數據算力演算法的關系是火米水

❶ 巧婦難為無米之炊,算力、演算法和數據到底哪個更重要

雖然不能這么絕對的判斷一定誰比誰重要，但在實際應用中很多時候的確是數據更加重要。有幾方面的原因：

在很多問題中，演算法的「好壞」在沒有大量有效數據的支撐下是沒有意義的。換句話說，很多演算法得到的結果的質量完全取決於其和真實數據的擬合程度。如果沒有足夠的數據支撐、檢驗，設計演算法幾乎等於閉門造車。

很多演算法會有一堆可調參數。這些參數的選擇並沒有什麼標准可依，無非是扔給大量數據，看參數的變化會帶來什麼樣的結果的變化。大量、有效的數據成為優化這類演算法的唯一可行方法。

更極端的例子是，演算法本身很簡單，程序的完善全靠數據訓練。比如神經網路。

對於很多成熟的演算法，優化演算法的增量改善通常遠小於增大輸入數據（這是個經濟性的考慮）。

比如問題中舉例的 Google。在它之前的搜索引擎已經把基於網頁內容的索引演算法做得很好了，要想有更大的改善需要換思路。PageRank 演算法的採用大大增加了輸入的數據量，而且鏈接數據本身對於網頁排名相當關鍵（當然他們也做了大量演算法的優化）。

相關介紹：

數據（data）是事實或觀察的結果，是對客觀事物的邏輯歸納，是用於表示客觀事物的未經加工的的原始素材。

數據可以是連續的值，比如聲音、圖像，稱為模擬數據，也可以是離散的，如符號、文字，稱為數字數據。在計算機系統中，數據以二進制信息單元0、1的形式表示。

❷ 「東數西算」工程中，「數」與「算」是什麼關系

“東數西算”工程最近非常火熱，是國家提出的新基建龍頭項目。這里的數指的就是數據，廣義上指的是人類活動所產生的一切信息數據。比如說我們用打車軟體就會產生一堆行車記錄數據，我們使用微信支付也會產生很多的賬單數據，這些都算作數據。而這里的算指的就是計算，廣義上來說對原始數據進行處理都叫做計算。數和算是相輔相成相互依存的關系。

一、數據是計算的對象。

沒有數據就沒有計算這個概念。人類從遠古時期開始，發明計數方法之後才發明的計算方法。我們常見的計算，比如說加減乘除等。都是需要一個或者兩個數據才能夠進行。就像做飯一樣，數據是米，而計算是煮飯的過程。如果沒有了數據，那麼計算本身這個行為也就沒有了依存的對象。

總的來說數據和計算缺一不可，他們一個是原料，一個是加工方法，最終得到的結果就是自然規律和科學知識。

❸ 古人的演算法中的水金火木土是什麼意思

五行觀念的萌生稍晚於陰陽，作為五行的基本內容，金、木、水、火、土則早就被人們認識到了。五行最初專指五星（水星、火星、金星、木星、土星）的運行，至戰國時代，著名陰陽家鄒衍把地上的金、木、水、火、土這五種人們生活中不可缺少的物質，依照天上星象的五行運動，建立了五行學說，藉以說明自然界多種事物之間更為復雜的關系。並將其與陰陽學說結合起來，論述自然界事物的產生及運動規律，從而形成了中國傳統哲學思想的源頭。

古代醫家把陰陽學說用於醫學的同時，也引入了五行學說，用以解釋臟腑的生理功能和相互關系，以及人與自然界之間的復雜關系。五行學說認為，世界上任何事物均可根據其特性歸屬於五行，每一類事物之間和事物內部亦具有與五行運動相適應的規律。
這是中醫里的五行，： 木 火 土 金 水，分別對應人的五臟，肝，心，脾，肺，腎。這五行相生相剋，木生火，火生土，土生金，金生水。而木克土，土克水，水克火，火克金，金克木。相對應的人的五臟也是相生相剋的，維持著一個微妙的平衡。這五行不能弱一強四，也不能強一弱四，，其中的一個臟器受損其他的四個臟腑就會受到影響，。所以我們的日常保健就是從這五個臟器入手，維持他們的平衡。這樣子人體才不會得病。這就是所謂的上醫治未病，中醫治小病，下醫治大病。中醫養生講的是防患於未然。而不是等有了病再去治，如果有了病再治，就是生死參半了。花錢費力。但是現在的人們都不接受這種觀點。老是認為自己沒病，不用去保養，但是病可不象以前說的病來如山倒，這只是一個表象，其實病是一點點的積累起來的到了一定的程度人體的免疫力抗不住了就會發病。這個時候就晚了。

❹ 為什麼人工智慧經過3次興衰，才逐漸受到人們的重視

人工智慧發展一開始發展緩慢，但這一兩年來隨著互聯網的發展，積累了非常多的數據，讓普通用戶貢獻數據成為可能，以大數據和 雲計算 的基礎，對人工智慧的發展起到極大促進作用，將從前以演算法為主的模式發展到「演算法+大數據」結合的發展模式。搜索引擎和大數據技術是人工智慧發展的基礎。例如在美國市場排名佔有率第二的微軟必應搜索引擎，就是微軟或第三方平台人工智慧、雲計算與大數據的基礎支撐平台。

❺ 人工智慧技術是什麼啊

人工智慧(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。人工智慧產業可劃分為基礎層、技術層與應用層三部分。

什麼是人工智慧技術什麼是人工智慧技術

1、基礎層

可以按照演算法、算力與數據進行再次劃分。演算法層麵包括監督學習、非監督學習、強化學習、遷移學習、深度學習等內容；算力層麵包括AI晶元和AI計算架構；數據層麵包括數據處理、數據儲存、數據挖掘等內容。

2、技術層

根據演算法用途可劃分為計算機視覺、語音交互、自然語言處理。計算機視覺包括圖像識別、視覺識別、視頻識別等內容；語音交互包括語音合成、聲音識別、聲紋識別等內容；自然語言處理包括信息理解、文字校對、機器翻譯、自然語言生成等內容。

3、應用層

主要包括AI在各個領域的具體應用場景，比如自動駕駛、智慧安防、新零售等領域。

人工智慧包含了以下7個關鍵技術。

1、機器學習

機器學習（Machine Learning）是一門涉及統計學、系統辨識、逼近理論、神經網路、優化理論、計算機科學、腦科學等諸多領域的交叉學科，研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能，是人工智慧技術的核心。基於數據的機器學習是現代智能技術中的重要方法之一，研究從觀測數據（樣本）出發尋找規律，利用這些規律對未來數據或無法觀測的數據進行預測。根據學習模式、學習方法以及演算法的不同，機器學習存在不同的分類方法。

2、知識圖譜

知識圖譜本質上是結構化的語義知識庫，是一種由節點和邊組成的圖數據結構，以符號形式描述物理世界中的概念及其相互關系，其基本組成單位是「實體—關系—實體」三元組，以及實體及其相關「屬性—值」對。不同實體之間通過關系相互聯結，構成網狀的知識結構。在知識圖譜中，每個節點表示現實世界的「實體」，每條邊為實體與實體之間的「關系」。通俗地講，知識圖譜就是把所有不同種類的信息連接在一起而得到的一個關系網路，提供了從「關系」的角度去分析問題的能力。

3、自然語言處理

自然語言處理是計算機科學領域與人工智慧領域中的一個重要方向，研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法，涉及的領域較多，主要包括機器翻譯、機器閱讀理解和問答系統等。

4、人機交互

人機交互主要研究人和計算機之間的信息交換，主要包括人到計算機和計算機到人的兩部分信息交換，是人工智慧領域的重要的外圍技術。人機交互是與認知心理學、人機工程學、多媒體技術、虛擬現實技術等密切相關的綜合學科。傳統的人與計算機之間的信息交換主要依靠交互設備進行，主要包括鍵盤、滑鼠、操縱桿、數據服裝、眼動跟蹤器、位置跟蹤器、數據手套、壓力筆等輸入設備，以及列印機、繪圖儀、顯示器、頭盔式顯示器、音箱等輸出設備。人機交互技術除了傳統的基本交互和圖形交互外，還包括語音交互、情感交互、體感交互及腦機交互等技術。

5、計算機視覺

計算機視覺是使用計算機模仿人類視覺系統的科學，讓計算機擁有類似人類提取、處理、理解和分析圖像以及圖像序列的能力。自動駕駛、機器人、智能醫療等領域均需要通過計算機視覺技術從視覺信號中提取並處理信息。近來隨著深度學習的發展，預處理、特徵提取與演算法處理漸漸融合，形成端到端的人工智慧演算法技術。根據解決的問題，計算機視覺可分為計算成像學、圖像理解、三維視覺、動態視覺和視頻編解碼五大類。

6、生物特徵識別

生物特徵識別技術是指通過個體生理特徵或行為特徵對個體身份進行識別認證的技術。從應用流程看，生物特徵識別通常分為注冊和識別兩個階段。注冊階段通過感測器對人體的生物表徵信息進行採集，如利用圖像感測器對指紋和人臉等光學信息、麥克風對說話聲等聲學信息進行採集，利用數據預處理以及特徵提取技術對採集的數據進行處理，得到相應的特徵進行存儲。

7、VR/AR

虛擬現實（VR）/增強現實（AR）是以計算機為核心的新型視聽技術。結合相關科學技術，在一定范圍內生成與真實環境在視覺、聽覺、觸感等方面高度近似的數字化環境。用戶藉助必要的裝備與數字化環境中的對象進行交互，相互影響，獲得近似真實環境的感受和體驗，通過顯示設備、跟蹤定位設備、觸力覺交互設備、數據獲取設備、專用晶元等實現。

❻ 算力演算法數據的概念

算力就是計算機進行矩陣或數學運算的能力,每秒能夠計算多少次矩陣運算。
它可以根據用戶行為數據進行計算給予用戶更多的便捷,從而讓用戶感知到它更了解自己

❼ 巧婦難為無米之炊,算力、演算法和數據到底哪個更重要

「巧婦難為無米之炊」，這句話隱含的信息量並不小，正好可以用於對比人工智慧。巧婦的「巧」就是演算法，食材就是數據，而鍋碗瓢盆和爐灶就是算力。

如果沒有食材，就算你有爐灶和鍋碗瓢盆，也沒辦法做出飯，而有了食材，沒有爐灶和鍋碗瓢盆也做不出飯菜，有了食材，有了鍋碗瓢盆，沒有巧婦，也同樣做不出一桌豐盛的飯菜。

數字化歸根結底：

是靠數據驅動的,如果沒有高質量的大數據,那就是巧婦難為無米之炊。因此,做好大數據工作是推進數字化變革的前提性、基礎性工作。但非數字原生企業相比數字原生企業,大數據工作的復雜性和困難度要大的多。

何老師表示,做好大數據工作,要有知難而上的堅強決心。此外,他基於對華為等企業實踐的認真了解研究,結合自身對企業戰略執行的長期深刻體悟,還在演講中給出了切實的決策思路和行動建議。

據悉,《數字企業》之所以能成為數字化轉型、數字化變革的代表性演講,很大程度上是因為既具備企業家的高度、又具備思想家的深度、還具備實踐家的力度。

❽ 什麼叫大數據，與雲計算有何關系。

1，大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產

2，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式計算架構。它的特色在於對海量數據的挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和虛擬化技術。

他倆之間的關系你可以這樣來理解，雲計算技術就是一個容器，大數據正是存放在這個容器中的水，大數據是要依靠雲計算技術來進行存儲和計算的。

(8)數據算力演算法的關系是火米水擴展閱讀：

大數據的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。

雲計算的關鍵詞在於「整合」，無論你是通過現在已經很成熟的傳統的虛擬機切分型技術，還是通過google後來所使用的海量節點聚合型技術，他都是通過將海量的伺服器資源通過網路進行整合，調度分配給用戶，從而解決用戶因為存儲計算資源不足所帶來的問題。

大數據正是因為數據的爆發式增長帶來的一個新的課題內容，如何存儲如今互聯網時代所產生的海量數據，如何有效的利用分析這些數據等等。

大數據的趨勢：

趨勢一：數據的資源化

何為資源化，是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。

趨勢二：與雲計算的深度結合

大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

趨勢三：科學理論的突破

隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智慧等相關技術，可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。

參考資料：網路-大數據網路-雲數據

❾ 大數據和雲計算有什麼關系

如今，兩種主流技術已成為IT領域關注的焦點-大數據和雲計算。根本不同的是，大數據只涉及處理海量數據，而雲計算則涉及基礎架構。但是，大數據和雲技術提供的簡化功能是其被大量企業採用的主要原因。例如，亞馬遜的「 Elastic Map Rece」演示了如何利用Cloud Elastic Computes的功能進行大數據處理。

兩者的結合為組織帶來了有益的結果。更不用說，這兩種技術都處於發展階段，但是它們的結合在大數據分析中利用了可擴展且具有成本效益的解決方案。

那麼，我們可以說大數據與雲計算完美結合嗎？好吧，有數據點支持它。除此之外，還需要處理一些實時挑戰。

大數據與雲計算的關系

大數據和雲計算這兩種技術本身都是有價值的。 此外，許多企業的目標是將兩種技術結合起來以獲取更多的商業利益。兩種技術都旨在提高公司的收入，同時降低投資成本。盡管Cloud管理本地軟體，但大數據有助於業務決策。

讓我們從這兩種技術的基本概述開始！

大數據與雲計算

大數據處理大量的結構化，半結構化或非結構化數據，以進行存儲和處理以進行數據分析。大數據有五個方面，通過5V來描述

• 數量–數據量

• 種類–不同類型的數據

• 速度–系統中的數據流率

• 價值 –基於其中包含的信息的數據價值

• 准確性 –數據保密性和可用性

雲計算以按需付費的模式向用戶提供服務。雲提供商提供三種主要服務，這些服務概述如下：

• 基礎架構即服務（IAAS）

在這里，服務提供商將提供整個基礎架構以及與維護相關的任務。

• 平台即服務（PAAS）

在此服務中，Cloud提供程序提供了諸如對象存儲，運行時，排隊，資料庫等資源。但是，與配置和實現相關的任務的責任取決於使用者。

• 軟體即服務（SAAS）

此服務是最便捷的服務，它提供所有必要的設置和基礎結構，並為平台和基礎結構提供IaaS。


大數據與雲計算的關系模型雲計算在大數據中的作用

大數據和雲計算的關系可以根據服務類型進行分類：

• IAAS在公共雲中

IaaS是一種經濟高效的解決方案，利用此雲服務，大數據服務使人們能夠訪問無限的存儲和計算能力。對於雲提供商承擔所有管理基礎硬體費用的企業而言，這是一種非常經濟高效的解決方案。

• 私有雲中的PAAS

PaaS供應商將大數據技術納入其提供的服務。因此，它們消除了處理管理單個軟體和硬體元素的復雜性的需求，而這在處理TB級數據時是一個真正的問題。

• 混合雲中的SAAS

如今，分析社交媒體數據已成為公司進行業務分析的基本參數。在這種情況下，SaaS供應商提供了進行分析的出色平台。

大數據與雲計算有何關系？

因此，從以上描述中，我們可以看到，Cloud通過可伸縮且靈活的自助服務應用程序抽象了挑戰和復雜性，從而啟用了「即服務」模式。從最終用戶提取海量數據的分布式處理時，大數據需求是相同的。

雲中的大數據分析有多個好處。

• 改進分析

隨著雲技術的進步，大數據分析變得更加完善，從而帶來了更好的結果。因此，公司傾向於在雲中執行大數據分析。此外，雲有助於整合來自眾多來源的數據。

• 簡化的基礎架構

大數據分析是基礎架構上一項艱巨的艱巨工作，因為數據量大，速度和傳統基礎架構通常無法跟上的類型。由於雲計算提供了靈活的基礎架構，我們可以根據當時的需求進行擴展，因此管理工作負載很容易。

• 降低成本

大數據和雲技術都通過減少所有權來為組織創造價值。雲的按用戶付費模型將CAPEX轉換為OPEX。另一方面，Apache降低了大數據的許可成本，該成本應該花費數百萬美元來構建和購買。雲使客戶無需大規模的大數據資源即可進行大數據處理。因此，大數據和雲技術都在降低企業成本並為企業帶來價值。

• 安全與隱私

數據安全性和隱私性是處理企業數據時的兩個主要問題。此外，當您的應用程序由於其開放的環境和有限的用戶控制安全性而託管在Cloud平台上時，這成為主要的問題。另一方面，像Hadoop這樣的大數據解決方案是一個開源應用程序，它使用了大量的第三方服務和基礎架構。因此，如今，系統集成商引入了具有彈性和可擴展性的私有雲解決方案。此外，它還利用了可擴展的分布式處理。

除此之外，雲數據是在通常稱為雲存儲伺服器的中央位置存儲和處理的。服務提供商和客戶將與之一起簽署服務水平協議（SLA），以獲得他們之間的信任。如果需要，提供商還可以利用所需的高級安全控制級別。這可確保涵蓋以下問題的雲計算中大數據的安全性：

• 保護大數據免受高級威脅。

• 雲服務提供商如何維護存儲和數據。

有一些與服務級別協議相關的規則可以保護

• 數據

• 容量

• 可擴展性

• 安全

• 隱私

• 數據存儲的可用性和數據增長

另一方面，在許多組織中，大數據分析被用來檢測和預防高級威脅和惡意黑客。

• 虛擬化

基礎架構在支持任何應用程序中都起著至關重要的作用。虛擬化技術是大數據的理想平台。像Hadoop這樣的虛擬化大數據應用程序具有多種優勢，這些優勢在物理基礎架構上是無法訪問的，但它簡化了大數據管理。大數據和雲計算指出了各種技術和趨勢的融合，這使IT基礎架構和相關應用程序更加動態，更具消耗性和模塊化。因此，大數據和雲計算項目嚴重依賴虛擬化

❿ 數據結構演算法（C語言描述）和C或C++程序具體什麼關系啊

一般來說，演算法可以被計算機模擬出來，就是說可以被我們寫程序寫出來。程序只是一個手段，讓計算機去機械式地執行，演算法才是靈魂，驅動計算機「怎麼去」執行。

演算法和語言沒有關系，任何一門功能完整的語言都可以描述演算法，但是執行效率和實現者的水平，還有語言本身的執行效率有關。比如java就比c慢很多，所以在很多做題網站上，如果你用java提交，時限一般是幾倍的。

函數就是所謂的功能，沒錯，演算法可以當函數用（正確來講，演算法本身就包含若干個函數），但是你不了解演算法的個中原理，你怎麼懂得去運用？？你若了解的話，ACM比賽是可以帶模板去的，所謂的模板就是各個演算法的常式，你不用怕忘了某個演算法寫不出來，但是你往往看到一道題你不知道是用那個演算法，因為題目的數學模型會隱藏起來，你演算法厲害才能提取出來。