数据算力算法的关系是火米水

❶ 巧妇难为无米之炊,算力、算法和数据到底哪个更重要

虽然不能这么绝对的判断一定谁比谁重要，但在实际应用中很多时候的确是数据更加重要。有几方面的原因：

在很多问题中，算法的“好坏”在没有大量有效数据的支撑下是没有意义的。换句话说，很多算法得到的结果的质量完全取决于其和真实数据的拟合程度。如果没有足够的数据支撑、检验，设计算法几乎等于闭门造车。

很多算法会有一堆可调参数。这些参数的选择并没有什么标准可依，无非是扔给大量数据，看参数的变化会带来什么样的结果的变化。大量、有效的数据成为优化这类算法的唯一可行方法。

更极端的例子是，算法本身很简单，程序的完善全靠数据训练。比如神经网络。

对于很多成熟的算法，优化算法的增量改善通常远小于增大输入数据（这是个经济性的考虑）。

比如问题中举例的 Google。在它之前的搜索引擎已经把基于网页内容的索引算法做得很好了，要想有更大的改善需要换思路。PageRank 算法的采用大大增加了输入的数据量，而且链接数据本身对于网页排名相当关键（当然他们也做了大量算法的优化）。

相关介绍：

数据（data）是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的的原始素材。

数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据，也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。在计算机系统中，数据以二进制信息单元0、1的形式表示。

❷ “东数西算”工程中，“数”与“算”是什么关系

“东数西算”工程最近非常火热，是国家提出的新基建龙头项目。这里的数指的就是数据，广义上指的是人类活动所产生的一切信息数据。比如说我们用打车软件就会产生一堆行车记录数据，我们使用微信支付也会产生很多的账单数据，这些都算作数据。而这里的算指的就是计算，广义上来说对原始数据进行处理都叫做计算。数和算是相辅相成相互依存的关系。

一、数据是计算的对象。

没有数据就没有计算这个概念。人类从远古时期开始，发明计数方法之后才发明的计算方法。我们常见的计算，比如说加减乘除等。都是需要一个或者两个数据才能够进行。就像做饭一样，数据是米，而计算是煮饭的过程。如果没有了数据，那么计算本身这个行为也就没有了依存的对象。

总的来说数据和计算缺一不可，他们一个是原料，一个是加工方法，最终得到的结果就是自然规律和科学知识。

❸ 古人的算法中的水金火木土是什么意思

五行观念的萌生稍晚于阴阳，作为五行的基本内容，金、木、水、火、土则早就被人们认识到了。五行最初专指五星（水星、火星、金星、木星、土星）的运行，至战国时代，著名阴阳家邹衍把地上的金、木、水、火、土这五种人们生活中不可缺少的物质，依照天上星象的五行运动，建立了五行学说，借以说明自然界多种事物之间更为复杂的关系。并将其与阴阳学说结合起来，论述自然界事物的产生及运动规律，从而形成了中国传统哲学思想的源头。

古代医家把阴阳学说用于医学的同时，也引入了五行学说，用以解释脏腑的生理功能和相互关系，以及人与自然界之间的复杂关系。五行学说认为，世界上任何事物均可根据其特性归属于五行，每一类事物之间和事物内部亦具有与五行运动相适应的规律。
这是中医里的五行，： 木 火 土 金 水，分别对应人的五脏，肝，心，脾，肺，肾。这五行相生相克，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。相对应的人的五脏也是相生相克的，维持着一个微妙的平衡。这五行不能弱一强四，也不能强一弱四，，其中的一个脏器受损其他的四个脏腑就会受到影响，。所以我们的日常保健就是从这五个脏器入手，维持他们的平衡。这样子人体才不会得病。这就是所谓的上医治未病，中医治小病，下医治大病。中医养生讲的是防患于未然。而不是等有了病再去治，如果有了病再治，就是生死参半了。花钱费力。但是现在的人们都不接受这种观点。老是认为自己没病，不用去保养，但是病可不象以前说的病来如山倒，这只是一个表象，其实病是一点点的积累起来的到了一定的程度人体的免疫力抗不住了就会发病。这个时候就晚了。

❹ 为什么人工智能经过3次兴衰，才逐渐受到人们的重视

人工智能发展一开始发展缓慢，但这一两年来随着互联网的发展，积累了非常多的数据，让普通用户贡献数据成为可能，以大数据和 云计算 的基础，对人工智能的发展起到极大促进作用，将从前以算法为主的模式发展到“算法+大数据”结合的发展模式。搜索引擎和大数据技术是人工智能发展的基础。例如在美国市场排名占有率第二的微软必应搜索引擎，就是微软或第三方平台人工智能、云计算与大数据的基础支撑平台。

❺ 人工智能技术是什么啊

人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能产业可划分为基础层、技术层与应用层三部分。

什么是人工智能技术什么是人工智能技术

1、基础层

可以按照算法、算力与数据进行再次划分。算法层面包括监督学习、非监督学习、强化学习、迁移学习、深度学习等内容；算力层面包括AI芯片和AI计算架构；数据层面包括数据处理、数据储存、数据挖掘等内容。

2、技术层

根据算法用途可划分为计算机视觉、语音交互、自然语言处理。计算机视觉包括图像识别、视觉识别、视频识别等内容；语音交互包括语音合成、声音识别、声纹识别等内容；自然语言处理包括信息理解、文字校对、机器翻译、自然语言生成等内容。

3、应用层

主要包括AI在各个领域的具体应用场景，比如自动驾驶、智慧安防、新零售等领域。

人工智能包含了以下7个关键技术。

1、机器学习

机器学习（Machine Learning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，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，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。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。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。

2、知识图谱

知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。在知识图谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。

3、自然语言处理

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。

4、人机交互

人机交互主要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。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行，主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备，以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。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。

5、计算机视觉

计算机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。

6、生物特征识别

生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集，如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集，利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理，得到相应的特征进行存储。

7、VR/AR

虚拟现实（VR）/增强现实（AR）是以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术，在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互，相互影响，获得近似真实环境的感受和体验，通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。

❻ 算力算法数据的概念

算力就是计算机进行矩阵或数学运算的能力,每秒能够计算多少次矩阵运算。
它可以根据用户行为数据进行计算给予用户更多的便捷,从而让用户感知到它更了解自己

❼ 巧妇难为无米之炊,算力、算法和数据到底哪个更重要

“巧妇难为无米之炊”，这句话隐含的信息量并不小，正好可以用于对比人工智能。巧妇的“巧”就是算法，食材就是数据，而锅碗瓢盆和炉灶就是算力。

如果没有食材，就算你有炉灶和锅碗瓢盆，也没办法做出饭，而有了食材，没有炉灶和锅碗瓢盆也做不出饭菜，有了食材，有了锅碗瓢盆，没有巧妇，也同样做不出一桌丰盛的饭菜。

数字化归根结底：

是靠数据驱动的,如果没有高质量的大数据,那就是巧妇难为无米之炊。因此,做好大数据工作是推进数字化变革的前提性、基础性工作。但非数字原生企业相比数字原生企业,大数据工作的复杂性和困难度要大的多。

何老师表示,做好大数据工作,要有知难而上的坚强决心。此外,他基于对华为等企业实践的认真了解研究,结合自身对企业战略执行的长期深刻体悟,还在演讲中给出了切实的决策思路和行动建议。

据悉,《数字企业》之所以能成为数字化转型、数字化变革的代表性演讲,很大程度上是因为既具备企业家的高度、又具备思想家的深度、还具备实践家的力度。

❽ 什么叫大数据，与云计算有何关系。

1，大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产

2，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。

他俩之间的关系你可以这样来理解，云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。

(8)数据算力算法的关系是火米水扩展阅读：

大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

云计算的关键词在于“整合”，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。

大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容，如何存储如今互联网时代所产生的海量数据，如何有效的利用分析这些数据等等。

大数据的趋势：

趋势一：数据的资源化

何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。

趋势二：与云计算的深度结合

大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

趋势三：科学理论的突破

随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

参考资料：网络-大数据网络-云数据

❾ 大数据和云计算有什么关系

如今，两种主流技术已成为IT领域关注的焦点-大数据和云计算。根本不同的是，大数据只涉及处理海量数据，而云计算则涉及基础架构。但是，大数据和云技术提供的简化功能是其被大量企业采用的主要原因。例如，亚马逊的“ Elastic Map Rece”演示了如何利用Cloud Elastic Computes的功能进行大数据处理。

两者的结合为组织带来了有益的结果。更不用说，这两种技术都处于发展阶段，但是它们的结合在大数据分析中利用了可扩展且具有成本效益的解决方案。

那么，我们可以说大数据与云计算完美结合吗？好吧，有数据点支持它。除此之外，还需要处理一些实时挑战。

大数据与云计算的关系

大数据和云计算这两种技术本身都是有价值的。 此外，许多企业的目标是将两种技术结合起来以获取更多的商业利益。两种技术都旨在提高公司的收入，同时降低投资成本。尽管Cloud管理本地软件，但大数据有助于业务决策。

让我们从这两种技术的基本概述开始！

大数据与云计算

大数据处理大量的结构化，半结构化或非结构化数据，以进行存储和处理以进行数据分析。大数据有五个方面，通过5V来描述

• 数量–数据量

• 种类–不同类型的数据

• 速度–系统中的数据流率

• 价值 –基于其中包含的信息的数据价值

• 准确性 –数据保密性和可用性

云计算以按需付费的模式向用户提供服务。云提供商提供三种主要服务，这些服务概述如下：

• 基础架构即服务（IAAS）

在这里，服务提供商将提供整个基础架构以及与维护相关的任务。

• 平台即服务（PAAS）

在此服务中，Cloud提供程序提供了诸如对象存储，运行时，排队，数据库等资源。但是，与配置和实现相关的任务的责任取决于使用者。

• 软件即服务（SAAS）

此服务是最便捷的服务，它提供所有必要的设置和基础结构，并为平台和基础结构提供IaaS。


大数据与云计算的关系模型云计算在大数据中的作用

大数据和云计算的关系可以根据服务类型进行分类：

• IAAS在公共云中

IaaS是一种经济高效的解决方案，利用此云服务，大数据服务使人们能够访问无限的存储和计算能力。对于云提供商承担所有管理基础硬件费用的企业而言，这是一种非常经济高效的解决方案。

• 私有云中的PAAS

PaaS供应商将大数据技术纳入其提供的服务。因此，它们消除了处理管理单个软件和硬件元素的复杂性的需求，而这在处理TB级数据时是一个真正的问题。

• 混合云中的SAAS

如今，分析社交媒体数据已成为公司进行业务分析的基本参数。在这种情况下，SaaS供应商提供了进行分析的出色平台。

大数据与云计算有何关系？

因此，从以上描述中，我们可以看到，Cloud通过可伸缩且灵活的自助服务应用程序抽象了挑战和复杂性，从而启用了“即服务”模式。从最终用户提取海量数据的分布式处理时，大数据需求是相同的。

云中的大数据分析有多个好处。

• 改进分析

随着云技术的进步，大数据分析变得更加完善，从而带来了更好的结果。因此，公司倾向于在云中执行大数据分析。此外，云有助于整合来自众多来源的数据。

• 简化的基础架构

大数据分析是基础架构上一项艰巨的艰巨工作，因为数据量大，速度和传统基础架构通常无法跟上的类型。由于云计算提供了灵活的基础架构，我们可以根据当时的需求进行扩展，因此管理工作负载很容易。

• 降低成本

大数据和云技术都通过减少所有权来为组织创造价值。云的按用户付费模型将CAPEX转换为OPEX。另一方面，Apache降低了大数据的许可成本，该成本应该花费数百万美元来构建和购买。云使客户无需大规模的大数据资源即可进行大数据处理。因此，大数据和云技术都在降低企业成本并为企业带来价值。

• 安全与隐私

数据安全性和隐私性是处理企业数据时的两个主要问题。此外，当您的应用程序由于其开放的环境和有限的用户控制安全性而托管在Cloud平台上时，这成为主要的问题。另一方面，像Hadoop这样的大数据解决方案是一个开源应用程序，它使用了大量的第三方服务和基础架构。因此，如今，系统集成商引入了具有弹性和可扩展性的私有云解决方案。此外，它还利用了可扩展的分布式处理。

除此之外，云数据是在通常称为云存储服务器的中央位置存储和处理的。服务提供商和客户将与之一起签署服务水平协议（SLA），以获得他们之间的信任。如果需要，提供商还可以利用所需的高级安全控制级别。这可确保涵盖以下问题的云计算中大数据的安全性：

• 保护大数据免受高级威胁。

• 云服务提供商如何维护存储和数据。

有一些与服务级别协议相关的规则可以保护

• 数据

• 容量

• 可扩展性

• 安全

• 隐私

• 数据存储的可用性和数据增长

另一方面，在许多组织中，大数据分析被用来检测和预防高级威胁和恶意黑客。

• 虚拟化

基础架构在支持任何应用程序中都起着至关重要的作用。虚拟化技术是大数据的理想平台。像Hadoop这样的虚拟化大数据应用程序具有多种优势，这些优势在物理基础架构上是无法访问的，但它简化了大数据管理。大数据和云计算指出了各种技术和趋势的融合，这使IT基础架构和相关应用程序更加动态，更具消耗性和模块化。因此，大数据和云计算项目严重依赖虚拟化

❿ 数据结构算法（C语言描述）和C或C++程序具体什么关系啊

一般来说，算法可以被计算机模拟出来，就是说可以被我们写程序写出来。程序只是一个手段，让计算机去机械式地执行，算法才是灵魂，驱动计算机“怎么去”执行。

算法和语言没有关系，任何一门功能完整的语言都可以描述算法，但是执行效率和实现者的水平，还有语言本身的执行效率有关。比如java就比c慢很多，所以在很多做题网站上，如果你用java提交，时限一般是几倍的。

函数就是所谓的功能，没错，算法可以当函数用（正确来讲，算法本身就包含若干个函数），但是你不了解算法的个中原理，你怎么懂得去运用？？你若了解的话，ACM比赛是可以带模板去的，所谓的模板就是各个算法的例程，你不用怕忘了某个算法写不出来，但是你往往看到一道题你不知道是用那个算法，因为题目的数学模型会隐藏起来，你算法厉害才能提取出来。