演算法革新

㈠ 2017年SEO如何應對百度最新排名演算法

如何應對最新演算法

搜索引擎演算法不斷革新，你需要發現最新演算法才有辦法應對！如果你都沒有發現那也是白搭，我們說的最新的演算法，我相信去問任何的一個人，最新演算法是什麼，沒有一個人能夠進行准確的回答。也就是說所謂的最新演算法，只是我們的一種說詞而已。但是他是否有跡可循，根據我這么多年的經驗，他是有跡可循的。我們如何發現搜索引擎演算法變化?有多少種方法發現？
那麼應該怎麼學習SEO技術 ？
現在很多小夥伴喜歡在互聯網上找視頻資料學習SEO，但是光看視頻卻沒有人指導你，你是不可能學好SEO這門技術的，而且很多視頻已經過時了 ，並沒有什麼用!
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1、現有網站排名的變動
有排名下降就意味著有排名上升，這時候他的演算法是不是發生了變化，它會讓一些不符合他這種演算法的網站、頁面、排名會降低，然後他會把一些符合現有演算法的、符合用戶體驗的替代原有站點。比如你最關注的行業(你所做的行業)，前幾名的網站排名都消失了。那些老大哥都看不見了，是不是這些數據都可以給我們提示。

2、關注站長交流圈子
網路站長公告，其實是很官方的，官方公告只是對他的這些動作，為了避免引起公憤做了一個解釋。當你看到官方公告的時候，對於我們做SEO的來說一切都晚了。而且更有甚者，官方公告都出來了半年，他的演算法還沒有出來，你如果提前去針對那一些演算法去操作，我們是不是都在做無用功。所以我們要發現他的演算法變化，最好的地方就是在站長交流圈子，微博，微信，QQ群，還有一些就是我們自己的關注

3、關鍵詞排名組成因素(排除法)
搜索引擎排名是哪些最重要的因素組成的，比如，關鍵詞的排名是由哪一些組成的：無非就是內鏈、外鏈、流量、網站的點擊率、跳出率(貢獻流量)、頁面質量，停留時間、內容的識別程度、頁面受歡迎度。每一個裡面都有一些側重點，我們不管他有幾千項因素。他針對於站內內容質量，主要是內容重復度、頁面內容相關度、抓取識別度、用戶停留時間與跳出率。

抓取識別度：搜索引擎能不能順利的抓取，穩定性、屏蔽、JS腳本、圖片，網站結構友好度，內容重復度，他只要是不識別的，對用戶不友好的都可能給幹掉。

頁面停留時間：停留時間它決定了你的頁面，對於用戶是否是有質量的，是不是能夠看得下去，用戶看完了你這個頁面是關掉了，還是往另外一個頁面跳，它為下游貢獻了多少流量，這些都反應一個站點的需求滿足度，以及用戶體驗友好度。

4、關注引擎的更新周期
網路正常是每周4小更新，每月26日左右一次大更新，關注18-26號之間，因為這段時間總會有一些網站會面臨著被K，一個網站被K，除非是大面積更新，否則他絕對不是單一的因素，網站降權或被K，有時也可能被誤K或漏網的情況，識別幾率(這就好比警察抓小偷，小偷不一定都會被抓了也會有漏網之魚、或抓錯的請)，我們不能以點概面。

如何規避降權風險

如果你不想網站被K或降權，那麼首先你要學會如何分析網站，我們如何分析呢？

1、我們可以關注整個行業，如果你這行業裡面出了問題，是不是我們可以把前10名一個一個找出來進行分析，我們在對於網路的最新選擇，最著重的應對站點，統一的進行分析，多個案例，多個網站進行對比總結，還有的一些行業是根據關鍵詞的敏感度，針對性的檢測。

2、你看前一年他會出現哪一些，出現幾次，那麼今年他會針對哪一些，是不是基本上就知道了，我們就可以針對演算法的變動，採取針對性的措施，及時對網站自身進行調整改善！

㈡ 電磁模擬 常用的演算法有哪些哪一種最好用

電磁學中的演算法有很多種，常見的有時域有限差分法（FDTD）、時域有限積分法（FITD）、矩量法（MoM）、有限元法（FE）、邊界元法（BEM）、 譜域法（SM）、傳輸線法（TLM）、模式匹配法（MM）、橫向諧振法（TRM）、線方法（ML）和解析法等等。最近，又多了一種EIT演算法，這是一種基於FDTD演算法的革新技術。EIT演算法克服了傳統FDTD演算法在模擬彎曲金屬界面和介質界面時的梯形誤差，避免精度損失，保持演算法精度和效率；解決了共形FDTD演算法穩定性要求導致時間步長降低的效率問題，無需減少時間步長，保持計算速度。簡單來說，在確保同等精度的情況下，EIT的計算速度更快。目前，EIT演算法主要代表性CAE軟體是中望電磁模擬軟體，適合求解天線/天線陣列，雷達，微波器件，電磁兼容/電磁干擾，高速互聯SI，電磁傳播和散射等，以及任意結構電大寬頻的電磁問題。

㈢ 大數據分析&人工智慧 技術內容價值觀辨析

隨著技術的不斷發展，技術的種類越來越多，人們不可能掌握全部的技術，但是技術對於人們的選擇有了太多太多，這時候在選擇什麼技術的時候，人們往往就會陷入迷茫，不知道應該選擇什麼樣的技術，不清楚自己應該從什麼技術下手，甚至說會懷疑技術的作用，認為有些技術沒有意義，不知道有什麼用。今天我們探討一下數據科學領域內的技術存在的意義，分析一下大數據分析是否雞肋，在數據科學技術體系中，最高價值技術到底是什麼，以及在人工智慧領域中反對派的聲音越來越大的時候，人工智慧是否還能走下去，還能走多遠？ 大數據技術：計算資源無限，世界將會是怎樣
大數據分析並不雞肋

在計算機誕生的70年後，單台計算機的計算性能逼近物理極限，伴隨計算機發展的摩爾定律逐漸失效。在這70年的發展過程中，剛開始是可以用摩爾定律進行准確的描述的，1965年，英特爾創始人之一戈登摩爾在考察計算機硬體的發展規律後，提出了著名的摩爾定律：

該定律認為，同一面積晶元上可容納晶體管的數量，每隔16-24個月將翻一倍，計算性能也將翻一倍。換而言之，也就是每隔16-24個月，單位價格可購買到的計算能力將翻一倍。在隨後的幾十年內，摩爾定律被無數次的被印證。而直到現在，計算機性能已經逼近極限的情況下，摩爾定律似乎已經失效了。

發展的期間伴隨著摩爾定律不斷的生效，在計算機方面同步發展的還有網路寬頻和物理的存儲容量，半個多世紀以來，存儲器的價格幾乎下降到原來價格的億分之一。

而網路寬頻的的速度也在不斷的突破極限。

隨著這些物理硬體的升級，計算機領域內便產生了OTT式的技術革新，誕生了分布式計算和量子計算機技術，而這兩者的出現，也必將決定性的改變計算機資源供給端的情況。

分布式計算機技術，已經逐漸成為大數據領域底層IT架構的行業標准，分布式計算可以實現一個計算目標可以調配無限計算資源並予以支持，解決了大數據情境中運算量過大、超出單台物理機運算承受能力極限的問題，並且同物理計算資源協同調配，為後續的雲計算奠定了基礎。客觀 的講，分布式計算機技術使計算資源趨於無限。

而量子計算機技術將使單體計算能力擁有質的飛躍。但是在量子計算機核心技術尚未突破之時，人類面對呈現爆發式增長的數據束手無策….

在經過這漫長的探索後，人類現在決定先藉助分布式計算技術實現新的一輪OTT式技術革新，而此舉將不僅解決了海量數據存儲與計算問題，還有希望幫助人類徹底擺脫計算資源瓶頸的束縛。計算資源無限，世界將會怎樣….
但是從大數據技術的發展現狀來看，真正的難點還是在於底層工具的掌握，由於發展尚處於初級階段，還需要人們掌握大量的底層工具，這條道路因為走得人少所以才會顯得泥濘不堪，只有將基礎工具發展和掌握成熟之後，才可以降低使用者的門檻。

對於我們而言，這條路難么？真的很難！但是是值得我們客服這條路上的困難的，因為收益會非常的劃算，這條路的難處在於要掌握很多底層工具，為什麼？因為走這條路的人少，現在還是一條泥巴路，很難走，但是為什麼是值得我們克服困難也要走下去呢，是因為只要量子計算機不出現、隨著摩爾定律的失效、數據量還在增加，大量過路的需求會催生一條又一條高速公路，然後鋪路的大公司設卡收稅，泥巴路遲早會變成高速公路，但只要你先過去，就能看到別人看不到的風景。

從計算機由DOS系統到桌面系統，Python機器學習由源碼到演算法庫，不一直都是這樣么。

機器生產釋放腦力，機器學習釋放腦力
數據革命的本質

大數據分析技術有價值、數據分析技術更有價值，那整個數據科學知識內容體系中，最有價值的到底是什麼？

如果從發現技術的角度看待問題確實很有意思，那我們不妨再來探討一個問題，那就是從技術層面而言（非工作是否好找的角度），數據科學中最有價值的技術模塊是哪個？

人工智慧是數據養育的智能，其決策的核心是演算法，人工智慧的發展與十八世紀工業革命通過機器生產代替手工勞動從而釋放人類的勞動力類似，數據智能將通過參與、代替人類決策的方式，釋放人類腦力。而機器學習就是提供人工智慧決策的演算法核心。

機器學習演算法的核心用途是挖掘事物運行內在邏輯和規律，就是把數據作為接受外部信息形式，用數據還原外部事物的基本屬性和運行狀態，用機器學習演算法對其規律進行挖掘，還原客觀規律。再應用規律輔助決策。

機器學習可以使得人工智慧在人類基礎重復決策領域代替人類參與決策。

演算法的核心方法論，是取法其上，僅得為中，數據分析核心價值要有技術核心價值這桿大旗；不管小數據還是大數據，都是重分析。而伴隨著Python的星期，催生出了進一步完善的基礎設施，Python依然成為了標準的工具。
而Python最核心的技能就可以說是利用眾多強大的演算法庫進行演算法建模分析

強人工智慧、弱人工智慧，還是人工智障
數據、演算法、計算能力這三架馬車所推動的人工智慧技術發展，是否已經遇到了瓶頸

2018年1月我國國家標准化管理委員會頒布的《人工智慧標准化白皮書》對人工智慧學科的基本思想和內容作出了解釋。認為人工智慧應該是圍繞智能活動而構造的人工系統，是一項知識的工程，是機器模仿人類利用知識完成一定行為的過程。

相對來說我國的人工智慧的起步還是較晚，人工智慧的發展階段可以分為三個階段，第一階段是從20世紀50年代—80年代，在這一階段人工智慧剛誕生，但由於很多事物不能形式化表達，建立的模型存在一定的局限性。第二階段是從20世紀80年代—90年代，專家系統得到快速發展，數學模型有重大突破，但由於專家系統在知識獲取等方面的不足，人工智慧的發展又一次進入低谷期。第三階段是從21世紀初—至今，隨著大數據的積聚、理論演算法的革新、計算能力的提升，人工智慧在很多應用領域取得了突破性進展， 迎來了又一個繁榮時期。

根據人工智慧的發展定義，以及國家頒布的《人工智慧白皮書》，人工智慧可以分為兩種，強人工智慧和弱人工智慧。

弱人工智慧是並不能真正實現推理和解決問題的智能機器，這些機器表面看像是智能的，但是並不真正擁有智能，也不會有自主意識。但是這仍是目前的主流研究仍然集中於弱人工智慧，並取得了顯著進步，如語音識別、圖像處理和物體分割、機器翻譯等方面取得了重大突破，甚至可以接近或超越人類水平。

強人工智慧是真正能思維的智能機器，並且認為這樣的機器是有知覺的和 自我意識的，這類機器可分為類人與非類人兩大類。從一般意義來說，達到人類水平的、能夠自適應地應對外界環境挑戰的、 具有自我意識的人工智慧稱為「通用人工智慧」、「強人工智慧」或「類人智能」

一般來說，在我們認為強人工智慧的時代已經來臨，只是尚未流行起來，但這時候，卻還有一些有意思的觀點，他們持反對的聲音，認為人工不智能或者說是人工智障。

他們認為當我們在開車的時候，大腦在飛速的處理各種信息：交通信號、標志物、路面的井蓋、積水；看到馬路中央有一隻狗在過馬路時，我們會踩剎車；看到中央有一隻鳥，我們會判斷鳥會快速飛走，不用減速；如果是塑料袋，我們可以直接壓過去；如果是大石頭，我們就需要避讓。這些都是我們通過經驗的累積以及生活常識構成的。但是，人工智慧卻做不到這些。

目前人們所研究的人工智慧是「狹義」人工智慧。「真正的」人工智慧需要能夠理解食物之間的因果關系，比如警方在路上設置的錐標，哪怕是倒了，或是被壓扁了，也要能夠被識別出來。但目前的圖形識別能力，哪怕是把障礙物換個角度，計算機識別起來都會很困難。而「狹義」人工智慧走的是機器學習路線，換句話說，計算機會把路上所有物體（包括夠、其他車輛、標志物、行人、塑料袋、石頭等）都簡單的看做是障礙物，同時計算和預測這些障礙物的移動路線，判斷是否會和汽車的路線發生沖突，然後執行相應的動作。

那麼問題來了……

當計算機無法理解物體的時候，也就意味著不可能100%准確預測物體的移動軌跡。比如，馬路中央的狗。你很難預測它下一秒的位置，即使它目前正在向前狂奔。如果馬路中央是一個孩子呢？同時，讓計算機識別路邊的交通指示牌也是一件十分困難的事情。當指示牌有破損、遮擋物等等，都會影響計算機的識別。

所以，目前的人工智慧都屬於「狹義」的人工智慧，它的核心是基於大數據進行的學習。但在瞬息萬變的現實世界裡，由於計算機無法真正理解事物的相互關系，因此並不能處理出現的意外情況。

我們可以將無人駕駛分為五個級別：
輔助性自動駕駛（如自動剎車、保持車道、停靠輔助系統等） 滿足一定條件下，汽車可以自動駕駛，但需要駕駛員進行實時監控（如特斯拉的自動駕駛技術） 滿足一定條件下，汽車可以自動駕駛，駕駛員不需要實時監控，但要隨時准備好接管駕駛。 滿足一定條件下，可實現無人看管的自動駕駛。 完全實現無人看管的自動駕駛。

就目前來看，我們距離第五個級別的無人駕駛的距離還有非常遙遠的一條道路要走，當然這條道路的未來，並沒有人會知道是什麼樣子的。
在我看來，隨著技術的發展，人工智慧這條道路並非是走不下去的，只是這條道路比較困難，而且並不是說在人工智慧完全達到強人工智慧的時候才能造福人類，目前人工智慧已經用於我們身邊的多個領域，並且在不斷的幫助我們，我們可以通過人工智慧不斷的幫助我們完善人工智慧，達成一個不斷的循環，只是需要很多對數據科學領域感興趣的人，來不斷的完善它們。
希望你看完這篇文章能夠有所收獲，如果有一些想法，希望可以一起討論一下，謝謝。

㈣ 圓周率的歷史

π=Pài(π=Pi)
古希臘歐幾里德《幾何原本》（約公元前3世紀初）中提到圓周率是常數，中國古算書《周髀算經》（ 約公元前2世紀）中有「徑一而周三」的記載，也認為圓周率是常數。歷史上曾採用過圓周率的多種近似值，早期大都是通過實驗而得到的結果，如古埃及紙草書（約公元前1700）中取pi=（4/3）^4≈3.1604 。第一個用科學方法尋求圓周率數值的人是阿基米德，他在《圓的度量》（公元前3世紀）中用圓內接和外切正多邊形的周長確定圓周長的上下界，從正六邊形開始，逐次加倍計算到正96邊形，得到(3+(10/71))<π<(3+(1/7)) ，開創了圓周率計算的幾何方法（亦稱古典方法，或阿基米德方法），得出精確到小數點後兩位的π值。
中國數學家劉徽在注釋《九章算術》（263年）時只用圓內接正多邊形就求得π的近似值，也得出精確到兩位小數的π值，他的方法被後人稱為割圓術。他用割圓術一直算到圓內接正192邊形。
南北朝時代數學家祖沖之進一步得出精確到小數點後7位的π值（約5世紀下半葉），給出不足近似值3.1415926和過剩近似值3.1415927，還得到兩個近似分數值，密率355/113和約率22／7。其中的密率在西方直到1573才由德國人奧托得到，1625年發表於荷蘭工程師安托尼斯的著作中，歐洲稱之為安托尼斯率。
阿拉伯數學家卡西在15世紀初求得圓周率17位精確小數值，打破祖沖之保持近千年的紀錄。
德國數學家柯倫於1596年將π值算到20位小數值，後投入畢生精力，於1610年算到小數後35位數，該數值被用他的名字稱為魯道夫數。
無窮乘積式、無窮連分數、無窮級數等各種π值表達式紛紛出現，π值計算精度也迅速增加。1706年英國數學家梅欽計算π值突破100位小數大關。1873 年另一位英國數學家尚可斯將π值計算到小數點後707位，可惜他的結果從528位起是錯的。到1948年英國的弗格森和美國的倫奇共同發表了π的808位小數值，成為人工計算圓周率值的最高紀錄。
電子計算機的出現使π值計算有了突飛猛進的發展。1949年美國馬里蘭州阿伯丁的軍隊彈道研究實驗室首次用計算機（ENIAC）計算π值，一下子就算到2037位小數，突破了千位數。1989年美國哥倫比亞大學研究人員用克雷－2型和IBM－VF型巨型電子計算機計算出π值小數點後4.8億位數，後又繼續算到小數點後10.1億位數，創下最新的紀錄。至今，最新紀錄是小數點後25769.8037億位。

㈤ 我是一個外行初學者，想了解CAE的主流技術和主流軟體有哪些

CAE從技術角度可以分成前處理，裝配，設置，求解，後處理，優化幾個步驟。
從學科可分為結構，流體，非線性，計算流體動力學，安全性，疲勞耐久，NVH，電磁，多提動力學等等。
而下面的子學科則更多，比如你說的Flowmaster,是一款CFD流體軟體。
而CFD角度又分成低速不可壓縮，高速，超高速，可壓縮，多相流，流場，溫度場，聲場，流固耦合，晶體生長，粒子擴散等等。
通過不同使用行業比如汽車、飛機、軍工、零部件、建築、大壩、油田各有不同需要，很難概括出來，能概括出來的只能是基礎數學理論。

ANSYS是一款大型通用商用軟體，包括的比較多結構、流體、電場、磁場都有涵蓋，從CAD借口-前處理到計算-後處理功能全面。類似的大型通用軟體還有Hyperworks,Abaqus等。
Flowmaster類CFD軟體或其他子學科軟體一般偏行業適用性，著重開發其求解器技術，類似的CFD類還有Fluent，star-cd，cfx，powerflow等等。

希望可以幫到你。

㈥ MODS在共識演算法上怎麼革新IOT

流水線加速技術使得設備運轉從低頻低效轉為高頻高效，實際上，這一邏輯也是與物聯網本質相適應的。