算法限制

‘壹’ ”算法在输入及输出的个数没有一定的限定”这句话对吗

不对
算法的五个特征：
1、有穷性： 一个算法必须保证执行有限步之后结束； 2、确切性： 算法的每一步骤必须有确切的定义； 3、输入：一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定除了初始条件； 4、输出：一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。没有输出的算法是毫无意义的； 5、可行性： 算法原则上能够精确地运行，而且人们用笔和纸做有限次运算后即可完成
对输出都是有限制的

‘贰’ 桶排序算法如何找到列表中的上限和下限(限制)

桶排序利用函数的映射关系，减少了几乎所有的比较工作。实际上，桶排序的f(k)值的计算，其作用就相当于快排中划分，已经把大量数据分割成了基本有序的数据块(桶)。然后只需要对桶中的少量数据做先进的比较排序即可。对N个关键字进行桶排序的时间...

‘叁’ sha-1算法最大字符长度有限制吗

SHA-1算法中，只是单纯的把二进制输入串的位长度存在最后64bit，
所以，SHA-1算法的输入串的最大长度是：0 ~ (2^64 - 1)。

‘肆’ 在ASP.Net中使用什么算法实现限制数量的个数

用匿名委托吧!那么简单为什么要这样写! t = new Thread(delegate() { subPing(1,2); }); 这样调用多简单啊!

‘伍’ 处理器算法调度题中,不限进程道数，限制进程道数不超过2道等有什么作用

高级调度：又称作业调度。其主要功能是根据一定的算法，从输人的一批作业中选出若干个作业，分配必要的资源，如内存、外设等，为它建立相应的用户作业进程和为其服务的系统进程（如输人、输出进程），最后把它们的程序和数据调人内存

‘陆’ cs1.6引擎为什么最多32个人起源引擎最多64个人，为什么呢里面有什么算法限制

估计是面的限制吧，引擎对每个人物模型都有面数的要求，所有人物的总面数应该也有要求。
这个东西想要了解清楚的话，得看value官方的介绍了。

‘柒’ 什么是受限制加密算法

（通常情况下，有两个相关的函数：一个用作加密，另一个用作解密） 如果算法的保密性是基于保持算法的秘密，这种算法称为受限制的算法。受限制的算法具有

‘捌’ 平稳性要求对Snesim算法的限制

任何空间统计预测均要求研究对象符合平稳假设。在两点统计学中,要求二阶平稳或内蕴平稳,即协方差或变差函数与空间具体位置无关而与矢量距离有关。同样,在多点统计学中,为计算数据事件的条件概率,需要扫描训练图像来统计与数据事件相同结构的重复数,这就要求训练图像平稳,即训练图像内目标体的几何构型在全区基本不变,不存在明显趋势或局部的明显变异性。但在实际应用当中,由于储层非均质性严重,这一要求并不能总是得到保证,所以Snesim算法的应用也就受到了限制。如图3-14a所示,训练图像为冲积扇内辫状水道的分布模式,从北西向南东方向变窄,同时方位角也从近0°变为近90°,显然,训练图像是不平稳的。若用这样的非平稳训练图像进行模拟,则结果是难以反映地下实际情况的(图3-14b)。

图3-14 Snesim不能再现非平稳扇体沉积现象

为了能够将Snesim算法应用于非平稳地质条件模拟,需要将非平稳的训练图像进行平稳性变换,不少学者在这方面做了不少工作。如Caers(2002)提出了一种几何变换的方法,即通过旋转和比例压缩将非平稳训练图像变为平稳训练图像。但是,这一方法仍是一种简单化的解决途径,可以解决具有明显趋势而且用少量定量指标(如方向和压缩比例)能够表达的非平稳性,而对于无规律的局部明显变异性,尚需要更

为有效的解决方案。因此只要模拟的算法是在概率框架下,对于平稳性的要求就不能避免。所以要寻找一种弱化概率要求的算法来尽可能减少对训练图像平稳性的依赖。

‘玖’ 经常加入限制条件的算法框架，用什么语言写比较好

和算法没有太大关系，主要是看应用方向是什么，
网络Web 开发就使用 JAVA、Python、PHP、.net 这一类的
Windows 桌面应用使用 C# 、C++ 这一类
还有很多就不列举了，明确自己的应用方向，再去选择对应的开发语言，至于算法，无论使用哪种开发语言，算法是不变的

‘拾’ 神经网络算法的局限性

神经网络算法的局限性是：可以使用均值函数但是这个函数将获取嵌入的平均值，并将其分配为新的嵌入。但是，很容易看出，对于某些不同的图，它们会给出相同的嵌入，所以，均值函数并不是单射的。

即使图不同，节点 v 和 v’ 的平均嵌入聚合（此处嵌入对应于不同的颜色）将给出相同的嵌入。

这里真正重要的是，你可以先用某个函数 f(x) 将每个嵌入映射到一个新的嵌入，然后进行求和，得到一个单射函数。在证明中，它们实际上显式地声明了这个函数 f，这需要两个额外条件，即 X 是可数的，且任何多重集都是有界的。

并且事实上，在训练中并没有任何东西可以保证这种单射性，而且可能还会有一些图是 GIN 无法区分的，但WL可以。所以这是对 GIN 的一个很强的假设，如果违反了这一假设，那么 GIN 的性能将受到限制。

神经网络算法的普适性是：

研究模型的局限性通常更容易获得对模型的洞察。毕竟，网络所不能学到的关于特定特征的知识在应用时独立于训练过程。

此外，通过帮助我们理解与模型相关的任务的难度，不可能性结果（impossibility result）有助于得出关于如何选择模型超参数的实用建议。

以图分类问题为例。训练一个图分类器需要识别是什么构成了一个类，即在同一个类而非其他类中找到图共享的属性，然后决定新的图是否遵守所学习到的属性。

然而，如果可以通过一定深度的图神经网络（且测试集足够多样化）证明上述决策问题是不可能的，那么我们可以确定，同一个网络将不会学习如何正确地对测试集进行分类，这与使用了什么学习算法无关。因此，在进行实验时，我们应该把重点放在比下限更深的网络上。