演算法架構

『壹』 深度學習之道：如何選擇深度學習演算法架構

演算法架構，要利用數學裡面的函數，分類，統計一些相關的演算法。書學必須好

『貳』 演算法的三種基本結構是什麼

順序結構、選擇結構、循環結構。

『叄』 演算法基本結構有哪些

是 "順序,選擇,循環"
沒有遞歸,遞歸不是基本結構,遞歸結構可以由上面三個基本結構所構成

『肆』 計算機演算法的三種基本結構

演算法有順序結構、條件分支結構、循環結構三種基本邏輯結構。

1、順序結構

序貫結構是最簡單的演算法結構，在語句之間、框之間自上而下進行。它由依次執行的幾個處理步驟組成。

它是任何演算法都不能缺少的基本演算法結構。方框圖中的順序結構是將程序框從上到下與流水線連接，按順序執行演算法步驟。

2、條件分支結構

條件結構是指通過判斷演算法中的條件，根據條件是否為真來選擇不同流向的演算法結構。

如果條件P為真，則選擇執行框A或框B。無論P條件是否為真，只能執行A盒或B盒中的一個。不可能同時執行盒子A和B，盒子A和B不執行也是不可能的。一個判斷結構可以有多個判斷框。

3、循環結構

在某些演算法中，經常會出現某一處理步驟按照某一條件從某一地點重復執行的情況。這就是循環結構。重復執行的處理步驟是循環體，顯然，循環結構必須包含條件結構。循環結構又稱重復結構，可分為兩類：

一種是當循環結構，功能是P時形成時給定的條件下，執行一個盒子，一個盒子在執行後，確定條件P，如果仍然設置和執行一個盒子，等等來執行一個盒子，直到一個條件P並不不再執行一個盒子，這個時候離開循環結構。

另一種類型是直到型循環結構，作用是先執行，然後判斷給定條件P是否為真。如果P仍然不為真，將繼續執行盒子A，直到給定條件P為真一段時間。

(4)演算法架構擴展閱讀：

共同特徵

1、只有一個入口和出口

2、結構的每個部分都有執行的機會，即對於每個盒子，應該有一個從入口到出口的路徑。如圖A所示，從入口到出口沒有經過它的路徑，這是不符合要求的演算法結構。

3、結構中不存在死循環，即沒有結束循環。

『伍』 什麼是演算法的基本結構

C

在人教版必修3有

共有5本必修，不同的學校可能按不同的順序上課，所以有可能沒學而作業出了

『陸』 演算法結構包括什麼

演算法結構包括什麼？四則運算包括加減乘除。高等數學包括微積分。

『柒』 演算法的三種基本結構分別是：順序結構、選擇結構、___．

演算法的三種基本結構有：順序結構、選擇結構和循環結構．故答案為：循環結構．

『捌』 演算法和數據結構有什麼區別

一、指代不同

1、演算法：是指解題方案的准確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令。

2、數據結構：指相互之間存在一種或多種特定關系的數據元素的集合。

二、目的不同

1、演算法：指令描述的是一個計算，當其運行時能從一個初始狀態和（可能為空的）初始輸入開始，經過一系列有限而清晰定義的狀態，最終產生輸出並停止於一個終態。

2、數據結構：研究的是數據的邏輯結構和數據的物理結構之間的相互關系，並對這種結構定義相適應的運算，設計出相應的演算法，並確保經過這些運算以後所得到的新結構仍保持原來的結構類型。

三、特點不同

1、演算法：演算法中執行的任何計算步驟都是可以被分解為基本的可執行的操作步驟，即每個計算步驟都可以在有限時間內完成。

2、數據結構：核心技術是分解與抽象。通過分解可以劃分出數據的3個層次；再通過抽象，舍棄數據元素的具體內容，就得到邏輯結構。

『玖』 演算法的三種基本結構是

演算法有順序結構、條件分支結構、循環結構三種基本邏輯結構。

1、順序結構：順序結構是最簡單的演算法結構，語句與語句之間，框與框之間是按從上到下的順序進行的，它是由若干個依次執行的處理步驟組成的。

它是任何一個演算法都離不開的一種基本演算法結構。順序結構在程序框圖中的體現就是用流程線將程序框自上而下地連接起來，按順序執行演算法步驟。

2、條件結構：

條件結構是指在演算法中通過對條件的判斷，根據條件是否成立而選擇不同流向的演算法結構。

條件P是否成立而選擇執行A框或B框。無論P條件是否成立，只能執行A框或B框之一，不可能同時執行A框和B框，也不可能A框、B框都不執行。一個判斷結構可以有多個判斷框。

3、循環結構

在一些演算法中，經常會出現從某處開始，按照一定條件，反復執行某一處理步驟的情況，這就是循環結構，反復執行的處理步驟為循環體，顯然，循環結構中一定包含條件結構。循環結構又稱重復結構，循環結構可細分為兩類：

一類是當型循環結構，如下左圖所示，它的功能是當給定的條件P成立時，執行A框，A框執行完畢後，再判斷條件P是否成立，如果仍然成立，再執行A框，如此反復執行A框，直到某一次條件P不成立為止，此時不再執行A框，離開循環結構。

另一類是直到型循環結構，如下右圖所示，它的功能是先執行，然後判斷給定的條件P是否成立，如果P仍然不成立，則繼續執行A框，直到某一次給定的條件P成立為止，此時不再執行A框，離開循環結構。

(9)演算法架構擴展閱讀

共同特點

(1)只有一個入口和出口

(2)結構內的每一部分都有機會被執行到，也就是說對每一個框來說都應當有一條從入口到出口的路徑通過它，如圖中的A，沒有一條從入口到出口的路徑通過它，就是不符合要求的演算法結構。

(3)結構內不存在死循環，即無終止的循環。

『拾』 搞架構和搞演算法，哪個更牛一些

我以為，這個問題的答案不是「誰更牛」，而是應該（甚至必須）二者得兼。
先說說機器學習演算法的重要性。最近十年的IT行業是互聯網主導的。互聯網服務之所以稱為服務，就是要能了解、理解、服務好用戶。傳統行業如銀行、醫院、商場也是服務行業。互聯網服務和他們的區別在於——利用機器智能，回答長尾問題，服務大眾——用戶不需要是衣冠楚楚的就可以P2P貸款。這是人工智慧技術最近十年在互聯網行業發展起來的核心原因。也是大家能看到所謂」演算法工程師」的收入比其他工種相對高的原因。
人工智慧演算法和大學專業課「演算法」有一個本質區別：後者教大家如何用「人腦」，利用人的知識，想明白解法，然後描述成代碼，讓機器照著執行；而前者是讓機器去從數據里「學習」或者「總結」知識，然後來解決問題。
要想互聯網服務質量過人一等，能回答好的問題要更多，所以知識的量得更大，也就是說要能從更多數據中學習和歸納知識。這就是「大數據」的核心價值，也是「架構」技法的重要性。
用Python+NumPy、R、Matlab、Octave、甚至一台機器里的一兩個GPU、不具備容錯能力從而只能覆蓋幾十台機器的MPI，在很多情況下都不能搞定」大數據學習「問題。讀書的時候，用這些工具只是方便大家對人工智慧演算法盡快有個了解。實際情況是，最好在工作前，至少在工作中，要能掌握large scale system開發的思想和方法。
大數據學習支撐互聯網行業突破已經至少十年了。它悄悄帶來了很多革命性的變化：tenure的知名人工智慧教授們也面臨中年危機了；其中有遠見有執行力的人尋求進入公司發力（入Andrew Ng）；有業界經驗的人開始進入大學執教（如Alexander Smola）；架構高手跨界進入人工智慧演算法領域（如Jeff Dean）；大數據存儲和處理相關的開源項目的興盛（如Hadoop、Spark、Mesos、CoreOS、Kubernetes。
如果在這樣的大潮前還看不到兩者得兼的必要性，還在二者選一，甚至通過迴避技術完備去談」商業模式上的突破「，在沒有做好log信息和第三方數據收集時自稱」我們沒有大數據「，都可能讓我們在不遠的未來會碰到尷尬。