关于求解器的个人看法

qq_25771797 2016-04-11 11:38:26
1.用什么方法完全是由个人在不违反规则的情况下自己选择的,谁都有权利用开源库,你不用,但你不能阻止别人用,当初是你选择了自己解决本问题的方法,不能因为结果不如所愿,就转而攻击结果好的方法,你没想到开源库是你的问题。自己选择的路,要对自己负责。
2.解决问题的过程重要,但结果更重要,效率优先是不变的准则,在当下应该找不出任何一家公司会愿意让你用一个月甚至三个月的时间去手写一个性能不好的算法,反而用别的方法只要不到一个月,而且性能很好。
3.软件挑战赛难道就只看编程能力?我觉得除了编程,解决问题的能力更重要,会码代码的人多了去了,用开源库的人编程能力不一定就比你们差,你们缺的是寻找解决问题最佳方案的能力!
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赵4老师 2016-04-12
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个人建议: 大赛应该采用不允许用库和允许用库两套考试办法对应的两套考试成绩来全面衡量开放源代码时代一个程序员的水平! 高考应该采用不允许上网和允许上网两套考试办法对应的两套考试成绩来全面衡量移动互联网时代一个高中生的水平!
Clown-Bin 2016-04-12
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工具使用固然重要,但是对于长远的自主开发来说,可能拥有研发工具能力的人才才是最主要的吧? 开源库是好啊,给大家提供参考, 个人觉得就这比赛而言 可能以考察算法 建模能力 为主吧,而不是 工具使用为主吧
赵4老师 2016-04-11
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my_perfect_hope 2016-04-11
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我对楼主的观点有以下疑问: 1、没有使用开源库的同学谁也没有攻击使用开源库的人的意思 2、华为既然复赛禁止使用开源库,就必然有禁止的原因,我想这和解决问题的能力没有一丁点关系 3、既然是比赛就要有相同的起跑线,奥运会的游泳项目一开始准许使用鲨鱼皮,现在不也禁止了么。你不能在百米跑用风火轮吧。
frostbolt 2016-04-11
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引用 7 楼 yihuikang 的回复:
[quote=引用 4 楼 sinat_27564919 的回复:] 想到一个不太恰当的比喻,用库相当于高考用计算器。会不会做题和用不用计算器本质上没有什么关系,但是用了,就造成了对没用计算器的考生客观上的不公平。
但针对现在这个情况,这个比喻应该是这样的版本吧:高考没有规定不可以用计算器,然后有人用了,有人没有意识到可以用就没用,结果用的人确实比没用的人考得好,然后没用计算器的人说高考不公平,用计算器没有真正地考察到数学能力。明明考试才开始时就知道有人用计算器了,然后自己完全也可以回寝室拿,然后一想,应该用不上吧,就没有去拿,最后交卷了,成绩不理想。正确的做法不是后悔没去拿计算器吗?为什么是抱怨用了计算器不公平?[/quote] 在FAQ里一早就写了可以使用开源库啊
ACM_Victoria 2016-04-11
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引用 4 楼 sinat_27564919 的回复:
想到一个不太恰当的比喻,用库相当于高考用计算器。会不会做题和用不用计算器本质上没有什么关系,但是用了,就造成了对没用计算器的考生客观上的不公平。
但针对现在这个情况,这个比喻应该是这样的版本吧:高考没有规定不可以用计算器,然后有人用了,有人没有意识到可以用就没用,结果用的人确实比没用的人考得好,然后没用计算器的人说高考不公平,用计算器没有真正地考察到数学能力。明明考试才开始时就知道有人用计算器了,然后自己完全也可以回寝室拿,然后一想,应该用不上吧,就没有去拿,最后交卷了,成绩不理想。正确的做法不是后悔没去拿计算器吗?为什么是抱怨用了计算器不公平?
p605435218 2016-04-11
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提交代码后在哪看结果?
hdu_toraoh 2016-04-11
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引用 4 楼 sinat_27564919 的回复:
想到一个不太恰当的比喻,用库相当于高考用计算器。会不会做题和用不用计算器本质上没有什么关系,但是用了,就造成了对没用计算器的考生客观上的不公平。
没关系,然后我们可以选择—— 诶呀,这个条件好糟糕的,加上去以后这计算器都跑不出来了。
未竟之梦 2016-04-11
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想到一个不太恰当的比喻,用库相当于高考用计算器。会不会做题和用不用计算器本质上没有什么关系,但是用了,就造成了对没用计算器的考生客观上的不公平。
weilanhaiyu2 2016-04-11
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1 首先用不用库当然是个人的选择.和能力没有的关系.  2 解决问题当然重要.当请不要混淆了场景.在实际的工作中,开源当然是一个趋势.这一点无可厚非. 但是现在是在比赛.我们大家想要的,无非是一个公平公正的环境. 毕竟我们自己搞出来的东西,肯定是不能和成熟的东西相比的.而在用与不用之间,可能会对我们算法本身就会产生很大的影响.
学习是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,它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径。   基于数据的机学习是现代智能技术中的重要方面,研究从观测数据出发寻找规律,利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测,包括模式识别、神经网络等在内,现有机学习方法共同的重要理论基础之一是统计学。支持向量机是从统计学发展而来的一种新型的机学习方法,在解决小样本、非线性和高维的机学习问题中表现出了许多特有的优势,但是,支持向量机方法中也存在着一些亟待解决的问题,主要包括:如何用支持向量机更有效的解决多类分类问题,如何解决支持向量机二次规划过程中存在的瓶颈问题、如何确定核函数以及最优的核参数以保证算法的有效性等。   本文详细介绍机学习的基本结构、发展过程及各种分类,系统的阐述了统计学习理论、支持向量机理论以及支持向量机的主要研究热点,包括求解支持向量机问题、多类分类问题、参数优化问题、核函数的选择问题等,并在此基础上介绍支持向量机在人脸识别中的应用,并通过仿真实验证明了算法的有效性。   学习是人类具有的一种重要智能行为,但究竟什么是学习,长期以来却众说纷纭。社会学家、逻辑学家和心理学家都各有其不同的看法。按照人工智能大师西蒙的观点,学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或者改进,使得系统在下一次执行同样任务或相同类似的任务时,会比现在做得更好或效率更高。西蒙对学习给出的定义本身,就说明了学习的重要作用。在人类社会中,不管一个人有多深的学问,多大的本领,如果他不善于学习,我们都不必过于看重他。因为他的能力总是停留在一个固定的水平上,不会创造出新奇的东西。但一个人若具有很强的学习能力,则不可等闲视之了。机具备了学习能力,其情形完全与人类似。   什么是机学习?迄今尚没有统一的定义,由其名字可理解为机学习是研究如何使用机来模拟人类学习活动的一门学科。稍微严格的提法是机学习是一门研究机获取新知识和新技能,并识别现有知识的学问。这里所说的“机”,指的就是计算机,现在是电子计算机,以后还可能是种子计算机、光子计算机或神经计算机等等。

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