演算法分配的四個賽道有哪些

㈠ 操作系統的主要演算法都有哪些

一、進程(作業)調度演算法
l 先來先服務調度演算法（FCFS）：每次調度是從就緒隊列中，選擇一個最先進入就緒隊列的進程，把處理器分配給該進程，使之得到執行。該進程一旦佔有了處理器，它就一直運行下去，直到該進程完成或因發生事件而阻塞，才退出處理器。特點：利於長進程，而不利於短進程。

l 短進程（作業）優先調度演算法(SPF)：它是從就緒隊列中選擇一個估計運行時間最短的進程，將處理器分配給該進程，使之佔有處理器並執行，直到該進程完成或因發生事件而阻塞，然後退出處理器，再重新調度。

l 時間片輪轉調度演算法 ：系統將所有的就緒進程按進入就緒隊列的先後次序排列。每次調度時把CPU分配給隊首進程，讓其執行一個時間片，當時間片用完，由計時器發出時鍾中斷，調度程序則暫停該進程的執行，使其退出處理器，並將它送到就緒隊列的末尾，等待下一輪調度執行。

l 優先數調度演算法 ：它是從就緒隊列中選擇一個優先權最高的進程，讓其獲得處理器並執行。

l 響應比高者優先調度演算法：它是從就緒隊列中選擇一個響應比最高的進程，讓其獲得處理器執行，直到該進程完成或因等待事件而退出處理器為止。特點：既照顧了短進程，又考慮了進程到達的先後次序，也不會使長進程長期得不到服務，因此是一個比較全面考慮的演算法，但每次進行調度時，都需要對各個進程計算響應比。所以系統開銷很大，比較復雜。

l 多級隊列調度演算法

基本概念：

作業周轉時間（Ti）＝完成時間(Tei)－提交時間(Tsi)

作業平均周轉時間(T)＝周轉時間/作業個數

作業帶權周轉時間（Wi）＝周轉時間/運行時間

響應比＝（等待時間＋運行時間）/運行時間

二、存儲器連續分配方式中分區分配演算法
n 首次適應分配演算法（FF）：對空閑分區表記錄的要求是按地址遞增的順序排列的，每次分配時，總是從第1條記錄開始順序查找空閑分區表，找到第一個能滿足作業長度要求的空閑區，分割這個空閑區，一部分分配給作業，另一部分仍為空閑區。

n 循環首次適應演算法：每次分配均從上次分配的位置之後開始查找。

n 最佳適應分配演算法(BF)：是按作業要求從所有的空閑分區中挑選一個能滿足作業要求的最小空閑區，這樣可保證不去分割一個更大的區域，使裝入大作業時比較容易得到滿足。為實現這種演算法，把空閑區按長度遞增次序登記在空閑區表中，分配時，順序查找。

三、頁面置換演算法
l 最佳置換演算法（OPT) ：選擇以後永不使用或在最長時間內不再被訪問的內存頁面予以淘汰。

l 先進先出置換演算法（FIFO）：選擇最先進入內存的頁面予以淘汰。

l 最近最久未使用演算法（LRU）：選擇在最近一段時間內最久沒有使用過的頁，把它淘汰。

l 最少使用演算法（LFU）：選擇到當前時間為止被訪問次數最少的頁轉換。

四、磁碟調度
n 先來先服務（FCFS）：是按請求訪問者的先後次序啟動磁碟驅動器，而不考慮它們要訪問的物理位置

n 最短尋道時間優先（SSTF）：讓離當前磁軌最近的請求訪問者啟動磁碟驅動器，即是讓查找時間最短的那個作業先執行，而不考慮請求訪問者到來的先後次序，這樣就克服了先來先服務調度演算法中磁臂移動過大的問題

n 掃描演算法（SCAN）或電梯調度演算法：總是從磁臂當前位置開始，沿磁臂的移動方向去選擇離當前磁臂最近的那個柱面的訪問者。如果沿磁臂的方向無請求訪問時，就改變磁臂的移動方向。在這種調度方法下磁臂的移動類似於電梯的調度，所以它也稱為電梯調度演算法。

n 循環掃描演算法（CSCAN）：循環掃描調度演算法是在掃描演算法的基礎上改進的。磁臂改為單項移動，由外向里。當前位置開始沿磁臂的移動方向去選擇離當前磁臂最近的哪個柱面的訪問者。如果沿磁臂的方向無請求訪問時，再回到最外，訪問柱面號最小的作業請求。

㈡ 演算法的要素有哪些

演算法包含的要素：

一、數據對象的運算和操作：計算機可以執行的基本操作是以指令的形式描述的。一個計算機系統能執行的所有指令的集合，成為該計算機系統的指令系統。一個計算機的基本運算和操作有如下四類：

1、算術運算：加減乘除等運算。

2、邏輯運算：或、且、非等運算。

3、關系運算：大於、小於、等於、不等於等運算。

4、數據傳輸：輸入、輸出、賦值等運算。

二、演算法的控制結構：一個演算法的功能結構不僅取決於所選用的操作，而且還與各操作之間的執行順序有關。

演算法的五個特性分別是：

有窮性、確切性、輸入項、輸出項、可行性。

1、有窮性

演算法的有窮性是指演算法必須能在執行有限個步驟之後終止。

2、確切性

演算法的每一步驟必須有確切的定義。

3、輸入項

一個演算法有0個或多個輸入，以刻畫運算對象的初始情況，所謂0個輸入是指演算法本身定出了初始條件。

4、輸出項

一個演算法有一個或多個輸出，以反映對輸入數據加工後的結果。沒有輸出的演算法是毫無意義的。

5、可行性

演算法中執行的任何計算步驟都是可以被分解為基本的可執行的操作步驟，即每個計算步驟都可以在有限時間內完成（也稱之為有效性）。

㈢ 運動會跑道編排演算法

最優跑道 4、3、5
蛇形排列請參考：游泳比賽道次安排
根據預賽成績來進行游泳排次，預賽成績越好，決賽泳道越靠近中間，中間泳道受到泳池客觀條件影響愈小，越容易游出好成績，這樣的排次分配方法一方面使比賽更為激烈，一方面也使比賽更加精彩。我們也經常看到預賽就破記錄的運動員。
決賽的泳道是根據預賽或半決賽（決賽前一場）的成績排的，預賽或半決賽（決賽前一場）的選手中成績最好的在決賽中被分配到第四泳道。因為在比賽中，第四泳道在中間，有利於觀察到兩側對手的情況，以便調整策略應戰，在中間泳道的一般為奪冠希望最大的選手，也是實力較強的選手，最有利的位置，最能占據地利去影響其他選手，從心裡上占據主動。所以，第四泳道的選手奪冠最多。

㈣ 有哪些適合研究生階段參加的演算法/計算機比賽

適合研究生階段參加的演算法/計算機比賽有天池大數據競賽與全國人工智慧大賽。

天池大數據競賽

2015年3月23日，阿里雲計算宣布啟動新一賽季的天池大數據競賽。大賽將吸引全球新生代數據科學家，為預測手機黨購物喜好、余額寶資金流動、時尚穿衣搭配，提供更精準的數據分析模型。

大數據專家、阿里巴巴集團副總裁塗子沛介紹，比賽中勝出的優秀數據模型，不僅可用於參賽者的學術研究成果，還有機會走出實驗室，直接應用於淘寶、支付寶等真實的商業場景，影響中國乃至世界數以億計的用戶。

全國人工智慧大賽

全國人工智慧大賽（以下簡稱大賽）由深圳市人民政府主辦，深圳市科創委、鵬城實驗室及科技部指導成立的新一代人工智慧產業技術創新戰略聯盟（AITISA，以下簡稱「聯盟」）共同承辦。

人工智慧應用於4K/高清視頻處理是一個非常有前景的領域，而4K/高清視頻是5G時代的主流應用之一， 本屆大賽設置的「AI+4K HDR」賽道代表了科技和文化深度融合的未來方向。

㈤ 中興捧月演算法大賽的賽題難不難賽題是什麼內容

其實不是很難吧，演算法就是那些東西嘛，比的是心態、思維和速度，要在短時間內想到最優解，有時候真的很簡單的彎一時半會兒轉不過來…...我就是這樣被淘汰的…...樓主加油！！！

㈥ 2022中興捧月大賽的賽制是怎麼樣的

（1）中興捧月神算師－演算法精英挑戰賽採取「solo」的報名方式，採用「4＋1」雙通道報名，即至多可加入1個演算法賽題+2場限時編程！賽題發布後有且僅有一次修改賽題方向的機會，賽題作品提交以最後選擇的賽道方向為准。演算法賽道主要是電磁計算、未來網路、語音處理、圖像去噪；軟體賽道則是限時編程。
（2）中興捧月大營家—營銷精英挑戰賽採取「團隊」的報名方式。同時，歡迎邀請夥伴共同參賽，一起登上冠軍巔峰。中興捧月大營家—營銷精英挑戰賽初賽賽題發布後有且僅有一次修改角色的機會，賽題作品以最終確認的必選角色為准。大賽專家團隊將根據參賽選手初賽任務完成情況及綜合能力進行評估，選拔全國優秀選手進入復賽答辯，答辯表現優異者獲得區域優勝獎，復賽前60名選手進入全國總決賽。全國總決賽實行線下組隊商業實戰模擬的方式，由大賽專家團隊根據團隊現場表現，選出冠軍團隊、亞軍團隊、季軍團隊，同時選出團隊中表現出色的同學授予「營銷之星」。
（3）本次中興捧月高財生—財務精英挑戰賽採取「團隊」的報名方式。同時，歡迎邀請夥伴共同參賽，一起登上冠軍巔峰。中興捧月高財生—財務精英挑戰賽初賽賽題發布後有且僅有一次修改角色的機會，賽題作品以最終確認的必選角色為准。大賽專家團隊將根據參賽選手初賽任務完成情況及綜合能力進行評估，選拔全國優秀選手進入復賽答辯，答辯表現優異者獲得區域優勝獎，通過復賽的選手進入全國總決賽。全國總決賽實行線下組隊商業實戰模擬的方式，由大賽專家團隊根據團隊現場表現，選出冠軍團隊、亞軍團隊、季軍團隊，同時選出團隊中表現出色的同學授予「財務之星」及「優秀個人」。

㈦ vivo胡柏山：晶元布局圍繞四個長賽道展開，X70系列首發V1

8月27日，vivo在深圳召開 科技 創新媒體溝通會。vivo執行副總裁胡柏山在會上正式向媒體宣布，vivo自主研發的第一顆專業影像晶元命名為「V1」，並即將由9月發布的旗艦新品X70系列首發搭載。在此次溝通會上，胡柏山也首次對外披露了vivo的晶元戰略。 

vivo執行副總裁胡柏山

V1晶元開發歷時24個月，將由X70系列首發

  事實上，vivo很早就著手布局晶元領域，此前曾與三星完成聯合研發了SoC晶元一事，並深入參與到SoC晶元研發當中。而本次V1影像晶元是一顆特殊規格的集成電路晶元，是vivo晶元策略的一次具體落地，胡柏山表示,「在整體影像系統設計中，V1晶元可以同時服務用戶在預覽和錄像等影像應用下的需求」。作為自主研發影像晶元，V1晶元開發歷時24個月，投入研發人力超300 人，並將由即將發布的旗艦新品X70系列首發搭載。

  未來，vivo的晶元布局將主要圍繞四個長賽道展開，這四個長賽道分別是設計、影像、系統和性能。胡柏山表示，只有在核心賽道上有強烈的定製化晶元需求，且市場上的晶元無法滿足vivo的產品規劃以及技術規劃時，才會考慮與合作夥伴共同固化IP。

  策略上，vivo會將資源重點投向消費者認知需求轉化以及核心演算法IP上，而不會做流片，即不涉及晶元生產製造。胡柏山在溝通會上進一步透露，即將發布的vivo X70系列，在人像、夜景、防抖和視頻等方面有極大提升。

  胡柏山說：「不僅僅是帶來直觀影像效果的提升，更多是能給用戶帶來體驗、 情感 方面的共鳴，只要我們在已經洞察和明確的4個長賽道上不斷投入資源、領先行業，我們對高端人群需求的滿足度就會做得越來越好，vivo的品牌就會得到高端用戶的認可。」

堅持長期主義，面向未來持續 探索

   科技 創新是一項復雜的系統工程，也是一家 科技 公司前進的原動力，沒有強大的技術儲備和 科技 創新，就沒有基礎和能力去支撐產品創新。早在2019年，vivo就以設計驅動和用戶導向為紐帶連接 科技 創新和消費者的本原需求，在創新領域下明確了設計、影像、系統和性能四個長賽道，網羅全球先進的人才，進行長期、持續的投入。

  一直以來，影像是vivo的核心長賽道之一，截至目前已投入和研發達五年以上，也已實現很多行業領先成果，如微雲台防抖技術、前置雙微縫柔光燈等。去年12月，vivo宣布與蔡司達成全球戰略合作，雙方聯合研發技術已成功導入vivo X60系列，收獲了廣大用戶的好評和專業影像圈層的認可。

  據了解，vivo和蔡司從兩個維度展開深度技術合作：其一是短期的產品研發線。vivo和蔡司通過技術評審、技術指導和技術認證，來實現產品影像性能的提升。比如已經在X60系列上實現的T*鍍膜、Biotar人像風格等。其二是面向未來的中長期影像技術 探索 ，這包括正在進行的vivo&蔡司聯合研發影像系統，以及部分未來影像的技術研究和 探索 。

基於消費者洞察，實現產品與技術握手

  在vivo看來，長賽道技術門檻較高，可以基於用戶的需求體驗進行長期迭代，並形成差異化，需要長期的技術積累和研發投入。基於消費者洞察，vivo在每條重要賽道都會落地鐵三角戰略(產品規劃、技術規劃和技術預研團隊)，實現產品與技術握手;面向未來的技術規劃方面，則會由vivo中央研究院來具體承接，並基於消費者需求、行業技術趨勢和場景定義進行相關的技術布局。

  胡柏山表示：「深層次地洞察和滿足用戶需求，是未來手機行業的核心競爭力。設計驅動是vivo做到這一點的方法論。我們常常會問自己三個問題：『我們能改變什麼？這種改變是否能給用戶帶來全新的意義？這種改變是否是以簡單、完美、優雅的方式去實現的？』。」

  他強調，vivo未來10年、20年持續努力的目標，就是建立起設計驅動的體系和價值觀，用設計驅動創造出改變世界的產品和服務，為用戶和行業帶來全新的價值和體驗。對於vivo而言，時代雖然不同，本質始終不變。vivo將秉持初心，做對人類進步有貢獻的工程技術創新，終將成為一家更 健康 、更長久的世界一流企業。

  vivo在今年4月底進行了企業文化升級，「設計驅動」成為vivo未來發展的戰略思想。設計驅動是一種價值觀，它是深耕於內心，是發自骨子裡的，想要去改變的強烈慾望。vivo的改變離不開強大的技術儲備和 科技 創新。沒有強大的技術儲備和 科技 創新，想改變，也沒有基礎和能力去支撐。因此，vivo的研發戰略升級，必然隨之而來。在當下產品同質化、競爭白熱化的智能手機領域，如何通過自研技術創新突圍，需要各家在優勢領域精耕細作。只有擁有更多核心技術和話語權，才能在決勝時刻掌控主動權。vivo未來將會交出一張怎樣的答卷，我們不妨期待。

㈧ 機器學習一般常用的演算法有哪些

機器學習是人工智慧的核心技術，是學習人工智慧必不可少的環節。機器學習中有很多演算法，能夠解決很多以前難以企的問題，機器學習中涉及到的演算法有不少，下面小編就給大家普及一下這些演算法。

一、線性回歸

一般來說，線性回歸是統計學和機器學習中最知名和最易理解的演算法之一。這一演算法中我們可以用來預測建模，而預測建模主要關注最小化模型誤差或者盡可能作出最准確的預測，以可解釋性為代價。我們將借用、重用包括統計學在內的很多不同領域的演算法，並將其用於這些目的。當然我們可以使用不同的技術從數據中學習線性回歸模型，例如用於普通最小二乘法和梯度下降優化的線性代數解。就目前而言，線性回歸已經存在了200多年，並得到了廣泛研究。使用這種技術的一些經驗是盡可能去除非常相似（相關）的變數，並去除噪音。這是一種快速、簡單的技術。

二、Logistic 回歸

它是解決二分類問題的首選方法。Logistic 回歸與線性回歸相似，目標都是找到每個輸入變數的權重，即系數值。與線性回歸不同的是，Logistic 回歸對輸出的預測使用被稱為 logistic 函數的非線性函數進行變換。logistic 函數看起來像一個大的S，並且可以將任何值轉換到0到1的區間內。這非常實用，因為我們可以規定logistic函數的輸出值是0和1並預測類別值。像線性回歸一樣，Logistic 回歸在刪除與輸出變數無關的屬性以及非常相似的屬性時效果更好。它是一個快速的學習模型，並且對於二分類問題非常有效。

三、線性判別分析（LDA）

在前面我們介紹的Logistic 回歸是一種分類演算法，傳統上，它僅限於只有兩類的分類問題。而LDA的表示非常簡單直接。它由數據的統計屬性構成，對每個類別進行計算。單個輸入變數的 LDA包括兩個，第一就是每個類別的平均值，第二就是所有類別的方差。而在線性判別分析，進行預測的方法是計算每個類別的判別值並對具備最大值的類別進行預測。該技術假設數據呈高斯分布，因此最好預先從數據中刪除異常值。這是處理分類預測建模問題的一種簡單而強大的方法。

四、決策樹

決策樹是預測建模機器學習的一種重要演算法。決策樹模型的表示是一個二叉樹。這是演算法和數據結構中的二叉樹，沒什麼特別的。每個節點代表一個單獨的輸入變數x和該變數上的一個分割點。而決策樹的葉節點包含一個用於預測的輸出變數y。通過遍歷該樹的分割點，直到到達一個葉節點並輸出該節點的類別值就可以作出預測。當然決策樹的有點就是決策樹學習速度和預測速度都很快。它們還可以解決大量問題，並且不需要對數據做特別准備。

五、樸素貝葉斯

其實樸素貝葉斯是一個簡單但是很強大的預測建模演算法。而這個模型由兩種概率組成，這兩種概率都可以直接從訓練數據中計算出來。第一種就是每個類別的概率，第二種就是給定每個 x 的值，每個類別的條件概率。一旦計算出來，概率模型可用於使用貝葉斯定理對新數據進行預測。當我們的數據是實值時，通常假設一個高斯分布，這樣我們可以簡單的估計這些概率。而樸素貝葉斯之所以是樸素的，是因為它假設每個輸入變數是獨立的。這是一個強大的假設，真實的數據並非如此，但是，該技術在大量復雜問題上非常有用。所以說，樸素貝葉斯是一個十分實用的功能。

六、K近鄰演算法

K近鄰演算法簡稱KNN演算法，KNN 演算法非常簡單且有效。KNN的模型表示是整個訓練數據集。KNN演算法在整個訓練集中搜索K個最相似實例（近鄰）並匯總這K個實例的輸出變數，以預測新數據點。對於回歸問題，這可能是平均輸出變數，對於分類問題，這可能是眾數類別值。而其中的訣竅在於如何確定數據實例間的相似性。如果屬性的度量單位相同，那麼最簡單的技術是使用歐幾里得距離，我們可以根據每個輸入變數之間的差值直接計算出來其數值。當然，KNN需要大量內存或空間來存儲所有數據，但是只有在需要預測時才執行計算。我們還可以隨時更新和管理訓練實例，以保持預測的准確性。

七、Boosting 和 AdaBoost

首先，Boosting 是一種集成技術，它試圖集成一些弱分類器來創建一個強分類器。這通過從訓練數據中構建一個模型，然後創建第二個模型來嘗試糾正第一個模型的錯誤來完成。一直添加模型直到能夠完美預測訓練集，或添加的模型數量已經達到最大數量。而AdaBoost 是第一個為二分類開發的真正成功的 boosting 演算法。這是理解 boosting 的最佳起點。現代 boosting 方法建立在 AdaBoost 之上，最顯著的是隨機梯度提升。當然，AdaBoost 與短決策樹一起使用。在第一個決策樹創建之後，利用每個訓練實例上樹的性能來衡量下一個決策樹應該對每個訓練實例付出多少注意力。難以預測的訓練數據被分配更多權重，而容易預測的數據分配的權重較少。依次創建模型，每一個模型在訓練實例上更新權重，影響序列中下一個決策樹的學習。在所有決策樹建立之後，對新數據進行預測，並且通過每個決策樹在訓練數據上的精確度評估其性能。所以說，由於在糾正演算法錯誤上投入了太多注意力，所以具備已刪除異常值的干凈數據十分重要。

八、學習向量量化演算法（簡稱 LVQ）

學習向量量化也是機器學習其中的一個演算法。可能大家不知道的是，K近鄰演算法的一個缺點是我們需要遍歷整個訓練數據集。學習向量量化演算法（簡稱 LVQ）是一種人工神經網路演算法，它允許你選擇訓練實例的數量，並精確地學習這些實例應該是什麼樣的。而學習向量量化的表示是碼本向量的集合。這些是在開始時隨機選擇的，並逐漸調整以在學習演算法的多次迭代中最好地總結訓練數據集。在學習之後，碼本向量可用於預測。最相似的近鄰通過計算每個碼本向量和新數據實例之間的距離找到。然後返回最佳匹配單元的類別值或作為預測。如果大家重新調整數據，使其具有相同的范圍，就可以獲得最佳結果。當然，如果大家發現KNN在大家數據集上達到很好的結果，請嘗試用LVQ減少存儲整個訓練數據集的內存要求