新一代算法

A. 第1、2、3、4代计算机的特点和主要应用领域

1、第一代计算机（1946~1958)

电子管为基本电子器件；使用机器语言和汇编语言；主要应用于国防和科学计算；运算速度每秒几千次至几万次。

计算机主要用于科学计算。主存储器是决定计算机技术面貌的主要因素。当时，主存储器有水银延迟线存储器、阴极射线示波管静电存储器、磁鼓和磁心存储器等类型，通常按此对计算机进行分类

2、第二代计算机(1958~1964)

晶体管为主要器件；软件上出现了操作系统和算法语言；运算速度每秒几万次至几十万次。

主存储器均采用磁心存储器，磁鼓和磁盘开始用作主要的辅助存储器。不仅科学计算用计算机继续发展，而且中、小型计算机，特别是廉价的小型数据处理用计算机开始大量生产。

3、第三代计算机(1964~1971)

普遍采用集成电路；体积缩小；运算速度每秒几十万次至几百万次。

在集成电路计算机发展的同时，计算机也进入了产品系列化的发展时期。半导体存储器逐步取代了磁心存储器的主存储器地位，磁盘成了不可缺少的辅助存储器，并且开始普遍采用虚拟存储技术。随着各种半导体只读存储器和可改写的只读存储器的迅速发展，以及微程序技术的发展和应用，计算机系统中开始出现固件子系统

4、第四代计算机(1971~至今 )

新一代计算机是把信息采集存储处理、通信和人工智能结合在一起的智能计算机系统。它不仅能进行一般信息处理，而且能面向知识处理，具有形式化推理、联想、学习和解释的能力，将能帮助人类开拓未知的领域和获得新的知识。

以大规模集成电路为主要器件；运算速度每秒几百万次至上亿次。

(1)新一代算法扩展阅读

第四代计算机出现与发展

将CPU浓缩在一块芯片上的微型机的出现与发展，掀起了计算机大普及的浪潮。1969年，英特尔（Intel）公司受托设计一种计算器所用的整套电路，公司的一名年轻工程师费金（Federico Fagin）成功地在4.2×3.2的硅片上，集成了2250个晶体管。

这就是第一个微处理器——Intel 4004。它是4位的。在它之后，1972年初又诞生了8位微处理器Intel 8008。1973年出现了第二代微处理器（8位），如Intel 8080（1973）、M6800（1975，M代表摩托罗拉公司）、Z80（1976，Z代表齐洛格公司）等。

1978年出现了第三代微处理器（16位），如Intel 8086、Z8000、M68000等。1981年出现了第四代微处理器（32位），如iAPX432、i80386、MAC-32、NS-16032、Z80000、HP-32等。

它们的性能都与七十年代大中型计算机大致相匹敌。微处理器的两三年就换一代的速度，是任何技术也不能比拟的。

B. 第1、2、3、4代计算机的特点和主要应用领域

1、第一代计算机（1946~1958)
电子管为基本电子器件；使用机器语言和汇编语言；主要应用于国防和科学计算；运算速度每秒几千次至几万次。
计算机主要用于科学计算。主存储器是决定计算机技术面貌的主要因素。当时，主存储器有水银延迟线存储器、阴极射线示波管静电存储器、磁鼓和磁心存储器等类型，通常按此对计算机进行分类
2、第二代计算机(1958~1964)
晶体管为主要器件；软件上出现了操作系统和算法语言；运算速度每秒几万次至几十万次。
主存储器均采用磁心存储器，磁鼓和磁盘开始用作主要的辅助存储器。不仅科学计算用计算机继续发展，而且中、小型计算机，特别是廉价的小型数据处理用计算机开始大量生产。
3、第三代计算机(1964~1971)
普遍采用集成电路；体积缩小；运算速度每秒几十万次至几百万次。
在集成电路计算机发展的同时，计算机也进入了产品系列化的发展时期。半导体存储器逐步取代了磁心存储器的主存储器地位，磁盘成了不可缺少的辅助存储器，并且开始普遍采用虚拟存储技术。随着各种半导体只读存储器和可改写的只读存储器的迅速发展，以及微程序技术的发展和应用，计算机系统中开始出现固件子系统
4、第四代计算机(1971~至今)
新一代计算机是把信息采集存储处理、通信和人工智能结合在一起的智能计算机系统。它不仅能进行一般信息处理，而且能面向知识处理，具有形式化推理、联想、学习和解释的能力，将能帮助人类开拓未知的领域和获得新的知识。
以大规模集成电路为主要器件；运算速度每秒几百万次至上亿次。
第四代计算机出现与发展
将CPU浓缩在一块芯片上的微型机的出现与发展，掀起了计算机大普及的浪潮。1969年，英特尔（Intel）公司受托设计一种计算器所用的整套电路，公司的一名年轻工程师费金（FedericoFagin）成功地在4.2×3.2的硅片上，集成了2250个晶体管。
这就是第一个微处理器——Intel4004。它是4位的。在它之后，1972年初又诞生了8位微处理器Intel8008。1973年出现了第二代微处理器（8位），如Intel8080（1973）、M6800（1975，M代表摩托罗拉公司）、Z80（1976，Z代表齐洛格公司）等。
1978年出现了第三代微处理器（16位），如Intel8086、Z8000、M68000等。1981年出现了第四代微处理器（32位），如iAPX432、i80386、MAC-32、NS-16032、Z80000、HP-32等。
它们的性能都与七十年代大中型计算机大致相匹敌。微处理器的两三年就换一代的速度，是任何技术也不能比拟的。

C. 什么叫迭代算法

迭代法也称辗转法，是一种不断用变量的旧值递推新值的过程，跟迭代法相对应的是直接法(或者称为一次解法)，即一次性解决问题。

迭代算法是用计算机解决问题的一种基本方法，它利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点，让计算机对一组指令(或一定步骤)进行重复执行，在每次执行这组指令(或这些步骤)时，都从变量的原值推出它的一个新值，迭代法又分为精确迭代和近似迭代。

迭代法的收敛性定理可分成下列三类：

1、局部收敛性定理：假设问题解存在，断定当初始近似与解充分接近时迭代法收敛；

2、半局部收敛性定理：在不假定解存在的情况下，根据迭代法在初始近似处满足的条件，断定迭代法收敛于问题的解；

3、大范围收敛性定理：在不假定初始近似与解充分接近的条件下，断定迭代法收敛于问题的解。

D. 人工智能算法弄出来的新发明，专利到底算谁的

专利是属于申请专利的那个人的了，下面我们来看看都有哪些人工智能算法：
一、粒子群算法
粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO，是近年来发展起来的一种新的进化算法。

粒子群优化(ParticalSwarmOptimization-PSO)算法是近年来发展起来的一种新的进化算法(Evolu2tionaryAlgorithm-EA).PSO算法属于进化算法的一种,和遗传算法相似,它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,它也是通过适应度来评价解的品质.但是它比遗传算法规则更为简单,它没有遗传算法的交叉(Crossover)和变异(Mutation)操作.它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。
二、遗传算法
遗传算法是计算数学中用于解决最佳化的，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。遗传算法通常实现方式为一种模拟。对于一个最优化问题，一定数量的候选解（称为个体）的抽象表示（称为染色体）的种群向更好的解进化。传统上，解用表示（即0和1的串），但也可以用其他表示方法。进化从完全随机个体的种群开始，之后一代一代发生。在每一代中，整个种群的适应度被评价，从当前种群中随机地选择多个个体（基于它们的适应度），通过自然选择和突变产生新的生命种群，该种群在算法的下一次迭代中成为当前种群。

E. “算法时代”到来，为何算法服务人类并未被实现

好像在上世纪90年代当计算机深蓝赢了大师之后，当时就有人提出智能电脑也许终究有一天将主导人类。而它的初衷只是发明出来，帮助人们生活在一个更加便利的环境下，人是主导它，或者说控制它的，它被发明出来也只是服务于人类的，但是随着时间的推移会逐渐发现当它被赋予了的各种算法以及不断更新之后，开始会学习了，它产生的某种意义上的主导性，而这一点可能会将人类摆在一个尴尬的位置，因为人类将无法完全操控它。

久而久之的这种算法让人们变得越来越懒惰了，人们不愿去自主思考，因为智能设备会推送给人类精准的信息，这些信息就是人类所需要的，它们已经自动排除了人类所不感兴趣的无用信息了。

F. 在新一代无线局域网安全协议中，采用AES算法来产生消息认证码，其中AES算法的加密模式是什么

AES,高级加密标准（英语：Advanced Encryption Standard，缩写：AES），这个标准用来替代原先的DES，已经被多方分析且广为全世界所使用。包括AES-ECB,AES-CBC,AES-CTR,AES-OFB,AES-CFB

G. 目前有哪些轻量级web服务器 要新一代加密算法SHA256 可控 本地数据和程序的、

楼主数据库里密码存进去的时候采用的方式和你写的不一样？还是怎么？SHA1加密不可逆，数据库里存储的加密算法要和你写的加密算法一致才行我不明白你为什么会出现数据库里数据和你加密的数据不一样数据库里的数据存的应该就是你加密后的数据，怎么会出现楼主的问题至于楼主要验证SHA1加密是否正确的话可以下个SHA1加密的工具，然后通过和SHA1工具加密后的数据去比较这样就能验证楼主采用的SHA1是否正确了楼主的问题产生很让人想不通

H. 遗传算法的优缺点

优点：

1、遗传算法是以决策变量的编码作为运算对象，可以直接对集合、序列、矩阵、树、图等结构对象进行操作。这样的方式一方面有助于模拟生物的基因、染色体和遗传进化的过程，方便遗传操作算子的运用。

另一方面也使得遗传算法具有广泛的应用领域，如函数优化、生产调度、自动控制、图像处理、机器学习、数据挖掘等领域。

2、遗传算法直接以目标函数值作为搜索信息。它仅仅使用适应度函数值来度量个体的优良程度，不涉及目标函数值求导求微分的过程。因为在现实中很多目标函数是很难求导的，甚至是不存在导数的，所以这一点也使得遗传算法显示出高度的优越性。

3、遗传算法具有群体搜索的特性。它的搜索过程是从一个具有多个个体的初始群体P(0)开始的，一方面可以有效地避免搜索一些不必搜索的点。

另一方面由于传统的单点搜索方法在对多峰分布的搜索空间进行搜索时很容易陷入局部某个单峰的极值点，而遗传算法的群体搜索特性却可以避免这样的问题，因而可以体现出遗传算法的并行化和较好的全局搜索性。

4、遗传算法基于概率规则，而不是确定性规则。这使得搜索更为灵活，参数对其搜索效果的影响也尽可能的小。

5、遗传算法具有可扩展性，易于与其他技术混合使用。以上几点便是遗传算法作为优化算法所具备的优点。

缺点：

1、遗传算法在进行编码时容易出现不规范不准确的问题。

2、由于单一的遗传算法编码不能全面将优化问题的约束表示出来，因此需要考虑对不可行解采用阈值，进而增加了工作量和求解时间。

3、遗传算法效率通常低于其他传统的优化方法。

4、遗传算法容易出现过早收敛的问题。

(8)新一代算法扩展阅读

遗传算法的机理相对复杂，在Matlab中已经由封装好的工具箱命令，通过调用就能够十分方便的使用遗传算法。

函数ga：[x, fval,reason]= ga(@fitnessfun, nvars, options)x是最优解，fval是最优值，@fitnessness是目标函数，nvars是自变量个数，options是其他属性设置。系统默认求最小值，所以在求最大值时应在写函数文档时加负号。

为了设置options，需要用到下面这个函数：options=gaoptimset('PropertyName1', 'PropertyValue1', 'PropertyName2', 'PropertyValue2','PropertyName3', 'PropertyValue3', ...)通过这个函数就能够实现对部分遗传算法的参数的设置。

I. 迭代算法是什么

迭代法也称辗转法，是一种不断用变量的旧值递推新值的过程，跟迭代法相对应的是直接法，即一次性解决问题。迭代法又分为精确迭代和近似迭代。

“二分法”和“牛顿迭代法”属于近似迭代法。迭代算法是用计算机解决问题的一种基本方法。它利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点，让计算机对一组指令（或一定步骤）进行重复执行，在每次执行这组指令（或这些步骤）时，都从变量的原值推出它的一个新值。

迭代是数值分析中通过从一个初始估计出发寻找一系列近似解来解决问题（一般是解方程或者方程组）的过程，为实现这一过程所使用的方法统称为迭代法（Iterative Method）。

辗转相除法， 又名欧几里德算法（Euclidean algorithm），是求最大公约数的一种方法。它的具体做法是：用较大数除以较小数，再用出现的余数（第一余数）去除除数，再用出现的余数（第二余数）去除第一余数，如此反复，直到最后余数是0为止。

如果是求两个数的最大公约数，那么最后的除数就是这两个数的最大公约数。另一种求两数的最大公约数的方法是更相减损法。

J. 新一代骁龙7怎么样

新一代骁龙7还不错。

新一代骁龙7处理器是专为中端市场打造的芯片，而且高通给这款处理器加入了自家大哥新骁龙8身上的特性。这颗处理器采用先进的4nm工艺制程，CPU是由1个主频2.4GHz的A710超大核、3个2.36GHz的A710大核、4个1.8GHz的A510小核组成。而在GPU方面，新骁龙7在图形渲染速度方面已经比骁龙778G提升了20%。

除了性能升级，新一代骁龙7处理器还带来了诸多该系列首次支持的特性。比如人脸识别更精准、支持最高2亿像素拍摄、安全性更高以及各更快的触控响应速度和更低的功耗等等。

其他方面

在跑分方面，新一代骁龙7处理器安兔兔跑分超过了58W分，而其前代骁龙778GPlus的安兔兔跑分只有52W，肉眼可见提升明显。之所以有这样的性能差距，主要原因还是在于新骁龙7算法跟优化层面的双重提升。

新一代骁龙7处理器的NPU计算引擎从以往的HTP1.0升级到了2.0，这是一个大版本的迭代升级，领先了一个代际。此外，新处理器还在硬件层面植入了AI算子优化，软件层面则是AI工具链优化，软硬件相较于骁龙778G Plus都有一个全方位的进步。正因如此，OPPO Reno8 Pro自然会在性能、流畅度、影像、AI以及信号等方面的全方位升级，同时还有更低的功耗表现。