知情搜索高級演算法

① 對稱加密演算法的加密演算法主要有哪些

1、3DES演算法

3DES（即Triple DES）是DES向AES過渡的加密演算法（1999年，NIST將3-DES指定為過渡的加密標准），加密演算法，其具體實現如下：設Ek()和Dk()代表DES演算法的加密和解密過程，K代表DES演算法使用的密鑰，M代表明文，C代表密文，這樣：

3DES加密過程為：C=Ek3(Dk2(Ek1(M)))

3DES解密過程為：M=Dk1(EK2(Dk3(C)))

2、Blowfish演算法

BlowFish演算法用來加密64Bit長度的字元串。

BlowFish演算法使用兩個「盒」——unsignedlongpbox[18]和unsignedlongsbox[4,256]。

BlowFish演算法中，有一個核心加密函數:BF_En(後文詳細介紹）。該函數輸入64位信息，運算後，以64位密文的形式輸出。用BlowFish演算法加密信息，需要兩個過程：密鑰預處理和信息加密。

分別說明如下：

密鑰預處理：

BlowFish演算法的源密鑰——pbox和sbox是固定的。我們要加密一個信息，需要自己選擇一個key，用這個key對pbox和sbox進行變換，得到下一步信息加密所要用的key_pbox和key_sbox。具體的變化演算法如下：

1)用sbox填充key_sbox

2)用自己選擇的key8個一組地去異或pbox，用異或的結果填充key_pbox。key可以循環使用。

比如說：選的key是"abcdefghijklmn"。則異或過程為：

key_pbox[0]=pbox[0]abcdefgh；

key_pbox[1]=pbox[1]ijklmnab；

…………

…………

如此循環，直到key_pbox填充完畢。

3)用BF_En加密一個全0的64位信息，用輸出的結果替換key_pbox[0]和key_pbox[1],i=0；

4)用BF_En加密替換後的key_pbox,key_pbox[i+1]，用輸出替代key_pbox[i+2]和key_pbox[i+3]；

5)i+2，繼續第4步，直到key_pbox全部被替換；

6)用key_pbox[16]和key_pbox[17]做首次輸入（相當於上面的全0的輸入），用類似的方法，替換key_sbox信息加密。

信息加密就是用函數把待加密信息x分成32位的兩部分:xL,xRBF_En對輸入信息進行變換。

3、RC5演算法

RC5是種比較新的演算法，Rivest設計了RC5的一種特殊的實現方式，因此RC5演算法有一個面向字的結構：RC5-w/r/b，這里w是字長其值可以是16、32或64對於不同的字長明文和密文塊的分組長度為2w位，r是加密輪數，b是密鑰位元組長度。

(1)知情搜索高級演算法擴展閱讀：

普遍而言，有3個獨立密鑰的3DES（密鑰選項1）的密鑰長度為168位（三個56位的DES密鑰），但由於中途相遇攻擊，它的有效安全性僅為112位。密鑰選項2將密鑰長度縮短到了112位，但該選項對特定的選擇明文攻擊和已知明文攻擊的強度較弱，因此NIST認定它只有80位的安全性。

對密鑰選項1的已知最佳攻擊需要約2組已知明文，2部，2次DES加密以及2位內存（該論文提到了時間和內存的其它分配方案）。

這在現在是不現實的，因此NIST認為密鑰選項1可以使用到2030年。若攻擊者試圖在一些可能的（而不是全部的）密鑰中找到正確的，有一種在內存效率上較高的攻擊方法可以用每個密鑰對應的少數選擇明文和約2次加密操作找到2個目標密鑰中的一個。

② 數學建模演算法有哪些

1. 蒙特卡羅演算法。 該演算法又稱隨機性模擬演算法，是通過計算機模擬來解決問題的演算法，同時可以通過模擬來檢驗自己模型的正確性，幾乎是比賽時必用的方法。
2. 數據擬合、參數估計、插值等數據處理演算法。 比賽中通常會遇到大量的數據需要處理，而處理數據的關鍵就在於這些演算法，通常使用MATLAB 作為工具。
3. 線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類演算法。 建模競賽大多數問題屬於最優化問題，很多時候這些問題可以用數學規劃演算法來描述，通常使用Lindo、Lingo 軟體求解。
4. 圖論演算法。 這類演算法可以分為很多種，包括最短路、網路流、二分圖等演算法，涉及到圖論的問題可以用這些方法解決，需要認真准備。
5. 動態規劃、回溯搜索、分治演算法、分支定界等計算機演算法。 這些演算法是演算法設計中比較常用的方法，競賽中很多場合會用到。
6. 最優化理論的三大非經典演算法：模擬退火演算法、神經網路演算法、遺傳演算法。 這些問題是用來解決一些較困難的最優化問題的，對於有些問題非常有幫助，但是演算法的實現比較困難，需慎重使用。
7. 網格演算法和窮舉法。 兩者都是暴力搜索最優點的演算法，在很多競賽題中有應用，當重點討論模型本身而輕視演算法的時候，可以使用這種暴力方案，最好使用一些高級語言作為編程工具。
8. 一些連續數據離散化方法。 很多問題都是實際來的，數據可以是連續的，而計算機只能處理離散的數據，因此將其離散化後進行差分代替微分、求和代替積分等思想是非常重要的。
9. 數值分析演算法。 如果在比賽中採用高級語言進行編程的話，那些數值分析中常用的演算法比如方程組求解、矩陣運算、函數積分等演算法就需要額外編寫庫函數進行調用。
10. 圖象處理演算法。 賽題中有一類問題與圖形有關，即使問題與圖形無關，論文中也會需要圖片來說明問題，這些圖形如何展示以及如何處理就是需要解決的問題，通常使用MATLAB 進行處理。
以下將結合歷年的競賽題，對這十類演算法進行詳細地說明。
以下將結合歷年的競賽題，對這十類演算法進行詳細地說明。
2 十類演算法的詳細說明
2.1 蒙特卡羅演算法
大多數建模賽題中都離不開計算機模擬，隨機性模擬是非常常見的演算法之一。
舉個例子就是97 年的A 題，每個零件都有自己的標定值，也都有自己的容差等級，而求解最優的組合方案將要面對著的是一個極其復雜的公式和108 種容差選取方案，根本不可能去求解析解，那如何去找到最優的方案呢？隨機性模擬搜索最優方案就是其中的一種方法，在每個零件可行的區間中按照正態分布隨機的選取一個標定值和選取一個容差值作為一種方案，然後通過蒙特卡羅演算法模擬出大量的方案，從中選取一個最佳的。另一個例子就是去年的彩票第二問，要求設計一種更好的方案，首先方案的優劣取決於很多復雜的因素，同樣不可能刻畫出一個模型進行求解，只能靠隨機模擬模擬。
2.2 數據擬合、參數估計、插值等演算法
數據擬合在很多賽題中有應用，與圖形處理有關的問題很多與擬合有關系，一個例子就是98 年美國賽A 題，生物組織切片的三維插值處理，94 年A 題逢山開路，山體海拔高度的插值計算，還有吵的沸沸揚揚可能會考的「非典」問題也要用到數據擬合演算法，觀察數據的走向進行處理。此類問題在MATLAB中有很多現成的函數可以調用，熟悉MATLAB，這些方法都能游刃有餘的用好。
2.3 規劃類問題演算法
競賽中很多問題都和數學規劃有關，可以說不少的模型都可以歸結為一組不等式作為約束條件、幾個函數表達式作為目標函數的問題，遇到這類問題，求解就是關鍵了，比如98年B 題，用很多不等式完全可以把問題刻畫清楚，因此列舉出規劃後用Lindo、Lingo 等軟體來進行解決比較方便，所以還需要熟悉這兩個軟體。
2.4 圖論問題
98 年B 題、00 年B 題、95 年鎖具裝箱等問題體現了圖論問題的重要性，這類問題演算法有很多，包括：Dijkstra、Floyd、Prim、Bellman-Ford，最大流，二分匹配等問題。每一個演算法都應該實現一遍，否則到比賽時再寫就晚了。
2.5 計算機演算法設計中的問題
計算機演算法設計包括很多內容：動態規劃、回溯搜索、分治演算法、分支定界。比如92 年B 題用分枝定界法，97 年B 題是典型的動態規劃問題，此外98 年B 題體現了分治演算法。這方面問題和ACM 程序設計競賽中的問題類似，推薦看一下《計算機演算法設計與分析》（電子工業出版社）等與計算機演算法有關的書。
2.6 最優化理論的三大非經典演算法
這十幾年來最優化理論有了飛速發展，模擬退火法、神經網路、遺傳演算法這三類演算法發展很快。近幾年的賽題越來越復雜，很多問題沒有什麼很好的模型可以借鑒，於是這三類演算法很多時候可以派上用場，比如：97 年A 題的模擬退火演算法，00 年B 題的神經網路分類演算法，象01 年B 題這種難題也可以使用神經網路，還有美國競賽89 年A 題也和BP 演算法有關系，當時是86 年剛提出BP 演算法，89 年就考了，說明賽題可能是當今前沿科技的抽象體現。03 年B 題伽馬刀問題也是目前研究的課題，目前演算法最佳的是遺傳演算法。
2.7 網格演算法和窮舉演算法
網格演算法和窮舉法一樣，只是網格法是連續問題的窮舉。比如要求在N 個變數情況下的最優化問題，那麼對這些變數可取的空間進行采點，比如在[a; b] 區間內取M +1 個點，就是a; a+(b-a)/M; a+2 (b-a)/M; …… ; b 那麼這樣循環就需要進行(M + 1)N 次運算，所以計算量很大。比如97 年A 題、99 年B 題都可以用網格法搜索，這種方法最好在運算速度較快
的計算機中進行，還有要用高級語言來做，最好不要用MATLAB 做網格，否則會算很久的。窮舉法大家都熟悉，就不說了。
2.8 一些連續數據離散化的方法
大部分物理問題的編程解決，都和這種方法有一定的聯系。物理問題是反映我們生活在一個連續的世界中，計算機只能處理離散的量，所以需要對連續量進行離散處理。這種方法應用很廣，而且和上面的很多演算法有關。事實上，網格演算法、蒙特卡羅演算法、模擬退火都用了這個思想。
2.9 數值分析演算法
這類演算法是針對高級語言而專門設的，如果你用的是MATLAB、Mathematica，大可不必准備，因為象數值分析中有很多函數一般的數學軟體是具備的。
2.10 圖象處理演算法
01 年A 題中需要你會讀BMP 圖象、美國賽98 年A 題需要你知道三維插值計算，03 年B 題要求更高，不但需要編程計算還要進行處理，而數模論文中也有很多圖片需要展示，因此圖象處理就是關鍵。做好這類問題，重要的是把MATLAB 學好，特別是圖象處理的部分。

③ 「DES」和「AES」演算法的比較，各自優缺點有哪些

DES演算法優點：DES演算法具有極高安全性，到目前為止，除了用窮舉搜索法對DES演算法進行攻擊外，還沒有發現更有效的辦法。

DES演算法缺點：

1、分組比較短。

2、密鑰太短。

3、密碼生命周期短。

4、運算速度較慢。

AES演算法優點：

1、運算速度快。

2、對內存的需求非常低，適合於受限環境。

3、分組長度和密鑰長度設計靈活。

4、 AES標准支持可變分組長度，分組長度可設定為32比特的任意倍數，最小值為128比特，最大值為256比特。

5、 AES的密鑰長度比DES大，它也可設定為32比特的任意倍數，最小值為128比特，最大值為256比特，所以用窮舉法是不可能破解的。

6、很好的抵抗差分密碼分析及線性密碼分析的能力。

AES演算法缺點：目前尚未存在對AES 演算法完整版的成功攻擊，但已經提出對其簡化演算法的攻擊。

(3)知情搜索高級演算法擴展閱讀：

高級加密標准（英語：Advanced Encryption Standard，縮寫：AES），在密碼學中又稱Rijndael加密法，是美國聯邦政府採用的一種區塊加密標准。

這個標准用來替代原先的DES，已經被多方分析且廣為全世界所使用。經過五年的甄選流程，高級加密標准由美國國家標准與技術研究院（NIST）於2001年11月26日發布於FIPS PUB 197，並在2002年5月26日成為有效的標准。2006年，高級加密標准已然成為對稱密鑰加密中最流行的演算法之一。

④ 演算法工程師應該學哪些

一、演算法工程師簡介
（通常是月薪15k以上，年薪18萬以上，只是一個概數，具體薪資可以到招聘網站如拉鉤，獵聘網上看看）
演算法工程師目前是一個高端也是相對緊缺的職位；
演算法工程師包括
音/視頻演算法工程師（通常統稱為語音/視頻/圖形開發工程師）、圖像處理演算法工程師、計算機視覺演算法工程師、通信基帶演算法工程師、信號演算法工程師、射頻/通信演算法工程師、自然語言演算法工程師、數據挖掘演算法工程師、搜索演算法工程師、控制演算法工程師（雲台演算法工程師，飛控演算法工程師，機器人控制演算法）、導航演算法工程師（
@之介
感謝補充）、其他【其他一切需要復雜演算法的行業】
專業要求：計算機、電子、通信、數學等相關專業；
學歷要求：本科及其以上的學歷，大多數是碩士學歷及其以上；
語言要求：英語要求是熟練，基本上能閱讀國外專業書刊，做這一行經常要讀論文；
必須掌握計算機相關知識，熟練使用模擬工具MATLAB等，必須會一門編程語言。
演算法工程師的技能樹（不同方向差異較大，此處僅供參考）
1 機器學習
2 大數據處理：熟悉至少一個分布式計算框架Hadoop/Spark/Storm/ map-rece/MPI
3 數據挖掘
4 扎實的數學功底
5 至少熟悉C/C++或者java，熟悉至少一門編程語言例如java/python/R
加分項：具有較為豐富的項目實踐經驗（不是水論文的哪種）
二、演算法工程師大致分類與技術要求
（一）圖像演算法/計算機視覺工程師類
包括
圖像演算法工程師，圖像處理工程師，音/視頻處理演算法工程師，計算機視覺工程師
要求
l
專業：計算機、數學、統計學相關專業；
l
技術領域：機器學習，模式識別
l
技術要求：
（1） 精通DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader語言，熟悉常見圖像處理演算法GPU實現及優化；
（2） 語言：精通C/C++；
（3） 工具：Matlab數學軟體，CUDA運算平台，VTK圖像圖形開源軟體【醫學領域：ITK，醫學圖像處理軟體包】
（4） 熟悉OpenCV/OpenGL/Caffe等常用開源庫；
（5） 有人臉識別，行人檢測，視頻分析，三維建模，動態跟蹤，車識別，目標檢測跟蹤識別經歷的人優先考慮；
（6） 熟悉基於GPU的演算法設計與優化和並行優化經驗者優先；
（7） 【音/視頻領域】熟悉H.264等視頻編解碼標准和FFMPEG，熟悉rtmp等流媒體傳輸協議，熟悉視頻和音頻解碼演算法，研究各種多媒體文件格式，GPU加速；
應用領域：
（1） 互聯網：如美顏app
（2） 醫學領域：如臨床醫學圖像
（3） 汽車領域
（4） 人工智慧
相關術語：
（1） OCR：OCR （Optical Character Recognition，光學字元識別）是指電子設備（例如掃描儀或數碼相機）檢查紙上列印的字元，通過檢測暗、亮的模式確定其形狀，然後用字元識別方法將形狀翻譯成計算機文字的過程
（2） Matlab：商業數學軟體；
（3） CUDA： (Compute Unified Device Architecture)，是顯卡廠商NVIDIA推出的運算平台（由ISA和GPU構成）。 CUDA™是一種由NVIDIA推出的通用並行計算架構，該架構使GPU能夠解決復雜的計算問題
（4） OpenCL: OpenCL是一個為異構平台編寫程序的框架，此異構平台可由CPU，GPU或其他類型的處理器組成。
（5） OpenCV：開源計算機視覺庫；OpenGL：開源圖形庫；Caffe：是一個清晰，可讀性高，快速的深度學習框架。
（6） CNN：（深度學習）卷積神經網路（Convolutional Neural Network）CNN主要用來識別位移、縮放及其他形式扭曲不變性的二維圖形。
（7） 開源庫：指的是計算機行業中對所有人開發的代碼庫，所有人均可以使用並改進代碼演算法。
（二）機器學習工程師
包括
機器學習工程師
要求
l
專業：計算機、數學、統計學相關專業；
l
技術領域：人工智慧，機器學習
l
技術要求：
（1） 熟悉Hadoop/Hive以及Map-Rece計算模式，熟悉Spark、Shark等尤佳；
（2） 大數據挖掘；
（3） 高性能、高並發的機器學習、數據挖掘方法及架構的研發；
應用領域：
（1）人工智慧，比如各類模擬、擬人應用，如機器人
（2）醫療用於各類擬合預測
（3）金融高頻交易
（4）互聯網數據挖掘、關聯推薦
（5）無人汽車，無人機

相關術語：
（1） Map-Rece：MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。概念"Map（映射）"和"Rece（歸約）"，是它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。
（三）自然語言處理工程師
包括
自然語言處理工程師
要求
l
專業：計算機相關專業；
l
技術領域：文本資料庫
l
技術要求：
（1） 熟悉中文分詞標注、文本分類、語言模型、實體識別、知識圖譜抽取和推理、問答系統設計、深度問答等NLP 相關演算法；
（2） 應用NLP、機器學習等技術解決海量UGC的文本相關性；
（3） 分詞、詞性分析、實體識別、新詞發現、語義關聯等NLP基礎性研究與開發；
（4） 人工智慧，分布式處理Hadoop；
（5） 數據結構和演算法；
應用領域：
口語輸入、書面語輸入
、語言分析和理解、語言生成、口語輸出技術、話語分析與對話、文獻自動處理、多語問題的計算機處理、多模態的計算機處理、信息傳輸與信息存儲 、自然語言處理中的數學方法、語言資源、自然語言處理系統的評測。

相關術語：
（2） NLP：人工智慧的自然語言處理，NLP (Natural Language Processing) 是人工智慧（AI）的一個子領域。NLP涉及領域很多，最令我感興趣的是「中文自動分詞」（Chinese word segmentation）：結婚的和尚未結婚的【計算機中卻有可能理解為結婚的「和尚「】

（四）射頻/通信/信號演算法工程師類
包括
3G/4G無線通信演算法工程師， 通信基帶演算法工程師，DSP開發工程師（數字信號處理），射頻通信工程師，信號演算法工程師
要求
l
專業：計算機、通信相關專業；
l
技術領域：2G、3G、4G，BlueTooth（藍牙），WLAN，無線移動通信, 網路通信基帶信號處理
l
技術要求：
（1） 了解2G，3G，4G，BlueTooth，WLAN等無線通信相關知識，熟悉現有的通信系統和標准協議，熟悉常用的無線測試設備；
（2） 信號處理技術，通信演算法；
（3） 熟悉同步、均衡、信道解碼等演算法的基本原理；
（4） 【射頻部分】熟悉射頻前端晶元，扎實的射頻微波理論和測試經驗，熟練使用射頻電路模擬工具（如ADS或MW或Ansoft）；熟練使用cadence、altium designer PCB電路設計軟體；
（5） 有扎實的數學基礎，如復變函數、隨機過程、數值計算、矩陣論、離散數學
應用領域：
通信
VR【用於快速傳輸視頻圖像，例如樂客靈境VR公司招募的通信工程師（數據編碼、流數據）】
物聯網，車聯網
導航，軍事，衛星，雷達
相關術語：
（1） 基帶信號：指的是沒有經過調制（進行頻譜搬移和變換）的原始電信號。
（2） 基帶通信（又稱基帶傳輸）：指傳輸基帶信號。進行基帶傳輸的系統稱為基帶傳輸系統。傳輸介質的整個信道被一個基帶信號佔用.基帶傳輸不需要數據機，設備化費小，具有速率高和誤碼率低等優點,.適合短距離的數據傳輸，傳輸距離在100米內，在音頻市話、計算機網路通信中被廣泛採用。如從計算機到監視器、列印機等外設的信號就是基帶傳輸的。大多數的區域網使用基帶傳輸，如乙太網、令牌環網。
（3） 射頻：射頻（RF）是Radio Frequency的縮寫，表示可以輻射到空間的電磁頻率（電磁波），頻率范圍從300KHz～300GHz之間（因為其較高的頻率使其具有遠距離傳輸能力）。射頻簡稱RF射頻就是射頻電流，它是一種高頻交流變化電磁波的簡稱。每秒變化小於1000次的交流電稱為低頻電流，大於10000次的稱為高頻電流，而射頻就是這樣一種高頻電流。高頻(大於10K)；射頻（300K-300G）是高頻的較高頻段；微波頻段（300M-300G）又是射頻的較高頻段。【有線電視就是用射頻傳輸方式】
（4） DSP：數字信號處理，也指數字信號處理晶元
（五）數據挖掘演算法工程師類
包括
推薦演算法工程師，數據挖掘演算法工程師
要求
l
專業：計算機、通信、應用數學、金融數學、模式識別、人工智慧；
l
技術領域：機器學習，數據挖掘
l
技術要求：
（1） 熟悉常用機器學習和數據挖掘演算法，包括但不限於決策樹、Kmeans、SVM、線性回歸、邏輯回歸以及神經網路等演算法；
（2） 熟練使用SQL、Matlab、Python等工具優先；
（3） 對Hadoop、Spark、Storm等大規模數據存儲與運算平台有實踐經驗【均為分布式計算框架】
（4） 數學基礎要好，如高數，統計學，數據結構
l
加分項：數據挖掘建模大賽；
應用領域
（1） 個性化推薦
（2） 廣告投放
（3） 大數據分析
相關術語
Map-Rece：MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。概念"Map（映射）"和"Rece（歸約）"，是它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。
（六）搜索演算法工程師
要求
l
技術領域：自然語言
l
技術要求：
（1） 數據結構，海量數據處理、高性能計算、大規模分布式系統開發
（2） hadoop、lucene
（3） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技術，並有二次開發經驗
（4） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技術，並有二次開發經驗；
（5） 精通倒排索引、全文檢索、分詞、排序等相關技術；
（6） 熟悉Java，熟悉Spring、MyBatis、Netty等主流框架；
（7） 優秀的資料庫設計和優化能力，精通MySQL資料庫應用 ；
（8） 了解推薦引擎和數據挖掘和機器學習的理論知識，有大型搜索應用的開發經驗者優先。
（七）控制演算法工程師類
包括了雲台控制演算法，飛控控制演算法，機器人控制演算法
要求
l
專業：計算機，電子信息工程，航天航空，自動化
l
技術要求：
（1） 精通自動控制原理（如PID）、現代控制理論，精通組合導航原理，姿態融合演算法，電機驅動，電機驅動
（2） 卡爾曼濾波，熟悉狀態空間分析法對控制系統進行數學模型建模、分析調試；
l
加分項：有電子設計大賽，機器人比賽，robocon等比賽經驗，有硬體設計的基礎；
應用領域
（1）醫療/工業機械設備
（2）工業機器人
（3）機器人
（4）無人機飛控、雲台控制等

（八）導航演算法工程師
要求
l 專業：計算機，電子信息工程，航天航空，自動化
l 技術要求（以公司職位JD為例）
公司一（1）精通慣性導航、激光導航、雷達導航等工作原理；
（2）精通組合導航演算法設計、精通卡爾曼濾波演算法、精通路徑規劃演算法；
（3）具備導航方案設計和實現的工程經驗；
（4）熟悉C/C++語言、熟悉至少一種嵌入式系統開發、熟悉Matlab工具；
公司二（1）熟悉基於視覺信息的SLAM、定位、導航演算法，有1年以上相關的科研或項目經歷；
（2）熟悉慣性導航演算法，熟悉IMU與視覺信息的融合;
應用領域
無人機、機器人等。

⑤ 圖靈測試已經過時現在有更高級的演算法嗎

首個獲得公民身份的機器人「索菲亞」

我們制定了一個規則，要求社交機器人在20分鍾內與真人就包括娛樂、體育、政治和科技在內的廣泛熱門話題進行連貫有趣的對話。

在決賽前的開發階段，客戶會根據是否願意與機器人再次交談來給它打分。在決賽中，獨立的人類裁判會根據連貫性和自然性以5分制為其打分。

如果任何一個社交機器人的平均對話時長達到20分鍾，並獲得4.0以上的分數，那它就能通過這個重大挑戰。

雖然目前還沒有社交機器人通過這一重大挑戰，但這種方法正引導人工智慧研發，使其在基於深度學習的神經方法的幫助下，擁有類似於人的對話能力。它優先考慮讓人工智慧在適當情況下展現出幽默和同理心，而無需假裝成真人。

⑥ 網路信息安全古典加密演算法都有哪些

常用密鑰演算法
密鑰演算法用來對敏感數據、摘要、簽名等信息進行加密，常用的密鑰演算法包括：
DES(Data Encryption Standard)：數據加密標准，速度較快，適用於加密大量數據的場合；
3DES(Triple DES)：是基於DES，對一塊數據用三個不同的密鑰進行三次加密，強度更高；
RC2和RC4：用變長密鑰對大量數據進行加密，比DES快;
RSA：由RSA公司發明，是一個支持變長密鑰的公共密鑰演算法，需要加密的文件快的長度也是可變的;
DSA(Digital Signature Algorithm)：數字簽名演算法，是一種標準的DSS(數字簽名標准);
AES(Advanced Encryption Standard)：高級加密標准，是下一代的加密演算法標准，速度快，安全級別高，目前AES標準的一個實現是 Rijndael演算法；
BLOWFISH：它使用變長的密鑰，長度可達448位，運行速度很快；
其它演算法：如ElGamal、Deffie-Hellman、新型橢圓曲線演算法ECC等。

常見加密演算法
des（data
encryption
standard）：數據加密標准，速度較快，適用於加密大量數據的場合；
3des（triple
des）：是基於des，對一塊數據用三個不同的密鑰進行三次加密，強度更高；
rc2和
rc4：用變長密鑰對大量數據進行加密，比
des
快；
idea（international
data
encryption
algorithm）國際數據加密演算法：使用
128
位密鑰提供非常強的安全性；
rsa：由
rsa
公司發明，是一個支持變長密鑰的公共密鑰演算法，需要加密的文件塊的長度也是可變的；
dsa（digital
signature
algorithm）：數字簽名演算法，是一種標準的
dss（數字簽名標准）；
aes（advanced
encryption
standard）：高級加密標准，是下一代的加密演算法標准，速度快，安全級別高，目前
aes
標準的一個實現是
rijndael
演算法；
blowfish，它使用變長的密鑰，長度可達448位，運行速度很快；
其它演算法，如elgamal、deffie-hellman、新型橢圓曲線演算法ecc等。
比如說，md5，你在一些比較正式而嚴格的網站下的東西一般都會有md5值給出，如安全焦點的軟體工具，每個都有md5。

⑦ 頂級思維：張一鳴和他的演算法。

隨便聊聊。

對於位元組而言，現在是多事之秋，海外版抖音轉入政治立場中，面臨下架或者低價出售的現狀。雖然被我們津津樂道，但是位元組卻出奇的平靜。其實打壓從來都不是從美國一紙通知開始的。君不見在一紙通告之前。位元組就已經對海外業務做了人事調整嗎？迪士尼集團高級副總裁凱文·梅耶爾出任位元組跳動的COO和Tik Tok全球CEO就是最好的證明。而這些重大決策背後都有一個男人在操控著這一切。我閱讀過很多寫位元組和張一鳴的文章，而且都寫的很好，非常的觸動別人。因為位元組和張一鳴的成長速度實在是太快了。在BAT三分天下的壁壘里。他以演算法信息流為其切入點逐漸成長到現在的龐然大物。這個成立於2012年3月的位元組在短短幾年裡就獲得如此恐怖的成長速度，確實駭人聽聞。這背後關鍵支撐就是張一鳴本人。有人說一個企業的天花板其實就是創世人的天花板，張一鳴毫無疑問是頂級高手，他有著極富年輕體態和狀態。也有著與之年齡不太相符的的極度克制和狂野。這個小個子和一副人畜無害的男人，有著常人想像不到的力量。張一鳴最長被人提及的就是演算法。無論是是相對於位元組系產品而言還是相對於他自己而言。不知道張一鳴對於想在的年輕人意味著什麼。對於我而言，他和他的演算法是我最為重要的學習點之一。我是很崇拜張一鳴的，雖然他所做出來的一系列產品，比如抖音，比如最右之類的。目前好像里就頭條在用其他的都沒有用過。然而當我有時在頭條瀏覽信息時，演算法推薦確實是一個很恐怖的東西。很多人說抖音五分鍾，世間兩小時。在位元組產品中確實有體驗到。今天想談談張一鳴和他的演算法。

演算法。

張一鳴早期是做搜索的，到九九房的垂直搜索還是後來的自己位元組系產品的演算法其實都是在搜索這一領域。然而這種搜索其實是區別於網路的信息分發。張一鳴的產品演算法機制可以說是個性推薦，簡單說就是將人們需要的東西給到他們。這就是頭條的口號：事事皆可頭條。是的所謂的頭條就是你最需要的才是頭條。演算法對於現在的互聯網產品而言其實很常見。張一鳴到的自己系無疑是做的最好的。其實更多的是想談談張一鳴的人生演算法。張一鳴曾在選擇大學的時候給出了幾個指標：有雪，綜合性大學，離家遠，靠海。就這樣自己就選擇了南開甚至沒有和家裡商量。要知道我們高考後選擇大學真的是啥都不懂，主要看分數和名氣。張一鳴曾在選擇另一半的時候說：「世界上可能有兩萬人適合你，然後你只要找到那兩萬分之一，就好了。就是你在可接受的那個范圍，近是最優解嘛。」，這句話或許很酷，但是我不知道他的另一半會怎麼想，雖然我知道很多人都是很現實的。但張一鳴說的夠直白。是的，張一鳴他的人生演算法其實就是在尋找最優解。他一直在訓練自己做最優解選擇的能力。為此他可以極度克制，在他的思維概念里情緒會影響到做決策。但是人非草木皆有情。即便有了情緒他也在訓練自己恢復情緒的方法。這就很恐怖了。對於張一鳴而言，任何事情都是需要控制的，自己的情緒，自己的決定其實都是可以由自己賴控制。他可以將自己的時間切割殆盡，雖然後來發現不合適。張一鳴雖然極度不喜歡不確定性，但是為了擴大自己的版圖卻一直在做不確定的事。就像我所理解的，有人走出舒適圈其實是為了更多的確定性。事實上，張一鳴從一個典型的理工男成長到管理一家流量帝國，其實一直在擴大自己的邊界能力。而演算法其實就是加成與加持。張一鳴還有另一個為人津津樂道的詞：延遲滿足。或許對他而言，延遲滿足其實是永不滿足。當我們看看自己的產品和布局，其實足以發現張一鳴的野望版圖。Tik Tok可以說是最好的證明。畢竟BAT也早已布局海外，然而也不曾達到Tik Tok這個樣子。再回到國內，抖音的廣告和直播電商其實是在撬動阿里的商業部分。在廣告領域更是對騰訊產生了威脅。在搜索領域就更不用說了。要知道大多數公司都是在BAT版圖下生存的。張一鳴也曾面臨騰訊收購的意向 他曾說，他創業不是為了做BAT的員工的，這得有多大的底氣。或許這就是他能夠成為張一鳴，成就位元組商業帝國的原因之一吧。關於張一鳴身上的特質，是我重要的學習對象之一。雖然遺憾暫時無法進入位元組。

最後。

位元組其實是沒有邊界的，因為它的成長方式是不斷優化的。不斷成長和優化的人是無法設定邊界。你也可以的。不去成長怎麼知道自己做不到。

⑧ 百度知道批處理高手,求一Bat批處理高級演算法,查找最大10個文件.

演算法類似於對一組指定的數字從大到小進行排序.

但是寫好後卻受到bat的種種制約,如set的限制無法計算2^31以上的數字(2G以上),延遲環境變數造成語句混亂,for命令先天的不足....所以先用bat寫好,又用autohotkey腳本重新打包了下.以備後患.

-----------

批處理腳本

@echooff

set/aNum=10

setSearchPath=%windir:~0,2%

for/l%%iin(1,1,%Num%)do(

set/aMaxSize[%%i]=0

set/aMaxFile[%%i]=NULL

)

for/f"delims="%%jin('dir%SearchPath%/a-d/b/s')do(

cls&echo當前路徑:%%~pj

set/aCurrFileSize=%%~zj

set/aerror=2

for/l%%kin(1,1,%Num%)do(

if!error!==2(

If!CurrFileSize!GTR!MaxSize[%%k]!(

setLastMax=%Num%

set/aCurrMax=%Num%-1

set/aindex=%Num%-%%k

for/l%%kin(1,1,!index!)do(

set/aMaxSize[!LastMax!]=MaxSize[!CurrMax!]

callsetMaxFile[%%LastMax%%]=%%MaxFile[!CurrMax!]%%

set/aLastMax-=1

set/aCurrMax-=1

)

set/aMaxSize[%%k]=!CurrFileSize!

setMaxFile[%%k]=%%~j

set/aerror=1

)

)

)

)

cls&for/l%%lin(1,1,%Num%)do(

echo%%l.文件:!MaxFile[%%l]!大小:!MaxSize[%%l]!位元組

)

echoOK&pause>Nul

--------------------------

autohotkey腳本

代碼太長暫不給出了.

如果需要,保存下面圖片,選擇用winrar打開,就可以看到打包後的單個exe文件了,拖出來執行,執行效率相對bat快很多.

⑨ 有哪些關於人工智慧的書籍可供推薦

看到這個問題有點小興奮，我來推薦一份人工智慧書單。

1、機器學習精講

機器學習原理演算法與應用教程，精簡機器學習入門手冊，美亞機器學習深度學習暢銷書，全彩印刷，掃描書中二維碼可閱讀補充內容，人工智慧和機器學習領域眾多知名專家推薦。

2、動手學深度學習

目前市面上有關深度學習介紹的書籍大多可分兩類，一類側重方法介紹，另一類側重實踐和深度學習工具的介紹。本書同時覆蓋方法和實踐。本書不僅從數學的角度闡述深度學習的技術與應用，還包含可運行的代碼，為讀者展示如何在實際中解決問題。

為了給讀者提供一種互動式的學習體驗，本書不但提供免費的教學視頻和討論區，而且提供可運行的Jupyter記事本文件，充分利用Jupyter記事本能將文字、代碼、公式和圖像統一起來的優勢。這樣不僅直接將數學公式對應成實際代碼，而且可以修改代碼、觀察結果並及時獲取經驗，從而帶給讀者全新的、互動式的深度學習的學習體驗。

3、深度學習

本書囊括了數學及相關概念的背景知識，包括線性代數、概率論、資訊理論、數值優化以及機器學習中的相關內容。同時，它還介紹了工業界中實踐者用到的深度學習技術，包括深度前饋網路、正則化、優化演算法、卷積網路、序列建模和實踐方法等。

並且調研了諸如自然語言處理、語音識別、計算機視覺、在線推薦系統、生物信息學以及視頻游戲方面的應用。最後，本書還提供了一些研究方向，涵蓋的理論主題包括線性因子模型、自編碼器、表示學習、結構化概率模型、蒙特卡羅方法、配分函數、近似推斷以及深度生成模型。

4、人工智慧（第2版）

本書是作者結合多年教學經驗、精心撰寫的一本人工智慧教科書，堪稱「人工智慧的網路全書」。全書涵蓋了人工智慧簡史、搜索方法、知情搜索、博弈中的搜索、人工智慧中的邏輯、知識表示、產生式系統、專家系統、機器學習和神經網路、遺傳演算法、自然語言處理、自動規劃、機器人技術、高級計算機博弈、人工智慧的歷史和未來等主題。

5、Python 神經網路編程

本書將帶領您進行一場妙趣橫生卻又有條不紊的旅行——從一個非常簡單的想法開始，逐步理解神經網路的工作機制。您無需任何超出中學范圍的數學知識，並且本書還給出易於理解的微積分簡介。本書的目標是讓盡可能多的普通讀者理解神經網路。讀者將學習使用Python開發自己的神經網路，訓練它識別手寫數字，甚至可以與專業的神經網路相媲美。

⑩ 有贊搜索引擎實踐(演算法篇)

註：轉自於 有贊

在上篇文章(工程篇)中, 我們介紹了有贊搜索引擎的基本框架. 搜索引擎主要3個部件構成. 第一, hadoop集群, 用於生成大規模搜索和實時索引; 第二, ElasticSearch集群, 提供分布式搜索方案; 第三, 高級搜索集群, 用於提供商業搜索的特殊功能.

商業電商搜索由於搜索的特殊性, 獨立的ElasticSearch集群是無法滿足多樣的演算法需求的, 我們在搜索的各個部件上都有相應的演算法插件, 用於構建商業電商搜索引擎的演算法體系.

創建索引過程從原始數據創建倒排索引的過程. 這個過程中我們對商品(doc)進行分析, 計算商品靜態分, 並對商品進行相似度計算. 商品的靜態分對於提升搜索引擎質量起到至關重要的作用, 相當於網頁搜索的pagerank, 想像一下如果沒有pagerank演算法, 網頁搜索的質量會有多麼差. 在電商搜索中, 最常見的問題是相似商品太多, 必須在建立索引過程中就對商品間的相似度進行預計算, 以便在檢索過程中進行有效去重.

創建索引的過程如下.

step 1. 計算每個doc的靜態分
step 2. 計算兩兩doc的相似度
step 3. 根據相似度和其他信息對數據進行分庫
step 4. 建立ES索引

檢索過程是搜索引擎接收用戶的query進行一系列處理並返回相關結果的過程. 商業搜索引擎在檢索過程中需要考慮2個因素: 1) 相關性 2) 重要性.

相關性是指返回結果和輸入query是否相關, 這是搜索引擎基本問題之一, 目前常用的演算法有BM25和空間向量模型. 這個兩個演算法ElasticSearch都支持, 一般商業搜索引擎都用BM25演算法. BM25演算法會計算每個doc和query的相關性分, 我們使用Dscore表示.

重要性是指商品被信賴的程度, 我們應該吧最被消費之信賴的商品返回給消費者, 而不是讓消費之自己鑒別. 尤其是在商品充分競爭的電商搜索, 我們必須賦予商品合理的重要性分數, 才能保證搜索結果的優質. 重要性分, 又叫做靜態分, 使用Tscore表示.

搜索引擎最終的排序依據是:

Score = Dscore * Tscore

即綜合考慮靜態分和動態分, 給用戶相關且重要的商品.

檢索的過程大致抽象為如下幾個步驟.

step 1. 對原始query進行query分析
step 2. 在as中根據query分析結果進行query重寫
step 3. 在as中使用重寫後的query檢索es
step 4. 在es查詢過程中根據靜態分和動態分綜合排序
step 5. 在as中吧es返回的結果進行重排
step 6. 返回結果

下面幾章闡述幾個重點技術.

在電商搜索引擎裡面商品的靜態分是有網頁搜索裡面的pagerank同等的價值和重要性, 他們都是doc固有的和查詢query無關的價值度量. pagerank通過doc之間的投票關系進行運算, 相對而言商品的靜態分的因素會更多一些. 商品靜態計算過程和pagerank一樣需要解決如下2個問題: 1. 穩定性. pagerank可以保證一個網站不會因為簡單鏈接堆砌可以線性提升網站的排名. 同樣, 商品靜態分的計算不可以讓商品可以通過增加單一指標線性增加分值(比如刷單對搜索引擎的質量的影響).
2. 區分度. 在保證穩定性的基礎上商品靜態分要有足夠的區分度可以保證同樣搜索的條件下, 排在前面的商品的質量比排在後面的商品的質量高.

我們假設商品的靜態分有3個決定性因素, 1.下單數, 2. 好評率 3. 發貨速度

靜態分我們使用Tsocre表示, Tscore可以寫成如下形式:

Tscore = a * f(下單數) + b * g(好評率) + c * h(發貨速度)

a,b,c是權重參數, 用於平衡各個指標的影響程度. f,g,h是代表函數用於把原始的指標轉化成合理的度量.

首先, 我們需要尋找合理的代表函數.

z-score 標准化方法

這種方法非常不穩定, 假設一個奇異點是第二大的值的1000倍, 會讓大部分的值都集中在0~0.01, 同樣失去了歸一化的目的.

(圖三: log-zscore歸一化)

最後, 選擇合適的權重 經過log-zscore歸一化以後, 我們基本上吧f,g,h的表示的代表函數說明清楚. Tscore = a f(下單數) + b g(好評率) + c*h(發貨速度), 下一步就是確定a,b,c的參數. 一般有兩個方法:

a) 專家法. 根據我們的日常經驗動態調整權重參數;
b) 實驗法. 首先在專家的幫助下賦一個初始值, 然後改變單一變數的方法根據abtest的結果來動態調整參數.

商品標題去重在電商搜索中起到重要作用, 根據數據, 用戶通過搜索頁購買商品80%選擇搜索的前4頁. 商品標題的重復會導致重要的頁面沒有含金量, 極大降低了搜索的購買率.

舉個例子:

Title1:美味/香蕉/包郵/廣東/高州/香蕉/banana//無/催熟劑/

Title2:美味/香蕉/廣東/高州/香蕉//非/粉蕉/包郵/

首先, 進行特徵向量化

這里用到 "bag of word" 技術, 將詞彙表作為空間向量的維度, 標題的每個term的詞頻作為這個feature的值. 以這個例子來說. 這個詞彙的維度為: 美味(0), 香蕉(1), 包郵(2), 廣東(3), 高州(4), banana(5),無(6), 催熟劑(7),非(8),粉蕉(9) 位置: 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9

Title1: 1,2,1,1,1,1,1,1,0,0
Title2: 1,2,1,1,1,0,0,0,1,1

這個每個title都用一個固定長度的向量表示.

再次, 計算兩兩相似度

相似度一般是通過計算兩個向量的距離實現的, 不失一般性, 在這里我們使用1-cosine(x,y)來表示兩個向量的距離. 這是一個"All Pair Similarity"的問題, 即需要兩兩比較, 復雜度在O(n^2). 在商品量巨大的時候單機很難處理. 我們給出兩種方法用於實現"All Pair Similarity".

方法一: spark的矩陣運算.

方法二: map-rece 線性方法. 這個方法參考論文"Pairwise Document Similarity in Large Collections with MapRece". 可以實現幾乎線性的時間復雜度. 相對於矩陣運算在大規模(10億以上)pair similarity 運算上面有優勢. 這個方法簡單的描述如下: 首先, 按照倒排索引的計算方式計算每個term到doc的映射. 比如3個doc:

轉化為倒排格式, 這個需要一次mapper rece

然後, 對於value只有一個元素的過濾掉, 對於value大於2個doc的兩兩組合:

最後, 對於輸出進行聚合,value為重復次數和兩個doc乘積開根號的比.

對於2個title1, title2, 如果X(title1, title2) > 0.7 則認為title1和title2相似, 對於相似的兩個doc, 靜態分大的定義為主doc, 靜態分小的定義為輔doc. 主doc和輔doc分別建庫.

區別於網頁搜索(網頁搜索直接將輔doc刪除), 我們將主doc和輔doc分別建庫. 每一次搜索按比例分別搜主庫和輔庫, 並將結果融合返回. 這樣可以保證結果的多樣性.

店鋪去重和商品標題去重有點不同. 由於電商特定場景的需要, 不希望搜索結果一家獨大, 這樣會引發強烈的馬太效應. 店鋪去重不能使用如上的方法進行. 因為上面的方法的主要依據是文本相似, 在結果都相關的前提下, 進行適當的取捨. 但是店鋪去重不是這樣的特性.

設想一下, 如果我們根據店鋪是否相同, 把同一店鋪的商品分到主庫和從庫中, 如下圖所示.

A和B代表不同的店鋪.

在搜索香蕉的時候, 的確可以控制A店鋪結果的數量, 但是在搜索"梨"的時候就錯誤的吧B店鋪的梨排在前面了(假設A:梨比B:梨靜態分高).

搜索的過程每個桶平均分攤搜索任務的25%, 並根據靜態分合並成一頁的結果. 這樣同一保證結果的相對順序, 又達到了店鋪去重的目的.

如上圖所示, 搜索"香蕉", 雖然A店鋪有10個滿足需求的結果, 但是每頁搜索醉倒只有5個結果可以展示.

上面介紹了幾個建立索引過程中幾項技術, 檢索過程中的關鍵技術有很多. 其中最著名的是query分析技術. 我們使用的query分析技術主要包括核心詞識別, 同義詞拓展, 品牌詞識別等等. query分析技術大部分都是NLP研究范圍, 本文就不詳細闡述很多理論知識. 我們重點介紹同義詞拓展技術. 這個技術一般都需要根據自己的商品和和用戶日誌特定訓練, 無法像分詞技術和品牌詞識別一樣有標準的庫可以適用.

同義詞拓展一般是通過分析用戶session日誌獲取. 如果一個用戶輸入"蘋果手機"沒有得到想要的結果, 他接著輸入"iphone", 我們在"蘋果手機"和"iphone"之間創建一個轉移關系. 基於統計, 我們可以把用戶query創建一個相互聯系的權重圖.

用戶輸入query "蘋果手機", 根據query分析, "蘋果手機"有 "iphone" 0.8, "iphone 6" 0.5 兩個同義詞. 0.8和0.5分別表示同義的程度. 我們想要"蘋果手機", "iphone", "iphone 6" 3個query同時輸入, 並且按照同義的程度對不同的query賦予不同的權重. ElasticSearch提供的BoostingQuery可以支持這個需求. 參考: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/ boosting query_clauses.html

原始query:

改寫後的Query

其他比如核心詞識別, 歧義詞糾正等方法差不多, 本文不做詳細闡述.

商業電商搜索演算法另外兩個重要技術, 一個是類目體系建立和應用,另一個是個性化技術. 這個兩項技術我們還處在探索階段. 類目體系我們主要使用機器學習的方法進行訓練, 個性化主要通過用戶畫像進行Query改寫來實現. 等我們上線有效果在與大家分享.

搜索演算法是一個非常值得一個電商產品持續投入的技術. 一方面我們技術人員要有良好的技術背景, 可以借鑒很多成熟的技術, 避免重復造輪子; 另一方面, 每個產品的搜索都有自身的特點, 需要深入研究產品的特性給出合理的解決方案. 本文給出的案例都具有代表性, 靈活的運用搜索的各方面的技術. 另外, 商業搜索非常看重投入產出比, 我們也需要在眾多方案中尋找捷徑. 比如我們在做類目體系時候, 沒有投入大量的人力資源用於標注數據, 而是通過爬蟲爬取其他電商的數據進行參考, 從而節省了80%的人力資源. 由於筆者能力有限, 文中的方案不保證是問題的最優解, 如果有指正, 請聯系筆者( [email protected] ).