㈠ 我是做web前端的，要實寫一個流程圖，不會寫，沒思路，求指教
如果這個流程圖是固定的，也就是說是不會隨著數據，改變位置的話，那就做五行七列的格子，然後往格子里加東西應該就可以了。像那個藍色四個角，你可以在這個包裹電話的小盒子里，定位四個小正方形，定位到四個角上。
例外那個每個圖標樣式都是固定的上圖下文，上圖帶四個小正方形的交互，並且大部分帶箭頭，可以寫公共樣式。像那些線，如果嫌麻煩，可以用圖片代替，定位上去。
㈡ web開發還是演算法，機器學習2016年了，web全棧工程師很吃香，但是相比較機器學習呢該選擇哪方面
你學過單片機嗎？AX-12是數字舵機，數字舵機是發串列指令控制的。你可以詳細看看它的資料，然後用單片機試試，用起來比一般的模擬舵機還要簡單的。建議你到robot360上看看，那裡有很多關於數字舵機和模擬舵機原理及使用的文章，也有這個舵機的資料呢，應該對你學習有幫助。
㈢ 關於演算法和流程圖
S1 n=-4;s=0
S2 判斷n<=4,為真則執行S3，假則執行S5
S3 n=1/（2^n+1);s=s+n;
S4 n=n+1,返回S2
S5 輸出s
㈣ 如何在web瀏覽器利用不同的演算法和數據表示來呈現信息給用戶
Web已經不再局限於僅僅由靜態網頁提供信息服務，而改變為動態的網頁，可提供互動式的信息查詢服務，使信息資料庫服務成為了可能。
Web資料庫就是將資料庫技術與Web技術融合在一起，使資料庫系統成為Web的重要有機組成部分，從而實現資料庫與網路技術的無縫結合。
這一結合不僅把Web與資料庫的所有優勢集合在了一起，
而且充分利用了大量已有資料庫的信息資源。
㈤ web挖掘怎麼實現
截止到今天為止，我尚不知道有什麼有價值的web挖掘系統存在，不過您可以參考檢索引擎的挖掘演算法，比如Apache的lucene等
http://lucene.apache.org/java/docs/index.html
-------------
並為您附錄以下信息：
近年來，隨著 Internet/Web技術的快速普及和迅猛發展，使各種信息可以以非常低的成本在網路上獲得，由於Internet/WWW在全球互連互通，可以從中取得的數據量難以計算，而且Internet/WWW的發展趨勢繼續看好，特別是電子商務的蓬勃發展為網路應用提供了強大支持，如何在WWW這個全球最大的數據集合中發現有用信息無疑將成為數據挖掘研究的熱點。
Web挖掘指使用數據挖掘技術在WWW數據中發現潛在的、有用的模式或信息。Web挖掘研究覆蓋了多個研究領域，包括資料庫技術、信息獲取技術、統計學、人工智慧中的機器學習和神經網路等。
2．Web挖掘流程
與傳統數據和數據倉庫相比，Web上的信息是非結構化或半結構化的、動態的、並且是容易造成混淆的，所以很難直接以Web網頁上的數據進行數據挖掘，而必須經過必要的數據處理。典型Web挖掘的處理流程如下[3]：
1．查找資源：任務是從目標Web文檔中得到數據，值得注意的是有時信息資源不僅限於在線Web文檔，還包括電子郵件、電子文檔、新聞組，或者網站的日誌數據甚至是通過Web形成的交易資料庫中的數據。
2．信息選擇和預處理：任務是從取得的Web資源中剔除無用信息和將信息進行必要的整理。例如從Web文檔中自動去除廣告連接、去除多餘格式標記、自動識別段落或者欄位並將數據組織成規整的邏輯形式甚至是關系表。
3．模式發現：自動進行模式發現。可以在同一個站點內部或在多個站點之間進行。
4．模式分析：驗證、解釋上一步驟產生的模式。可以是機器自動完成，也可以是與分析人員進行交互來完成。
Web挖掘作為一個完整的技術體系，在進行挖掘之前的信息獲得IR（Information Retrieval）和信息抽取IE(Information Extraction)相當重要。信息獲得（IR）的目的在於找到相關Web文檔，它只是把文檔中的數據看成未經排序的片語的集合，而信息抽取(IE)的目的在於從文檔中找到需要的數據項目，它對文檔的結構合表達的含義感興趣,它得一個重要任務就是對數據進行組織整理並適當建立索引。
信息獲得（IR）和信息抽取(IE)技術的研究已近有很長時間，隨著Web技術的發展，基於Web技術的IR、 IE得到了更多的重視。由於Web 數據量非常大，而且可能動態變化，用原來手工方式進行信息收集早已經力不從心，目前的研究方向是用自動化、半自動化的方法在Web上進行IR和IE。在 Web環境下既要處理非結構化文檔，又要處理半結構化的數據，最近幾年在這兩方面都有相應的研究成果和具體應用，特別是在大型搜索引擎中得到了很好的應用。
3．Web挖掘分類及各自的研究現狀及發展
根據對Web數據的感興趣程度不同，Web挖掘一般可以分為三類：Web內容挖掘（Web Content mining）、 Web結構挖掘（ Web structure mining）、 Web 用法挖掘（Web usage Mining）
3．1、Web內容挖掘：
指從Web內容/數據/文檔中發現有用信息，Web上的信息五花八門，傳統的Internet由各種類型的服務和數據源組成，包括WWW、FTP、Telnet等，現在有更多的數據和埠可以使用，比如政府信息服務、數字圖書館、電子商務數據，以及其他各種通過 Web可以訪問的資料庫。Web內容挖掘的對象包括文本、圖象、音頻、視頻、多媒體和其他各種類型的數據。其中針對無結構化文本進行的Web挖掘被歸類到基於文本的知識發現（KDT）領域，也稱文本數據挖掘或文本挖掘，是Web挖掘中比較重要的技術領域，也引起了許多研究者的關注。最近在Web多媒體數據挖掘方面的研究成為另一個熱點。
Web內容挖掘一般從兩個不同的觀點來進行研究。從資源查找（IR）的觀點來看，Web內容挖掘的任務是從用戶的角度出發，怎樣提高信息質量和幫助用戶過濾信息。而從DB的角度講Web內容挖掘的任務主要是試圖對Web上的數據進行集成、建模，以支持對Web數據的復雜查詢。
3．1．1從資源查找（Information Retrival）的觀點挖掘非結構化文檔：
非結構化文檔主要指Web上的自由文本，包括小說、新聞等。在這方面的研究相對比較多一些，大部分研究都是建立在詞彙袋（bag of words）或稱向量表示法（vector representation）的基礎上，這種方法將單個的詞彙看成文檔集合中的屬性，只從統計的角度將詞彙孤立地看待而忽略該詞彙出現的位置和上下文環境。屬性可以是布爾型，根據詞彙是否在文檔中出現而定，也可以有頻度，即該詞彙在文檔中的出現頻率。這種方法可以擴展為選擇終結符、標點符號、不常用詞彙的屬性作為考察集合。詞彙袋方法的一個弊端是自由文本中的數據豐富，詞彙量非常大，處理起來很困難，為解決這個問題人們做了相應的研究，採取了不同技術，如信息增益，交叉熵、差異比等，其目的都是為了減少屬性。另外，一個比較有意義的方法是潛在語義索引（Latent Semantic Indexing），它通過分析不同文檔中相同主題的共享詞彙，找到他們共同的根，用這個公共的根代替所有詞彙，以此來減少維空間。例如： 「informing」、「information」、「informer」、「informed」可以用他們的根「inform」來表示，這樣可以減少屬性集合的規模。
其他的屬性表示法還有詞彙在文檔中的出現位置、層次關系、使用短語、使用術語、命名實體等，目前還沒有研究表明一種表示法明顯優於另一種。
用資源查找（Information Retrival）的觀點挖掘半結構化文檔：
與非結構化數據相比，Web上的半結構化文檔挖掘指在加入了HTML、超連接等附加結構的信息上進行挖掘，其應用包括超連接文本的分類、聚類、發現文檔之間的關系、提出半結構化文檔中的模式和規則等。
3．1．2從資料庫（Database）的觀點挖掘非結構化文檔：
資料庫技術應用於Web挖掘主要是為了解決Web信息的管理和查詢問題。這些問題可以分為三類：Web信息的建模和查詢；信息抽取與集成；Web站點建構和重構。
從資料庫的觀點進行Web內容挖掘主要是試圖建立Web站點的數據模型並加以集成，以支持復雜查詢，而不止是簡單的基於關鍵詞的搜索。這要通過找到Web文檔的模式、建立Web數據倉庫或Web知識庫或虛擬資料庫來實現。相關研究主要是基於半結構化數據進行的。
資料庫觀點主要利用OEM(Object Exchange Model)模型將半結構化數據表示成標識圖。OEM中的每個對象都有對象標識（OID）和值，值可以是原子類型，如整型、字元串型、gif、html 等，也可以是一個復合類型，以對象引用集合的形式表示。由於Web數據量非常龐大，從應用的角度考慮，很多研究只處理辦結構化數據的一個常用自集。一些有意義的應用是建立多層資料庫（MLDB），每一層是它下面層次的概化，這樣就可以進行一些特殊的查詢和信息處理。對於在半結構化數據上的查詢語言研究也得到了人們的重視並做了專題研究。
由於在資料庫觀點下數據的表示方法比較特殊，其中包含了關系層次和圖形化的數據，所以大部分建立在扁平數據集合之上的數據挖掘方法不能直接使用，目前已經有人針對多層資料庫挖掘演算法進行研究。
3．2、Web結構挖掘：
Web結構挖掘的對象是Web本身的超連接，即對Web文檔的結構進行挖掘。對於給定的Web文檔集合，應該能夠通過演算法發現他們之間連接情況的有用信息，文檔之間的超連接反映了文檔之間的包含、引用或者從屬關系，引用文檔對被引用文檔的說明往往更客觀、更概括、更准確。
Web結構挖掘在一定程度上得益於社會網路和引用分析的研究。把網頁之間的關系分為incoming連接和 outgoing連接，運用引用分析方法找到同一網站內部以及不同網站之間的連接關系。在Web結構挖掘領域最著名的演算法是HITS演算法和 PageRank演算法。他們的共同點是使用一定方法計算Web頁面之間超連接的質量，從而得到頁面的權重。著名的Clever和Google搜索引擎就採用了該類演算法。
此外，Web結構挖掘另一個嘗試是在Web數據倉庫環境下的挖掘，包括通過檢查同一台伺服器上的本地連接衡量 Web結構挖掘Web站點的完全性，在不同的Web數據倉庫中檢查副本以幫助定位鏡像站點，通過發現針對某一特定領域超連接的層次屬性去探索信息流動如何影響Web站點的設計。
3．3、Web用法挖掘（Web usage Mining）：
即Web使用記錄挖掘，在新興的電子商務領域有重要意義，它通過挖掘相關的Web日誌記錄，來發現用戶訪問 Web頁面的模式，通過分析日誌記錄中的規律，可以識別用戶的忠實度、喜好、滿意度，可以發現潛在用戶，增強站點的服務競爭力。Web使用記錄數據除了伺服器的日誌記錄外還包括代理伺服器日誌、瀏覽器端日誌、注冊信息、用戶會話信息、交易信息、Cookie中的信息、用戶查詢、滑鼠點擊流等一切用戶與站點之間可能的交互記錄。可見Web使用記錄的數據量是非常巨大的，而且數據類型也相當豐富。根據對數據源的不同處理方法，Web 用法挖掘可以分為兩類，一類是將Web使用記錄的數據轉換並傳遞進傳統的關系表裡，再使用數據挖掘演算法對關系表中的數據進行常規挖掘；另一類是將Web 使用記錄的數據直接預處理再進行挖掘。Web 用法挖掘中的一個有趣的問題是在多個用戶使用同一個代理伺服器的環境下如何標識某個用戶，如何識別屬於該用戶的會話和使用記錄，這個問題看起來不大，但卻在很大程度上影響著挖掘質量，所以有人專門在這方面進行了研究。通常來講，經典的數據挖掘演算法都可以直接用到Web 用法挖掘上來，但為了提高挖掘質量，研究人員在擴展演算法上進行了努力，包括復合關聯規則演算法、改進的序列發現演算法等。
在[4]中，根據數據來源、數據類型、數據集合中的用戶數量、數據集合中的伺服器數量等將Web 用法挖掘分為五類：
●個性挖掘：針對單個用戶的使用記錄對該用戶進行建模，結合該用戶基本信息分析他的使用習慣、個人喜好，目的是在電子商務環境下為該用戶提供與眾不同的個性化服務。
●系統改進：Web服務（資料庫、網路等）的性能和其他服務質量是衡量用戶滿意度的關鍵指標，Web 用法挖掘可以通過用戶的擁塞記錄發現站點的性能瓶頸，以提示站點管理者改進Web緩存策略、網路傳輸策略、流量負載平衡機制和數據的分布策略。此外，可以通過分析網路的非法入侵數據找到系統弱點，提高站點安全性，這在電子商務環境下尤為重要。
●站點修改：站點的結構和內容是吸引用戶的關鍵。Web 用法挖掘通過挖掘用戶的行為記錄和反饋情況為站點設計者提供改進的依，比如頁面連接情況應如何組織、那些頁面應能夠直接訪問等。
●智能商務：用戶怎樣使用Web站點的信息無疑是電子商務銷售商關心的重點，用戶一次訪問的周期可分為被吸引、駐留、購買和離開四個步驟，Web用法挖掘可以通過分析用戶點擊流等Web日誌信息挖掘用戶行為的動機，以幫助銷售商合理安排銷售策略。
●Web特徵描述：這類研究跟關注這樣通過用戶對站點的訪問情況統計各個用戶在頁面上的交互情況，對用戶訪問情況進行特徵描述。
4．結束語
盡管Web挖掘的形式和研究方向層出不窮，但我認為隨著電子商務的興起和迅猛發展，未來Web挖掘的一個重要應用方向將是電子商務系統。而與電子商務關系最為密切的是用法挖掘（Usage Mining），也就是說在這個領域將會持續得到更多的重視。另外，在搜索引擎的研究方面，結構挖掘的研究已經相對成熟，基於文本的內容挖掘也已經有許多研究，下一步將會有更多的研究者把多媒體挖掘最為研究方向。
㈥ 演算法的流程圖描述
是的
演算法的描述形式分為以下三種
文字描述:二義性,如:甲叫乙把他的書拿來;小明連王剛都不認識;
偽代碼:用符號,不直觀;
流程圖:簡潔,直觀,無二義性.
可以參考一下這篇文檔
http://changane.com/web/resource/img/2009/0BA77B29E517CJ4.doc
或者直接網路「演算法 流程圖」
㈦ 求WEB前端開發學習路線
Web前端不僅薪資比較高，而且發展前景也很可觀，越來越多的年輕人紛紛選擇web前端作為未來的職業發展方向，但是就怎麼選擇學習方法而言，但是很多都是零基礎來學習web前端的，對於這個行業可能一概不知，該怎麼去學習呢？什麼樣的學習方法更適合學。，那麼這份最詳細的web前端學習路線分享給大家。
第一階段：前端頁面重構
內容包含了：（PC端網站布局項目、HTML5+CSS3基礎項目、WebApp頁面布局項目）
第二階段：JavaScript高級程序設計
內容包含：1）原生 JavaScript交互功能開發項目、面向對象進階與 ES5/ES6應用項目、JavaScript工具庫自主研發項目）
第三階段：PC端全棧項目開發
內容包含：（jQuery經典交互特效開發、HTTP協議、Ajax進階與PHP/JAVA開發項目、前端工程化與模塊化應用項目、PC端網站開發項目、PC端管理信息系統前端開發項目）
第四階段：移動端項目開發
內容包含：（Touch端項目、微信場景項目、應用 Angular+Ionic開發 WebApp項目、應用 Vue.js開發 WebApp項目、應用 React.js開發 WebApp項目）
第五階段：混合（Hybrid,ReactNative）開發
內容包含：（微信小程序開發、React Native、各類混合應用開發）
第六階段：NodeJS全棧開發
內容包括：（WebApp後端系統開發、一、NodeJS基礎與NodeJS核心模塊二、Express三、noSQL資料庫）
第七階段：大數據可視化
內容包含：（大數據可視化化基礎與實戰、一、數據可視化入門、二、D3.js詳解、三、其他JS庫）
對於想學習web前端的同學來說：首先是自學，其實自學也不是不可以，只要有毅力能堅持，自己學習是完全沒有問題的，現在有很多同學也是自己找資料視頻來學習。最後技術也學的挺牛的，得看個人興趣和悟性，軟體開發本來就是一項比較枯燥的工作，如果只是單純的覺得這項行業工資高而進來的話，可能學習中遇到技術難題，就會知難而退了，難以堅持下去，而真正愛這行的會迎難而上，不解決不罷休，這也是為什麼有些能自學下來有些卻不行的原因。
如果選擇培訓機構的話，對於沒有基礎或者毅力堅持下去的同學是比較好的學習方式，首先培訓機構課程比較完善，沒有基礎的同學往往不知道從哪個方向去學習，而培訓機構能更好的滿足這部分學員，一般培訓機構的老師都是經驗比較豐富的，講課的時候重點和難點會詳細講解，及時解決，這樣學習的能保障每個學員都能弄懂，而且不用自己苦思冥想找答案。這樣也大大的提升了學習的熱情。最重要的是培訓機構有階段性的項目練習，這個對於自學的同學來說是沒有的，現在的企業都是看著每個求職者的動手能力，如果有項目的實踐操作，在應聘中也更有競爭力。
其實不管自學還是培訓機構也好，最重要的是看自己的熱情，還有能不能吃苦和努力，web前端開發確實是高薪職業，市場需求也很大，只要你有本事，你就是企業需求的人才，那麼想快速達到這個技術能力，自己該怎麼做怎麼學就看你自己的選擇了。
㈧ web前端架構和演算法有哪些
《數據結構》看幾遍，再做一下配套習題，然後在OJ上刷100道題，稍微打一下基礎。從廣泛意義上說，演算法就是你解決問題的思路，你思考得出的方案其實就是一個演算法。數據結構有助於你的演算法實現。一般在大公司，後端工程師一般比前端更吃香一點。前端工程師有一條不錯的出路是往全棧工程師發展，掌握多種前端的技術，再學點後端技術，就變得很搶手了。
㈨ 演算法流程圖
選B 首先排除C D 因為是輸出a是一個數 所以不可能是排列
再看A和B 該怎麼選
第一個判斷框先比較a和b
當a>b 則將b賦值給a 所以得到的是較小的 再比較a和c
若a>c 再將c賦值給a
若a<c 輸出a還是較小的 所以輸出的a是3個數中最小的
主要是先明白a←b是意思是把b的值賦於a 現在的教材中都寫成a=b
謝謝
㈩ 用web解決數據結構問題怎麼實現演算法
（1）數據結構與演算法的聯系：
程序=演算法+數據結構。數據結構是演算法實現的基礎，演算法總是要依賴於某種數據結構來實現的。往往是在發展一種演算法的時候，構建了適合於這種演算法的數據結構。 演算法的操作對象是數據結構。演算法的設計和選擇要同時結合數據結構，簡單地說數據結構的設計就是選擇存儲方式，如確定問題中的信息是用數組存儲還是用普通的變數存儲或其他更加復雜的數據結構。演算法設計的實質就是對實際問題要處理的數據選擇一種恰當的存儲結構，並在選定的存儲結構上設計一個好的演算法。不同的數據結構的設計將導致差異很大的演算法。數據結構是演算法設計的基礎。用一個形象的比喻來解釋：開採煤礦過程中，煤礦以各種形式深埋於地下。礦體的結構就像相當於計算機領域的數據結構，而煤就相當於一個個數據元素。開採煤礦然後運輸、加工這些「操作」技術就相當於演算法。顯然，如何開采，如何運輸必須考慮到煤礦的存儲（物理）結構，只擁有開采技術而沒有煤礦是沒有任何意義的。演算法設計必須考慮到數據結構，演算法設計是不可能獨立於數據結構的。 另外，數據結構的設計和選擇需要為演算法服務。如果某種數據結構不利於演算法實現它將沒有太大的實際意義。知道某種數據結構的典型操作才能設計出好的演算法。
總之，演算法的設計同時伴有數據結構的設計，兩者都是為最終解決問題服務的。
（2）數據結構與演算法的區別：
數據結構關注的是數據的邏輯結構、存儲結構以及基本操作，而演算法更多的是關注如何在數據結構的基礎上解決實際問題。演算法是編程思想，數據結構則是這些思想的邏輯基礎。