演算法第一

㈠ 演算法為什麼重要

第一，演算法實際上不能孤立理解。演算法必須和數據、產品一起來理解。演算法的出現，實際上背後隱藏著人們閱讀行為的「數據化」。我們知道，閱讀是一種私密的行為，閱讀的行為是人們建立精神世界的支柱。那麼問題來了，我們使用產品，我們必須上傳數據。當每個人的閱讀都變為數據，實際上意味著每個人的愛好都能夠被迅速的存儲（你也可以被理解為監視）。而演算法則使得機器能夠最有效率的對人們的愛好和行為進行判斷和分析。從用戶上看，這即是方便，也是隱私的暴露。而對於商業來看，當數據和演算法達到一定水平之後，判斷人們的愛好和規律，進而製作廣告，推出吸引人的媒介產品就成了輕而易舉的事情。可以說未來的數據就是最核心，最重要的資源。

第二，演算法意味著預測，意味著在人們的意識之外，發現他還沒有找到的需求。這是很有意思的。它超出了人們的想像，機器比我們更加了解我們自己。從媒介產品角度來說，這非常有意思，傳播的生產模式可能改變了，反饋滯後的問題也會解決。而從更長遠的角度看，了解閱讀數據只是第一步，下一步可能是更加深層次的愛好，甚至是更底層的行為和思考。但從這個方面來，演算法不是人工智慧，但他意味著人工智慧。它是一個關鍵的入口，從這個地方開始，人們可以藉助機器的力量對自己的行為進行矯正，人的感性思維能力和數據得出的科學結論開始融合了，這是人走向人機合一的第一步。但反過來，我們也需要警惕，演算法的這種功能是不是掌握在社會的良性力量手裡？如果資本或者其他利益集團掌握了演算法和數據資源，是否會對社會控制又多一層牢不可破的枷鎖，一個反烏托邦的社會可能會到來。

第三，不要忘記了演算法的迭代。演算法的妙處在於它是自我成長的。人的迭代是有限的，因為人的思維模式是固定的，學習能力在成年後隨著時間遞減。但是演算法，就像Alphago的棋術，幾年內就漲了幾個量級。這是因為隨著人們使用，給予越來越多的反饋，演算法會越來越精確，發展到人們難以想像的地步，因為演算法是機器學習得出的，人們也越來越不知道演算法背後究竟是什麼東西。可以說，這是其他任何模式都無法做到的。他不知道這背後到底是什麼。

所以總的來說一句話，演算法是很有意思也很有價值的一個熱點。我們要答這個熱點，可以用到的理論既要包括新媒體、人工智慧的相關理論包括一些我們已經說到的如信息繭房、知識溝之類的問題，也要從反面用到傳播政治經濟學（考慮演算法和數據資源的所有權）、全景監視（演算法意味著對人們徹底的監視）。這樣我們答題會比較有深度，也比較完整。

㈡ 為什麼黑洞遠程式控制制的屏幕傳輸演算法是世界第一的

不見得，要遠程式控制制屏幕傳輸演算法第一的其實是RHUB.25幀流暢度高清傳輸公網搞定

㈢ prim演算法的第一個for循環什麼意思

它是prim演算法的第一步。
prim演算法：
Prim演算法用於求無向圖的最小生成樹
設圖G =（V，E），其生成樹的頂點集合為U。
1，把v0放入U。
2，在所有u∈U，v∈V-U的邊(u，v)∈E中找一條最小權值的邊，加入生成樹。
3，把2找到的邊的v加入U集合。如果U集合已有n個元素，則結束，否則繼續執行2。
它是演算法1,2執行一次。
初始的時候，把頂點1放入U中，剩餘的2到n∈V-U(V是頂點集合，包括1到n)
它要找一個最小權的邊,因此把1到(2...n)這n-1個邊的權重存儲起來了
也就是U中頂點到V-U中頂點的權重存儲起來.

for(i=1;i<n;i++)
{t.ct[i].front=1;//front表示起點,都從1開始
t.ct[i].end=i+1;//end表示終點,到2...n
t.ct[i].weight=t.s[1][i+1];}//把權重存儲起來以後比較找出最小的.

㈣ 為什麼演算法第一步要設計"給定精確度d"這個環節，能否省略

判斷點A（1，2）與⊙C （x-5）^2+（y-1）^2=9的位置關系。

第一步:
判斷C的圓心O坐標(5,1);
半徑r=Sqrt[9]=3.
第二步:
計算A與圓C的距離,
|AO|=Sqrt[(1-5)^2+(2-1)^2]=Sqrt[17].
第三步:
比較|AO|與r的大小關系.
Sqrt[17]>Sqrt[9].
第四步:
結論,A在圓C外.

㈤ 歷史上第一個機器學習演算法是什麼

Adaboost是一種迭代演算法，其核心思想是針對同一個訓練集訓練不同的分類器(弱分類器)，然後把這些弱分類器集合起來，構成一個更強的最終分類器(強分類器)。其演算法本身是通過改變數據分布來實現的，它根據每次訓練集之中每個樣本的分類是否正確，以及上次的總體分類的准確率，來確定每個樣本的權值。將修改過權值的新數據集送給下層分類器進行訓練，最後將每次訓練得到的分類器最後融合起來，作為最後的決策分類器。使用adaboost分類器可以排除一些不必要的訓練數據特徵，並將關鍵放在關鍵的訓練數據上面。

㈥ 演算法：第一步．輸人a，b，c，d．第二步．m=a第三步，若b＜m．則m=b．第四步．若c＜m．則m=c．第五步．若d

逐步分析框圖中的各框語句的功能，
第三步條件結構是比較a，b的大小，
並將a，b中的較小值保存在變數m中，
第四步條件結構是比較a，c的大小，
並將a，c中的較小值保存在變數m中，
故變數m的值最終為a，b，c中的最小值．
由此程序的功能為求a，b，c三個數的最小數．
故選B

㈦ 演算法分析與設計這門課程第一章演算法概述的知識點有哪些

演算法分析與設計這門課第一章演算法概述的知識點包含章節導引,內容講解,課後練習,。

㈧ 為什麼一些好的演算法的第一步迭代都以負梯度作為搜索方向

梯度下降法是一個最優化演算法，通常也稱為最速下降法。最速下降法是求解無約束優化問題最簡單和最古老的方法之一，雖然現在已經不具有實用性，但是許多有效演算法都是以它為基礎進行改進和修正而得到的。最速下降法是用負梯度方向為搜索方向的

㈨ 演算法第一行是啥 求解

輸入a，b，c。

㈩ 一般認為歷史上第一個演算法是

《井岡山土地法》,從1927年開始，直到1948年春，土地法大綱以徹底「廢除封建性及半封建性剝削的土地制度，實行耕者有其田的土地制度」為基本原則，改正了土地法的缺點，對重大政策原則問題，作了更妥善的規定。這是中國共產黨歷史上第一個土地法。它首次以法律的形式否定封建土地所有制。
中國共產黨在井岡山（湘贛邊區蘇區）進行革命斗爭時，總結1927年冬到1928年冬土地革命斗爭經驗的基礎上制定的第一個土地法。對推動井岡山土地革命的發展起了一定作用。由於該法是在革命斗爭開始不久制定的，規定沒收一切土地而不是沒收地主土地；沒收土地歸蘇維埃政府所有而不是歸農民所有；一切土地禁止買賣，分配後除老幼疾病及服工役者外，均需強制勞動。這些規定不符合當時農民的思想和傳統習慣，不利於發展革命力量。