本脚本附属于本人原创博文《安卓签名技术详解（附powershell脚本）》，实现了通过右键菜单一键签名apk文件，可以对进行加固过的apk进行重签名，提高工作效率。同时本脚本也使用了很多powershell技巧，可以作为powershell脚本范例供初学者学习。

吉林大学海量视觉检索技术课程实验报告任务二 1、通读论文内容。 2、依据论文内容完成如下函数： 2.1 energyImage = energy_image(im)，依据每个像素在X和Y方向的梯度幅值完成能量图的计算，其中输入图像im为MxNx3 格式为unint_8;输出energyImage为double型的矩阵； 2.2 cumulativeEnergyMap = cumulative_minimum_energy_map (energyImage, seamDirection)；依据论文内容计算累计最小能量映射图，其中输入的energyImage为2.1的输出，seamDirection可选为“HORIZONTAL”或“VERTICAL”。输出为2D double型矩阵。 2.3 verticalSeam = find_optimal_vertical_seam(cumulativeEnergyMap) ；依据2.2中的函数计算最优垂直缝，其输入为2.2的输出，输出必须是包含像素的列索引的向量，以此形成每行的接缝。 2.4 horizontalSeam = find_op

Fmincon函数，采用内部牛顿映射法，求解精度较高，可以采用大型优化，测试函数Perm貌似只有一个波谷，很容易求解最小值，但是缩小图像范围后，图像中间位置有一个小峰，最优值及近似最优值分布在峰的周围，优化的时候收敛方向首先向下寻优，然后是弧形走势，对应很多算法而言，需要不断调整，趋近最优解后，收敛路线比较狭窄，这个时候，如果算法参数设置的不合理，很容易在收敛路线左右震荡缓慢收敛，貌似简单并不简单的一个函数，Fmincon求解结果可以精确度10^-14，求解精度较高

Fminunc函数，采用梯度法，求解精度较高，求解速度快，测试函数Perm貌似只有一个波谷，很容易求解最小值，但是缩小图像范围后，图像中间位置有一个小峰，最优值及近似最优值分布在峰的周围，优化的时候收敛方向首先向下寻优，然后是弧形走势，对应很多算法而言，需要不断调整，趋近最优解后，收敛路线比较狭窄，这个时候，如果算法参数设置的不合理，很容易在收敛路线左右震荡缓慢收敛，貌似简单并不简单的一个函数，Fmincon求解结果可以精确度10^-12，求解精度较高

fminsaerch函数优化速度快，比fminunc稳定性更高，perm函数貌似只有一个波谷，很容易求解最小值，但是缩小图像范围后，从图1看图像中间位置有一个小峰，最优值及近似最优值分布在峰的周围，优化的时候收敛方向首先向下寻优，然后是弧形走势，对应很多算法而言，需要不断调整，趋近最优解后，收敛路线比较狭窄，这个时候，如果算法参数设置的不合理，很容易在收敛路线左右震荡缓慢收敛，貌似简单并不简单的一个函数,用fminsearch求解结果为4.7*10^-10

Schwefel函数是一个典型的欺骗问题，有1个全局极小值点，距离另一个局部最优点很远，因此如果陷入局部最优就很难跳出,测试的是函数的全局搜索能力，和跳出局部最优的能力，对算法的要求较高，简单的算法不太可能求解最优解，一般需要启发式智能算法，比如粒子群算法，遗传算法，模拟退火算法，萤火虫算法，布谷鸟算法，灰狼算法，鲸鱼算法，鱼群算法，天牛须算法，烟花算法，蚁群算法，樽海鞘算法，鲸鱼算法，狮群算法等等各种来求解，后续会陆续推出这些算法的针对测试函数的求解代码，有疑问或者需要说明的，欢迎大家评论区留言，

Zakharov函数没有局部最小值，只有全局最小值，函数谷底明显，可以很好测试各种算法的全局收敛能力，是测试智能启发式算法性能的，初学者者联系调试算法参数的一个入门级函数，有很好的实用性

Rastrigin函数有几个局部极小值。它是高度多模态的，但最小值的位置是规则分布的，函数谷底不明显，次峰依次接近主谷底角度，可以很好测试各种算法的全局收敛能力，是测试智能启发式算法性能的，很多初级算法容易陷入局部最优，往往需要对算法进行改进才能很好的寻找到最优解，是测试算法改进性能的很好的一个测试函数，特别二次改进，或者深度改进算法的时候，依然可以做出来对比效果，有很好的实用性，

Rosenbrock函数，是单目标递减函数，属于双谷底函数，以求函数的最小值为目标，两个谷底的差距比较小，测试的是函数的全局收敛能力，和防止陷入局部最优的能，跳出局部最优的能力，通用的测试函数，不论是传统的简单的算法，还是启发式智能算法，都可以用这个函数作为测试函数，可以通过收敛图以及收敛值准确体现算法的全局收敛能力以及跳出局部最优的能力！

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