圖評級演算法

❶ WOW評級戰場等級問題。

1。只要你打一場，評級分數有變動，就會激活下周的上限。輸了大概最多會降不到30分。
2。你要是想保持那就還得贏唄，一般都是同分數段的組一起，一般分數不會差出100。（例如你是2400，隊友一般最低2300，最高2400。）不過你如果是刷上去的話，雖然個人等級很高，但是你個人的隊伍匹配會很低，一般手動打上去的隊伍不會要你的。
3。分數演算法主要是看你的個人等級（a)，隊伍的平均匹配等級(b)，對面的隊伍匹配等級(c)。a小於b小於c這樣得到的分數會很高。像人幫你刷高督利用的就是這種計算方式，所以沒多少場就2400了。所以一般組人都希望組到匹配比自己個人等級高的隊友，遇到匹配比自己高的對手，這樣最後結算個人分數的時候就是贏多數少。
4。評級場次一般會決定你的隊伍匹配分數，你打的場次越多，勝率越高，隊伍匹配就會高。這個我還要明確下，個人隊伍匹配等級是你進到戰場裡面結算的一個匹配等級，而不是你現在的個人等級。比如你進到戰場裡面看戰場信息的時候會看到一個隊伍匹配分數，那個就是你們10個人的平均分數，那個平均分數一般和你們個人等級的平均分會有些差距，像你這樣刷上去的匹配分會比你個人低很多。

❷ 股票評級有幾個等級（什麼推薦，買入等）每個等級都有什麼意思

股票評級有5個等級.

1、強力買入

股票評級系數在1.00到1.09之間，是強力買入的信號。

2、買入

股票評級系數在1.10到2.09之間，是買入的信號。

3、觀望

股票評級系數在2.10到3.09之間，是觀望的信號。

4、適度減持

股票評級系數在3.10到4.09之間，是適度減持的信號。

5、賣出

股票評級系數在4.10~5.00之間，是賣出的信號。

(2)圖評級演算法擴展閱讀 ：

股票評價通常被定義為對股票投資價值和投資風險的總體評價，而股票評級則是依據對股票投資價值和投資風險的判斷給出其投資級別。考慮到都是對股票投資價值和投資風險的評價或評級，實際上兩者從其內容和方法上來講是一致的。

但是,從其結果表現形式來看，前者沒有一定的嚴格形式,後者有一定的嚴格形式，其結果表現為一定的投資級別。如美林公司將股票簡單地分為"買進、中性與賣出"，以及摩根士丹利將股票分為"增持、中性與減持"。因此，我們可以認為，前者強調的是一種過程和內容，而後者強調的則是一種結果和形式。

買入>增持>強烈推薦>推薦>優於大市

❸ 什麼是網頁評級

網頁評級（PageRank, PR）是Google 的創始人 Larry Page 和 Sergey Brin 根據他們的博士論文課題發展的一項演算法，採用一個遞歸自洽的數學公式，其中包含多達五百萬個變數和二十多億項，來確定一個頁面在互聯網中的重要性。
網頁評級的概念基於鏈接的重要性，簡單地說，它有兩層意思：首先，如果一個網頁被其它網頁引用（即其它網頁上有一個指向該網頁的鏈接），說明該網頁對其它網頁有用，該網頁得分。其次，得分的高低取決於引用它的網頁的重要性。越是被重要的網頁收錄（即這些重要網頁上有指向該網頁的鏈接），說明該網站提供的信息越重要，得分越高。可以看到，在確定網站評級時，又用到了網站評級，所以這是一個遞歸演算法。
一個網頁被越多重要網頁收錄，獲得的網頁評級越高，重要性也越高，在被搜索時，越有可能占據搜索結果前面的位置。當然，網頁評級不是排名的唯一因素，但無疑是一個相當重要的因素。Google 把互聯網作為一個整體，由智能機器完全自動地計算被搜索網頁的網頁評級，沒有人工參與。一個網頁的重要性，僅僅取決於它能提供的信息的重要性。信息是否重要，則是網路上相關網頁投票（鏈接）的結果。沒有人可以介入操作或者購買高排名。這是公眾信任 Google 評級公正性的原因之一。
一個網頁的評級分數，可以很粗略地看到。如果在瀏覽器上設置 Google 工具條，就可以看到分為十級的網頁評級。《比鄰網譯》的優化結果，通常可以使客戶的頁面評級達到 4 以上。

❹ CPK如何計算

CPK= Min[ (USL- Mu)/3σ, (Mu - LSL)/3σ]

Cpk是指過程平均值與產品標准規格發生偏移（ε）的大小，常用客戶滿意的上限偏差值減去平均值和平均值減去下限偏差值中數值小的一個，再除以三倍的西格瑪的結果來表示。

Cpk=MIN(Tu-μ，μ-Tl）/（3*σ)

或者Cpk=（1-k）*Cp，其中k=ε/（T/2）

通常狀況下，質量特性值分布的總體標准差（σ）是未知的，所以應採用樣本標准差（s）來代替。

(4)圖評級演算法擴展閱讀

應用

1 當選擇製程站別Cpk來作管控時，應以成本做考量的首要因素，還有是其品質特性對後製程的影響度。

2. 計算取樣數據至少應有20~25組數據，方具有一定代表性。

3. 計算Cpk除收集取樣數據外，還應知曉該品質特性的規格上下限(USL，LSL)，才可順利計算其值。

4. 首先可用Excel的「STDEV」函數自動計算所取樣數據的標准差(σ)，再計算出規格公差(T)，及規格中心值(u). 規格公差=規格上限－規格下限；規格中心值=（規格上限+規格下限）/2。

5. 依據公式：Ca=(X-U)/(T/2) ， 計算出製程准確度：Ca值 (x為所有取樣數據的平均值)。

6. 依據公式：Cp =T/6σ ， 計算出製程精密度：Cp值。

7. 依據公式：Cpk=Cp(1-|Ca|) ， 計算出製程能力指數：Cpk值。

❺ 淘寶商品綜合排序什麼演算法

商品綜合排序跟10項因素相關，具體如下
影響寶貝排名的重要因素的權重佔比：
成交量：15%
好評率：10%
收藏量：8%
上下架：12%
轉化率：14%
櫥窗推薦：10%
回購率：10%
DSR：8%
賣家服務評級系統(Detail
Seller
Rating）

❻ CPK的計算方法

信息安全領域的定義：CPK是「Combined Public Key」的縮寫，即中文名為組合公鑰，是一種加密演算法，以很小的資源，生成大規模密鑰。
工程領域的定義：CPK是「Process Capability Index」 的縮寫。CPK的中文定義為：製程能力指數，是現代企業用於表示製程能力的指標，也即某個工程或製程水準的量化反應，也是工程評估的一類指標。
計算公式
CPK=Cp*（1-|Ca|）
Ca (Capability of Accuracy)：製程准確度；在衡量「實際平均值」與「規格中心值」之一致性。對於單邊規格，因不存在規格中心，因此不存在Ca；對於雙邊規格，Ca=(ˉx-U)/(T/2)。
Cp (Capability of Precision)：製程精密度；在衡量「規格公差寬度」與「製程變異寬度」之比例。對於單邊規格，只有上限和中心值，Cpu = | USL-ˉx | / 3σ 或 只有下限和中心值，Cpl = | ˉx -LSL | / 3σ；對於雙邊規格：Cp=(USL-LSL) / 6σ=T/6σ
注意: 計算Cpk時，取樣數據至少應有20組數據，而且數據要具有一定代表性。