快包算法

① 快速算法是什么

快速心算法，简称“快心算”，也叫“口算”，数学教学方法之一。一种只凭思维及语言活动不借任何工具的计算方法。它能培养学生迅速的计算技巧,发展学生的注意、记忆和思维能力。口算熟练后有助于笔算,且便于在日常生活中应用。

语音

快心算真正与小学数学教材同步的教学模式：

1：会算法——笔算训练，现今我国的教育体制是应试教育，检验学生的标准是考试成绩单，那么学生的主要任务就是应试，答题，答题要用笔写，笔算训练是教学的主线。与小学数学计算方法一致，不运用任何实物计算，无论横式，竖式，连加连减都可运用自如，用笔做计算是启动智慧快车的一把金钥匙。

2：明算理—算理拼玩。会用笔写题，不但要使孩子会算法，还要让孩子明白算理。 使孩子在拼玩中理解计算的算理，突破数的计算。孩子是在理解的基础上完成的计算。

3：练速度——速度训练，会用笔算题还远远不够，小学的口算要有时间限定，是否达标要用时间说话，也就是会算题还不够，主要还是要提速。

4：启智慧——智力体操，不单纯地学习计算，着重培养孩子的数学思维能力，全面激发左右脑潜能，开发全脑。经过快心算的训练，学前孩子可以深刻的理解数学的本质（包含），数的意义（基数，序数，和包含），数的运算机理（同数位的数的加减，）数学逻辑运算的方式，使孩子掌握处理复杂信息分解方法，发散思维，逆向思维得到了发展。孩子得到一个反应敏锐的大脑。

② 攀登比珠穆朗玛更高的山峰，数据存储技术的突破之路

文： 科技 商业 于洪涛

在物理世界，山峰是自然力量的象征；而在数字世界里，数据则是智慧力量的来源。

或许正是因为如此，华为将其聚焦在数据基础技术的科研大奖命名为Olympus Mons，即奥林帕斯大奖，专门用于重奖那些在数据存储领域实现技术突破的科研工作者。

设立奖项只是一种形式。在奥林帕斯大奖的背后，是华为通过汇聚产学研各方能力，来推动数据技术实现突破性发展的雄心，从而为数字经济发展提供更好的数据基础设施。

随着数字化时代的到来，数据的价值越来越突出，正在日益成为国家、企业、甚至个人的核心资产。

与传统经济相比，数字经济的本质就是数据的流通，数据也成为智能 社会 的主要生产要素。IDC的调研显示，2020年全球共创造了59ZB的数据，到2025年则将达到163ZB。

如此巨量的数据资产，需要经过数据采集、数据存储、数据分析等流程才能产生价值，其中数据存储无疑是基础。在数据中心里，存储也与计算和网络一道，成为关键基础设施，为整个数字化进程提供支持。

在数据量高速成长的同时，数据的形态也日益多样化，视频、图片、音频等非结构化数据已经成为数据的主体。这些复杂的数据要想充分发挥价值，就需要更加高效的数据存储和数据管理。

有统计显示，如今只有2%的数据被保存，保存下来的数据也只有10%得到分析利用。华为数据存储与机器视觉产品线总裁周跃峰介绍说，数据在企业数字化转型中扮演着越来越重要的角色，然而企业却面临海量数据存不下、流不动、管不好的问题。

为了满足客户日益增长的数据存储需求， 华为主张构建端到端的数据能力，包括计算、存储、利用和AI等能力，让数据在全生命周期内实现每比特价值最大，每比特成本最优。

华为的努力，已经收到了成效，如今越来越多的政企使用华为的数据存储解决方案，来实现对数据资产的管理。

甘肃敦煌研究院，正在利用华为的海量存储解决方案，通过 计算机技术和数字图像技术，实现敦煌石窟文物的永久保存、永续利用。

然而，整个敦煌莫高窟拥有735个洞窟、4.5万平方米壁画、2415尊泥质彩塑，要把这么多文物数字化，达成构建数字敦煌博物馆的目标，意味着需要大量的投资和海量的存储设备。 显然，要想解决这一问题，仅靠华为自身的努力还不够，而需要各个方面的共同参与，通过打造产业技术生态，来实现存储技术的新突破。这也正是华为设立“奥林帕斯奖”的初衷。

据了解，华为“奥林帕斯奖”，每年都聚焦于数据领域的两个主要技术难题来寻求解决方案。在去年底的全球数据存储教授论坛上，第二届的“2021年奥林帕斯悬红”两大难题已经确定：一是构建每比特极致性价比的数据存储，二是实现下一代存储产业根技术突破。对于每个难题，华为都给出了高达100万元的悬红，

华为希望通过“奥林帕斯奖”的设立，与学术界在 Cloud-Oriented多云存储服务、Data-Centric新型数据应用存储系统、AI-Driven存储软件架构、创新体系架构等技术方向共同攻坚，构筑更好的数据存储系统。

我们都知道，妨碍电动 汽车 推广普及的主要制约因素是电池的能量密度，其决定了电动 汽车 的可用性。在数据中心里，数据的存储密度则将成为未来的核心挑战，决定着我们智能 社会 的成色。

科学家们已经明确了下一步的发展目标：在有限的资源下实现100x性能密度和100x容量密度的数据存储。要实现存储能力的提升，压缩算法是核心技术之一，可以降低 数据的存储成本，帮助用户缓解数据规模爆炸性增长带来的成本压力。

然而，作为存储技术中的重磅难题，压缩算法多年来未有突出成果。

为了突破压缩算法面临的瓶颈，激发数据压缩领域的活力，自2020年起，华为与莫斯科国立大学合作，举办全球数据压缩大赛，以促进数据压缩根技术的研究。

今年的第二届全球数据压缩大赛，邀请了压缩领域享有盛誉的技术专家担任评委；使用电子显微镜、遥感等高性能计算数据，更贴近前沿、更贴近实际场景。大赛设计了五种类型的数据集（赛事项目）：定量数据压缩、定性数据压缩、混合数据压缩、小块数据压缩和熵编码优化。

同时，大赛还增设了面向高校学生、难度相对较小的编码算法优化项目，以吸引更多校园算法高手参与比赛。在奖项设置方面，进一步体现多维激励，增设领先奖、特等奖和学生参与奖。

本届数据压缩大赛，已于6月15日正式开赛，接收参赛作品截止到11月底，将于12月底公布获奖结果。截至7月中旬，开赛仅1个月大赛组委会就已经收到了来自全球近80个报名申请。

伴随着奥林帕斯大奖和全球数据压缩大赛相继进入第二届，“奥林帕斯”已经成为华为数据存储正在着力打造的新品牌，专门用来加强产学研合作，联合学界一起推动数据存储产业的进步。

从第一届奥林帕斯大奖得主那里，我们已经看到科研界在数据技术创新领域的突破。

获得 百万悬红大奖的清华大学舒继武老师团队的“持久性内存存储系统构建与关键技术”， 创新地提出了持久性内存文件系统与键值存储的设计方法和分布式持久性共享内存框架，攻克了其数据结构、内存管理、一致性与安全等方面的一系列难题，解决了基于新型内存介质的高效数据存储问题。

此外，上海交通大学的陈榕团队的 “基于新型异构硬件的高效数据处理系统”， 华中 科技 大学的冯丹团队的 “NVM（新型非易失存储）高效可靠技术”，也具有较高的创新性和先进性， 具备产业价值和应用前景。

同样，在第一届 全球数据压缩大赛上，也涌现出了很多令人瞩目的成果。

比如获奖选手Peter Thamm设计的pglz算法在压缩率和性能上，打破了快速压缩算法的一般认知，指引了压缩算法优化方向；Konstantinos Agiannis的参赛算法，在文本场景测试中的压缩率和压缩性能，均超过业界公认的标杆算法；Andreas Debski的快速图像压缩算法，达到了业界公认标杆算法120%的压缩率，展现了深厚的图像压缩算法功底。

过去一年的成功，也让我们对今年的 “奥林帕斯”有了更高的期待。对这个太阳系最高峰的攀登，意味着整个数据存储技术领域的参与者，首次能够团结一致，共同牵引基础理论研究方向，突破关键技术难题，加速科研成果产业化，实现产学研合作共赢。

在此进程中，华为一方面发挥了产业引领者的角色，大力推动产学研的合作进程；另一方面也积极投身其中，通过 Data Fabric、智能存储、内存型存储、数据缩减、视频存储等五大创新实验室，通过4000多名研发工程师的协同努力，围绕下一代存储的介质、网络、架构和管理等进行系统化创新。

我们也有理由相信，通过全球、全领域的协同创新，我们一定能够迎来数据存储技术的突破，通过技术重构实现更好的数据存储效能，让全世界共享数字技术红利，进而推动千行百业的智能化升级。

③ 数据的算法都有哪些……

A*搜寻算法
俗称A星算法。这是一种在图形平面上，有多个节点的路径，求出最低通过成本的算法。常用于游戏中的 NPC的移动计算，或线上游戏的 BOT的移动计算上。该算法像 Dijkstra算法一样，可以找到一条最短路径；也像BFS一样，进行启发式的搜索。

Beam Search
束搜索(beam search)方法是解决优化问题的一种启发式方法，它是在分枝定界方法基础上发展起来的，它使用启发式方法估计k个最好的路径，仅从这k个路径出发向下搜索，即每一层只有满意的结点会被保留，其它的结点则被永久抛弃，从而比分枝定界法能大大节省运行时间。束搜索于20 世纪70年代中期首先被应用于 人工智能领域,1976 年Lowerre在其称为 HARPY的语音识别系统中第一次使用了束搜索方法。他的目标是并行地搜索几个潜在的最优决策路径以减少回溯，并快速地获得一个解。

二分取中查找算法
一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜素过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜素过程结束；如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。

Branch and bound
分支定界算法是一种在问题的解空间树上搜索问题的解的方法。但与回溯算法不同，分支定界算法采用广度优先或最小耗费优先的方法搜索解空间树，并且，在分支定界算法中，每一个活结点只有一次机会成为扩展结点。

数据压缩
数据压缩是通过减少计算机中所存储数据或者通信传播中数据的冗余度，达到增大数据密度，最终使数据的存储空间减少的技术。数据压缩在文件存储和分布式系统领域有着十分广泛的应用。数据压缩也代表着尺寸媒介容量的增大和网络带宽的扩展。

Diffie–Hellman密钥协商
Diffie–Hellman key exchange，简称“D–H”，是一种安全协议。它可以让双方在完全没有对方任何预先信息的条件下通过不安全信道建立起一个密钥。这个密钥可以在后续的通讯中作为对称密钥来加密通讯内容。

Dijkstra’s 算法
迪科斯彻算法（Dijkstra）是由荷兰计算机科学家艾兹格·迪科斯彻发明的。算法解决的是有向图中单个源点到其他顶点的最短路径问题。举例来说，如果图中的顶点表示城市，而边上的权重表示着城市间开车行经的距离，迪科斯彻算法可以用来找到两个城市之间的最短路径。

动态规划
动态规划是一种在 数学和计算机科学中使用的，用于求解包含重叠子问题的最优化问题的方法。其基本思想是，将原问题分解为相似的子问题，在求解的过程中通过子问题的解求出原问题的解。 动态规划的思想是多种算法的基础，被广泛应用于计算机科学和工程领域。比较着名的应用实例有：求解最短路径问题，背包问题，项目管理，网络流优化等。这里也有一篇文章说得比较详细。

欧几里得算法
在 数学中，辗转相除法，又称 欧几里得算法，是求 最大公约数的算法。辗转相除法首次出现于 欧几里得的《几何原本》（第VII卷，命题i和ii）中，而在中国则可以追溯至 东汉出现的《九章算术》。

快速傅里叶变换(FFT)
快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT），是离散傅里叶变换的快速算法，也可用于计算离散傅里叶变换的逆变换。快速傅里叶变换有广泛的应用，如数字信号处理、计算大整数乘法、求解偏微分方程等等。

哈希函数
HashFunction是一种从任何一种数据中创建小的数字“指纹”的方法。该 函数将数据打乱混合，重新创建一个叫做散列值的指纹。散列值通常用来代表一个短的随机字母和数字组成的字符串。好的散列 函数在输入域中很少出现散列冲突。在散列表和数据处理中，不抑制冲突来区别数据，会使得数据库记录更难找到。

堆排序
Heapsort是指利用堆积树（堆）这种 数据结构所设计的一种排序算法。堆积树是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积属性：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父结点。

归并排序
Merge sort是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。

RANSAC 算法
RANSAC 是”RANdom SAmpleConsensus”的缩写。该算法是用于从一组观测数据中估计 数学模型参数的迭代方法，由Fischler and Bolles在1981提出，它是一种非确定性算法，因为它只能以一定的概率得到合理的结果，随着迭代次数的增加，这种概率是增加的。该算法的基本假设是观测数据集中存在”inliers”（那些对模型参数估计起到支持作用的点）和”outliers”（不符合模型的点），并且这组观测数据受到噪声影响。RANSAC 假设给定一组”inliers”数据就能够得到最优的符合这组点的模型。

RSA加密算法
这是一个公钥加密算法，也是世界上第一个适合用来做签名的算法。今天的RSA已经 专利失效，其被广泛地用于 电子商务加密，大家都相信，只要密钥足够长，这个算法就会是安全的。

并查集Union-find
并查集是一种树型的 数据结构，用于处理一些不相交集合（Disjoint Sets）的合并及查询问题。常常在使用中以森林来表示。

Viterbi algorithm
寻找最可能的隐藏状态序列
等等这些，算法很多。

④ 机器学习一般常用的算法有哪些

机器学习是人工智能的核心技术，是学习人工智能必不可少的环节。机器学习中有很多算法，能够解决很多以前难以企的问题，机器学习中涉及到的算法有不少，下面小编就给大家普及一下这些算法。

一、线性回归

一般来说，线性回归是统计学和机器学习中最知名和最易理解的算法之一。这一算法中我们可以用来预测建模，而预测建模主要关注最小化模型误差或者尽可能作出最准确的预测，以可解释性为代价。我们将借用、重用包括统计学在内的很多不同领域的算法，并将其用于这些目的。当然我们可以使用不同的技术从数据中学习线性回归模型，例如用于普通最小二乘法和梯度下降优化的线性代数解。就目前而言，线性回归已经存在了200多年，并得到了广泛研究。使用这种技术的一些经验是尽可能去除非常相似（相关）的变量，并去除噪音。这是一种快速、简单的技术。

二、Logistic 回归

它是解决二分类问题的首选方法。Logistic 回归与线性回归相似，目标都是找到每个输入变量的权重，即系数值。与线性回归不同的是，Logistic 回归对输出的预测使用被称为 logistic 函数的非线性函数进行变换。logistic 函数看起来像一个大的S，并且可以将任何值转换到0到1的区间内。这非常实用，因为我们可以规定logistic函数的输出值是0和1并预测类别值。像线性回归一样，Logistic 回归在删除与输出变量无关的属性以及非常相似的属性时效果更好。它是一个快速的学习模型，并且对于二分类问题非常有效。

三、线性判别分析（LDA）

在前面我们介绍的Logistic 回归是一种分类算法，传统上，它仅限于只有两类的分类问题。而LDA的表示非常简单直接。它由数据的统计属性构成，对每个类别进行计算。单个输入变量的 LDA包括两个，第一就是每个类别的平均值，第二就是所有类别的方差。而在线性判别分析，进行预测的方法是计算每个类别的判别值并对具备最大值的类别进行预测。该技术假设数据呈高斯分布，因此最好预先从数据中删除异常值。这是处理分类预测建模问题的一种简单而强大的方法。

四、决策树

决策树是预测建模机器学习的一种重要算法。决策树模型的表示是一个二叉树。这是算法和数据结构中的二叉树，没什么特别的。每个节点代表一个单独的输入变量x和该变量上的一个分割点。而决策树的叶节点包含一个用于预测的输出变量y。通过遍历该树的分割点，直到到达一个叶节点并输出该节点的类别值就可以作出预测。当然决策树的有点就是决策树学习速度和预测速度都很快。它们还可以解决大量问题，并且不需要对数据做特别准备。

五、朴素贝叶斯

其实朴素贝叶斯是一个简单但是很强大的预测建模算法。而这个模型由两种概率组成，这两种概率都可以直接从训练数据中计算出来。第一种就是每个类别的概率，第二种就是给定每个 x 的值，每个类别的条件概率。一旦计算出来，概率模型可用于使用贝叶斯定理对新数据进行预测。当我们的数据是实值时，通常假设一个高斯分布，这样我们可以简单的估计这些概率。而朴素贝叶斯之所以是朴素的，是因为它假设每个输入变量是独立的。这是一个强大的假设，真实的数据并非如此，但是，该技术在大量复杂问题上非常有用。所以说，朴素贝叶斯是一个十分实用的功能。

六、K近邻算法

K近邻算法简称KNN算法，KNN 算法非常简单且有效。KNN的模型表示是整个训练数据集。KNN算法在整个训练集中搜索K个最相似实例（近邻）并汇总这K个实例的输出变量，以预测新数据点。对于回归问题，这可能是平均输出变量，对于分类问题，这可能是众数类别值。而其中的诀窍在于如何确定数据实例间的相似性。如果属性的度量单位相同，那么最简单的技术是使用欧几里得距离，我们可以根据每个输入变量之间的差值直接计算出来其数值。当然，KNN需要大量内存或空间来存储所有数据，但是只有在需要预测时才执行计算。我们还可以随时更新和管理训练实例，以保持预测的准确性。

七、Boosting 和 AdaBoost

首先，Boosting 是一种集成技术，它试图集成一些弱分类器来创建一个强分类器。这通过从训练数据中构建一个模型，然后创建第二个模型来尝试纠正第一个模型的错误来完成。一直添加模型直到能够完美预测训练集，或添加的模型数量已经达到最大数量。而AdaBoost 是第一个为二分类开发的真正成功的 boosting 算法。这是理解 boosting 的最佳起点。现代 boosting 方法建立在 AdaBoost 之上，最显着的是随机梯度提升。当然，AdaBoost 与短决策树一起使用。在第一个决策树创建之后，利用每个训练实例上树的性能来衡量下一个决策树应该对每个训练实例付出多少注意力。难以预测的训练数据被分配更多权重，而容易预测的数据分配的权重较少。依次创建模型，每一个模型在训练实例上更新权重，影响序列中下一个决策树的学习。在所有决策树建立之后，对新数据进行预测，并且通过每个决策树在训练数据上的精确度评估其性能。所以说，由于在纠正算法错误上投入了太多注意力，所以具备已删除异常值的干净数据十分重要。

八、学习向量量化算法（简称 LVQ）

学习向量量化也是机器学习其中的一个算法。可能大家不知道的是，K近邻算法的一个缺点是我们需要遍历整个训练数据集。学习向量量化算法（简称 LVQ）是一种人工神经网络算法，它允许你选择训练实例的数量，并精确地学习这些实例应该是什么样的。而学习向量量化的表示是码本向量的集合。这些是在开始时随机选择的，并逐渐调整以在学习算法的多次迭代中最好地总结训练数据集。在学习之后，码本向量可用于预测。最相似的近邻通过计算每个码本向量和新数据实例之间的距离找到。然后返回最佳匹配单元的类别值或作为预测。如果大家重新调整数据，使其具有相同的范围，就可以获得最佳结果。当然，如果大家发现KNN在大家数据集上达到很好的结果，请尝试用LVQ减少存储整个训练数据集的内存要求

⑤ 快递运费的计算方法

恩，对的我们公司有2个计算方式，一个是称分量，还有一个事算抛重（长*宽*高除6000）然后选择重的那个因为是航空件。
比如：你的包裹时3KG 但是抛重算下来是4KG那么就是按4KG算的，另外建议您尽量缩小包裹，航空件没办法的

⑥ 快速算法是什么呢

快速算法指的是运用运算律使计算简单，比如加法有交换律和结合律。乘法也有交换律和结合律。乘法分配律的逆用也很常用。

快心算真正与小学数学教材同步的教学模式：

1、会算法——笔算训练，现今我国的教育体制是应试教育，检验学生的标准是考试成绩单，那么学生的主要任务就是应试，答题，答题要用笔写，笔算训练是教学的主线。与小学数学计算方法一致，不运用任何实物计算，无论横式，竖式，连加连减都可运用自如，用笔做计算是启动智慧快车的一把金钥匙。

2、明算理—算理拼玩。会用笔写题，不但要使孩子会算法，还要让孩子明白算理。 使孩子在拼玩中理解计算的算理，突破数的计算。孩子是在理解的基础上完成的计算。

3、练速度——速度训练，会用笔算题还远远不够，小学的口算要有时间限定，是否达标要用时间说话，也就是会算题还不够，主要还是要提速。

4、启智慧——智力体操，不单纯地学习计算，着重培养孩子的数学思维能力，全面激发左右脑潜能，开发全脑。经过快心算的训练，学前孩子可以深刻的理解数学的本质（包含），数的意义（基数，序数，和包含），数的运算机理（同数位的数的加减，）数学逻辑运算的方式，使孩子掌握处理复杂信息分解方法，发散思维，逆向思维得到了发展。孩子得到一个反应敏锐的大脑。

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数学是人类对事物的抽象结构与模式进行严格描述的一种通用手段，可以应用于现实世界的任何问题，所有的数学对象本质上都是人为定义的。从这个意义上，数学属于形式科学，而不是自然科学。不同的数学家和哲学家对数学的确切范围和定义有一系列的看法。

在人类历史发展和社会生活中，数学发挥着不可替代的作用，同时也是学习和研究现代科学技术必不可少的基本工具。