高度深度算法算力难度

1. 物理中的高度，深度，长度，有什么区别

长度是没有方向的，如一卷绳子的长度；而高度是指从某一面（一般是指地面或水面）开始向上到达某处的垂直距离，反之，向下时垂直距离为深度，如一口井的井沿高度和井水深度。

2. 深度和高度的区别

高度是向上为正，向下为负；深度是向下为正，向上为负，它们的方向正好相反。 无论计算高度或深度，都必须有一个参照点，以这个参照点为标准，在其上方或下方多少米。这个参照点，就是海平面。我们一般以海平面为基准0米

3. 二叉树的深度和高度有什么区别

一、概念不同

深度是从根节点数到它的叶节点，高度是从叶节点数到它的根节点。

二叉树的深度是指所有结点中最深的结点所在的层数。

对于整棵树来说，最深的叶结点的深度就是树的深度；树根的高度就是树的高度。这样树的高度和深度是相等的。

对于树中相同深度的每个结点来说，它们的高度不一定相同，这取决于每个结点下面的叶结点的深度。

二、定义不同

高度和深度是相反的表示，深度是从上到下数的，而高度是从下往上数。

三、计算方式不同

1、二叉树深度算法如下：

深度为m的满二叉树有2^m-1个结点；

具有n个结点的完全二叉树的深度为[log2n]+1.（log2n是以2为底n的对数）。

2、分析二叉树的深度（高度）和它的左、右子树深度之间的关系。从二叉树深度的定义可知，二叉树的深度应为其左、右子树深度的最大值加1。由此，需先分别求得左、右子树的深度，算法中“访问结点”的操作为：求得左、右子树深度的最大值，然后加 1 。

(3)高度深度算法算力难度扩展阅读：

树是一种重要的非线性数据结构，直观地看，它是数据元素按分支关系组织起来的结构，很象自然界中的树那样。树结构在客观世界中广泛存在，如人类社会的族谱和各种社会组织机构都可用树形象表示。

树在计算机领域中也得到广泛应用，如在编译源程序如下时，可用树表示源源程序如下的语法结构。又如在数据库系统中，树型结构也是信息的重要组织形式之一。一切具有层次关系的问题都可用树来描述。满二叉树，完全二叉树，排序二叉树。

在计算机科学中，二叉树是每个结点最多有两个子树的有序树。通常子树的根被称作“左子树”和“右子树”。二叉树常被用作二叉查找树和二叉堆或是二叉排序树。

4. 深度学习中算法的准确率用哪些指标表示

直接网络有挺多种评估指标，普通的就直接是准确率acc，其他的还有auc之类的，可以查到的

5. 给机器人编程难呢还是给机器人深度学习编写算法难呢

人工智能和深度学习都只是算法的形式，用什么语言都可以，现在主流的就是C++和python两种，两种语言也各有相应的工具箱。如果要做科研，也可以用Matlab。
如果要用到GPU，还得会使用CUDA和cudnn.

6. 深度学习的好处

深度学习的主要优点如下：
优点1：学习能力强
从结果来看，深度学习具备很强的学习能力，表现非常好。
优点2：覆盖范围广，适应性好
深度学习的神经网络层数很多，宽度很广，理论上可以映射到任意函数，所以能解决很复杂的问题。
优点3：数据驱动，上限高
深度学习高度依赖数据，数据量越大，它的表现就越好。在图像识别、面部识别、NLP 等领域表现尤为突出。
优点4：可移植性好
由于深度学习的优异表现，很多框架都可以使用，例如 TensorFlow、Pytorch。这些框架可以兼容很多平台。
深度学习也是有缺点的：
缺点1：计算量大，便携性差
深度学习需要大量的数据与算力，所以成本很高。而且现在很多应用还不适合在移动设备上使用。目前已经有很多公司和团队在研发针对便携设备的芯片。
缺点2：硬件需求高
深度学习对算力要求很高，普通的CPU已经无法满足深度学习的要求。
缺点3：模型设计复杂
深度学习的模型设计非常复杂，需要投入大量的人力物力和时间来开发新的算法和模型。大部分人只能使用现成的模型。
缺点4：没有”人性”，容易存在偏见
由于深度学习依赖数据，并且可解释性不高。在训练数据不平衡的情况下会出现性别歧视、种族歧视等问题。

7. 高度太高,深度太深怎么回答

可以回答:只有有一定的高度和一定的深度才会更棒。

8. 如何提升思维广度，深度，高度和远度

技巧1：边读边“自我深度提问”

田坂表示，只要提问，就会引发新的联想，进而串连起相关的知识，从中孕育出自身的“知识的生态系”。

举例来说，在阅读《管理在管什么？》这样一本书时，除了理解基本知识（如“管理”的定义与理论）之外，更要进一步自问：“在网络革命及全球暖化等趋势下，管理的下一步会是什么？”思考随着时代及趋势的演变，管理这门学问有哪些观念是历久弥新的，又有哪些必须与时俱进、甚至彻底被颠覆？

此外，与个人相关的各种议题也是延伸思考的重点所在，举凡“公司是什么”“工作报酬是什么”“成功的意义何在”等问题，都能让知识和个人产生联系。

技巧2：边读边“连结现象，创造故事”

在阅读的过程中，对应周遭环境正在发生的重大事件，思考“这些事之间可能有着什么样的关连？”田坂以自己为例说明，他在逛书店时，通常都会轮流看各个分类书架上的书，一边观察“最新的话题为何”“多数人有兴趣的书是什么”“旧理论有哪些新应用”，一边构思各种关于未来变化的可能“故事”。

例如在社会趋势类书区中，发现“团块世代纷纷届临退休”相关议题的书籍大量涌现；信息管理类的书架上，“部落格架设”“信息管理学”等书籍很多；在职业进修区看见《成为咨询顾问的方法》等书。乍看都是不相干的信息，但走出书店后，他便会在脑中描绘出以下的故事：

“退休后的团块世代，有工作意愿的人还很多，这之中应该有很多人不会考虑继续在企业中任职，而会依据自身的工作经验，在网络上提供收费的咨询顾问服务。这时，能否为自己架设一个专属的部落格，做为新事业的基础平台，以及能否有效地将过往经验转化为可传授的知识，便是成功与否的关键。因此，提升自我的知识管理与网络技能，将是下一波提升个人竞争力的学习重点。”

田坂表示，这种方法正是“将整间书店当作一本书来阅读”，从单本的书籍内容以外，汲取许多潜在的关键情报。

技巧3：边读边“留心有兴趣的字词”

至于构思故事的秘诀，则有待在平日阅读中多留心观察。田坂说，在读书时，有些“特别有感觉”的字眼会没来由地映入眼帘，他在当下通常不会追问原因，只会先在笔记本写下来，往往等到看过几本书之后，就能抓出数个语词做出相关的连结，进而产生新的概念与构想，他将这种方法称为“知的创发”。毕竟创新很难刻意营造，无意识下的迸发

9. 建筑高度深度跨度超过什么必须要专家论证

《危险性较大的分部分项工程安全管理办法》 第五条 施工单位应当在危险性较大的分部分项工程施工前编制专项方案;对于超过一定规模的危险性较大的分部分项工程，施工单位应当组织专家对专项方案进行论证。超过一定规模的危险性较大的分部分项工程范围见附件二。
超过一定规模的危险性较大的分部分项工程范围
一、深基坑工程
(一)开挖深度超过5m(含5m)的基坑(槽)的土方开挖、支护、降水工程。
(二)开挖深度虽未超过5m，但地质条件、周围环境和地下管线复杂，或影响毗邻建筑(构筑)物安全的基坑(槽)的土方开挖、支护、降水工程。
二、模板工程及支撑体系
(一)工具式模板工程:包括滑模、爬模、飞模工程。
(二)混凝土模板支撑工程:搭设高度8m及以上;搭设跨度18m及以上;施工总荷载15kN/㎡及以上;集中线荷载20kN/m及以上。
(三)承重支撑体系:用于钢结构安装等满堂支撑体系，承受单点集中荷载700Kg以上。
三、起重吊装及安装拆卸工程
(一)采用非常规起重设备、方法，且单件起吊重量在100kN及以上的起重吊装工程。
(二)起重量300kN及以上的起重设备安装工程;高度200m及以上内爬起重设备的拆除工程。
四、脚手架工程
(一)搭设高度50m及以上落地式钢管脚手架工程。
(二)提升高度150m及以上附着式整体和分片提升脚手架工程。
(三)架体高度20m及以上悬挑式脚手架工程。
五、拆除、爆破工程
(一)采用爆破拆除的工程。
(二)码头、桥梁、高架、烟囱、水塔或拆除中容易引起有毒有害气(液)体或粉尘扩散、易燃易爆事故发生的特殊建、构筑物的拆除工程。
(三)可能影响行人、交通、电力设施、通讯设施或其它建、构筑物安全的拆除工程。
(四)文物保护建筑、优秀历史建筑或历史文化风貌区控制范围的拆除工程。
六、其它
(一)施工高度50m及以上的建筑幕墙安装工程。
(二)跨度大于36m及以上的钢结构安装工程;跨度大于60m及以上的网架和索膜结构安装工程。
(三)开挖深度超过16m的人工挖孔桩工程。
(四)地下暗挖工程、顶管工程、水下作业工程。
(五)采用新技术、新工艺、新材料、新设备及尚无相关技术标准的危险性较大的分部分项工程。

10. 考研数学怎么提高计算能力

一、典型题
典型题就是基础题，教材课后习题以及参考书的基础题都属于这类。做这种题时要有这样一种态度：做题是对知识点掌握情况的检验，在做题过程中不能只是为了做题而做题，要积极、主动的思考，这样才能更深入的理解、掌握知识，所学的知识才能变成自己的知识，这样才能使自己具有独立的解题能力。
例如线性代数的计算量比较大，但出纯计算的可能性比较少，一般都是证明中带有计算，抽象中夹带计算。这就要求考生在做题时要注意证明题的逻辑严紧性，掌握一些知识点在证明一些结论时的基本使用方法，虽然线性代数的考试可以考的很灵活，但这些基本知识点的使用方法却比较固定，只要熟练掌握各种拼接方式即可。
二、模拟题
模拟题从难度上来讲一般都是高于真题的，对于这类题就是用来拓展自己的习题领域的，所以不要太过纠结于做得好不好，即使做的不好也没必要太灰心，如果你都能做了，那就直接去出题而不是考试了。
另外，建议考生在复习时准备两个笔记本，一个是整理自己在复习当中遇到的不懂的知识点、公式、定理：另一个是错题本，把自己在复习中遇到的错题积累起来。在复习前期时看不出这两个本子有什么重要作用，但越复习到最后就会发现两个本子的重要性了，这两个本子就是考研冲刺复习时最适合自己的复习资料。
最后，在这个阶段，希望大家能够养成认真的做题习惯，很多同学会出现明明题目会做可就是拿不上分的情况，多半就是因为平时解题不认真。所以在复习初期训练自己合理使用草稿纸，尽量写的规整一些，认真一些，这样会减少错误率。要知道在试卷上大题还好些，还有步骤分，小题就一分都没有了。
三、历年真题
真题的资源是有限的，如果纯粹的做题，哪怕你做个三五遍也是一下就做完了，所以在做真题的时候一定要全身心的投入，把每一年的真题当做考试题来做，把握好时间，将做每份真题的时间控制在两个半小时之内，做完之后按照考研阅卷人给出的评分标准对自己的试卷进行打分，记录并分析试卷中出错的地方，找出与阅卷人所给答案不符合的地方，逐渐完善自己的做题思路，逐渐向阅卷人的思路靠拢。另外，除了做真题之外大家还要学会总结归纳历年真题，将历年真题中的考点列成表格，这样可以有助于大家预测考点。
最后不得不提的是一种做题的精神。大多数的考生认为要想学好数学，只要多多做题，就能考高分。其实不然，用题海战术获得高分的可能性很小。很多高分考上名牌大学研究生的同学在介绍数学的学习方法时，都提到，把做了几遍。但是，要注意的是，他们更注重在一遍又一遍做这套题的时候，并不是单纯地重复，而是在做题中总结经验和方法。所以，需要强化训练一定数量的题目，慢慢提高自己的解题速度和熟练程度，加强对知识点的深度理解，即便只是提高计算能力也要“啃”和“钻”。