高度深度演算法算力難度

1. 物理中的高度，深度，長度，有什麼區別

長度是沒有方向的，如一卷繩子的長度；而高度是指從某一面（一般是指地面或水面）開始向上到達某處的垂直距離，反之，向下時垂直距離為深度，如一口井的井沿高度和井水深度。

2. 深度和高度的區別

高度是向上為正，向下為負；深度是向下為正，向上為負，它們的方向正好相反。 無論計算高度或深度，都必須有一個參照點，以這個參照點為標准，在其上方或下方多少米。這個參照點，就是海平面。我們一般以海平面為基準0米

3. 二叉樹的深度和高度有什麼區別

一、概念不同

深度是從根節點數到它的葉節點，高度是從葉節點數到它的根節點。

二叉樹的深度是指所有結點中最深的結點所在的層數。

對於整棵樹來說，最深的葉結點的深度就是樹的深度；樹根的高度就是樹的高度。這樣樹的高度和深度是相等的。

對於樹中相同深度的每個結點來說，它們的高度不一定相同，這取決於每個結點下面的葉結點的深度。

二、定義不同

高度和深度是相反的表示，深度是從上到下數的，而高度是從下往上數。

三、計算方式不同

1、二叉樹深度演算法如下：

深度為m的滿二叉樹有2^m-1個結點；

具有n個結點的完全二叉樹的深度為[log2n]+1.（log2n是以2為底n的對數）。

2、分析二叉樹的深度（高度）和它的左、右子樹深度之間的關系。從二叉樹深度的定義可知，二叉樹的深度應為其左、右子樹深度的最大值加1。由此，需先分別求得左、右子樹的深度，演算法中「訪問結點」的操作為：求得左、右子樹深度的最大值，然後加 1 。

(3)高度深度演算法算力難度擴展閱讀：

樹是一種重要的非線性數據結構，直觀地看，它是數據元素按分支關系組織起來的結構，很象自然界中的樹那樣。樹結構在客觀世界中廣泛存在，如人類社會的族譜和各種社會組織機構都可用樹形象表示。

樹在計算機領域中也得到廣泛應用，如在編譯源程序如下時，可用樹表示源源程序如下的語法結構。又如在資料庫系統中，樹型結構也是信息的重要組織形式之一。一切具有層次關系的問題都可用樹來描述。滿二叉樹，完全二叉樹，排序二叉樹。

在計算機科學中，二叉樹是每個結點最多有兩個子樹的有序樹。通常子樹的根被稱作「左子樹」和「右子樹」。二叉樹常被用作二叉查找樹和二叉堆或是二叉排序樹。

4. 深度學習中演算法的准確率用哪些指標表示

直接網路有挺多種評估指標，普通的就直接是准確率acc，其他的還有auc之類的，可以查到的

5. 給機器人編程難呢還是給機器人深度學習編寫演算法難呢

人工智慧和深度學習都只是演算法的形式，用什麼語言都可以，現在主流的就是C++和python兩種，兩種語言也各有相應的工具箱。如果要做科研，也可以用Matlab。
如果要用到GPU，還得會使用CUDA和cudnn.

6. 深度學習的好處

深度學習的主要優點如下：
優點1：學習能力強
從結果來看，深度學習具備很強的學習能力，表現非常好。
優點2：覆蓋范圍廣，適應性好
深度學習的神經網路層數很多，寬度很廣，理論上可以映射到任意函數，所以能解決很復雜的問題。
優點3：數據驅動，上限高
深度學習高度依賴數據，數據量越大，它的表現就越好。在圖像識別、面部識別、NLP 等領域表現尤為突出。
優點4：可移植性好
由於深度學習的優異表現，很多框架都可以使用，例如 TensorFlow、Pytorch。這些框架可以兼容很多平台。
深度學習也是有缺點的：
缺點1：計算量大，便攜性差
深度學習需要大量的數據與算力，所以成本很高。而且現在很多應用還不適合在移動設備上使用。目前已經有很多公司和團隊在研發針對便攜設備的晶元。
缺點2：硬體需求高
深度學習對算力要求很高，普通的CPU已經無法滿足深度學習的要求。
缺點3：模型設計復雜
深度學習的模型設計非常復雜，需要投入大量的人力物力和時間來開發新的演算法和模型。大部分人只能使用現成的模型。
缺點4：沒有」人性」，容易存在偏見
由於深度學習依賴數據，並且可解釋性不高。在訓練數據不平衡的情況下會出現性別歧視、種族歧視等問題。

7. 高度太高,深度太深怎麼回答

可以回答:只有有一定的高度和一定的深度才會更棒。

8. 如何提升思維廣度，深度，高度和遠度

技巧1：邊讀邊「自我深度提問」

田坂表示，只要提問，就會引發新的聯想，進而串連起相關的知識，從中孕育出自身的「知識的生態系」。

舉例來說，在閱讀《管理在管什麼？》這樣一本書時，除了理解基本知識（如「管理」的定義與理論）之外，更要進一步自問：「在網路革命及全球暖化等趨勢下，管理的下一步會是什麼？」思考隨著時代及趨勢的演變，管理這門學問有哪些觀念是歷久彌新的，又有哪些必須與時俱進、甚至徹底被顛覆？

此外，與個人相關的各種議題也是延伸思考的重點所在，舉凡「公司是什麼」「工作報酬是什麼」「成功的意義何在」等問題，都能讓知識和個人產生聯系。

技巧2：邊讀邊「連結現象，創造故事」

在閱讀的過程中，對應周遭環境正在發生的重大事件，思考「這些事之間可能有著什麼樣的關連？」田坂以自己為例說明，他在逛書店時，通常都會輪流看各個分類書架上的書，一邊觀察「最新的話題為何」「多數人有興趣的書是什麼」「舊理論有哪些新應用」，一邊構思各種關於未來變化的可能「故事」。

例如在社會趨勢類書區中，發現「團塊世代紛紛屆臨退休」相關議題的書籍大量涌現；信息管理類的書架上，「部落格架設」「信息管理學」等書籍很多；在職業進修區看見《成為咨詢顧問的方法》等書。乍看都是不相乾的信息，但走出書店後，他便會在腦中描繪出以下的故事：

「退休後的團塊世代，有工作意願的人還很多，這之中應該有很多人不會考慮繼續在企業中任職，而會依據自身的工作經驗，在網路上提供收費的咨詢顧問服務。這時，能否為自己架設一個專屬的部落格，做為新事業的基礎平台，以及能否有效地將過往經驗轉化為可傳授的知識，便是成功與否的關鍵。因此，提升自我的知識管理與網路技能，將是下一波提升個人競爭力的學習重點。」

田坂表示，這種方法正是「將整間書店當作一本書來閱讀」，從單本的書籍內容以外，汲取許多潛在的關鍵情報。

技巧3：邊讀邊「留心有興趣的字詞」

至於構思故事的秘訣，則有待在平日閱讀中多留心觀察。田坂說，在讀書時，有些「特別有感覺」的字眼會沒來由地映入眼簾，他在當下通常不會追問原因，只會先在筆記本寫下來，往往等到看過幾本書之後，就能抓出數個語詞做出相關的連結，進而產生新的概念與構想，他將這種方法稱為「知的創發」。畢竟創新很難刻意營造，無意識下的迸發

9. 建築高度深度跨度超過什麼必須要專家論證

《危險性較大的分部分項工程安全管理辦法》 第五條 施工單位應當在危險性較大的分部分項工程施工前編制專項方案;對於超過一定規模的危險性較大的分部分項工程，施工單位應當組織專家對專項方案進行論證。超過一定規模的危險性較大的分部分項工程范圍見附件二。
超過一定規模的危險性較大的分部分項工程范圍
一、深基坑工程
(一)開挖深度超過5m(含5m)的基坑(槽)的土方開挖、支護、降水工程。
(二)開挖深度雖未超過5m，但地質條件、周圍環境和地下管線復雜，或影響毗鄰建築(構築)物安全的基坑(槽)的土方開挖、支護、降水工程。
二、模板工程及支撐體系
(一)工具式模板工程:包括滑模、爬模、飛模工程。
(二)混凝土模板支撐工程:搭設高度8m及以上;搭設跨度18m及以上;施工總荷載15kN/㎡及以上;集中線荷載20kN/m及以上。
(三)承重支撐體系:用於鋼結構安裝等滿堂支撐體系，承受單點集中荷載700Kg以上。
三、起重吊裝及安裝拆卸工程
(一)採用非常規起重設備、方法，且單件起吊重量在100kN及以上的起重吊裝工程。
(二)起重量300kN及以上的起重設備安裝工程;高度200m及以上內爬起重設備的拆除工程。
四、腳手架工程
(一)搭設高度50m及以上落地式鋼管腳手架工程。
(二)提升高度150m及以上附著式整體和分片提升腳手架工程。
(三)架體高度20m及以上懸挑式腳手架工程。
五、拆除、爆破工程
(一)採用爆破拆除的工程。
(二)碼頭、橋梁、高架、煙囪、水塔或拆除中容易引起有毒有害氣(液)體或粉塵擴散、易燃易爆事故發生的特殊建、構築物的拆除工程。
(三)可能影響行人、交通、電力設施、通訊設施或其它建、構築物安全的拆除工程。
(四)文物保護建築、優秀歷史建築或歷史文化風貌區控制范圍的拆除工程。
六、其它
(一)施工高度50m及以上的建築幕牆安裝工程。
(二)跨度大於36m及以上的鋼結構安裝工程;跨度大於60m及以上的網架和索膜結構安裝工程。
(三)開挖深度超過16m的人工挖孔樁工程。
(四)地下暗挖工程、頂管工程、水下作業工程。
(五)採用新技術、新工藝、新材料、新設備及尚無相關技術標準的危險性較大的分部分項工程。

10. 考研數學怎麼提高計算能力

一、典型題
典型題就是基礎題，教材課後習題以及參考書的基礎題都屬於這類。做這種題時要有這樣一種態度：做題是對知識點掌握情況的檢驗，在做題過程中不能只是為了做題而做題，要積極、主動的思考，這樣才能更深入的理解、掌握知識，所學的知識才能變成自己的知識，這樣才能使自己具有獨立的解題能力。
例如線性代數的計算量比較大，但出純計算的可能性比較少，一般都是證明中帶有計算，抽象中夾帶計算。這就要求考生在做題時要注意證明題的邏輯嚴緊性，掌握一些知識點在證明一些結論時的基本使用方法，雖然線性代數的考試可以考的很靈活，但這些基本知識點的使用方法卻比較固定，只要熟練掌握各種拼接方式即可。
二、模擬題
模擬題從難度上來講一般都是高於真題的，對於這類題就是用來拓展自己的習題領域的，所以不要太過糾結於做得好不好，即使做的不好也沒必要太灰心，如果你都能做了，那就直接去出題而不是考試了。
另外，建議考生在復習時准備兩個筆記本，一個是整理自己在復習當中遇到的不懂的知識點、公式、定理：另一個是錯題本，把自己在復習中遇到的錯題積累起來。在復習前期時看不出這兩個本子有什麼重要作用，但越復習到最後就會發現兩個本子的重要性了，這兩個本子就是考研沖刺復習時最適合自己的復習資料。
最後，在這個階段，希望大家能夠養成認真的做題習慣，很多同學會出現明明題目會做可就是拿不上分的情況，多半就是因為平時解題不認真。所以在復習初期訓練自己合理使用草稿紙，盡量寫的規整一些，認真一些，這樣會減少錯誤率。要知道在試卷上大題還好些，還有步驟分，小題就一分都沒有了。
三、歷年真題
真題的資源是有限的，如果純粹的做題，哪怕你做個三五遍也是一下就做完了，所以在做真題的時候一定要全身心的投入，把每一年的真題當做考試題來做，把握好時間，將做每份真題的時間控制在兩個半小時之內，做完之後按照考研閱卷人給出的評分標准對自己的試卷進行打分，記錄並分析試卷中出錯的地方，找出與閱卷人所給答案不符合的地方，逐漸完善自己的做題思路，逐漸向閱卷人的思路靠攏。另外，除了做真題之外大家還要學會總結歸納歷年真題，將歷年真題中的考點列成表格，這樣可以有助於大家預測考點。
最後不得不提的是一種做題的精神。大多數的考生認為要想學好數學，只要多多做題，就能考高分。其實不然，用題海戰術獲得高分的可能性很小。很多高分考上名牌大學研究生的同學在介紹數學的學習方法時，都提到，把做了幾遍。但是，要注意的是，他們更注重在一遍又一遍做這套題的時候，並不是單純地重復，而是在做題中總結經驗和方法。所以，需要強化訓練一定數量的題目，慢慢提高自己的解題速度和熟練程度，加強對知識點的深度理解，即便只是提高計算能力也要「啃」和「鑽」。