特征点处的方向、曲率、 节点的位置,这都是区分不同指纹的重要指标。
特征点
指纹,英文名称为fingerprint,两枚指纹经常会具有相同的总体特征,但它们的细节特征,却不可能完全相同。指纹纹路并不是连续的、平滑笔直的,而是经常出现中断、分叉或转折。这些断点、分叉点和转折点就称为"特征点"。
特征点提供了指纹唯一性的确认信息,其中最典型的是终结点和分叉点,其他还包括分歧点、孤立点、环点、短纹等。特征点的参数包括方向(节点可以朝着一定的方向)、曲率(描述纹路方向改变的速度)、位置(节点的位置通过x/y坐标来描述,可以是绝对的,也可以是相对于三角点或特征点的)。
总体特征
总体特征是指那些用人眼直接就可以观察到的特征。包括纹形、模式区、核心点、三角点和纹数等。
纹形,指纹专家在长期实践的基础上,根据脊线的走向与分布情况一般将指纹分为三大类——环型(loop,又称斗形)、弓形(arch)、螺旋形(whorl)。
模式区即指纹上包括了总体特征的区域,从此区域就能够分辨出指纹是属于哪一种类型的。有的指纹识别算法只使用模式区的数据,有的则使用所取得的完整指纹。
核心点位于指纹纹路的渐进中心,它在读取指纹和比对指纹时作为参考点。许多算法是基于核心点的,即只能处理和识别具有核心点的指纹。
三角点位于从核心点开始的第一个分叉点或者断点,或者两条纹路会聚处、孤立点、折转处,或者指向这些奇异点。三角点提供了指纹纹路的计数跟踪的开始之处。
纹数,即模式区内指纹纹路的数量。在计算指纹的纹路时,一般先连接核心点和三角点,这条连线与指纹纹路相交的数量即可认为是指纹的纹数。
局部特征
局部特征指纹节点的特征。指纹的纹路并不是连续、平滑笔直的,经常会出现分叉、折
转或中断。这些交叉点、折转点或断点称为"特征点",它们提供了指纹唯一性的确认信
息。特征点的主要参数包括:
方向:相对于核心点,特征点所处的方向。
曲率:纹路方向改变的速度。
位置:节点的位置坐标,通过x/y坐标来描述。它可以是绝对坐标,也可以是与三角点(或特征点)的相对坐标。
(1)使用Gantt图进行生产作业排序,Gantt图是作业排序中最常用的一种工具,最早由Henry L.Gantt于1917年提
出。这种方法是基于作业排序的目的,将活动与时间联系起来,它有两种基本形式:作业进度图和机器图。作业进度图表示一项工作的计划开始日期、计划完成日期以及现在的进度。
(2)一台设备加工多个加工对象时,为使任务总流程时间最短,即总等待时间最短,保证尽可能多的对象早日加工出来,加速资金周转,应该根据最短加工时间规则对加工对象排序。
(3)两台设备加工多个加工对象时,加工顺序不同,总加工周期和等待时间都有很大差别。根据最优化原理,加工对象在两台设备上加工的顺序不同时的排序不是最优方案。换句话说,最优排序方案只能在两台设备加工顺序相同的排序方案中寻找。为保证总加工周期最短,可按照以下方法进行排序:
1、计算加工对象在两台设备的加工时间中的最小值。
2、若最小值属于第一台设备,则将该加工对象排在第一位;若隶属于第二台设备,则将该加工对象排在最后一位。
3、对剩余的加工对象重复上述步骤,直至全部加工对象的顺序全都能够决定为止。