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  • 3. 封装实现的细节, 只提供功能的 API。 4. 在可能的情况下继承。 5. 注意信息隐藏。  类的接口要尽可能的少暴露其内部的工作机制。其意义与 3 一样, 是为了当需求发生变化时, 可以在不改变接口的情况下...

    1. 寻找现实世界中逻辑或结构一致的物体。


    2. 对重复的地方进行抽象。


    3. 封装实现的细节, 只提供有功能的 API。


    4. 在可能的情况下继承。


    5. 注意信息隐藏。

      类的接口要尽可能的少暴露其内部的工作机制。其意义与 3 一样, 是为了当需求发生变化时, 可以在不改变接口的情况下改变它的实现。

    6. 找出易改变的区域。

      哪些项目容易改变?
        1. 业务逻辑。用户需求一直在变。
        2. 对硬件的依赖性。无法预测用户的设备。
        3. 输入和输出。无法预测用户的输入与实际的输出。
        4. 非标准的语言特性。英语和中文逻辑可不一样。


    7. 困难的设计和构建区域。把糟糕的代码封装起来,保证其对系统的影响最低。

    8. 状态变量。我都是用枚举。

    9. 不使用 bool 值作为状态变量。 我想加个状态怎么办?

    10. 使用检查模块来检查状态, 硬编码进去很累的。

    11. 保持低耦合。

    12. 寻找现成的设计模式。 别重复造轮子。

    13. 高内聚。 一个模块就干好一件事。

    14. 构造分层。把最通用的或最抽象的概念表示在层次的最上面, 而越来越详细有特定意义的概念放在最底层。让你可以把精力放在当前的层次上。

    15. 把每个类的接口看作是与程序其余部分的契约。类似于, 你要是承诺提供有怎样特征的哪些数据, 我就按照契约的操作来操纵啥啥啥。

    16. 分配指责。 结合 9. 每个模块分别需要干好什么事?

    17. 为测试而设计。加入让你来测试这个系统, 你能够一块块地拆开检查吗?

    18. 从他人的失误中得到教训。

    19. 时刻意识到绑定时间。早一点赋值晚一点赋值区别大吗?指针早一点指向它或晚一点指向有区别吗?

    20. 集中代码。 对于每一段有用的代码, 都只有惟一的一个地方可以看到它, 修改它。

    21. 考虑用蛮力。 你要是真的会那些花里胡哨的算法也行, 不会就别装优雅乱搞。

    22.画个图。 一图胜千言。

    23. 每个模块都是黑盒子, 你不需要关心里面装的什么, 总之往里放东西都有想要的输出就行。


    转载于:https://www.cnblogs.com/wuOverflow/p/4419745.html

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  • 启发式搜索在人工智能中起着关键作用。在本章中,您将详细了解它。AI中的启发式搜索的概念启发式是一个经验法则,它引导我们找到可能的...使用启发式引导搜索空间中的搜索的方法称为启发式搜索。启发式技术非常...

    启发式搜索在人工智能中起着关键作用。在本章中,您将详细了解它。

    AI中的启发式搜索的概念

    启发式是一个经验法则,它引导我们找到可能的解决方案。人工智能中的大多数问题具有指数性质并且具有许多可能的解决方案。您不确切知道哪些解决方案是正确的,并且检查所有解决方案将非常昂贵。

    因此,启发式的使用缩小了对解决方案的搜索范围,并消除了错误的选项。使用启发式引导搜索空间中的搜索的方法称为启发式搜索。启发式技术非常有用,因为在使用它们时可以提高搜索速度。

    不知情和知情搜索之间的区别

    有两种类型的控制策略或搜索技术:不知情和知情。这里给出了详细解释 -

    不知情的搜索

    它也被称为盲目搜索或盲目控制策略。之所以这样命名是因为只有关于问题定义的信息,并且没有关于状态的其他额外信息。这种搜索技术将搜索整个状态空间以获得解决方案。广度优先搜索(BFS)和深度优先搜索(DFS)是不知情搜索的示例。

    知情搜索

    它也被称为启发式搜索或启发式控制策略。之所以这样命名是因为有一些关于状态的额外信息。此额外信息对于计算要探索和扩展的子节点之间的首选项很有用。将存在与每个节点相关联的启发式功能。最佳首次搜索(BFS),A*,平均值和分析是知情搜索的示例。

    约束满足问题(CSP)

    约束意味着限制或限制。在人工智能中,约束满足问题是在某些约束条件下必须解决的问题。重点必须是在解决此类问题时不要违反约束。最后,当我们达到最终解决方案时,CSP必须遵守限制。

    约束满足解决现实问题

    前面的部分涉及创建约束满足问题。现在,让我们将它应用于现实世界的问题。通过约束满足解决的现实世界问题的一些例子如下 -

    解决代数关系

    在约束满足问题的帮助下,我们可以解决代数关系。在这个例子中,我们将尝试解决一个简单的代数关系 a * 2 = b 。它将在我们定义的范围内返回

    a 和 b 的值。

    完成这个Python程序后,您将能够理解解决约束满足问题的基础知识。

    注意,在编写程序之前,我们需要安装名为python-constraint的Python包。您可以借助以下命令安装它 -

    pip install python-constraint

    以下步骤显示了使用约束满足来解决代数关系的Python程序 -

    使用以下命令导入 约束 包 -

    from constraint import *

    现在,创建一个名为 problem() 的模块对象,如下所示 -

    problem = Problem()

    现在,定义变量。注意,这里我们有两个变量a和b,我们将10定义为它们的范围,这意味着我们在前10个数字中得到了解。

    problem.addVariable('a', range(10))

    problem.addVariable('b', range(10))

    接下来,定义我们要在此问题上应用的特定约束。注意,我们在这里使用约束 a * 2 = b 。

    problem.addConstraint(lambda a, b: a * 2 == b)

    现在,使用以下命令创建 getSolution() 模块的对象-

    solutions = problem.getSolutions()

    最后,使用以下命令打印输出 -

    print (solutions)

    您可以按如下方式观察上述程序的输出 -

    [{'a': 4, 'b': 8}, {'a': 3, 'b': 6}, {'a': 2, 'b': 4}, {'a': 1, 'b': 2}, {'a': 0, 'b': 0}]

    魔术广场

    幻方是一个方形网格中不同数字(通常是整数)的排列,其中每行和每列中的数字以及对角线中的数字都加起来称为“魔术常数”的相同数字。

    以下是用于生成幻方的简单Python代码的逐步执行 -

    定义一个名为 magic_square 的函数,如下所示 -

    def magic_square(matrix_ms):

    iSize = len(matrix_ms[0])

    sum_list = []

    以下代码显示了正方形的垂直代码 -

    for col in range(iSize):

    sum_list.append(sum(row[col] for row in matrix_ms))

    以下代码显示了正方形的水平代码 -

    sum_list.extend([sum (lines) for lines in matrix_ms])

    以下代码显示了正方形水平的代码 -

    dlResult = 0

    for i in range(0,iSize):

    dlResult +=matrix_ms[i][i]

    sum_list.append(dlResult)

    drResult = 0

    for i in range(iSize-1,-1,-1):

    drResult +=matrix_ms[i][i]

    sum_list.append(drResult)

    if len(set(sum_list))>1:

    return False

    return True

    现在,给出矩阵的值并检查输出 -

    print(magic_square([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]))

    您可以观察到输出将为 False, 因为总和不是相同的数字。

    print(magic_square([[3,9,2], [3,5,7], [9,1,6]]))

    您可以观察到输出将为 True, 因为总和是相同的数字,即此处为 15 。

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      常用的车牌定位算法有:

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            据对国内各家车牌识别产品的研究,能代表国内最先进水平的是成都臻识科技的火眼臻睛车牌识别系统,他们在车牌定位上采用的是启发式自适应融合定位算法,也就是不仅仅利用单一一种定位方法,算法内部对场景分类,然后针对不同的场景选择一种或者多种算法,以保证算法效果。核心技术倒不在定位算法本身,而是“启发”、“自适应”与“融合”,这反而比定位算法本身更加复杂。
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    同传统的计算机程序相比,人工智能程序有哪些特点?

    (1)人工智能首先研究的是以符号表示的知识,而不是数值数据为研究对象。
    (2)人工智能采用的是启发式推理方法,而不是常规算法。
    (3)如果智能的控制结构与知识领域是分离的,并允许出现不正确的解答。

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空空如也

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