本文主要是介绍37%规则，最优停止问题（麦穗理论），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
近期又看到37%规则，又叫麦穗理论，有很多惊人的发现。
感觉像黄金分割，但又欠那么一点点1-0.618=0.382=38.2%。
有意思的是，有一个数学奖，叫菲尔兹奖，只将给不超过40岁的人。如果人能活100岁，那么40岁很接近上面两个概念。
在数学思维的妙处（6）中，讲了37%规则，并给出了证明，原始问题是这样说的，麦田中，挑选最大的一支麦子穗，不能走回头路，过程中只能摘一支。演变后，如下：
从出生开始，在什么年龄，遇到最好的那个人，就结婚，不能再等了？
这两个问题的结果都是37%，也就是说，100次，拒绝了37次后，遇到就要拿住，不能再等了，否则，这辈子就没戏了，也不能这么说，起码后半生是后悔中度过。
当时只是看一看，觉得有意思，聊做笑谈资本罢了。
然而，事情没这么简单，与别人说的相合就罢了，这一次，竟然和自己做的事重合了，反复想，感觉鬼使神差，就是这样一个结果。
实现机器视觉基于形状匹配这一年多来，反复修改，优化。但条件就一个，你匹配到的结果得分在0-100分。这个很想活100岁的概念。
以自己关于形状匹配的无数经验，得到的经验是：
20分以下，不用考虑，这是个门槛，我也不知道为什么定这个杠杠（门槛），你就当是经验，因为这个分数以下，出错的概率非常大，你可以比拟20岁之前定一个人结婚（旧世婚姻）
20-25分，渐变可信，可以迭代一次，匹配结果会高于25分，也就是说，这个年龄段20-25岁，遇到合适的人，可以等一等，会出现更好的结果
如果是25-35分，可以下手，不必等，可信度非常好，遇到可欣的人，不要再向后张望了，也就是说，你这辈子最好的就在此了。
如果大于35，有机会，直接不考虑其他，再等就黄了！
我在机器视觉形状匹配中，也反复试了，35-40的得分，一定就是你要找到的那个结果，如果你要通过亚像素来优化，使其得分更高，但仍然在这个位置，几乎没有变动余地，或者用其他方法，我看到这个现象很奇怪，但我证明不了他。
看到37%规则及证明，我恍然大悟，所以你不要相信visionpro及halcon那么高的得分率，可能有你想不到的优化，但事实在37%已经定下。
至于说一幅图中有几个一样的事物，我只找第一个达到这个规则的那一个。这也就是为什么我的形状匹配速度毫不吝啬halcon和visionpro的原因。
37%之后的优化，花得力气大，时间长，效果未必好。不信你可以试试！
有人说，你成功的秘诀是什么？他说，一件事情有40%的把握，就可以下手去做，就是这个道理！
审视我基于形状匹配程序中的设定，最后就稳定在此结果，即匹配的分水岭在25-40分之间，见好就收，40分以上的结果，报以随缘态度，你如果得分更高，最好，剩下的根据经验值，笃定，不再徘徊，看到这个规则，我就释然了，改进肯定还会去做，这是自然的事！
40分以上，就很难找了，为什么？还是这个规则，从人生角度看，这里边隐藏了什么道理？也就是说40岁以后，你想有突出成绩，就很难了，而慢慢变成垃圾甚至死亡正是你意识不愿看到的但必然的事实！
但人生的好处是，即就是这样，现实很残酷，我们的意识仍然不可而为之（从人性说，叫乐观吧！或者说是意识欺骗自己，也不能这样说，自然的生物，都有生生之能力），好在这两年，还出现了一个张益唐，伟大的数学家！
以前，foxconn，老郭说过一句话，做到99%很容易，可能用十年时间，但从99%做到1可能需要30年，我不知道这句话，有没有数学支撑，但老实话，99%没有这个37%规则分可靠。
从机器视觉从业角度来看，如果你要从37%达到90%，你必须通过很多条件保证，可喜的是，工业机器视觉硬件很详细的选型（条件）非常好，构成了极大的成功条件，可以说，比起ai，机器视觉世界的实现度更高！而且软件上，把速度放慢一点，学习次数增加，再加入亚像素以及其他方法，40%以上的上升空间很大！
也就是说，我们的人生，一定要在40岁之前很努力，比如说，40岁之前，你已经踏入了人生职业规划，或者说取得了不少小成绩，对于世界来说，可能不起眼！
而40岁之后的路，必须有像机器视觉一样非常优厚的条件保证，你才可能再上一层楼，而40岁之后花费的时间比你之前取得的成绩花费的时间更漫长！其实能不能再进一步，不重要，重要的是释然，也就是孔子他们说的，四十不惑！
如果你只想不要命的得到人生的辉煌，其实你已经很厉害了！而对古（故）人（那些中外优秀的人，他们提出的像37%规则，都不是吃素的）的好言相劝置之不理，那么，生命变垃圾的速度会惊人的快！
举几个例子，微软mvp获得者，雷霄骅，26岁，挂了，浅墨，90年出生的，也挂了。
近一年的旷世的孙剑（45），商汤的唐晓鸥（55），大家都是搞这个行当的，真是可惜。
都说，自古英雄出少年，可能就是37%规则吧，虽然他们去了，但他们仍然是英雄！
古（故）人（他们的言行，理论）不欺我，也不欺你！
以下附上数学思维妙处（6）,37%规则的证明：
假设总选择是有限的，记作“n”，第一阶段我们称之为“对照选择组”，这个选择样本数我们记作“K”（k的概率记作P（K)），假设在第二阶段第一次出现最优选择的位置为“i”，如何得到这个最理想的“K”呢？
建立如下方程：
文章图片2
换成微积分方程为：
文章图片3
对 -x · ln x 求导后令这个导数等于0，解得 x=1/e≈0.37(e为常数，≈2.718）。即：
k≈37%。
这篇关于37%规则，最优停止问题（麦穗理论）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
