關於演算法與生活的圖片

Ⅰ 「演算法時代」到來，為何網友卻稱這是人類危機

因為這種演算法完全是基於人類的信息搜集，如果這些信息被其他的物種或者文明所利用的話，那麼人類的生命就會造成致命的打擊。

Ⅱ 結合生活中的實例，描述求解隨機數的演算法流程圖。

#include "stdio.h"

#define N 10

main()

{

int a[N];

int i,j,p,temp;

for(i=0;iscanf("%d",&a[i]);

for(i=0;i{

p=i;

for(j=i+1;jif(a[j]temp=a[i];a[i]=a[p];a[p]=temp;

}

printf(" ");

for(i=0;iprintf("%d ",a[i]);

}

例如：

Read x

If x＜0 Then

y←2×x+3

Else

If x＞0 Then

y←2×x-5

Else

y←0

End If

End If

Print y

End

Read x

If x＜0 Then

y←2×x+3

Else

If x＞0 Then

y←2×x-5

Else

y←0

End If

End If

Print y

End

(2)關於演算法與生活的圖片擴展閱讀：

一張流程圖能夠成為解釋某個零件的製造工序，甚至組織決策制定程序的方式之一。這些過程的各個階段均用圖形塊表示，不同圖形塊之間以箭頭相連，代表它們在系統內的流動方向。下一步何去何從，要取決於上一步的結果，典型做法是用「是」或「否」的邏輯分支加以判斷。

流程圖使用一些標准符號代表某些類型的動作，如決策用菱形框表示，具體活動用方框表示。但比這些符號規定更重要的，是必須清楚地描述工作過程的順序。流程圖也可用於設計改進工作過程，具體做法是先畫出事情應該怎麼做，再將其與實際情況進行比較。

Ⅲ c語言問題： 什麼是演算法試從日常生活中找3個例子，描述它們的演算法。 詳細點，謝謝！

c語言中的演算法是指：一系列解決問題的清晰指令，用系統的方法描述解決問題的策略機制。也就是說，能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。通俗說就是解決問題的方法和步驟。

描述演算法的例子：

1. 問題：從上海去到北京。

   其中的演算法：做汽車、做飛機、或者徒步。

2. 問題：喝茶。

   其中的演算法：先找到茶葉，再燒一壺開水，然後將茶葉放到杯子里，將開水倒入杯中，等茶葉泡好。

3. 問題：開車。

   其中的演算法：首先要打開車門，駕駛員坐好，插上車鑰匙，發動汽車。
   

Ⅳ 人工智慧在生活中應用的例子

1、虛擬個人助理

Siri，GoogleNow和Cortana都是各種渠道（iOS，Android和WindowsMobile）上的智能數字個人助理。

總歸，當你用你的聲響提出要求時，他們會協助你找到有用的信息;你能夠說「最近的我國飯館在哪裡？」，「今日我的日程安排是什麼？」，「提醒我八點打電話給傑里」，幫手會經過查找信息，轉播手機中的信息或發送指令給其他應用程序。

人工智慧在這些應用程序中十分重要，由於他們搜集有關懇求的信息並運用該信息更好地辨認您的言語並為您供給適合您偏好的結果。

微軟標明Cortana「不斷了解它的用戶」，而且終究會開展出猜測用戶需求的能力。虛擬個人助理處理來自各種來歷的許多數據以了解用戶，並更有效地協助他們組織和跟蹤他們的信息。

2、視頻游戲

事實上，自從第一次電子游戲以來，視頻游戲AI現已被運用了很長一段時間-人工智慧的一個實例，大多數人可能都很熟悉。

可是AI的復雜性和有效性在曩昔幾十年中呈指數級添加，導致視頻游戲人物了解您的行為，呼應刺激並以不行預知的方法做出反應。2014年的中心地球：魔多之影關於每個非玩家人物的個性特徵，他們對曩昔互動的回想以及他們的可變方針都特別有目共睹。

「孤島驚魂」和「使命呼喚」等第一人稱射擊游戲或許多運用人工智慧，敵人能夠剖析其環境，找到可能有利於其生存的物體或舉動;他們會採納保護，查詢聲響，運用側翼演習，並與其他AI進行溝通，以添加取勝的時機。

就AI而言，視頻游戲有點簡略，但由於職業巨大的商場，每年都在投入許多精力和資金來完善這種類型的AI。

3、在線客服

現在，許多網站都提供用戶與客服在線聊天的窗口，但其實並不是每個網站都有一個真人提供實時服務。在很多情況下，和你對話的僅僅只是一個初級AI。大多聊天機器人無異於自動應答器，但是其中一些能夠從網站里學習知識，在用戶有需求時將其呈現在用戶面前。

最有趣也最困難的是，這些聊天機器人必須擅於理解自然語言。顯然，與人溝通的方式和與電腦溝通的方式截然不同。所以這項技術十分依賴自然語言處理(NLP)技術，一旦這些機器人能夠理解不同的語言表達方式中所包含的實際目的，那麼很大程度上就可以用於代替人工服務。

4、購買預測

如果京東、天貓和亞馬遜這樣的大型零售商能夠提前預見到客戶的需求，那麼收入一定有大幅度的增加。亞馬遜目前正在研究這樣一個的預期運輸項目：在你下單之前就將商品運到送貨車上，這樣當你下單的時候甚至可以在幾分鍾內收到商品。

毫無疑問這項技術需要人工智慧來參與，需要對每一位用戶的地址、購買偏好、願望清單等等數據進行深層次的分析之後才能夠得出可靠性較高的結果。

雖然這項技術尚未實現，不過也表現了一種增加銷量的思路，並且衍生了許多別的做法，包括送特定類型的優惠券、特殊的打折計劃、有針對性的廣告，在顧客住處附近的倉庫存放他們可能購買的產品。

這種人工智慧應用頗具爭議性，畢竟使用預測分析存在隱私違規的嫌疑，許多人對此頗感憂慮。

5、音樂和電影推薦服務

與其他人工智慧系統相比，這種服務比較簡單。但是，這項技術會大幅度提高生活品質的改善。如果你用過網易雲音樂這款產品，一定會驚嘆於私人FM和每日音樂推薦與你喜歡的歌曲的契合度。

從前，想要聽點好聽的新歌很難，要麼是從喜歡的歌手裡找，要麼是從朋友的歌單里去淘，但是往往未必有效。喜歡一個人的一首歌不代表喜歡這個人的所有歌，另外有的時候我們自己也不知道為什麼會喜歡一首歌、討厭一首歌。

而在有人工智慧的介入之後，這一問題就有了解決辦法。也許你自己不知道到底喜歡包含哪些元素的歌曲，但是人工智慧通過分析你喜歡的音樂可以找到其中的共性，並且可以從龐大的歌曲庫中篩選出來你所喜歡的部分，這比最資深的音樂人都要強大。

電影推薦也是相同的原理，對你過去喜歡的影片了解越多，就越了解你的偏好，從而推薦出你真正喜歡的電影。

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人工智慧應用領域

機器翻譯，智能控制，專家系統，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程機器人工廠，自動程序設計，航天應用，龐大的信息處理，儲存與管理，執行化合生命體無法執行的或復雜或規模龐大的任務等等。

值得一提的是，機器翻譯是人工智慧的重要分支和最先應用領域。不過就已有的機譯成就來看，機譯系統的譯文質量離終極目標仍相差甚遠；而機譯質量是機譯系統成敗的關鍵。

中國數學家、語言學家周海中教授曾在論文《機器翻譯五十年》中指出：要提高機譯的質量，首先要解決的是語言本身問題而不是程序設計問題；單靠若干程序來做機譯系統，肯定是無法提高機譯質量的。

另外在人類尚未明了大腦是如何進行語言的模糊識別和邏輯判斷的情況下，機譯要想達到「信、達、雅」的程度是不可能的。智能家居之後，人工智慧成為家電業的新風口，而長虹正成為將這一浪潮掀起的首個家電巨頭。

長虹發布兩款CHiQ智能電視新品，主打手機遙控器、帶走看、隨時看、分類看功能 。

Ⅳ 結合生活中的實例,描述求解隨機數的演算法流程圖

生活中的實例：一個老太太買白菜，她給挑出的10棵白菜排一下序，然後她拿出了隨身攜帶的筆記本電腦，輸入 。

#include "stdio.h"

#define N 10

main()

{

int a[N];

int i,j,p,temp;

for(i=0;iscanf("%d",&a[i]);

for(i=0;i{

p=i; for(j=i+1;jif(a[j]temp=a[i];a[i]=a[p];a[p]=temp;

}

printf(" ");

for(i=0;iprintf("%d ",a[i]);

}

然後得到了白菜的重量排序。

傳統的流程圖用流程線指出各框的執行順序，對流程線的使用沒有嚴格限制。因此，使用者可以毫不受限制地使流程隨意地轉來轉去，使流程圖變得毫無規律，閱讀者要花很大精力去追蹤流程，使人難以理解演算法的邏輯。

如果我們寫出的演算法能限制流程的無規律任意轉向，而像一本書那樣，由各章各節順序組成，那樣，閱讀起來就很方便，不會有任何困難，只需從頭到尾順序地看下去即可。

為了提高演算法的質量，使演算法的設計和閱讀方便，必須限制箭頭的濫用，即不允許無規律地使流程亂轉向，只能按順序地進行下去。但是，演算法上難免會包含一些分支和循環，而不可能全部由一個一個框順序組成。

如上例不是由各框順序進行的，包含一些流程的向前或向後的非順序轉移。為了解決這個問題，人們設想，如果規定出幾種基本結構，然後由這些基本結構按一定規律組成一個演算法結構，整個演算法的結構是由上而下地將各個基本結構順序排列起來的。

1966年，Bohra和Jacoplni提出了以下三種基本結構，用這三種基本結構作為表示一個良好演算法的基本單元。

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書名：演算法之美

作者：[美] 布萊恩·克里斯汀

譯者：萬慧

豆瓣評分：7.5

出版社：中信出版集團

出版年份：2018-5-18

頁數：358

內容簡介：

我們所有人的生活都受到有限空間和有限時間的限制，因此常常面臨一系列難以抉擇的問題。在一天或者一生的時光里，哪些事是我們應該做的，哪些是應該放棄的？我們對雜亂無序的容忍底線是什麼？新的活動與熟悉並喜愛的活動之間如何平衡，才能取得令人愉快的結果？這些看似是人類特有的難題，其實不然，因為計算機也面臨同樣的問題，計算機科學家幾十年來也一直在努力解決這些問題，而他們找到的解決方案可以給我們很多啟發。

通過豐富的跨學科研究，作者指出，計算機演算法也可以用來解答人類面臨的這些問題。這本書告訴我們如何更有效地利用直覺、什麼時候應該把選擇權交給命運、無所適從的時候應該如何做出選擇，以及如何有效地與他人保持聯系。從找配偶到找停車位，從組織管理個人郵箱的收件箱到理解人類記憶的作用原理，這本書把計算機科學的智慧轉化為人類生活的策略，引導我們做出明智的選擇。

作者簡介：

布萊恩·克里斯汀（Brian Christian），《華爾街日報》暢銷書《最有人性的人》作者，該書入選《紐約時報》編輯推薦書目，被《紐約客》雜志評為年度好書。他的多篇作品先後刊登在《紐約客》《大西洋》《連線》《華爾街日報》《衛報》《巴黎評論》及《認知科學》等雜志上，被翻譯成11種語言。

湯姆·格里菲思（Tom Griffiths），加州大學伯克利分校心理學和認知科學教授，計算認知科學實驗室主任。格里菲思發表過150多篇科學論文，內容涉及認知心理學、文化演進等，受到美國國家科學基金會、斯隆基金會、美國心理學會和心理環境學會等頒發的各類獎項。

Ⅷ 演算法給我們帶來了巨大的影響，演算法到底改變了什麼

一、演算法改變了我們接受信息的方式。演算法技術應用在生活中的方方面面，無論我們是通過瀏覽器接受新聞，還是通過微博、微信、資訊類APP接受新聞，我們都不自覺地受著演算法給我們帶來的影響。基於大數據的演算法，通過掌握用戶以往的瀏覽記錄和搜索歷史推測用戶可能感興趣的內容。於是主動給用戶推薦相關內容，我們接收信息的方式從偶然看到或是刻意檢索，變成了各種APP主動給我們推薦。從這個角度來說，演算法讓我們接收信息的方式由主動變得被動起來。

我們享受著技術帶來的便捷，同時我們也要警惕技術可能存在的問題。就像是演算法技術可能存在的隱患，凡是有利有弊，一體有兩面。因此，無論即便演算法本身沒有錯，我們依然要謹慎使用該技術，並且要將此技術關在籠子里，不讓居心叵測之人運用來侵害大多數的權益。

Ⅸ 生活中關於數學的圖片

生活中的數學圖案
生活中的圖案很多，比如軸對稱，中心對稱的。本章會從軸對稱和中心對稱兩方面來介紹。
生活中的軸對稱
我們生活在一個充滿對稱的世界之中，對稱給人以平衡與和諧的美感。請欣賞生活中的軸對稱圖片。

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