算法架构

‘壹’ 深度学习之道：如何选择深度学习算法架构

算法架构，要利用数学里面的函数，分类，统计一些相关的算法。书学必须好

‘贰’ 算法的三种基本结构是什么

顺序结构、选择结构、循环结构。

‘叁’ 算法基本结构有哪些

是 "顺序,选择,循环"
没有递归,递归不是基本结构,递归结构可以由上面三个基本结构所构成

‘肆’ 计算机算法的三种基本结构

算法有顺序结构、条件分支结构、循环结构三种基本逻辑结构。

1、顺序结构

序贯结构是最简单的算法结构，在语句之间、框之间自上而下进行。它由依次执行的几个处理步骤组成。

它是任何算法都不能缺少的基本算法结构。方框图中的顺序结构是将程序框从上到下与流水线连接，按顺序执行算法步骤。

2、条件分支结构

条件结构是指通过判断算法中的条件，根据条件是否为真来选择不同流向的算法结构。

如果条件P为真，则选择执行框A或框B。无论P条件是否为真，只能执行A盒或B盒中的一个。不可能同时执行盒子A和B，盒子A和B不执行也是不可能的。一个判断结构可以有多个判断框。

3、循环结构

在某些算法中，经常会出现某一处理步骤按照某一条件从某一地点重复执行的情况。这就是循环结构。重复执行的处理步骤是循环体，显然，循环结构必须包含条件结构。循环结构又称重复结构，可分为两类：

一种是当循环结构，功能是P时形成时给定的条件下，执行一个盒子，一个盒子在执行后，确定条件P，如果仍然设置和执行一个盒子，等等来执行一个盒子，直到一个条件P并不不再执行一个盒子，这个时候离开循环结构。

另一种类型是直到型循环结构，作用是先执行，然后判断给定条件P是否为真。如果P仍然不为真，将继续执行盒子A，直到给定条件P为真一段时间。

(4)算法架构扩展阅读：

共同特征

1、只有一个入口和出口

2、结构的每个部分都有执行的机会，即对于每个盒子，应该有一个从入口到出口的路径。如图A所示，从入口到出口没有经过它的路径，这是不符合要求的算法结构。

3、结构中不存在死循环，即没有结束循环。

‘伍’ 什么是算法的基本结构

C

在人教版必修3有

共有5本必修，不同的学校可能按不同的顺序上课，所以有可能没学而作业出了

‘陆’ 算法结构包括什么

算法结构包括什么？四则运算包括加减乘除。高等数学包括微积分。

‘柒’ 算法的三种基本结构分别是：顺序结构、选择结构、___．

算法的三种基本结构有：顺序结构、选择结构和循环结构．故答案为：循环结构．

‘捌’ 算法和数据结构有什么区别

一、指代不同

1、算法：是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令。

2、数据结构：指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。

二、目的不同

1、算法：指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。

2、数据结构：研究的是数据的逻辑结构和数据的物理结构之间的相互关系，并对这种结构定义相适应的运算，设计出相应的算法，并确保经过这些运算以后所得到的新结构仍保持原来的结构类型。

三、特点不同

1、算法：算法中执行的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执行的操作步骤，即每个计算步骤都可以在有限时间内完成。

2、数据结构：核心技术是分解与抽象。通过分解可以划分出数据的3个层次；再通过抽象，舍弃数据元素的具体内容，就得到逻辑结构。

‘玖’ 算法的三种基本结构是

算法有顺序结构、条件分支结构、循环结构三种基本逻辑结构。

1、顺序结构：顺序结构是最简单的算法结构，语句与语句之间，框与框之间是按从上到下的顺序进行的，它是由若干个依次执行的处理步骤组成的。

它是任何一个算法都离不开的一种基本算法结构。顺序结构在程序框图中的体现就是用流程线将程序框自上而下地连接起来，按顺序执行算法步骤。

2、条件结构：

条件结构是指在算法中通过对条件的判断，根据条件是否成立而选择不同流向的算法结构。

条件P是否成立而选择执行A框或B框。无论P条件是否成立，只能执行A框或B框之一，不可能同时执行A框和B框，也不可能A框、B框都不执行。一个判断结构可以有多个判断框。

3、循环结构

在一些算法中，经常会出现从某处开始，按照一定条件，反复执行某一处理步骤的情况，这就是循环结构，反复执行的处理步骤为循环体，显然，循环结构中一定包含条件结构。循环结构又称重复结构，循环结构可细分为两类：

一类是当型循环结构，如下左图所示，它的功能是当给定的条件P成立时，执行A框，A框执行完毕后，再判断条件P是否成立，如果仍然成立，再执行A框，如此反复执行A框，直到某一次条件P不成立为止，此时不再执行A框，离开循环结构。

另一类是直到型循环结构，如下右图所示，它的功能是先执行，然后判断给定的条件P是否成立，如果P仍然不成立，则继续执行A框，直到某一次给定的条件P成立为止，此时不再执行A框，离开循环结构。

(9)算法架构扩展阅读

共同特点

(1)只有一个入口和出口

(2)结构内的每一部分都有机会被执行到，也就是说对每一个框来说都应当有一条从入口到出口的路径通过它，如图中的A，没有一条从入口到出口的路径通过它，就是不符合要求的算法结构。

(3)结构内不存在死循环，即无终止的循环。

‘拾’ 搞架构和搞算法，哪个更牛一些

我以为，这个问题的答案不是“谁更牛”，而是应该（甚至必须）二者得兼。
先说说机器学习算法的重要性。最近十年的IT行业是互联网主导的。互联网服务之所以称为服务，就是要能了解、理解、服务好用户。传统行业如银行、医院、商场也是服务行业。互联网服务和他们的区别在于——利用机器智能，回答长尾问题，服务大众——用户不需要是衣冠楚楚的就可以P2P贷款。这是人工智能技术最近十年在互联网行业发展起来的核心原因。也是大家能看到所谓”算法工程师”的收入比其他工种相对高的原因。
人工智能算法和大学专业课“算法”有一个本质区别：后者教大家如何用“人脑”，利用人的知识，想明白解法，然后描述成代码，让机器照着执行；而前者是让机器去从数据里“学习”或者“总结”知识，然后来解决问题。
要想互联网服务质量过人一等，能回答好的问题要更多，所以知识的量得更大，也就是说要能从更多数据中学习和归纳知识。这就是“大数据”的核心价值，也是“架构”技法的重要性。
用Python+NumPy、R、Matlab、Octave、甚至一台机器里的一两个GPU、不具备容错能力从而只能覆盖几十台机器的MPI，在很多情况下都不能搞定”大数据学习“问题。读书的时候，用这些工具只是方便大家对人工智能算法尽快有个了解。实际情况是，最好在工作前，至少在工作中，要能掌握large scale system开发的思想和方法。
大数据学习支撑互联网行业突破已经至少十年了。它悄悄带来了很多革命性的变化：tenure的知名人工智能教授们也面临中年危机了；其中有远见有执行力的人寻求进入公司发力（入Andrew Ng）；有业界经验的人开始进入大学执教（如Alexander Smola）；架构高手跨界进入人工智能算法领域（如Jeff Dean）；大数据存储和处理相关的开源项目的兴盛（如Hadoop、Spark、Mesos、CoreOS、Kubernetes。
如果在这样的大潮前还看不到两者得兼的必要性，还在二者选一，甚至通过回避技术完备去谈”商业模式上的突破“，在没有做好log信息和第三方数据收集时自称”我们没有大数据“，都可能让我们在不远的未来会碰到尴尬。