八。比例演算算法这种算法存在于飞机、汽车、电视、手机、卫星、工厂和机器人等。网络连接、加密技术、安全哈希算法、网络游戏、人工智能都离不开随机数生成算法。2.数学在算法编程中的应用，应该是数学和算法编程比较的一个重要原因。无论是计算机底层还是非底层，数学知识无处不在。
计算机视觉AI的算法有哪些，具体都有哪些特点？
计算机视觉领域一般不同的应用有着不同的算法实现，我主要研究的就是计算机视觉方面的应用，主要是在图像预处理分类目标检测等方面。1. 图像分类。图像分类是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来，是计算机视觉中重要的基本问题，也是图像检测图像分割物体跟踪行为分析等其他高层视觉任务的基础。机器学习方面的算法有SVMAdaboost决策树以及贝叶斯分类器等深度学习方面经典的算法有AlexNetVGGGoogleNetResNet等网络。
2. 目标检测。目标检测就是在复杂场景中检测出我们需要的目标，又用传统机器学习算法实现的，也有用深度学习进行目标检测的。传统机器学习算法比如利用Adaboost进行人脸检测SVM算法实现行人检测等深度学习方面目标检测算法，既有基于区域建议的R-CNNFast R-CNNFaster R-CNN等两个阶段的目标检测算法，也有YoloSSD等端到端的目标检测算法。
3. 目标跟踪。目标跟踪，是指在特定场景跟踪某一个或多个特定感兴趣对象的过程。我之前做过目标跟踪的实验，利用的是传统的图像处理算法，比如光流法粒子滤波法卡尔曼滤波法以及KCF相关滤波算法等。深度学习算法中有DLTFCNTMD Net等网络，深度学习目标跟踪算法接触的少，不是很了解。4. 语义分割。
语义分割是计算机视觉中的基本任务，在语义分割中我们需要将视觉输入分为不同的语义可解释类别，语义的可解释性即分类类别在真实世界中是有意义的，将整个图像分成一个个像素组，然后对其进行标记和分类。传统的图像分割算法有基于阈值的分割算法基于区域的分割方法基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等现在深度学习算法在语义分割上效果更好，比如现在最常用的全卷机神经网络算法FCN。
还有好多应用，比如人脸检测识别，有Adaboost算法MTCNN网络以及FaceNet网络等文字识别，智能驾驶，医学图像处理等等，分别有不同的算法实现。计算机视觉编程语言的话需要根据算法以及平台来选择。传统图像处理大都用的是opencv和matlab平台，分别用C 语言和matlab语言深度学习框架大都是基于Python的API实现的，可以用python语言实现，比如TensorflowCaffekeras以及MxNet等平台，当然Caffe还可以用C 实现。
计算机编程算法和数学有什么关系？
数学对于计算机算法编程来说非常重要。我主要从下面两个方面来说明它为何这么重要一. 培养逻辑思维能力数学和算法编程都需要较强的逻辑思维能力，程序代码的逻辑结构前后联系及处理方式都需要较强的逻辑思维能力，而数学学得好，逻辑思维能力强，通常算法编程领悟也会更深。二. 数学应用于算法编程这一点应该是数学与算法编程比较相关的重要原因，无论是计算机的底层还是非底层，数学知识到处都有体现。
比如计算机底层的二进制机器学习和深度学习的梯度求导SVD分解张量分解PCA求解特征值优化问题，密码学中大数分解的概率图模型等。都与数学密切相关。我举两个例子。我可以亲身体验一下例1。给定一个数X，求它的平方并求它的倒数。代码实现如下:这是当年《雷神之锤3》经典游戏中的代码。经过测试，这段代码比(float)(1.0/sqrt(x))快4倍，计算性能有了质的飞跃。
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