算法分配的四个赛道有哪些

㈠ 操作系统的主要算法都有哪些

一、进程(作业)调度算法
l 先来先服务调度算法（FCFS）：每次调度是从就绪队列中，选择一个最先进入就绪队列的进程，把处理器分配给该进程，使之得到执行。该进程一旦占有了处理器，它就一直运行下去，直到该进程完成或因发生事件而阻塞，才退出处理器。特点：利于长进程，而不利于短进程。

l 短进程（作业）优先调度算法(SPF)：它是从就绪队列中选择一个估计运行时间最短的进程，将处理器分配给该进程，使之占有处理器并执行，直到该进程完成或因发生事件而阻塞，然后退出处理器，再重新调度。

l 时间片轮转调度算法 ：系统将所有的就绪进程按进入就绪队列的先后次序排列。每次调度时把CPU分配给队首进程，让其执行一个时间片，当时间片用完，由计时器发出时钟中断，调度程序则暂停该进程的执行，使其退出处理器，并将它送到就绪队列的末尾，等待下一轮调度执行。

l 优先数调度算法 ：它是从就绪队列中选择一个优先权最高的进程，让其获得处理器并执行。

l 响应比高者优先调度算法：它是从就绪队列中选择一个响应比最高的进程，让其获得处理器执行，直到该进程完成或因等待事件而退出处理器为止。特点：既照顾了短进程，又考虑了进程到达的先后次序，也不会使长进程长期得不到服务，因此是一个比较全面考虑的算法，但每次进行调度时，都需要对各个进程计算响应比。所以系统开销很大，比较复杂。

l 多级队列调度算法

基本概念：

作业周转时间（Ti）＝完成时间(Tei)－提交时间(Tsi)

作业平均周转时间(T)＝周转时间/作业个数

作业带权周转时间（Wi）＝周转时间/运行时间

响应比＝（等待时间＋运行时间）/运行时间

二、存储器连续分配方式中分区分配算法
n 首次适应分配算法（FF）：对空闲分区表记录的要求是按地址递增的顺序排列的，每次分配时，总是从第1条记录开始顺序查找空闲分区表，找到第一个能满足作业长度要求的空闲区，分割这个空闲区，一部分分配给作业，另一部分仍为空闲区。

n 循环首次适应算法：每次分配均从上次分配的位置之后开始查找。

n 最佳适应分配算法(BF)：是按作业要求从所有的空闲分区中挑选一个能满足作业要求的最小空闲区，这样可保证不去分割一个更大的区域，使装入大作业时比较容易得到满足。为实现这种算法，把空闲区按长度递增次序登记在空闲区表中，分配时，顺序查找。

三、页面置换算法
l 最佳置换算法（OPT) ：选择以后永不使用或在最长时间内不再被访问的内存页面予以淘汰。

l 先进先出置换算法（FIFO）：选择最先进入内存的页面予以淘汰。

l 最近最久未使用算法（LRU）：选择在最近一段时间内最久没有使用过的页，把它淘汰。

l 最少使用算法（LFU）：选择到当前时间为止被访问次数最少的页转换。

四、磁盘调度
n 先来先服务（FCFS）：是按请求访问者的先后次序启动磁盘驱动器，而不考虑它们要访问的物理位置

n 最短寻道时间优先（SSTF）：让离当前磁道最近的请求访问者启动磁盘驱动器，即是让查找时间最短的那个作业先执行，而不考虑请求访问者到来的先后次序，这样就克服了先来先服务调度算法中磁臂移动过大的问题

n 扫描算法（SCAN）或电梯调度算法：总是从磁臂当前位置开始，沿磁臂的移动方向去选择离当前磁臂最近的那个柱面的访问者。如果沿磁臂的方向无请求访问时，就改变磁臂的移动方向。在这种调度方法下磁臂的移动类似于电梯的调度，所以它也称为电梯调度算法。

n 循环扫描算法（CSCAN）：循环扫描调度算法是在扫描算法的基础上改进的。磁臂改为单项移动，由外向里。当前位置开始沿磁臂的移动方向去选择离当前磁臂最近的哪个柱面的访问者。如果沿磁臂的方向无请求访问时，再回到最外，访问柱面号最小的作业请求。

㈡ 算法的要素有哪些

算法包含的要素：

一、数据对象的运算和操作：计算机可以执行的基本操作是以指令的形式描述的。一个计算机系统能执行的所有指令的集合，成为该计算机系统的指令系统。一个计算机的基本运算和操作有如下四类：

1、算术运算：加减乘除等运算。

2、逻辑运算：或、且、非等运算。

3、关系运算：大于、小于、等于、不等于等运算。

4、数据传输：输入、输出、赋值等运算。

二、算法的控制结构：一个算法的功能结构不仅取决于所选用的操作，而且还与各操作之间的执行顺序有关。

算法的五个特性分别是：

有穷性、确切性、输入项、输出项、可行性。

1、有穷性

算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止。

2、确切性

算法的每一步骤必须有确切的定义。

3、输入项

一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定出了初始条件。

4、输出项

一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。没有输出的算法是毫无意义的。

5、可行性

算法中执行的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执行的操作步骤，即每个计算步骤都可以在有限时间内完成（也称之为有效性）。

㈢ 运动会跑道编排算法

最优跑道 4、3、5
蛇形排列请参考：游泳比赛道次安排
根据预赛成绩来进行游泳排次，预赛成绩越好，决赛泳道越靠近中间，中间泳道受到泳池客观条件影响愈小，越容易游出好成绩，这样的排次分配方法一方面使比赛更为激烈，一方面也使比赛更加精彩。我们也经常看到预赛就破记录的运动员。
决赛的泳道是根据预赛或半决赛（决赛前一场）的成绩排的，预赛或半决赛（决赛前一场）的选手中成绩最好的在决赛中被分配到第四泳道。因为在比赛中，第四泳道在中间，有利于观察到两侧对手的情况，以便调整策略应战，在中间泳道的一般为夺冠希望最大的选手，也是实力较强的选手，最有利的位置，最能占据地利去影响其他选手，从心里上占据主动。所以，第四泳道的选手夺冠最多。

㈣ 有哪些适合研究生阶段参加的算法/计算机比赛

适合研究生阶段参加的算法/计算机比赛有天池大数据竞赛与全国人工智能大赛。

天池大数据竞赛

2015年3月23日，阿里云计算宣布启动新一赛季的天池大数据竞赛。大赛将吸引全球新生代数据科学家，为预测手机党购物喜好、余额宝资金流动、时尚穿衣搭配，提供更精准的数据分析模型。

大数据专家、阿里巴巴集团副总裁涂子沛介绍，比赛中胜出的优秀数据模型，不仅可用于参赛者的学术研究成果，还有机会走出实验室，直接应用于淘宝、支付宝等真实的商业场景，影响中国乃至世界数以亿计的用户。

全国人工智能大赛

全国人工智能大赛（以下简称大赛）由深圳市人民政府主办，深圳市科创委、鹏城实验室及科技部指导成立的新一代人工智能产业技术创新战略联盟（AITISA，以下简称“联盟”）共同承办。

人工智能应用于4K/高清视频处理是一个非常有前景的领域，而4K/高清视频是5G时代的主流应用之一， 本届大赛设置的“AI+4K HDR”赛道代表了科技和文化深度融合的未来方向。

㈤ 中兴捧月算法大赛的赛题难不难赛题是什么内容

其实不是很难吧，算法就是那些东西嘛，比的是心态、思维和速度，要在短时间内想到最优解，有时候真的很简单的弯一时半会儿转不过来…...我就是这样被淘汰的…...楼主加油！！！

㈥ 2022中兴捧月大赛的赛制是怎么样的

（1）中兴捧月神算师－算法精英挑战赛采取“solo”的报名方式，采用“4＋1”双通道报名，即至多可加入1个算法赛题+2场限时编程！赛题发布后有且仅有一次修改赛题方向的机会，赛题作品提交以最后选择的赛道方向为准。算法赛道主要是电磁计算、未来网络、语音处理、图像去噪；软件赛道则是限时编程。
（2）中兴捧月大营家—营销精英挑战赛采取“团队”的报名方式。同时，欢迎邀请伙伴共同参赛，一起登上冠军巅峰。中兴捧月大营家—营销精英挑战赛初赛赛题发布后有且仅有一次修改角色的机会，赛题作品以最终确认的必选角色为准。大赛专家团队将根据参赛选手初赛任务完成情况及综合能力进行评估，选拔全国优秀选手进入复赛答辩，答辩表现优异者获得区域优胜奖，复赛前60名选手进入全国总决赛。全国总决赛实行线下组队商业实战模拟的方式，由大赛专家团队根据团队现场表现，选出冠军团队、亚军团队、季军团队，同时选出团队中表现出色的同学授予“营销之星”。
（3）本次中兴捧月高财生—财务精英挑战赛采取“团队”的报名方式。同时，欢迎邀请伙伴共同参赛，一起登上冠军巅峰。中兴捧月高财生—财务精英挑战赛初赛赛题发布后有且仅有一次修改角色的机会，赛题作品以最终确认的必选角色为准。大赛专家团队将根据参赛选手初赛任务完成情况及综合能力进行评估，选拔全国优秀选手进入复赛答辩，答辩表现优异者获得区域优胜奖，通过复赛的选手进入全国总决赛。全国总决赛实行线下组队商业实战模拟的方式，由大赛专家团队根据团队现场表现，选出冠军团队、亚军团队、季军团队，同时选出团队中表现出色的同学授予“财务之星”及“优秀个人”。

㈦ vivo胡柏山：芯片布局围绕四个长赛道展开，X70系列首发V1

8月27日，vivo在深圳召开 科技 创新媒体沟通会。vivo执行副总裁胡柏山在会上正式向媒体宣布，vivo自主研发的第一颗专业影像芯片命名为“V1”，并即将由9月发布的旗舰新品X70系列首发搭载。在此次沟通会上，胡柏山也首次对外披露了vivo的芯片战略。 

vivo执行副总裁胡柏山

V1芯片开发历时24个月，将由X70系列首发

  事实上，vivo很早就着手布局芯片领域，此前曾与三星完成联合研发了SoC芯片一事，并深入参与到SoC芯片研发当中。而本次V1影像芯片是一颗特殊规格的集成电路芯片，是vivo芯片策略的一次具体落地，胡柏山表示,“在整体影像系统设计中，V1芯片可以同时服务用户在预览和录像等影像应用下的需求”。作为自主研发影像芯片，V1芯片开发历时24个月，投入研发人力超300 人，并将由即将发布的旗舰新品X70系列首发搭载。

  未来，vivo的芯片布局将主要围绕四个长赛道展开，这四个长赛道分别是设计、影像、系统和性能。胡柏山表示，只有在核心赛道上有强烈的定制化芯片需求，且市场上的芯片无法满足vivo的产品规划以及技术规划时，才会考虑与合作伙伴共同固化IP。

  策略上，vivo会将资源重点投向消费者认知需求转化以及核心算法IP上，而不会做流片，即不涉及芯片生产制造。胡柏山在沟通会上进一步透露，即将发布的vivo X70系列，在人像、夜景、防抖和视频等方面有极大提升。

  胡柏山说：“不仅仅是带来直观影像效果的提升，更多是能给用户带来体验、 情感 方面的共鸣，只要我们在已经洞察和明确的4个长赛道上不断投入资源、领先行业，我们对高端人群需求的满足度就会做得越来越好，vivo的品牌就会得到高端用户的认可。”

坚持长期主义，面向未来持续 探索

   科技 创新是一项复杂的系统工程，也是一家 科技 公司前进的原动力，没有强大的技术储备和 科技 创新，就没有基础和能力去支撑产品创新。早在2019年，vivo就以设计驱动和用户导向为纽带连接 科技 创新和消费者的本原需求，在创新领域下明确了设计、影像、系统和性能四个长赛道，网罗全球先进的人才，进行长期、持续的投入。

  一直以来，影像是vivo的核心长赛道之一，截至目前已投入和研发达五年以上，也已实现很多行业领先成果，如微云台防抖技术、前置双微缝柔光灯等。去年12月，vivo宣布与蔡司达成全球战略合作，双方联合研发技术已成功导入vivo X60系列，收获了广大用户的好评和专业影像圈层的认可。

  据了解，vivo和蔡司从两个维度展开深度技术合作：其一是短期的产品研发线。vivo和蔡司通过技术评审、技术指导和技术认证，来实现产品影像性能的提升。比如已经在X60系列上实现的T*镀膜、Biotar人像风格等。其二是面向未来的中长期影像技术 探索 ，这包括正在进行的vivo&蔡司联合研发影像系统，以及部分未来影像的技术研究和 探索 。

基于消费者洞察，实现产品与技术握手

  在vivo看来，长赛道技术门槛较高，可以基于用户的需求体验进行长期迭代，并形成差异化，需要长期的技术积累和研发投入。基于消费者洞察，vivo在每条重要赛道都会落地铁三角战略(产品规划、技术规划和技术预研团队)，实现产品与技术握手;面向未来的技术规划方面，则会由vivo中央研究院来具体承接，并基于消费者需求、行业技术趋势和场景定义进行相关的技术布局。

  胡柏山表示：“深层次地洞察和满足用户需求，是未来手机行业的核心竞争力。设计驱动是vivo做到这一点的方法论。我们常常会问自己三个问题：‘我们能改变什么？这种改变是否能给用户带来全新的意义？这种改变是否是以简单、完美、优雅的方式去实现的？’。”

  他强调，vivo未来10年、20年持续努力的目标，就是建立起设计驱动的体系和价值观，用设计驱动创造出改变世界的产品和服务，为用户和行业带来全新的价值和体验。对于vivo而言，时代虽然不同，本质始终不变。vivo将秉持初心，做对人类进步有贡献的工程技术创新，终将成为一家更 健康 、更长久的世界一流企业。

  vivo在今年4月底进行了企业文化升级，“设计驱动”成为vivo未来发展的战略思想。设计驱动是一种价值观，它是深耕于内心，是发自骨子里的，想要去改变的强烈欲望。vivo的改变离不开强大的技术储备和 科技 创新。没有强大的技术储备和 科技 创新，想改变，也没有基础和能力去支撑。因此，vivo的研发战略升级，必然随之而来。在当下产品同质化、竞争白热化的智能手机领域，如何通过自研技术创新突围，需要各家在优势领域精耕细作。只有拥有更多核心技术和话语权，才能在决胜时刻掌控主动权。vivo未来将会交出一张怎样的答卷，我们不妨期待。

㈧ 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