改變演算法
❶ C#中更改的演算法
浮雲
❷ 百度為什麼要經常改變演算法呢
演算法的改變，肯定是為了用戶體驗，也讓網站更有「秩序」，不管網路怎麼去變，用戶體驗是不會變的
❸ 有哪些編譯器優化可能改變演算法復雜度
1. 傳統優化演算法一般是針對結構化的問題，有較為明確的問題和條件描述，如線性規劃，二次規劃，整數規劃，混合規劃，帶約束和不帶約束條件等，即有清晰的結構信息；而智能優化演算法一般針對的是較為普適的問題描述，普遍比較缺乏結構信息。
❹ 改進計算方法
在早期油氣資源評價中，通常應用評價模型，對各參數僅取一個固定值進行簡單的運算，所得結果也是一個值。實際上，對於地下評價對象，其大多數參數具有時空變化性，用一個固定值，不管是統計所得均值還是其他值，都很難代表該參數，更無法准確刻畫該參數的時空非均質性。在這種情況下，很顯然應用單值運算得到的結果很難反映地下評價對象的客觀實際。因此，為提高評價質量和結果可信性，必須改進計算方法。
14.4.1 應用網格化方法逼近資源分布
這種方法的基本思路是：
（1）根據大量觀測點數據，編制各單一參數的平面分布圖，通常為平面等值線圖，如生油岩等厚圖等，個別為分區等級圖，如演化程度圖。以這些平面分布圖簡化表示各參數空間變化，主要是把各參數的垂向變化，用平均值簡化為非變化的固定值，如所謂生油岩有機質豐度等值線圖，即是把各點垂向上有機質豐度變化簡化為非變化的固定值。（2）在平面上建立固定的網格，其網格一般是按均勻法設置，但也可用非均勻網格，網格的多少視各變數平面變化快慢、計算機速度和容量而定。原則上是網格越多、越細就越准確地刻畫參數平面變化情況。
（3）以同一網格在各參數分布圖上讀取網格結點（或網格中點）上參數具體數值。
（4）針對每一個網格結點（或網格中點），按照資源評價模型，分別計算生烴量、排烴量等，然後編制生烴量、排烴量等值線圖。
（5）依據各等值線間距所佔面積，計算該間距所佔的生烴量、排烴量等，再累加得全區生烴量、排烴量。乘以相應運聚系數即得全區資源量。
14.4.2 蒙特卡洛法
所謂蒙特卡洛法是一種數值計算方法，其含義是利用隨機抽樣方法在各參數分布曲線取定數值，然後根據評價模型進行運算，結果得到一定值，反復如上過程成千上萬次，結果就有成千上萬個定值，再將這些定值進行統計，得到結果分布曲線。該方法已廣泛應用於油氣資源評價，其優點是：以一個分布曲線來逼近地下評價對象及較可能值、最可能值。這更加符合人們對地下評價對象的認識過程和局限性、不確定性。
該方法的計算步驟如下：
（1）通過資料處理解釋、分析化驗、圖件讀取等方法，產生和採集、整理各參數的數據，原則上是越多越好。同時剔除奇異點。
（2）根據整理的數據，統計建立各參數概率分布曲線。當數據較多，如多於幾十個時，統計分布曲線代表性強、可靠性高。但當數據少到只幾個或十餘個時，可依據該參數的分布概型（一般是經驗已知的分布模型，如正態分布、對數正態分布等），構造實際的分布曲線。但當數據少到只幾個且其分布概型也不確定時，最好用均勻分布或三角分布代替其分布。
（3）利用計算機產生隨機數，其中最簡單最基本的是均勻分布隨機數。要求隨機數產生後必須經過嚴格的檢驗（如均勻性檢驗、獨立性檢驗、組合規律性檢驗、連續性檢驗等），性質符合要求時方可投入使用。隨機數個數越多越好，最好成千上萬。隨機數值區間為0～1。
（4）以隨機數值為概率入口值，用插值法在某一參數分布取該概率所對應的參數值（圖14-1）。再用另一個隨機數值在另一參數分布曲線上求取該參數值（圖14-2）。以此類推。再將所求取的各參數的值（一個參數只一個值）按評價模型相乘除或加減，得到一個結果（圖14-3）。反復此過程，得到成千上萬個結果。
圖14-1 抽樣計算過程示意圖
（5）再將所得結果進行數理統計，得到結果概率分布圖（圖14-3）。一般而言，蒙特卡洛計算所用參數概率分布可以是各種各樣，但其結果分布一般都是正態分布或對數正態分布。
圖14-2 多參數抽樣計算過程示意圖
圖14-3 蒙特卡洛計算過程示意圖
14.4.3 模糊數學計算方法
在一些研究對象中，不同事物的界線是截然不同的，如水可以有冰、水、汽三種形態，其界限一般是明確的；而在某些對象，不同事物之間的界限是不明確的，例如在石油地質中，儲層的「滲透性好」和「滲透性差」是兩個截然不同的概念，但有時對於某個具體的對象，要把它歸到「滲透性好」或「滲透性差」卻不容易。模糊數學用隸屬度來描述這種情況，即用數值來表示某對象屬於某事物的程度，一個對象可以「屬於」兩類甚至兩類以上事物，分別以兩個隸屬度描述它屬於這兩類事物的程度，這樣，較合理地解決了這類問題。
當用模糊數學評價圈閉的含油氣性時，即用一個向量來表示一個圈閉：
油氣資源評價方法與實踐
研究對象含k個圈閉，則用集合Ui來表示這個圈閉群：
油氣資源評價方法與實踐
n個地質因素在評價圈閉的含油氣性中起的作用不同，各因素用一個權ai值表示其在評價中的作用大小：
油氣資源評價方法與實踐
每個地質因素用m個級別來表示其有利程度：
油氣資源評價方法與實踐
Ci是用整數表示的一種屬性，其具體值依m不同而異。
當m=3時，C=［-1 0 1］
當m=5時，C=［-2-1 0 1 2］
當m=7時，C=［-3-2-1 0 1 2 3］
一個圈閉的某個地質因素用它對各屬性的隸屬度來表示（如表14-1）。
表14-1 地質因素各屬性的隸屬度表
對一個圈閉用n個變數來描述，每個變數的表述將轉變為一個向量，而一個圈閉原來用一個向量表示，將變為用綜合評價變換矩陣R表示：
油氣資源評價方法與實踐
用各地質因素的權和各圈閉的綜合評價變換矩陣算出各圈閉的綜合評價，這個計算過程稱為合成：
油氣資源評價方法與實踐
式中h是樣品號，Rh是第h號樣品的綜合評價變換矩陣，Bh是n（變數數）個數構成的向量，其各元素為
油氣資源評價方法與實踐
這里，○表示某種演算法，這些演算法都是由下列4種基本演算法演化出來的（假設a、r為模糊集合中的兩元素）。
1）a∨r=max（1，r）
2）a∧r=min（a，r）
3）a·r=ar
4）a⊕r=min（a，1+r）
按照這樣合成得出一個樣品向量，然後計算綜合評價值（綜合得分）D：
油氣資源評價方法與實踐
結果為一個數。各圈閉按其D值排隊，就是這些圈閉的優劣排隊。每採用一個合成法，就有一個B，相應有一個D值，就有一個排隊，因為B的產生方法不同，各變數值所起作用不盡相同，同樣的原始數據會有不同的排隊結果。
14.4.4 神經網路計算方法
人工神經網路是指由大量與自然神經系統的神經細胞相類似的（人工）神經元互聯而成的網路。
神經網路的結構和特性是由神經元的特性和它們之間的連接方式決定的。人工神經元之間通過互聯形成網路。互聯的方式稱為連接模式。神經元之間的連接強度為連接權。當網路的連接權矩陣確定後，網路的連接模式也就確定了。
在人工神經網路中，信息處理過程或存貯知識的改變是通過修改神經元間的連接模式來完成的。這一修改過程稱做神經網路的訓練或學習。不同的權矩陣調整方式，就是不同的學習方式。
神經網路的學習和神經網路的結構沒有一一對應的關系。不同的神經網路可以採用相同的學習演算法進行訓練；同一神經網路也可以採用不同的學習演算法進行訓練。
一般採用多層前向神經網路，用誤差反傳（BP）演算法。
對於一個由3層組成的神經網路模型，第一層為輸入層，第二層為中間層，第三層為輸出層。第一層的神經元數為n，中間層的神經元數為1，第三層的神經元數為1。
第1層為輸入層，由M個樣品的n個神經元組成，約定第k個樣品（圈閉）的輸入，即第1層神經元為：xk1，xk2，…，xkn，相應的輸出為Tk，其中，k為樣品號，k=1，2，3，…，M，n為神經元數，在此可理解為自變數數。
第2層為隱層，其神經元數1是用戶設定的，由x與權系數矩陣W2相乘算出，第k個樣品的中間層為
油氣資源評價方法與實踐
F（t）採用S型（Signmoid）壓縮函數：
油氣資源評價方法與實踐
為了能控制u的取值，把第一式改為：x0=-1，w0j=ξ，記
油氣資源評價方法與實踐
則第二式成為
t的值除與Wij，xi有關外，還與變數數n有關，為了讓的值在0～1的范圍內，就需要
油氣資源評價方法與實踐
給一個適當的ξ值。
中間層到輸出層的計算與此相仿。只是它用另外一個W（矩陣）。
如果找到合適的W（兩個W陣），則由輸入的各樣品的X算出各樣品的y值應與原樣品的輸出值T相同或很接近。我們的任務就是要求這兩個W陣。
油氣資源評價方法與實踐
開始的W陣是隨機產生的。當然它算出各樣品的y不會等於T。我們用E（W）來衡量它的偏差：
油氣資源評價方法與實踐
當E（W）＜ε時，學習完成。當E（W）＞ε時，就要修改兩個W陣，讓E（W）逐漸變小，就現在的這個模型（一共有3層，輸出層只有一元）來說，修改W分兩步，第一步修改由u計算y的W，第二步修改由x計算u的W。
油氣資源評價方法與實踐
油氣資源評價方法與實踐
這樣，每次根據算出的y來指導修改兩層的W陣，直至E（W）＜ε，學習完成。
學習完成後，得到兩個W陣，把待判樣品的x向量按既定的模式計算可得各樣品的y值，為具體對象的評價。
❺ SEO該如何應對百度演算法改變呢
對策之一：與網路成為利益共同體 例如適當的網路廣告投放，加入網路聯盟、加入網路開放平台等等，或者其他的方式。核心就是：網路玩的是霸權主義，你必須考慮網路的利益。我不少客戶的網站，都加入了網路開放平台，不管網路演算法怎麼變，排名都很穩定。 我雖然明白這個道理，也用這個策略幫助了許多客戶網站的權重獲得了很大的提升。但是我自己的網站，我堅持不投網路廣告，因為我就是看網路的這種霸權主義不爽，同時我還有更多的網路營銷策略，讓我不卻客戶。 對策之二：研究網路最新演算法策劃創意SEO策略 不管網路演算法怎麼變，他的演算法的思路都是人想出來了，我們把人的思維方式研究透，站到網路的角度，靜心研究一個月，就可以推理出網路的最新演算法。 然後根據這些新演算法，採用一些比較有創意的SEO策略，把SEO做的不露聲色，自然可以獲得非常好的綜合效果。 對策之三：等待，等待，等待! 網路演算法這演算法改變後，用戶體驗確實變的非常爛，非常爛，甚至連即刻搜索都不如，而搜狗目前發展迅猛，soso也開始發力，360也打算做搜索，網路想要維持自己的市場份額，必須真正的來提升用戶體驗。
❻ 演算法在方便我們的同時，又在如何改變我們
演算法隨著智能手機的普及，每天都在影響我們的生活，從看什麼內容，接收到什麼樣的新聞信息，購物網站我們買什麼東西，視頻網站我們看什麼內容，都在受到大數據演算法的影響。並且，這樣的影響很多時候還是悄無聲息的，讓我們無從查覺，便已經被悄悄的改變。
總的來說，演算法作為一種技術，本身是中立無害的。但如果使用這項技術的人居心不良，那麼技術就會變成惡人的工具，用來謀取個人利益，傷害他人利益。所以，演算法的存在方便我們的同時，我們也要警惕。對於任何新的事物都應該保有一顆警惕的心，因為任何事物都有好的一面和不好的一面，演算法也是如此。唯有將其關在籠子里，有法可依來使用和懲治違法使用的人，才能維護更多人的權益。
❼ 百度演算法不斷的改變，怎麼辦呢！
說實話
在怎麼變
你把站內做好了
站外鏈接做好了
一樣收錄
內容為王
外鏈為皇嗎
但是內容盡可能原創
外鏈發一些有質量的
跟你相關的行業鏈接
別盲目發
❽ 《改變未來的九大演算法》：演算法如何改變世界
可能，如果機械和信息是文明未來的主旨，繼續發展下去的話，完全可能。
❾ 公司改變工資演算法
勞動合同法規定：勞動者(簽訂了勞動合同的）辭職需提前30開寫出書面申請。 依您的這種情況，用人單位改變工資制度是要提前和勞動者協商的，如果不與勞動者協商，是違反雙方簽訂勞動合同內容的。您可以選擇：1，繼續要求用人單位履行原勞合同書的內容 2，與用人單位解除勞動合同 3，申請辭職 謝謝
❿ 改變未來的九大演算法怎麼樣
改變未來的九大演算法
本書精彩地介紹了搜索引擎、PageRank、公開密鑰加密、糾錯碼、模式識別、數據壓縮、資料庫、數字簽名等內容。
一、內容介紹
Google得出的搜索結果是如何產生的？
網路為何會陷入「搜索門」，又是什麼機制使然？
身處在大數據時代的我們，究竟該如何應對變化莫測的世界？
……
沒有滿篇的專業術語，第一次讓我們通過簡單明了的語言、生動的例證了解支撐計算機王國的靈魂支柱——9大演算法，包括人工智慧、數據壓縮，以及Google著名的PageRank等。
本書精彩地介紹了搜索引擎、PageRank、公開密鑰加密、糾錯碼、模式識別、數據壓縮、資料庫、數字簽名等內容。
在解釋這些演算法的同時，作者也向我們展示了充滿科學原創精神的計算機世界：因為每一種演算法的提出不但延伸了虛擬世界的領域，同時也是人類智慧的彰顯，可以被廣泛運用於眾多領域。
在讀完本書後，你不會成為一名更加熟練的計算機用戶，但你會更珍視自己每天在所有計算設備上不停使用的思想的美。
我們每天都會進行多次搜索查詢，但是你想過這個令人驚嘆的工具是如何奏效的嗎？
谷歌的精英管理層因為谷歌「以超乎尋常的技巧返回相關度極高的結果」而獲獎，他們是怎麼做到的？
本書將帶你一探究竟。
二、作者介紹
約翰·麥考密克，JohnMacCormick，計算機科學的領頭人和導師。
獲得牛津大學博士學位，曾經在惠普和微軟從事研究工作。現在在迪金森學院擔任計算機學科的教授。並且是多項專利的所有者。
三、作品目錄
第一章 前言：計算機日常運用的卓越思想有哪些？
第二章搜索引擎索引——在世界上最大的草垛中尋針
第三章 Page Rank——讓谷歌騰飛的技術
第四章公鑰加密——用明信片傳輸秘密
第五章糾錯碼——自糾正的錯誤
第六章圖形識別——從經驗中學習
第七章數據壓縮——有益無害
第八章資料庫——追求一致性的征程
第九章數字簽名——這個軟體究竟由誰編寫？
第十章什麼可以計算？
第十一章結論