算法革新

㈠ 2017年SEO如何应对百度最新排名算法

如何应对最新算法

搜索引擎算法不断革新，你需要发现最新算法才有办法应对！如果你都没有发现那也是白搭，我们说的最新的算法，我相信去问任何的一个人，最新算法是什么，没有一个人能够进行准确的回答。也就是说所谓的最新算法，只是我们的一种说词而已。但是他是否有迹可循，根据我这么多年的经验，他是有迹可循的。我们如何发现搜索引擎算法变化?有多少种方法发现？
那么应该怎么学习SEO技术 ？
现在很多小伙伴喜欢在互联网上找视频资料学习SEO，但是光看视频却没有人指导你，你是不可能学好SEO这门技术的，而且很多视频已经过时了 ，并没有什么用!
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1、现有网站排名的变动
有排名下降就意味着有排名上升，这时候他的算法是不是发生了变化，它会让一些不符合他这种算法的网站、页面、排名会降低，然后他会把一些符合现有算法的、符合用户体验的替代原有站点。比如你最关注的行业(你所做的行业)，前几名的网站排名都消失了。那些老大哥都看不见了，是不是这些数据都可以给我们提示。

2、关注站长交流圈子
网络站长公告，其实是很官方的，官方公告只是对他的这些动作，为了避免引起公愤做了一个解释。当你看到官方公告的时候，对于我们做SEO的来说一切都晚了。而且更有甚者，官方公告都出来了半年，他的算法还没有出来，你如果提前去针对那一些算法去操作，我们是不是都在做无用功。所以我们要发现他的算法变化，最好的地方就是在站长交流圈子，微博，微信，QQ群，还有一些就是我们自己的关注

3、关键词排名组成因素(排除法)
搜索引擎排名是哪些最重要的因素组成的，比如，关键词的排名是由哪一些组成的：无非就是内链、外链、流量、网站的点击率、跳出率(贡献流量)、页面质量，停留时间、内容的识别程度、页面受欢迎度。每一个里面都有一些侧重点，我们不管他有几千项因素。他针对于站内内容质量，主要是内容重复度、页面内容相关度、抓取识别度、用户停留时间与跳出率。

抓取识别度：搜索引擎能不能顺利的抓取，稳定性、屏蔽、JS脚本、图片，网站结构友好度，内容重复度，他只要是不识别的，对用户不友好的都可能给干掉。

页面停留时间：停留时间它决定了你的页面，对于用户是否是有质量的，是不是能够看得下去，用户看完了你这个页面是关掉了，还是往另外一个页面跳，它为下游贡献了多少流量，这些都反应一个站点的需求满足度，以及用户体验友好度。

4、关注引擎的更新周期
网络正常是每周4小更新，每月26日左右一次大更新，关注18-26号之间，因为这段时间总会有一些网站会面临着被K，一个网站被K，除非是大面积更新，否则他绝对不是单一的因素，网站降权或被K，有时也可能被误K或漏网的情况，识别几率(这就好比警察抓小偷，小偷不一定都会被抓了也会有漏网之鱼、或抓错的请)，我们不能以点概面。

如何规避降权风险

如果你不想网站被K或降权，那么首先你要学会如何分析网站，我们如何分析呢？

1、我们可以关注整个行业，如果你这行业里面出了问题，是不是我们可以把前10名一个一个找出来进行分析，我们在对于网络的最新选择，最着重的应对站点，统一的进行分析，多个案例，多个网站进行对比总结，还有的一些行业是根据关键词的敏感度，针对性的检测。

2、你看前一年他会出现哪一些，出现几次，那么今年他会针对哪一些，是不是基本上就知道了，我们就可以针对算法的变动，采取针对性的措施，及时对网站自身进行调整改善！

㈡ 电磁仿真 常用的算法有哪些哪一种最好用

电磁学中的算法有很多种，常见的有时域有限差分法（FDTD）、时域有限积分法（FITD）、矩量法（MoM）、有限元法（FE）、边界元法（BEM）、 谱域法（SM）、传输线法（TLM）、模式匹配法（MM）、横向谐振法（TRM）、线方法（ML）和解析法等等。最近，又多了一种EIT算法，这是一种基于FDTD算法的革新技术。EIT算法克服了传统FDTD算法在模拟弯曲金属界面和介质界面时的梯形误差，避免精度损失，保持算法精度和效率；解决了共形FDTD算法稳定性要求导致时间步长降低的效率问题，无需减少时间步长，保持计算速度。简单来说，在确保同等精度的情况下，EIT的计算速度更快。目前，EIT算法主要代表性CAE软件是中望电磁仿真软件，适合求解天线/天线阵列，雷达，微波器件，电磁兼容/电磁干扰，高速互联SI，电磁传播和散射等，以及任意结构电大宽带的电磁问题。

㈢ 大数据分析&人工智能 技术内容价值观辨析

随着技术的不断发展，技术的种类越来越多，人们不可能掌握全部的技术，但是技术对于人们的选择有了太多太多，这时候在选择什么技术的时候，人们往往就会陷入迷茫，不知道应该选择什么样的技术，不清楚自己应该从什么技术下手，甚至说会怀疑技术的作用，认为有些技术没有意义，不知道有什么用。今天我们探讨一下数据科学领域内的技术存在的意义，分析一下大数据分析是否鸡肋，在数据科学技术体系中，最高价值技术到底是什么，以及在人工智能领域中反对派的声音越来越大的时候，人工智能是否还能走下去，还能走多远？ 大数据技术：计算资源无限，世界将会是怎样
大数据分析并不鸡肋

在计算机诞生的70年后，单台计算机的计算性能逼近物理极限，伴随计算机发展的摩尔定律逐渐失效。在这70年的发展过程中，刚开始是可以用摩尔定律进行准确的描述的，1965年，英特尔创始人之一戈登摩尔在考察计算机硬件的发展规律后，提出了着名的摩尔定律：

该定律认为，同一面积芯片上可容纳晶体管的数量，每隔16-24个月将翻一倍，计算性能也将翻一倍。换而言之，也就是每隔16-24个月，单位价格可购买到的计算能力将翻一倍。在随后的几十年内，摩尔定律被无数次的被印证。而直到现在，计算机性能已经逼近极限的情况下，摩尔定律似乎已经失效了。

发展的期间伴随着摩尔定律不断的生效，在计算机方面同步发展的还有网络宽带和物理的存储容量，半个多世纪以来，存储器的价格几乎下降到原来价格的亿分之一。

而网络宽带的的速度也在不断的突破极限。

随着这些物理硬件的升级，计算机领域内便产生了OTT式的技术革新，诞生了分布式计算和量子计算机技术，而这两者的出现，也必将决定性的改变计算机资源供给端的情况。

分布式计算机技术，已经逐渐成为大数据领域底层IT架构的行业标准，分布式计算可以实现一个计算目标可以调配无限计算资源并予以支持，解决了大数据情境中运算量过大、超出单台物理机运算承受能力极限的问题，并且同物理计算资源协同调配，为后续的云计算奠定了基础。客观 的讲，分布式计算机技术使计算资源趋于无限。

而量子计算机技术将使单体计算能力拥有质的飞跃。但是在量子计算机核心技术尚未突破之时，人类面对呈现爆发式增长的数据束手无策….

在经过这漫长的探索后，人类现在决定先借助分布式计算技术实现新的一轮OTT式技术革新，而此举将不仅解决了海量数据存储与计算问题，还有希望帮助人类彻底摆脱计算资源瓶颈的束缚。计算资源无限，世界将会怎样….
但是从大数据技术的发展现状来看，真正的难点还是在于底层工具的掌握，由于发展尚处于初级阶段，还需要人们掌握大量的底层工具，这条道路因为走得人少所以才会显得泥泞不堪，只有将基础工具发展和掌握成熟之后，才可以降低使用者的门槛。

对于我们而言，这条路难么？真的很难！但是是值得我们客服这条路上的困难的，因为收益会非常的划算，这条路的难处在于要掌握很多底层工具，为什么？因为走这条路的人少，现在还是一条泥巴路，很难走，但是为什么是值得我们克服困难也要走下去呢，是因为只要量子计算机不出现、随着摩尔定律的失效、数据量还在增加，大量过路的需求会催生一条又一条高速公路，然后铺路的大公司设卡收税，泥巴路迟早会变成高速公路，但只要你先过去，就能看到别人看不到的风景。

从计算机由DOS系统到桌面系统，Python机器学习由源码到算法库，不一直都是这样么。

机器生产释放脑力，机器学习释放脑力
数据革命的本质

大数据分析技术有价值、数据分析技术更有价值，那整个数据科学知识内容体系中，最有价值的到底是什么？

如果从发现技术的角度看待问题确实很有意思，那我们不妨再来探讨一个问题，那就是从技术层面而言（非工作是否好找的角度），数据科学中最有价值的技术模块是哪个？

人工智能是数据养育的智能，其决策的核心是算法，人工智能的发展与十八世纪工业革命通过机器生产代替手工劳动从而释放人类的劳动力类似，数据智能将通过参与、代替人类决策的方式，释放人类脑力。而机器学习就是提供人工智能决策的算法核心。

机器学习算法的核心用途是挖掘事物运行内在逻辑和规律，就是把数据作为接受外部信息形式，用数据还原外部事物的基本属性和运行状态，用机器学习算法对其规律进行挖掘，还原客观规律。再应用规律辅助决策。

机器学习可以使得人工智能在人类基础重复决策领域代替人类参与决策。

算法的核心方法论，是取法其上，仅得为中，数据分析核心价值要有技术核心价值这杆大旗；不管小数据还是大数据，都是重分析。而伴随着Python的星期，催生出了进一步完善的基础设施，Python依然成为了标准的工具。
而Python最核心的技能就可以说是利用众多强大的算法库进行算法建模分析

强人工智能、弱人工智能，还是人工智障
数据、算法、计算能力这三架马车所推动的人工智能技术发展，是否已经遇到了瓶颈

2018年1月我国国家标准化管理委员会颁布的《人工智能标准化白皮书》对人工智能学科的基本思想和内容作出了解释。认为人工智能应该是围绕智能活动而构造的人工系统，是一项知识的工程，是机器模仿人类利用知识完成一定行为的过程。

相对来说我国的人工智能的起步还是较晚，人工智能的发展阶段可以分为三个阶段，第一阶段是从20世纪50年代—80年代，在这一阶段人工智能刚诞生，但由于很多事物不能形式化表达，建立的模型存在一定的局限性。第二阶段是从20世纪80年代—90年代，专家系统得到快速发展，数学模型有重大突破，但由于专家系统在知识获取等方面的不足，人工智能的发展又一次进入低谷期。第三阶段是从21世纪初—至今，随着大数据的积聚、理论算法的革新、计算能力的提升，人工智能在很多应用领域取得了突破性进展， 迎来了又一个繁荣时期。

根据人工智能的发展定义，以及国家颁布的《人工智能白皮书》，人工智能可以分为两种，强人工智能和弱人工智能。

弱人工智能是并不能真正实现推理和解决问题的智能机器，这些机器表面看像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。但是这仍是目前的主流研究仍然集中于弱人工智能，并取得了显着进步，如语音识别、图像处理和物体分割、机器翻译等方面取得了重大突破，甚至可以接近或超越人类水平。

强人工智能是真正能思维的智能机器，并且认为这样的机器是有知觉的和 自我意识的，这类机器可分为类人与非类人两大类。从一般意义来说，达到人类水平的、能够自适应地应对外界环境挑战的、 具有自我意识的人工智能称为“通用人工智能”、“强人工智能”或“类人智能”

一般来说，在我们认为强人工智能的时代已经来临，只是尚未流行起来，但这时候，却还有一些有意思的观点，他们持反对的声音，认为人工不智能或者说是人工智障。

他们认为当我们在开车的时候，大脑在飞速的处理各种信息：交通信号、标志物、路面的井盖、积水；看到马路中央有一只狗在过马路时，我们会踩刹车；看到中央有一只鸟，我们会判断鸟会快速飞走，不用减速；如果是塑料袋，我们可以直接压过去；如果是大石头，我们就需要避让。这些都是我们通过经验的累积以及生活常识构成的。但是，人工智能却做不到这些。

目前人们所研究的人工智能是“狭义”人工智能。“真正的”人工智能需要能够理解食物之间的因果关系，比如警方在路上设置的锥标，哪怕是倒了，或是被压扁了，也要能够被识别出来。但目前的图形识别能力，哪怕是把障碍物换个角度，计算机识别起来都会很困难。而“狭义”人工智能走的是机器学习路线，换句话说，计算机会把路上所有物体（包括够、其他车辆、标志物、行人、塑料袋、石头等）都简单的看做是障碍物，同时计算和预测这些障碍物的移动路线，判断是否会和汽车的路线发生冲突，然后执行相应的动作。

那么问题来了……

当计算机无法理解物体的时候，也就意味着不可能100%准确预测物体的移动轨迹。比如，马路中央的狗。你很难预测它下一秒的位置，即使它目前正在向前狂奔。如果马路中央是一个孩子呢？同时，让计算机识别路边的交通指示牌也是一件十分困难的事情。当指示牌有破损、遮挡物等等，都会影响计算机的识别。

所以，目前的人工智能都属于“狭义”的人工智能，它的核心是基于大数据进行的学习。但在瞬息万变的现实世界里，由于计算机无法真正理解事物的相互关系，因此并不能处理出现的意外情况。

我们可以将无人驾驶分为五个级别：
辅助性自动驾驶（如自动刹车、保持车道、停靠辅助系统等） 满足一定条件下，汽车可以自动驾驶，但需要驾驶员进行实时监控（如特斯拉的自动驾驶技术） 满足一定条件下，汽车可以自动驾驶，驾驶员不需要实时监控，但要随时准备好接管驾驶。 满足一定条件下，可实现无人看管的自动驾驶。 完全实现无人看管的自动驾驶。

就目前来看，我们距离第五个级别的无人驾驶的距离还有非常遥远的一条道路要走，当然这条道路的未来，并没有人会知道是什么样子的。
在我看来，随着技术的发展，人工智能这条道路并非是走不下去的，只是这条道路比较困难，而且并不是说在人工智能完全达到强人工智能的时候才能造福人类，目前人工智能已经用于我们身边的多个领域，并且在不断的帮助我们，我们可以通过人工智能不断的帮助我们完善人工智能，达成一个不断的循环，只是需要很多对数据科学领域感兴趣的人，来不断的完善它们。
希望你看完这篇文章能够有所收获，如果有一些想法，希望可以一起讨论一下，谢谢。

㈣ 圆周率的历史

π=Pài(π=Pi)
古希腊欧几里德《几何原本》（约公元前3世纪初）中提到圆周率是常数，中国古算书《周髀算经》（ 约公元前2世纪）中有“径一而周三”的记载，也认为圆周率是常数。历史上曾采用过圆周率的多种近似值，早期大都是通过实验而得到的结果，如古埃及纸草书（约公元前1700）中取pi=（4/3）^4≈3.1604 。第一个用科学方法寻求圆周率数值的人是阿基米德，他在《圆的度量》（公元前3世纪）中用圆内接和外切正多边形的周长确定圆周长的上下界，从正六边形开始，逐次加倍计算到正96边形，得到(3+(10/71))<π<(3+(1/7)) ，开创了圆周率计算的几何方法（亦称古典方法，或阿基米德方法），得出精确到小数点后两位的π值。
中国数学家刘徽在注释《九章算术》（263年）时只用圆内接正多边形就求得π的近似值，也得出精确到两位小数的π值，他的方法被后人称为割圆术。他用割圆术一直算到圆内接正192边形。
南北朝时代数学家祖冲之进一步得出精确到小数点后7位的π值（约5世纪下半叶），给出不足近似值3.1415926和过剩近似值3.1415927，还得到两个近似分数值，密率355/113和约率22／7。其中的密率在西方直到1573才由德国人奥托得到，1625年发表于荷兰工程师安托尼斯的着作中，欧洲称之为安托尼斯率。
阿拉伯数学家卡西在15世纪初求得圆周率17位精确小数值，打破祖冲之保持近千年的纪录。
德国数学家柯伦于1596年将π值算到20位小数值，后投入毕生精力，于1610年算到小数后35位数，该数值被用他的名字称为鲁道夫数。
无穷乘积式、无穷连分数、无穷级数等各种π值表达式纷纷出现，π值计算精度也迅速增加。1706年英国数学家梅钦计算π值突破100位小数大关。1873 年另一位英国数学家尚可斯将π值计算到小数点后707位，可惜他的结果从528位起是错的。到1948年英国的弗格森和美国的伦奇共同发表了π的808位小数值，成为人工计算圆周率值的最高纪录。
电子计算机的出现使π值计算有了突飞猛进的发展。1949年美国马里兰州阿伯丁的军队弹道研究实验室首次用计算机（ENIAC）计算π值，一下子就算到2037位小数，突破了千位数。1989年美国哥伦比亚大学研究人员用克雷－2型和IBM－VF型巨型电子计算机计算出π值小数点后4.8亿位数，后又继续算到小数点后10.1亿位数，创下最新的纪录。至今，最新纪录是小数点后25769.8037亿位。

㈤ 我是一个外行初学者，想了解CAE的主流技术和主流软件有哪些

CAE从技术角度可以分成前处理，装配，设置，求解，后处理，优化几个步骤。
从学科可分为结构，流体，非线性，计算流体动力学，安全性，疲劳耐久，NVH，电磁，多提动力学等等。
而下面的子学科则更多，比如你说的Flowmaster,是一款CFD流体软件。
而CFD角度又分成低速不可压缩，高速，超高速，可压缩，多相流，流场，温度场，声场，流固耦合，晶体生长，粒子扩散等等。
通过不同使用行业比如汽车、飞机、军工、零部件、建筑、大坝、油田各有不同需要，很难概括出来，能概括出来的只能是基础数学理论。

ANSYS是一款大型通用商用软件，包括的比较多结构、流体、电场、磁场都有涵盖，从CAD借口-前处理到计算-后处理功能全面。类似的大型通用软件还有Hyperworks,Abaqus等。
Flowmaster类CFD软件或其他子学科软件一般偏行业适用性，着重开发其求解器技术，类似的CFD类还有Fluent，star-cd，cfx，powerflow等等。

希望可以帮到你。

㈥ MODS在共识算法上怎么革新IOT

流水线加速技术使得设备运转从低频低效转为高频高效，实际上，这一逻辑也是与物联网本质相适应的。