改变算法

❶ C#中更改的算法

浮云

❷ 百度为什么要经常改变算法呢

算法的改变，肯定是为了用户体验，也让网站更有“秩序”，不管网络怎么去变，用户体验是不会变的

❸ 有哪些编译器优化可能改变算法复杂度

1. 传统优化算法一般是针对结构化的问题，有较为明确的问题和条件描述，如线性规划，二次规划，整数规划，混合规划，带约束和不带约束条件等，即有清晰的结构信息；而智能优化算法一般针对的是较为普适的问题描述，普遍比较缺乏结构信息。

❹ 改进计算方法

在早期油气资源评价中，通常应用评价模型，对各参数仅取一个固定值进行简单的运算，所得结果也是一个值。实际上，对于地下评价对象，其大多数参数具有时空变化性，用一个固定值，不管是统计所得均值还是其他值，都很难代表该参数，更无法准确刻画该参数的时空非均质性。在这种情况下，很显然应用单值运算得到的结果很难反映地下评价对象的客观实际。因此，为提高评价质量和结果可信性，必须改进计算方法。

14.4.1 应用网格化方法逼近资源分布

这种方法的基本思路是：

（1）根据大量观测点数据，编制各单一参数的平面分布图，通常为平面等值线图，如生油岩等厚图等，个别为分区等级图，如演化程度图。以这些平面分布图简化表示各参数空间变化，主要是把各参数的垂向变化，用平均值简化为非变化的固定值，如所谓生油岩有机质丰度等值线图，即是把各点垂向上有机质丰度变化简化为非变化的固定值。（2）在平面上建立固定的网格，其网格一般是按均匀法设置，但也可用非均匀网格，网格的多少视各变量平面变化快慢、计算机速度和容量而定。原则上是网格越多、越细就越准确地刻画参数平面变化情况。

（3）以同一网格在各参数分布图上读取网格结点（或网格中点）上参数具体数值。

（4）针对每一个网格结点（或网格中点），按照资源评价模型，分别计算生烃量、排烃量等，然后编制生烃量、排烃量等值线图。

（5）依据各等值线间距所占面积，计算该间距所占的生烃量、排烃量等，再累加得全区生烃量、排烃量。乘以相应运聚系数即得全区资源量。

14.4.2 蒙特卡洛法

所谓蒙特卡洛法是一种数值计算方法，其含义是利用随机抽样方法在各参数分布曲线取定数值，然后根据评价模型进行运算，结果得到一定值，反复如上过程成千上万次，结果就有成千上万个定值，再将这些定值进行统计，得到结果分布曲线。该方法已广泛应用于油气资源评价，其优点是：以一个分布曲线来逼近地下评价对象及较可能值、最可能值。这更加符合人们对地下评价对象的认识过程和局限性、不确定性。

该方法的计算步骤如下：

（1）通过资料处理解释、分析化验、图件读取等方法，产生和采集、整理各参数的数据，原则上是越多越好。同时剔除奇异点。

（2）根据整理的数据，统计建立各参数概率分布曲线。当数据较多，如多于几十个时，统计分布曲线代表性强、可靠性高。但当数据少到只几个或十余个时，可依据该参数的分布概型（一般是经验已知的分布模型，如正态分布、对数正态分布等），构造实际的分布曲线。但当数据少到只几个且其分布概型也不确定时，最好用均匀分布或三角分布代替其分布。

（3）利用计算机产生随机数，其中最简单最基本的是均匀分布随机数。要求随机数产生后必须经过严格的检验（如均匀性检验、独立性检验、组合规律性检验、连续性检验等），性质符合要求时方可投入使用。随机数个数越多越好，最好成千上万。随机数值区间为0～1。

（4）以随机数值为概率入口值，用插值法在某一参数分布取该概率所对应的参数值（图14-1）。再用另一个随机数值在另一参数分布曲线上求取该参数值（图14-2）。以此类推。再将所求取的各参数的值（一个参数只一个值）按评价模型相乘除或加减，得到一个结果（图14-3）。反复此过程，得到成千上万个结果。

图14-1 抽样计算过程示意图

（5）再将所得结果进行数理统计，得到结果概率分布图（图14-3）。一般而言，蒙特卡洛计算所用参数概率分布可以是各种各样，但其结果分布一般都是正态分布或对数正态分布。

图14-2 多参数抽样计算过程示意图

图14-3 蒙特卡洛计算过程示意图

14.4.3 模糊数学计算方法

在一些研究对象中，不同事物的界线是截然不同的，如水可以有冰、水、汽三种形态，其界限一般是明确的；而在某些对象，不同事物之间的界限是不明确的，例如在石油地质中，储层的“渗透性好”和“渗透性差”是两个截然不同的概念，但有时对于某个具体的对象，要把它归到“渗透性好”或“渗透性差”却不容易。模糊数学用隶属度来描述这种情况，即用数值来表示某对象属于某事物的程度，一个对象可以“属于”两类甚至两类以上事物，分别以两个隶属度描述它属于这两类事物的程度，这样，较合理地解决了这类问题。

当用模糊数学评价圈闭的含油气性时，即用一个向量来表示一个圈闭：

油气资源评价方法与实践

研究对象含k个圈闭，则用集合U_i来表示这个圈闭群：

油气资源评价方法与实践

n个地质因素在评价圈闭的含油气性中起的作用不同，各因素用一个权a_i值表示其在评价中的作用大小：

油气资源评价方法与实践

每个地质因素用m个级别来表示其有利程度：

油气资源评价方法与实践

C_i是用整数表示的一种属性，其具体值依m不同而异。

当m=3时，C=［-1 0 1］

当m=5时，C=［-2-1 0 1 2］

当m=7时，C=［-3-2-1 0 1 2 3］

一个圈闭的某个地质因素用它对各属性的隶属度来表示（如表14-1）。

表14-1 地质因素各属性的隶属度表

对一个圈闭用n个变量来描述，每个变量的表述将转变为一个向量，而一个圈闭原来用一个向量表示，将变为用综合评价变换矩阵R表示：

油气资源评价方法与实践

用各地质因素的权和各圈闭的综合评价变换矩阵算出各圈闭的综合评价，这个计算过程称为合成：

油气资源评价方法与实践

式中h是样品号，R_h是第h号样品的综合评价变换矩阵，B_h是n（变量数）个数构成的向量，其各元素为

油气资源评价方法与实践

这里，○表示某种算法，这些算法都是由下列4种基本算法演化出来的（假设a、r为模糊集合中的两元素）。

1）a∨r=max（1，r）

2）a∧r=min（a，r）

3）a·r=ar

4）a⊕r=min（a，1+r）

按照这样合成得出一个样品向量，然后计算综合评价值（综合得分）D：

油气资源评价方法与实践

结果为一个数。各圈闭按其D值排队，就是这些圈闭的优劣排队。每采用一个合成法，就有一个B，相应有一个D值，就有一个排队，因为B的产生方法不同，各变量值所起作用不尽相同，同样的原始数据会有不同的排队结果。

14.4.4 神经网络计算方法

人工神经网络是指由大量与自然神经系统的神经细胞相类似的（人工）神经元互联而成的网络。

神经网络的结构和特性是由神经元的特性和它们之间的连接方式决定的。人工神经元之间通过互联形成网络。互联的方式称为连接模式。神经元之间的连接强度为连接权。当网络的连接权矩阵确定后，网络的连接模式也就确定了。

在人工神经网络中，信息处理过程或存贮知识的改变是通过修改神经元间的连接模式来完成的。这一修改过程称做神经网络的训练或学习。不同的权矩阵调整方式，就是不同的学习方式。

神经网络的学习和神经网络的结构没有一一对应的关系。不同的神经网络可以采用相同的学习算法进行训练；同一神经网络也可以采用不同的学习算法进行训练。

一般采用多层前向神经网络，用误差反传（BP）算法。

对于一个由3层组成的神经网络模型，第一层为输入层，第二层为中间层，第三层为输出层。第一层的神经元数为n，中间层的神经元数为1，第三层的神经元数为1。

第1层为输入层，由M个样品的n个神经元组成，约定第k个样品（圈闭）的输入，即第1层神经元为：x_k1，x_k2，…，x_kn，相应的输出为T_k，其中，k为样品号，k=1，2，3，…，M，n为神经元数，在此可理解为自变量数。

第2层为隐层，其神经元数1是用户设定的，由x与权系数矩阵W₂相乘算出，第k个样品的中间层为

油气资源评价方法与实践

F（t）采用S型（Signmoid）压缩函数：

油气资源评价方法与实践

为了能控制u的取值，把第一式改为：x₀=-1，w_0j=ξ，记

油气资源评价方法与实践

则第二式成为

t的值除与W_ij，x_i有关外，还与变量数n有关，为了让的值在0～1的范围内，就需要

油气资源评价方法与实践

给一个适当的ξ值。

中间层到输出层的计算与此相仿。只是它用另外一个W（矩阵）。

如果找到合适的W（两个W阵），则由输入的各样品的X算出各样品的y值应与原样品的输出值T相同或很接近。我们的任务就是要求这两个W阵。

油气资源评价方法与实践

开始的W阵是随机产生的。当然它算出各样品的y不会等于T。我们用E（W）来衡量它的偏差：

油气资源评价方法与实践

当E（W）＜ε时，学习完成。当E（W）＞ε时，就要修改两个W阵，让E（W）逐渐变小，就现在的这个模型（一共有3层，输出层只有一元）来说，修改W分两步，第一步修改由u计算y的W，第二步修改由x计算u的W。

油气资源评价方法与实践

油气资源评价方法与实践

这样，每次根据算出的y来指导修改两层的W阵，直至E（W）＜ε，学习完成。

学习完成后，得到两个W阵，把待判样品的x向量按既定的模式计算可得各样品的y值，为具体对象的评价。

❺ SEO该如何应对百度算法改变呢

对策之一：与网络成为利益共同体 例如适当的网络广告投放，加入网络联盟、加入网络开放平台等等，或者其他的方式。核心就是：网络玩的是霸权主义，你必须考虑网络的利益。我不少客户的网站，都加入了网络开放平台，不管网络算法怎么变，排名都很稳定。 我虽然明白这个道理，也用这个策略帮助了许多客户网站的权重获得了很大的提升。但是我自己的网站，我坚持不投网络广告，因为我就是看网络的这种霸权主义不爽，同时我还有更多的网络营销策略，让我不却客户。 对策之二：研究网络最新算法策划创意SEO策略 不管网络算法怎么变，他的算法的思路都是人想出来了，我们把人的思维方式研究透，站到网络的角度，静心研究一个月，就可以推理出网络的最新算法。 然后根据这些新算法，采用一些比较有创意的SEO策略，把SEO做的不露声色，自然可以获得非常好的综合效果。 对策之三：等待，等待，等待! 网络算法这算法改变后，用户体验确实变的非常烂，非常烂，甚至连即刻搜索都不如，而搜狗目前发展迅猛，soso也开始发力，360也打算做搜索，网络想要维持自己的市场份额，必须真正的来提升用户体验。

❻ 算法在方便我们的同时，又在如何改变我们

算法随着智能手机的普及，每天都在影响我们的生活，从看什么内容，接收到什么样的新闻信息，购物网站我们买什么东西，视频网站我们看什么内容，都在受到大数据算法的影响。并且，这样的影响很多时候还是悄无声息的，让我们无从查觉，便已经被悄悄的改变。

总的来说，算法作为一种技术，本身是中立无害的。但如果使用这项技术的人居心不良，那么技术就会变成恶人的工具，用来谋取个人利益，伤害他人利益。所以，算法的存在方便我们的同时，我们也要警惕。对于任何新的事物都应该保有一颗警惕的心，因为任何事物都有好的一面和不好的一面，算法也是如此。唯有将其关在笼子里，有法可依来使用和惩治违法使用的人，才能维护更多人的权益。

❼ 百度算法不断的改变，怎么办呢！

说实话
在怎么变
你把站内做好了
站外链接做好了
一样收录
内容为王
外链为皇吗
但是内容尽可能原创
外链发一些有质量的
跟你相关的行业链接
别盲目发

❽ 《改变未来的九大算法》：算法如何改变世界

可能，如果机械和信息是文明未来的主旨，继续发展下去的话，完全可能。

❾ 公司改变工资算法

劳动合同法规定：劳动者(签订了劳动合同的）辞职需提前30开写出书面申请。 依您的这种情况，用人单位改变工资制度是要提前和劳动者协商的，如果不与劳动者协商，是违反双方签订劳动合同内容的。您可以选择：1，继续要求用人单位履行原劳合同书的内容 2，与用人单位解除劳动合同 3，申请辞职 谢谢

❿ 改变未来的九大算法怎么样

改变未来的九大算法
本书精彩地介绍了搜索引擎、PageRank、公开密钥加密、纠错码、模式识别、数据压缩、数据库、数字签名等内容。
一、内容介绍
Google得出的搜索结果是如何产生的？
网络为何会陷入“搜索门”，又是什么机制使然？
身处在大数据时代的我们，究竟该如何应对变化莫测的世界？
……
没有满篇的专业术语，第一次让我们通过简单明了的语言、生动的例证了解支撑计算机王国的灵魂支柱——9大算法，包括人工智能、数据压缩，以及Google着名的PageRank等。
本书精彩地介绍了搜索引擎、PageRank、公开密钥加密、纠错码、模式识别、数据压缩、数据库、数字签名等内容。
在解释这些算法的同时，作者也向我们展示了充满科学原创精神的计算机世界：因为每一种算法的提出不但延伸了虚拟世界的领域，同时也是人类智慧的彰显，可以被广泛运用于众多领域。
在读完本书后，你不会成为一名更加熟练的计算机用户，但你会更珍视自己每天在所有计算设备上不停使用的思想的美。
我们每天都会进行多次搜索查询，但是你想过这个令人惊叹的工具是如何奏效的吗？
谷歌的精英管理层因为谷歌“以超乎寻常的技巧返回相关度极高的结果”而获奖，他们是怎么做到的？
本书将带你一探究竟。
二、作者介绍
约翰·麦考密克，JohnMacCormick，计算机科学的领头人和导师。
获得牛津大学博士学位，曾经在惠普和微软从事研究工作。现在在迪金森学院担任计算机学科的教授。并且是多项专利的所有者。
三、作品目录
第一章 前言：计算机日常运用的卓越思想有哪些？
第二章搜索引擎索引——在世界上最大的草垛中寻针
第三章 Page Rank——让谷歌腾飞的技术
第四章公钥加密——用明信片传输秘密
第五章纠错码——自纠正的错误
第六章图形识别——从经验中学习
第七章数据压缩——有益无害
第八章数据库——追求一致性的征程
第九章数字签名——这个软件究竟由谁编写？
第十章什么可以计算？
第十一章结论