快包演算法

① 快速演算法是什麼

快速心演算法，簡稱「快心算」，也叫「口算」，數學教學方法之一。一種只憑思維及語言活動不借任何工具的計算方法。它能培養學生迅速的計算技巧,發展學生的注意、記憶和思維能力。口算熟練後有助於筆算,且便於在日常生活中應用。

語音

快心算真正與小學數學教材同步的教學模式：

1：會演算法——筆算訓練，現今我國的教育體制是應試教育，檢驗學生的標準是考試成績單，那麼學生的主要任務就是應試，答題，答題要用筆寫，筆算訓練是教學的主線。與小學數學計算方法一致，不運用任何實物計算，無論橫式，豎式，連加連減都可運用自如，用筆做計算是啟動智慧快車的一把金鑰匙。

2：明算理—算理拼玩。會用筆寫題，不但要使孩子會演算法，還要讓孩子明白算理。 使孩子在拼玩中理解計算的算理，突破數的計算。孩子是在理解的基礎上完成的計算。

3：練速度——速度訓練，會用筆算題還遠遠不夠，小學的口算要有時間限定，是否達標要用時間說話，也就是會算題還不夠，主要還是要提速。

4：啟智慧——智力體操，不單純地學習計算，著重培養孩子的數學思維能力，全面激發左右腦潛能，開發全腦。經過快心算的訓練，學前孩子可以深刻的理解數學的本質（包含），數的意義（基數，序數，和包含），數的運算機理（同數位的數的加減，）數學邏輯運算的方式，使孩子掌握處理復雜信息分解方法，發散思維，逆向思維得到了發展。孩子得到一個反應敏銳的大腦。

② 攀登比珠穆朗瑪更高的山峰，數據存儲技術的突破之路

文： 科技 商業 於洪濤

在物理世界，山峰是自然力量的象徵；而在數字世界裡，數據則是智慧力量的來源。

或許正是因為如此，華為將其聚焦在數據基礎技術的科研大獎命名為Olympus Mons，即奧林帕斯大獎，專門用於重獎那些在數據存儲領域實現技術突破的科研工作者。

設立獎項只是一種形式。在奧林帕斯大獎的背後，是華為通過匯聚產學研各方能力，來推動數據技術實現突破性發展的雄心，從而為數字經濟發展提供更好的數據基礎設施。

隨著數字化時代的到來，數據的價值越來越突出，正在日益成為國家、企業、甚至個人的核心資產。

與傳統經濟相比，數字經濟的本質就是數據的流通，數據也成為智能 社會 的主要生產要素。IDC的調研顯示，2020年全球共創造了59ZB的數據，到2025年則將達到163ZB。

如此巨量的數據資產，需要經過數據採集、數據存儲、數據分析等流程才能產生價值，其中數據存儲無疑是基礎。在數據中心裡，存儲也與計算和網路一道，成為關鍵基礎設施，為整個數字化進程提供支持。

在數據量高速成長的同時，數據的形態也日益多樣化，視頻、圖片、音頻等非結構化數據已經成為數據的主體。這些復雜的數據要想充分發揮價值，就需要更加高效的數據存儲和數據管理。

有統計顯示，如今只有2%的數據被保存，保存下來的數據也只有10%得到分析利用。華為數據存儲與機器視覺產品線總裁周躍峰介紹說，數據在企業數字化轉型中扮演著越來越重要的角色，然而企業卻面臨海量數據存不下、流不動、管不好的問題。

為了滿足客戶日益增長的數據存儲需求， 華為主張構建端到端的數據能力，包括計算、存儲、利用和AI等能力，讓數據在全生命周期內實現每比特價值最大，每比特成本最優。

華為的努力，已經收到了成效，如今越來越多的政企使用華為的數據存儲解決方案，來實現對數據資產的管理。

甘肅敦煌研究院，正在利用華為的海量存儲解決方案，通過 計算機技術和數字圖像技術，實現敦煌石窟文物的永久保存、永續利用。

然而，整個敦煌莫高窟擁有735個洞窟、4.5萬平方米壁畫、2415尊泥質彩塑，要把這么多文物數字化，達成構建數字敦煌博物館的目標，意味著需要大量的投資和海量的存儲設備。 顯然，要想解決這一問題，僅靠華為自身的努力還不夠，而需要各個方面的共同參與，通過打造產業技術生態，來實現存儲技術的新突破。這也正是華為設立「奧林帕斯獎」的初衷。

據了解，華為「奧林帕斯獎」，每年都聚焦於數據領域的兩個主要技術難題來尋求解決方案。在去年底的全球數據存儲教授論壇上，第二屆的「2021年奧林帕斯懸紅」兩大難題已經確定：一是構建每比特極致性價比的數據存儲，二是實現下一代存儲產業根技術突破。對於每個難題，華為都給出了高達100萬元的懸紅，

華為希望通過「奧林帕斯獎」的設立，與學術界在 Cloud-Oriented多雲存儲服務、Data-Centric新型數據應用存儲系統、AI-Driven存儲軟體架構、創新體系架構等技術方向共同攻堅，構築更好的數據存儲系統。

我們都知道，妨礙電動 汽車 推廣普及的主要制約因素是電池的能量密度，其決定了電動 汽車 的可用性。在數據中心裡，數據的存儲密度則將成為未來的核心挑戰，決定著我們智能 社會 的成色。

科學家們已經明確了下一步的發展目標：在有限的資源下實現100x性能密度和100x容量密度的數據存儲。要實現存儲能力的提升，壓縮演算法是核心技術之一，可以降低 數據的存儲成本，幫助用戶緩解數據規模爆炸性增長帶來的成本壓力。

然而，作為存儲技術中的重磅難題，壓縮演算法多年來未有突出成果。

為了突破壓縮演算法面臨的瓶頸，激發數據壓縮領域的活力，自2020年起，華為與莫斯科國立大學合作，舉辦全球數據壓縮大賽，以促進數據壓縮根技術的研究。

今年的第二屆全球數據壓縮大賽，邀請了壓縮領域享有盛譽的技術專家擔任評委；使用電子顯微鏡、遙感等高性能計算數據，更貼近前沿、更貼近實際場景。大賽設計了五種類型的數據集（賽事項目）：定量數據壓縮、定性數據壓縮、混合數據壓縮、小塊數據壓縮和熵編碼優化。

同時，大賽還增設了面向高校學生、難度相對較小的編碼演算法優化項目，以吸引更多校園演算法高手參與比賽。在獎項設置方面，進一步體現多維激勵，增設領先獎、特等獎和學生參與獎。

本屆數據壓縮大賽，已於6月15日正式開賽，接收參賽作品截止到11月底，將於12月底公布獲獎結果。截至7月中旬，開賽僅1個月大賽組委會就已經收到了來自全球近80個報名申請。

伴隨著奧林帕斯大獎和全球數據壓縮大賽相繼進入第二屆，「奧林帕斯」已經成為華為數據存儲正在著力打造的新品牌，專門用來加強產學研合作，聯合學界一起推動數據存儲產業的進步。

從第一屆奧林帕斯大獎得主那裡，我們已經看到科研界在數據技術創新領域的突破。

獲得 百萬懸紅大獎的清華大學舒繼武老師團隊的「持久性內存存儲系統構建與關鍵技術」， 創新地提出了持久性內存文件系統與鍵值存儲的設計方法和分布式持久性共享內存框架，攻克了其數據結構、內存管理、一致性與安全等方面的一系列難題，解決了基於新型內存介質的高效數據存儲問題。

此外，上海交通大學的陳榕團隊的 「基於新型異構硬體的高效數據處理系統」， 華中 科技 大學的馮丹團隊的 「NVM（新型非易失存儲）高效可靠技術」，也具有較高的創新性和先進性， 具備產業價值和應用前景。

同樣，在第一屆 全球數據壓縮大賽上，也涌現出了很多令人矚目的成果。

比如獲獎選手Peter Thamm設計的pglz演算法在壓縮率和性能上，打破了快速壓縮演算法的一般認知，指引了壓縮演算法優化方向；Konstantinos Agiannis的參賽演算法，在文本場景測試中的壓縮率和壓縮性能，均超過業界公認的標桿演算法；Andreas Debski的快速圖像壓縮演算法，達到了業界公認標桿演算法120%的壓縮率，展現了深厚的圖像壓縮演算法功底。

過去一年的成功，也讓我們對今年的 「奧林帕斯」有了更高的期待。對這個太陽系最高峰的攀登，意味著整個數據存儲技術領域的參與者，首次能夠團結一致，共同牽引基礎理論研究方向，突破關鍵技術難題，加速科研成果產業化，實現產學研合作共贏。

在此進程中，華為一方面發揮了產業引領者的角色，大力推動產學研的合作進程；另一方面也積極投身其中，通過 Data Fabric、智能存儲、內存型存儲、數據縮減、視頻存儲等五大創新實驗室，通過4000多名研發工程師的協同努力，圍繞下一代存儲的介質、網路、架構和管理等進行系統化創新。

我們也有理由相信，通過全球、全領域的協同創新，我們一定能夠迎來數據存儲技術的突破，通過技術重構實現更好的數據存儲效能，讓全世界共享數字技術紅利，進而推動千行百業的智能化升級。

③ 數據的演算法都有哪些……

A*搜尋演算法
俗稱A星演算法。這是一種在圖形平面上，有多個節點的路徑，求出最低通過成本的演算法。常用於游戲中的 NPC的移動計算，或線上游戲的 BOT的移動計算上。該演算法像 Dijkstra演算法一樣，可以找到一條最短路徑；也像BFS一樣，進行啟發式的搜索。

Beam Search
束搜索(beam search)方法是解決優化問題的一種啟發式方法，它是在分枝定界方法基礎上發展起來的，它使用啟發式方法估計k個最好的路徑，僅從這k個路徑出發向下搜索，即每一層只有滿意的結點會被保留，其它的結點則被永久拋棄，從而比分枝定界法能大大節省運行時間。束搜索於20 世紀70年代中期首先被應用於 人工智慧領域,1976 年Lowerre在其稱為 HARPY的語音識別系統中第一次使用了束搜索方法。他的目標是並行地搜索幾個潛在的最優決策路徑以減少回溯，並快速地獲得一個解。

二分取中查找演算法
一種在有序數組中查找某一特定元素的搜索演算法。搜素過程從數組的中間元素開始，如果中間元素正好是要查找的元素，則搜素過程結束；如果某一特定元素大於或者小於中間元素，則在數組大於或小於中間元素的那一半中查找，而且跟開始一樣從中間元素開始比較。這種搜索演算法每一次比較都使搜索范圍縮小一半。

Branch and bound
分支定界演算法是一種在問題的解空間樹上搜索問題的解的方法。但與回溯演算法不同，分支定界演算法採用廣度優先或最小耗費優先的方法搜索解空間樹，並且，在分支定界演算法中，每一個活結點只有一次機會成為擴展結點。

數據壓縮
數據壓縮是通過減少計算機中所存儲數據或者通信傳播中數據的冗餘度，達到增大數據密度，最終使數據的存儲空間減少的技術。數據壓縮在文件存儲和分布式系統領域有著十分廣泛的應用。數據壓縮也代表著尺寸媒介容量的增大和網路帶寬的擴展。

Diffie–Hellman密鑰協商
Diffie–Hellman key exchange，簡稱「D–H」，是一種安全協議。它可以讓雙方在完全沒有對方任何預先信息的條件下通過不安全信道建立起一個密鑰。這個密鑰可以在後續的通訊中作為對稱密鑰來加密通訊內容。

Dijkstra』s 演算法
迪科斯徹演算法（Dijkstra）是由荷蘭計算機科學家艾茲格·迪科斯徹發明的。演算法解決的是有向圖中單個源點到其他頂點的最短路徑問題。舉例來說，如果圖中的頂點表示城市，而邊上的權重表示著城市間開車行經的距離，迪科斯徹演算法可以用來找到兩個城市之間的最短路徑。

動態規劃
動態規劃是一種在 數學和計算機科學中使用的，用於求解包含重疊子問題的最優化問題的方法。其基本思想是，將原問題分解為相似的子問題，在求解的過程中通過子問題的解求出原問題的解。 動態規劃的思想是多種演算法的基礎，被廣泛應用於計算機科學和工程領域。比較著名的應用實例有：求解最短路徑問題，背包問題，項目管理，網路流優化等。這里也有一篇文章說得比較詳細。

歐幾里得演算法
在 數學中，輾轉相除法，又稱 歐幾里得演算法，是求 最大公約數的演算法。輾轉相除法首次出現於 歐幾里得的《幾何原本》（第VII卷，命題i和ii）中，而在中國則可以追溯至 東漢出現的《九章算術》。

快速傅里葉變換(FFT)
快速傅里葉變換（Fast Fourier Transform，FFT），是離散傅里葉變換的快速演算法，也可用於計算離散傅里葉變換的逆變換。快速傅里葉變換有廣泛的應用，如數字信號處理、計算大整數乘法、求解偏微分方程等等。

哈希函數
HashFunction是一種從任何一種數據中創建小的數字「指紋」的方法。該 函數將數據打亂混合，重新創建一個叫做散列值的指紋。散列值通常用來代表一個短的隨機字母和數字組成的字元串。好的散列 函數在輸入域中很少出現散列沖突。在散列表和數據處理中，不抑制沖突來區別數據，會使得資料庫記錄更難找到。

堆排序
Heapsort是指利用堆積樹（堆）這種 數據結構所設計的一種排序演算法。堆積樹是一個近似完全二叉樹的結構，並同時滿足堆積屬性：即子結點的鍵值或索引總是小於（或者大於）它的父結點。

歸並排序
Merge sort是建立在歸並操作上的一種有效的排序演算法。該演算法是採用分治法（Divide and Conquer）的一個非常典型的應用。

RANSAC 演算法
RANSAC 是」RANdom SAmpleConsensus」的縮寫。該演算法是用於從一組觀測數據中估計 數學模型參數的迭代方法，由Fischler and Bolles在1981提出，它是一種非確定性演算法，因為它只能以一定的概率得到合理的結果，隨著迭代次數的增加，這種概率是增加的。該演算法的基本假設是觀測數據集中存在」inliers」（那些對模型參數估計起到支持作用的點）和」outliers」（不符合模型的點），並且這組觀測數據受到雜訊影響。RANSAC 假設給定一組」inliers」數據就能夠得到最優的符合這組點的模型。

RSA加密演演算法
這是一個公鑰加密演算法，也是世界上第一個適合用來做簽名的演算法。今天的RSA已經 專利失效，其被廣泛地用於 電子商務加密，大家都相信，只要密鑰足夠長，這個演算法就會是安全的。

並查集Union-find
並查集是一種樹型的 數據結構，用於處理一些不相交集合（Disjoint Sets）的合並及查詢問題。常常在使用中以森林來表示。

Viterbi algorithm
尋找最可能的隱藏狀態序列
等等這些，演算法很多。

④ 機器學習一般常用的演算法有哪些

機器學習是人工智慧的核心技術，是學習人工智慧必不可少的環節。機器學習中有很多演算法，能夠解決很多以前難以企的問題，機器學習中涉及到的演算法有不少，下面小編就給大家普及一下這些演算法。

一、線性回歸

一般來說，線性回歸是統計學和機器學習中最知名和最易理解的演算法之一。這一演算法中我們可以用來預測建模，而預測建模主要關注最小化模型誤差或者盡可能作出最准確的預測，以可解釋性為代價。我們將借用、重用包括統計學在內的很多不同領域的演算法，並將其用於這些目的。當然我們可以使用不同的技術從數據中學習線性回歸模型，例如用於普通最小二乘法和梯度下降優化的線性代數解。就目前而言，線性回歸已經存在了200多年，並得到了廣泛研究。使用這種技術的一些經驗是盡可能去除非常相似（相關）的變數，並去除噪音。這是一種快速、簡單的技術。

二、Logistic 回歸

它是解決二分類問題的首選方法。Logistic 回歸與線性回歸相似，目標都是找到每個輸入變數的權重，即系數值。與線性回歸不同的是，Logistic 回歸對輸出的預測使用被稱為 logistic 函數的非線性函數進行變換。logistic 函數看起來像一個大的S，並且可以將任何值轉換到0到1的區間內。這非常實用，因為我們可以規定logistic函數的輸出值是0和1並預測類別值。像線性回歸一樣，Logistic 回歸在刪除與輸出變數無關的屬性以及非常相似的屬性時效果更好。它是一個快速的學習模型，並且對於二分類問題非常有效。

三、線性判別分析（LDA）

在前面我們介紹的Logistic 回歸是一種分類演算法，傳統上，它僅限於只有兩類的分類問題。而LDA的表示非常簡單直接。它由數據的統計屬性構成，對每個類別進行計算。單個輸入變數的 LDA包括兩個，第一就是每個類別的平均值，第二就是所有類別的方差。而在線性判別分析，進行預測的方法是計算每個類別的判別值並對具備最大值的類別進行預測。該技術假設數據呈高斯分布，因此最好預先從數據中刪除異常值。這是處理分類預測建模問題的一種簡單而強大的方法。

四、決策樹

決策樹是預測建模機器學習的一種重要演算法。決策樹模型的表示是一個二叉樹。這是演算法和數據結構中的二叉樹，沒什麼特別的。每個節點代表一個單獨的輸入變數x和該變數上的一個分割點。而決策樹的葉節點包含一個用於預測的輸出變數y。通過遍歷該樹的分割點，直到到達一個葉節點並輸出該節點的類別值就可以作出預測。當然決策樹的有點就是決策樹學習速度和預測速度都很快。它們還可以解決大量問題，並且不需要對數據做特別准備。

五、樸素貝葉斯

其實樸素貝葉斯是一個簡單但是很強大的預測建模演算法。而這個模型由兩種概率組成，這兩種概率都可以直接從訓練數據中計算出來。第一種就是每個類別的概率，第二種就是給定每個 x 的值，每個類別的條件概率。一旦計算出來，概率模型可用於使用貝葉斯定理對新數據進行預測。當我們的數據是實值時，通常假設一個高斯分布，這樣我們可以簡單的估計這些概率。而樸素貝葉斯之所以是樸素的，是因為它假設每個輸入變數是獨立的。這是一個強大的假設，真實的數據並非如此，但是，該技術在大量復雜問題上非常有用。所以說，樸素貝葉斯是一個十分實用的功能。

六、K近鄰演算法

K近鄰演算法簡稱KNN演算法，KNN 演算法非常簡單且有效。KNN的模型表示是整個訓練數據集。KNN演算法在整個訓練集中搜索K個最相似實例（近鄰）並匯總這K個實例的輸出變數，以預測新數據點。對於回歸問題，這可能是平均輸出變數，對於分類問題，這可能是眾數類別值。而其中的訣竅在於如何確定數據實例間的相似性。如果屬性的度量單位相同，那麼最簡單的技術是使用歐幾里得距離，我們可以根據每個輸入變數之間的差值直接計算出來其數值。當然，KNN需要大量內存或空間來存儲所有數據，但是只有在需要預測時才執行計算。我們還可以隨時更新和管理訓練實例，以保持預測的准確性。

七、Boosting 和 AdaBoost

首先，Boosting 是一種集成技術，它試圖集成一些弱分類器來創建一個強分類器。這通過從訓練數據中構建一個模型，然後創建第二個模型來嘗試糾正第一個模型的錯誤來完成。一直添加模型直到能夠完美預測訓練集，或添加的模型數量已經達到最大數量。而AdaBoost 是第一個為二分類開發的真正成功的 boosting 演算法。這是理解 boosting 的最佳起點。現代 boosting 方法建立在 AdaBoost 之上，最顯著的是隨機梯度提升。當然，AdaBoost 與短決策樹一起使用。在第一個決策樹創建之後，利用每個訓練實例上樹的性能來衡量下一個決策樹應該對每個訓練實例付出多少注意力。難以預測的訓練數據被分配更多權重，而容易預測的數據分配的權重較少。依次創建模型，每一個模型在訓練實例上更新權重，影響序列中下一個決策樹的學習。在所有決策樹建立之後，對新數據進行預測，並且通過每個決策樹在訓練數據上的精確度評估其性能。所以說，由於在糾正演算法錯誤上投入了太多注意力，所以具備已刪除異常值的干凈數據十分重要。

八、學習向量量化演算法（簡稱 LVQ）

學習向量量化也是機器學習其中的一個演算法。可能大家不知道的是，K近鄰演算法的一個缺點是我們需要遍歷整個訓練數據集。學習向量量化演算法（簡稱 LVQ）是一種人工神經網路演算法，它允許你選擇訓練實例的數量，並精確地學習這些實例應該是什麼樣的。而學習向量量化的表示是碼本向量的集合。這些是在開始時隨機選擇的，並逐漸調整以在學習演算法的多次迭代中最好地總結訓練數據集。在學習之後，碼本向量可用於預測。最相似的近鄰通過計算每個碼本向量和新數據實例之間的距離找到。然後返回最佳匹配單元的類別值或作為預測。如果大家重新調整數據，使其具有相同的范圍，就可以獲得最佳結果。當然，如果大家發現KNN在大家數據集上達到很好的結果，請嘗試用LVQ減少存儲整個訓練數據集的內存要求

⑤ 快遞運費的計算方法

恩，對的我們公司有2個計算方式，一個是稱分量，還有一個事算拋重（長*寬*高除6000）然後選擇重的那個因為是航空件。
比如：你的包裹時3KG 但是拋重算下來是4KG那麼就是按4KG算的，另外建議您盡量縮小包裹，航空件沒辦法的

⑥ 快速演算法是什麼呢

快速演算法指的是運用運算律使計算簡單，比如加法有交換律和結合律。乘法也有交換律和結合律。乘法分配律的逆用也很常用。

快心算真正與小學數學教材同步的教學模式：

1、會演算法——筆算訓練，現今我國的教育體制是應試教育，檢驗學生的標準是考試成績單，那麼學生的主要任務就是應試，答題，答題要用筆寫，筆算訓練是教學的主線。與小學數學計算方法一致，不運用任何實物計算，無論橫式，豎式，連加連減都可運用自如，用筆做計算是啟動智慧快車的一把金鑰匙。

2、明算理—算理拼玩。會用筆寫題，不但要使孩子會演算法，還要讓孩子明白算理。 使孩子在拼玩中理解計算的算理，突破數的計算。孩子是在理解的基礎上完成的計算。

3、練速度——速度訓練，會用筆算題還遠遠不夠，小學的口算要有時間限定，是否達標要用時間說話，也就是會算題還不夠，主要還是要提速。

4、啟智慧——智力體操，不單純地學習計算，著重培養孩子的數學思維能力，全面激發左右腦潛能，開發全腦。經過快心算的訓練，學前孩子可以深刻的理解數學的本質（包含），數的意義（基數，序數，和包含），數的運算機理（同數位的數的加減，）數學邏輯運算的方式，使孩子掌握處理復雜信息分解方法，發散思維，逆向思維得到了發展。孩子得到一個反應敏銳的大腦。

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數學是人類對事物的抽象結構與模式進行嚴格描述的一種通用手段，可以應用於現實世界的任何問題，所有的數學對象本質上都是人為定義的。從這個意義上，數學屬於形式科學，而不是自然科學。不同的數學家和哲學家對數學的確切范圍和定義有一系列的看法。

在人類歷史發展和社會生活中，數學發揮著不可替代的作用，同時也是學習和研究現代科學技術必不可少的基本工具。