代码自动完成算法

‘壹’ 计算机算法是什么

问题一：什么叫算法？什么叫计算机算法？ 算法是一系列解决问题的清晰指令，也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。算法常常含有重复的步骤和一些比较或逻辑判断。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。�同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。
算法的时间复杂度是指算法需要消耗的时间资源。一般来说，计算机算法是问题规模n 的函数f(n)，算法执行的时间的增长率与f(n) 的增长率正相关，称作渐进时间复杂度（Asymptotic Time Complexity）。时间复杂度用“O（数量级）”来表示，称为“阶”。常见的时间复杂度有： O（1）常数阶；O（log2n）对数阶；O（n）线性阶；O（n2）平方阶。
算法的空间复杂度是指算法需要消耗的空间资源。其计算和表示方法与时间复杂度类似，一般都用复杂度的渐近性来表示。同时间复杂度相比，空间复杂度的分析要简单得多。
[font class=Apple-style-span style=font-weight: bold; id=bks_etfhxykd]算法 Algorithm [/font]
算法是在有限步骤内求解某一问题所使用的一组定义明确的规则。通俗点说，就是计算机解题的过程。在这个过程中，无论是形成解题思路还是编写程序，都是在实施某种算法。前者是推理实现的算法，后者是操作实现的算法。
一个算法应该具有以下五个重要的特征：
1、有穷性： 一个算法必须保证执行有限步之后结束；
2、确切性： 算法的每一步骤必须有确切的定义；
3、输入：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除了初始条件；
4、输出：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： 算法原则上能够精确地运行，而且人们用笔和纸做有限次运算后即可完成。
算法的设计要求

问题二：计算机算法是什么？ 在数学和计算机科学之中，算法为一个计算的具体步骤，常用于计算、数据处理和自动推理。精确而言，算法是一个表示为有限长列表的有效方法。
而程序算法是指:
人们使用计算机，就是要利用计算机处理各种不同的问题，而要做到这一点，人们就必须事先对各类问题进行分析，确定解决问题的具体方法和步骤，再编制好一组让计算机执行的指令即程序，交给计算机，让计算机按人们指定的步骤有效地工作。这些具体的方法和步骤，其实就是解决一个问题的算法。
例子:
如何用程序比较3个数字, 找出他们最大的那一个?
1) 输入A、B、C。
2) A与B中大的一个放入M A X中。
3) 把C与M A X中大的一个放入M A X中。
4) 输出M A X，M A X即为最大数。
这就是算法.
int max = a > b ? a : b;max = max > c ? max : c;最终max 中就是a,b,c中最大的值.

问题三：计算机算法是什么 个人觉得算法就是使用适合计算机计算的代码，告诉计算机如何解决问题；
也就是一种给计算机设计的解决特定问题的方法有时候一个计算机算法并不适合人类使用去解决同一个问题

问题四：计算机算法要素是什么 算法是指完成一个任务准确而完整的描述.也就是说给定初始状态或输入数据，经过计算机程序的有限次运算，能够得出所要求或期望的终止状态或输出数据.

问题五：计算机算法指的是什么 计算机算法是以一步接一步的方式来详细描述计算机如何将输入转化为所要求的输出的过程，或者说，算法是对计算机上执行的计算过程的具体描述。
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问题六：计算机的算法具有哪些特性？ 一个算法必须具备以下性质： （1）算法首先必须是正确的，即对于任意的一组输入，包括合理的输入与不合理的输入，总能得到预期的输出。如果一个算法只是对合理的输入才能得到预期的输出，而在异常情况下却无法预料输出的结果，那么它就不是正确的。 （2）算法必须是由一系列具体步骤组成的，并且每一步都能够被计算机所理解和执行，而不是抽象和模糊的概念。 （3）每个步骤都有确定的执行顺序，即上一步在哪里，下一步是什么，都必须明确，无二义性。 （4）无论算法有多么复杂，都必须在有限步之后结束并终止运行，即算法的步骤必须是有限的。在任何情况下，算法都不能陷入无限循环中。 一个问题的解决罚案可以有多种表达方式，但只有满足以上4个条件的解才能称之为算法。
综上所述，我选A、B、E，个人感觉C也选，但我不确定，希望不要误导你。
最好根据上面的解释或是算法书自己看一下。

问题七：在计算机算法中，它们有什么区别 算法就是一种解决问题的方法,我的理解就是,面对一个问题,我们让计算机来解决这个问题,这种方法就是算法.

问题八：研究计算机算法对于编程有什么作用？ 让我来告诉你，算法通俗意义上来讲――就是解决一个问题的方法。据此而论，编写程序解决的任何一个问题都可以叫做算法。狭义上来讲研究算法就是在使用相同的计算资源的并解决同一个问题的情况下怎么样可以更加的节约资源，也就是说使计算速度更快。
拿一个例子来讲就是排序，我们现在了解到的算法有：冒泡，快速，插入，堆排序等等很多，在不同的输入数据规模的情况下采用不同的算法，因为可以节约计算资源。

问题九：计算机编程的算法是什么意思 平时说的算法就是数学上的计算方法，计算机中的算法是：解决问题的方法，不一定用数学方法（但大多都是数学方法），只要能通过计算机语言表达出来，达到最终目的的步骤都叫算法

‘贰’ 实现AI需要突破哪些关键技术实现ai需要突破哪些关键技术的方法

现如今，人工智能(AI)已经逐渐发展成一门庞大的技术体系，在人工智能领域，它普遍包含了机器学习、深度学习、人机交互、自然语言、机器视觉等多个领域的技术，下面进行这些人工智能中这些关键技术的介绍。
1、机器学习
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域。通过研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为， 以获取新的知识或技能。通过知识结构的不断完善与更新来提升机器自身的性能，这属于人工智能的核心领域。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据(样本)出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。阿尔法Go就是这项技术一个很成功的体现。
根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。
2、深度学习技术
深度学习可以有人监督(需要人工干预来培训基本模型的演进)，也可以无人监督(通过自我评估自动改进模型)。深度学习是指机器学习各项技术中发展最旺盛也是最成功的一个分支。我们常说的人工神经网络是机器学习中的一种算法。机器学习的其他算法包括聚类算法、贝叶斯算法等。在量化交易、智能投资和智能风控中，往往会应用机器学习技术。
3、人机交互
关于人机交互，它最重要的方面研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。
4、自然语言
自然语言泛指各类通过处理自然的语言数据并转化为电脑可以“理解”的数据技术。自然语言处理一方面可以辅助财务共享服务中心进行客户服务;另一方面，结合自然语言技术，便利知识管理和智能搜索。自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。
5、人工神经网络
人工神经网络在机器人定位与导航中的应用。人工神经网络具有融合多元信息资源的功能，在人工智能中扮演着重要的角色，特别智能机器人定位和导向环节具有较高的应用频率。
6、机器视觉
机器视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展，预处理、特征提取与算法处理渐渐融合，形成端到端的人工智能算法技术。根据解决的问题，计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。
未来，人工智能(AI)发展需要重点突破以下三个重要技术：
第一是在算法上，要实现不用大量的数据训练就能自主学习，走向通用人工智能;
第二是把脑科学和数学建模的方法结合起来;
第三是确保人机相互协作，帮助人类提高效率。
近年来，AI凭借效率优势和应用场景日渐丰富，被越来越多的行业用户所认可。但在发展过程中，AI也面临着一些根本性的挑战，比如从技术团队建设、数据清洗、算法设计、模型优化再到后期的实施部署，所需要的人力物力成本都很高，以人才为例,拥有AI专业背景知识与研究经验的人才年薪动则几百万且非常稀缺,而培养一个合格的AI人才也需要6-10年的时间。
在这样的背景下，对于非技术领域企业哪怕是一些销售超过1000亿人民币的大企业，自建团队都显得不切实际，那AI技术能力从哪儿来?对于部分技术企业来说，AI技术人才又贵又少，如何将他们从模型开发中解放出来，去了解更多业务?如果对业务不了解又如何在极短的时间内满足相应业务的需要快速建立模型投入生产?
OneClick.ai的创始人沈渊认为，机器自动化是一个解决办法。即通过自动化模型开发和部署，用户无需编程，无需任何数据科学经验与技术背景，只需导入数据，定义预测目标即可得到模型。
让机器自己去学习
在机器自动化领域，近几年国内外一些巨头公司也都部署了相关的业务，国内的网络、阿里都提供了人工智能平台服务，国外的微软推出了全自动图像平台 Custom Vision Services，支持图像分类，允许用户利用少量图像创建CNN 模型。谷歌今年也上线了Cloud AutoML，支持计算机视觉模型。
这些巨头公司大多通过两种方式提供服务，一种是直接提供即插即用的API接口，用户完全不需要任何专业知识就可以方便的使用。不过这种方式仅限于具有普遍性的一些应用，比如机器翻译、人脸识别等。另外一种服务是以开发工具的形式提供的，通过可视化来提高人工智能的开发效率。这种方式功能纵然灵活、强大了许多，但也要求使用者具备相当的机器学习专业知识和实际经验。
如何能够兼顾API方式的便捷和开发工具方式的灵活性呢?将自动化机器学习(AutoML)技术与深度学习相结合，自动完成算法模型(包括神经网络结构)的定制、训练，既可以为多种业务场景提供定制解决方案，而且没有人工定制开发所面临的高成本高风险等问题。
目前很多公司在做的都是数据分析成像。这个需要很大的积累。
不管哪个方向的ai
一个简单的列子，比如描述一个人。
两条腿
两只手
有眼睛，头发。。。等等。
越多的数据越能表明这是一个人，系统不断在过程中通过总结学习，数据量达到巨大的时候，判断就更加正确。
所以对ai来说，时间是个重要因素。
另外ai的应用问题，终究需要商业化，代替人工。程序知道了，最终要转化为物理行动。所以机械设备的自动化，高精度的自动化，会在应用过程中极其重要。

‘叁’ 濡备綍鍦╬ython涓缂栧啓浜哄伐鏅鸿兘绠楁硶锛

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‘肆’ 计算机老师说未来不需要程序员，都是机器自动生成代码，可能吗

个人认为，计算机老师说未来不需要程序员，都是机器自动生成代码的情况是不可能的。

我认为程序员永远不会被取代。首先，人工智能也是由程序员创造的。人工智能本质上是一个程序，它不会自我进化。人工智能的进化也是大牛不断科研的结晶。如果人工智能能够实现自我进化和升级，有一天会失去控制，那么只有程序员才能拯救人类。任何一头大公牛都不是天生的大母牛。普通程序员总是日夜敲打代码，学习如何成长为一头大母牛。因此，程序员是不可替代的。在不久的将来，对初级程序员的恶意会越来越严重，就业环境也会越来越困难。如果他们不成为技术牛，就会被社会淘汰。

算法基本上是由顶尖的科学家和程序员完成的。普通程序员就是应用程序。你的回答表明你绝对不是一个程序员。事实上，即使你做了一个流程图，你仍然不能不写代码。事实上，现在的程序员通过将流块或功能块与某些逻辑相结合来编写大量代码。许多算法只是被使用。要写出更深层次的算法，需要太多的知识，数学、计算机原理、相关专业等都需要精通。

所见即所得只适用于一些场景，其中大部分是GUI预先设计好的组件，拖放加上基本的业务关联，主要目的是代码重用，有点不愿意代替手工。理论上，只有可穷尽的场景才能被机器处理，而且范围显然是有限的。

未来就是未来，现在就是现在。任何过度，都是因为未来智力的发展而在年轻时放弃学习，那就是放弃未来。人应该活在当下。就像石油总有一天会用完一样。这种趋势并不取决于人类。知道买哪辆车或买哪辆车的可能性是很好的。机器编程总是根据设定的场景来完成的！但商业需求总是在变化！有辅助编程的程序员会越来越少，但不会没有这个专业！就像有个机器人！那就没人工作了！这真是个毫无根据的话题！有东西可以提高生产力！它必须取代低端生产力！但总的来说！社会还在前进！

当过程足够复杂时，您就在构建它时编写代码。你在程序员代码中调用的每一个API，你都可以理解它是由计算机自动完成的，但仍然需要很多程序员来组装它们。在20年里，也许在很长一段时间里，人类还没有完全理解人类思维的本质，机器无法代替劳动。

‘伍’ 程序员有很厉害，不外传的代码吗

所谓程序员，是指从事程序设计、程序开发、程序维护的基层工作人员。

程序员包括两大类：

1，程序设计人员。

一个程序，就是一个系统。对于一个规模庞大的程序来说其结构非常复杂，各个部分的功能之间的衔接非常复杂，所以需要预先对整个系统的架构进行设计，程序设计人员的主要工作就是如此。

2，程序编码人员。

编码，也就是代码。……程序是由代码组成的。相应的，程序代码是由程序员一段一段编辑而成的。……因此，代码也就成为程序员业绩和能力的代表。

编程序、写代码，其核心就是算法。……掌握一套精密有效的算法，就能把一段程序编好，使其发挥出最佳功效。

从这个角度说，程序员所掌握的最厉害的工具，不是代码，而是算法。……代码对于程序员来说，只是砖石一类的工具，而算法才是程序的核心。……一段程序，代码的生成很简单，但是其中包含的算法却是非常深奥的。……因此，设计出一套算法，对于程序员来说才是最关键的事情。

从这个角度说，程序员最厉害的并不是拥有一段代码，而是掌握一套算法。

另外，程序员这份工作其实也有不同的分工。并不是所有的程序员都要敲代码的。……实际上，程序员工作职责涵盖面非常广泛。以下几方面工作，都属于程序员的工作职责：

1，负责软件的设计、开发、测试。

2，与客户进行沟通，明确客户需求。

3，项目调研、可行性分析。

4，解决软件开发和维护过程中的各种问题。

5，对本专业领域范围内的技术动态进行跟踪分析。

由此可以看出，程序员并不全都是敲代码的人，还有很多程序员是负责软件系统相关工作的人。……当然了，虽然因为分工不同，有些程序员不写代码，但是他们肯定是能够看得懂代码，并有能力修正其中的问题的。……他们当中的每个人都对于某个具体领域的算法非常擅长，这就是他们的绝招，是他们实力最强的领域。

‘陆’ 用C语言编程，使计算机自动产生100-999之间100个随机数，用至少两种算法完成排序。

#include <stdio.h>
#include <time.h>
#include <stdlib.h> void main()
{
int a[100];
int i,j,n,m,k;
for(i=0;i<100;i++)
{
a[i]=rand()%900+100;
}
for(n=0;n<99;n++)
{
for(m=0;m<99-n;m++)
{
if(a[m]>a[m+1])
{
k=a[m];
a[m]=a[m+1];
a[m+1]=k;
}
}
}
printf("产生的随机数由小到大排序为：\n");
for(j=0;j<100;j++)
{

printf("%d ",a[j]);
}
}
这只是简单的冒泡排序，如果要用选择排序只需要把排序那块改一下，如果还不明白+965974742