㈠ 我是做web前端的，要实写一个流程图，不会写，没思路，求指教
如果这个流程图是固定的，也就是说是不会随着数据，改变位置的话，那就做五行七列的格子，然后往格子里加东西应该就可以了。像那个蓝色四个角，你可以在这个包裹电话的小盒子里，定位四个小正方形，定位到四个角上。
例外那个每个图标样式都是固定的上图下文，上图带四个小正方形的交互，并且大部分带箭头，可以写公共样式。像那些线，如果嫌麻烦，可以用图片代替，定位上去。
㈡ web开发还是算法，机器学习2016年了，web全栈工程师很吃香，但是相比较机器学习呢该选择哪方面
你学过单片机吗？AX-12是数字舵机，数字舵机是发串行指令控制的。你可以详细看看它的资料，然后用单片机试试，用起来比一般的模拟舵机还要简单的。建议你到robot360上看看，那里有很多关于数字舵机和模拟舵机原理及使用的文章，也有这个舵机的资料呢，应该对你学习有帮助。
㈢ 关于算法和流程图
S1 n=-4;s=0
S2 判断n<=4,为真则执行S3，假则执行S5
S3 n=1/（2^n+1);s=s+n;
S4 n=n+1,返回S2
S5 输出s
㈣ 如何在web浏览器利用不同的算法和数据表示来呈现信息给用户
Web已经不再局限于仅仅由静态网页提供信息服务，而改变为动态的网页，可提供交互式的信息查询服务，使信息数据库服务成为了可能。
Web数据库就是将数据库技术与Web技术融合在一起，使数据库系统成为Web的重要有机组成部分，从而实现数据库与网络技术的无缝结合。
这一结合不仅把Web与数据库的所有优势集合在了一起，
而且充分利用了大量已有数据库的信息资源。
㈤ web挖掘怎么实现
截止到今天为止，我尚不知道有什么有价值的web挖掘系统存在，不过您可以参考检索引擎的挖掘算法，比如Apache的lucene等
http://lucene.apache.org/java/docs/index.html
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并为您附录以下信息：
近年来，随着 Internet/Web技术的快速普及和迅猛发展，使各种信息可以以非常低的成本在网络上获得，由于Internet/WWW在全球互连互通，可以从中取得的数据量难以计算，而且Internet/WWW的发展趋势继续看好，特别是电子商务的蓬勃发展为网络应用提供了强大支持，如何在WWW这个全球最大的数据集合中发现有用信息无疑将成为数据挖掘研究的热点。
Web挖掘指使用数据挖掘技术在WWW数据中发现潜在的、有用的模式或信息。Web挖掘研究覆盖了多个研究领域，包括数据库技术、信息获取技术、统计学、人工智能中的机器学习和神经网络等。
2．Web挖掘流程
与传统数据和数据仓库相比，Web上的信息是非结构化或半结构化的、动态的、并且是容易造成混淆的，所以很难直接以Web网页上的数据进行数据挖掘，而必须经过必要的数据处理。典型Web挖掘的处理流程如下[3]：
1．查找资源：任务是从目标Web文档中得到数据，值得注意的是有时信息资源不仅限于在线Web文档，还包括电子邮件、电子文档、新闻组，或者网站的日志数据甚至是通过Web形成的交易数据库中的数据。
2．信息选择和预处理：任务是从取得的Web资源中剔除无用信息和将信息进行必要的整理。例如从Web文档中自动去除广告连接、去除多余格式标记、自动识别段落或者字段并将数据组织成规整的逻辑形式甚至是关系表。
3．模式发现：自动进行模式发现。可以在同一个站点内部或在多个站点之间进行。
4．模式分析：验证、解释上一步骤产生的模式。可以是机器自动完成，也可以是与分析人员进行交互来完成。
Web挖掘作为一个完整的技术体系，在进行挖掘之前的信息获得IR（Information Retrieval）和信息抽取IE(Information Extraction)相当重要。信息获得（IR）的目的在于找到相关Web文档，它只是把文档中的数据看成未经排序的词组的集合，而信息抽取(IE)的目的在于从文档中找到需要的数据项目，它对文档的结构合表达的含义感兴趣,它得一个重要任务就是对数据进行组织整理并适当建立索引。
信息获得（IR）和信息抽取(IE)技术的研究已近有很长时间，随着Web技术的发展，基于Web技术的IR、 IE得到了更多的重视。由于Web 数据量非常大，而且可能动态变化，用原来手工方式进行信息收集早已经力不从心，目前的研究方向是用自动化、半自动化的方法在Web上进行IR和IE。在 Web环境下既要处理非结构化文档，又要处理半结构化的数据，最近几年在这两方面都有相应的研究成果和具体应用，特别是在大型搜索引擎中得到了很好的应用。
3．Web挖掘分类及各自的研究现状及发展
根据对Web数据的感兴趣程度不同，Web挖掘一般可以分为三类：Web内容挖掘（Web Content mining）、 Web结构挖掘（ Web structure mining）、 Web 用法挖掘（Web usage Mining）
3．1、Web内容挖掘：
指从Web内容/数据/文档中发现有用信息，Web上的信息五花八门，传统的Internet由各种类型的服务和数据源组成，包括WWW、FTP、Telnet等，现在有更多的数据和端口可以使用，比如政府信息服务、数字图书馆、电子商务数据，以及其他各种通过 Web可以访问的数据库。Web内容挖掘的对象包括文本、图象、音频、视频、多媒体和其他各种类型的数据。其中针对无结构化文本进行的Web挖掘被归类到基于文本的知识发现（KDT）领域，也称文本数据挖掘或文本挖掘，是Web挖掘中比较重要的技术领域，也引起了许多研究者的关注。最近在Web多媒体数据挖掘方面的研究成为另一个热点。
Web内容挖掘一般从两个不同的观点来进行研究。从资源查找（IR）的观点来看，Web内容挖掘的任务是从用户的角度出发，怎样提高信息质量和帮助用户过滤信息。而从DB的角度讲Web内容挖掘的任务主要是试图对Web上的数据进行集成、建模，以支持对Web数据的复杂查询。
3．1．1从资源查找（Information Retrival）的观点挖掘非结构化文档：
非结构化文档主要指Web上的自由文本，包括小说、新闻等。在这方面的研究相对比较多一些，大部分研究都是建立在词汇袋（bag of words）或称向量表示法（vector representation）的基础上，这种方法将单个的词汇看成文档集合中的属性，只从统计的角度将词汇孤立地看待而忽略该词汇出现的位置和上下文环境。属性可以是布尔型，根据词汇是否在文档中出现而定，也可以有频度，即该词汇在文档中的出现频率。这种方法可以扩展为选择终结符、标点符号、不常用词汇的属性作为考察集合。词汇袋方法的一个弊端是自由文本中的数据丰富，词汇量非常大，处理起来很困难，为解决这个问题人们做了相应的研究，采取了不同技术，如信息增益，交叉熵、差异比等，其目的都是为了减少属性。另外，一个比较有意义的方法是潜在语义索引（Latent Semantic Indexing），它通过分析不同文档中相同主题的共享词汇，找到他们共同的根，用这个公共的根代替所有词汇，以此来减少维空间。例如： “informing”、“information”、“informer”、“informed”可以用他们的根“inform”来表示，这样可以减少属性集合的规模。
其他的属性表示法还有词汇在文档中的出现位置、层次关系、使用短语、使用术语、命名实体等，目前还没有研究表明一种表示法明显优于另一种。
用资源查找（Information Retrival）的观点挖掘半结构化文档：
与非结构化数据相比，Web上的半结构化文档挖掘指在加入了HTML、超连接等附加结构的信息上进行挖掘，其应用包括超连接文本的分类、聚类、发现文档之间的关系、提出半结构化文档中的模式和规则等。
3．1．2从数据库（Database）的观点挖掘非结构化文档：
数据库技术应用于Web挖掘主要是为了解决Web信息的管理和查询问题。这些问题可以分为三类：Web信息的建模和查询；信息抽取与集成；Web站点建构和重构。
从数据库的观点进行Web内容挖掘主要是试图建立Web站点的数据模型并加以集成，以支持复杂查询，而不止是简单的基于关键词的搜索。这要通过找到Web文档的模式、建立Web数据仓库或Web知识库或虚拟数据库来实现。相关研究主要是基于半结构化数据进行的。
数据库观点主要利用OEM(Object Exchange Model)模型将半结构化数据表示成标识图。OEM中的每个对象都有对象标识（OID）和值，值可以是原子类型，如整型、字符串型、gif、html 等，也可以是一个复合类型，以对象引用集合的形式表示。由于Web数据量非常庞大，从应用的角度考虑，很多研究只处理办结构化数据的一个常用自集。一些有意义的应用是建立多层数据库（MLDB），每一层是它下面层次的概化，这样就可以进行一些特殊的查询和信息处理。对于在半结构化数据上的查询语言研究也得到了人们的重视并做了专题研究。
由于在数据库观点下数据的表示方法比较特殊，其中包含了关系层次和图形化的数据，所以大部分建立在扁平数据集合之上的数据挖掘方法不能直接使用，目前已经有人针对多层数据库挖掘算法进行研究。
3．2、Web结构挖掘：
Web结构挖掘的对象是Web本身的超连接，即对Web文档的结构进行挖掘。对于给定的Web文档集合，应该能够通过算法发现他们之间连接情况的有用信息，文档之间的超连接反映了文档之间的包含、引用或者从属关系，引用文档对被引用文档的说明往往更客观、更概括、更准确。
Web结构挖掘在一定程度上得益于社会网络和引用分析的研究。把网页之间的关系分为incoming连接和 outgoing连接，运用引用分析方法找到同一网站内部以及不同网站之间的连接关系。在Web结构挖掘领域最着名的算法是HITS算法和 PageRank算法。他们的共同点是使用一定方法计算Web页面之间超连接的质量，从而得到页面的权重。着名的Clever和Google搜索引擎就采用了该类算法。
此外，Web结构挖掘另一个尝试是在Web数据仓库环境下的挖掘，包括通过检查同一台服务器上的本地连接衡量 Web结构挖掘Web站点的完全性，在不同的Web数据仓库中检查副本以帮助定位镜像站点，通过发现针对某一特定领域超连接的层次属性去探索信息流动如何影响Web站点的设计。
3．3、Web用法挖掘（Web usage Mining）：
即Web使用记录挖掘，在新兴的电子商务领域有重要意义，它通过挖掘相关的Web日志记录，来发现用户访问 Web页面的模式，通过分析日志记录中的规律，可以识别用户的忠实度、喜好、满意度，可以发现潜在用户，增强站点的服务竞争力。Web使用记录数据除了服务器的日志记录外还包括代理服务器日志、浏览器端日志、注册信息、用户会话信息、交易信息、Cookie中的信息、用户查询、鼠标点击流等一切用户与站点之间可能的交互记录。可见Web使用记录的数据量是非常巨大的，而且数据类型也相当丰富。根据对数据源的不同处理方法，Web 用法挖掘可以分为两类，一类是将Web使用记录的数据转换并传递进传统的关系表里，再使用数据挖掘算法对关系表中的数据进行常规挖掘；另一类是将Web 使用记录的数据直接预处理再进行挖掘。Web 用法挖掘中的一个有趣的问题是在多个用户使用同一个代理服务器的环境下如何标识某个用户，如何识别属于该用户的会话和使用记录，这个问题看起来不大，但却在很大程度上影响着挖掘质量，所以有人专门在这方面进行了研究。通常来讲，经典的数据挖掘算法都可以直接用到Web 用法挖掘上来，但为了提高挖掘质量，研究人员在扩展算法上进行了努力，包括复合关联规则算法、改进的序列发现算法等。
在[4]中，根据数据来源、数据类型、数据集合中的用户数量、数据集合中的服务器数量等将Web 用法挖掘分为五类：
●个性挖掘：针对单个用户的使用记录对该用户进行建模，结合该用户基本信息分析他的使用习惯、个人喜好，目的是在电子商务环境下为该用户提供与众不同的个性化服务。
●系统改进：Web服务（数据库、网络等）的性能和其他服务质量是衡量用户满意度的关键指标，Web 用法挖掘可以通过用户的拥塞记录发现站点的性能瓶颈，以提示站点管理者改进Web缓存策略、网络传输策略、流量负载平衡机制和数据的分布策略。此外，可以通过分析网络的非法入侵数据找到系统弱点，提高站点安全性，这在电子商务环境下尤为重要。
●站点修改：站点的结构和内容是吸引用户的关键。Web 用法挖掘通过挖掘用户的行为记录和反馈情况为站点设计者提供改进的依，比如页面连接情况应如何组织、那些页面应能够直接访问等。
●智能商务：用户怎样使用Web站点的信息无疑是电子商务销售商关心的重点，用户一次访问的周期可分为被吸引、驻留、购买和离开四个步骤，Web用法挖掘可以通过分析用户点击流等Web日志信息挖掘用户行为的动机，以帮助销售商合理安排销售策略。
●Web特征描述：这类研究跟关注这样通过用户对站点的访问情况统计各个用户在页面上的交互情况，对用户访问情况进行特征描述。
4．结束语
尽管Web挖掘的形式和研究方向层出不穷，但我认为随着电子商务的兴起和迅猛发展，未来Web挖掘的一个重要应用方向将是电子商务系统。而与电子商务关系最为密切的是用法挖掘（Usage Mining），也就是说在这个领域将会持续得到更多的重视。另外，在搜索引擎的研究方面，结构挖掘的研究已经相对成熟，基于文本的内容挖掘也已经有许多研究，下一步将会有更多的研究者把多媒体挖掘最为研究方向。
㈥ 算法的流程图描述
是的
算法的描述形式分为以下三种
文字描述:二义性,如:甲叫乙把他的书拿来;小明连王刚都不认识;
伪代码:用符号,不直观;
流程图:简洁,直观,无二义性.
可以参考一下这篇文档
http://changane.com/web/resource/img/2009/0BA77B29E517CJ4.doc
或者直接网络“算法 流程图”
㈦ 求WEB前端开发学习路线
Web前端不仅薪资比较高，而且发展前景也很可观，越来越多的年轻人纷纷选择web前端作为未来的职业发展方向，但是就怎么选择学习方法而言，但是很多都是零基础来学习web前端的，对于这个行业可能一概不知，该怎么去学习呢？什么样的学习方法更适合学。，那么这份最详细的web前端学习路线分享给大家。
第一阶段：前端页面重构
内容包含了：（PC端网站布局项目、HTML5+CSS3基础项目、WebApp页面布局项目）
第二阶段：JavaScript高级程序设计
内容包含：1）原生 JavaScript交互功能开发项目、面向对象进阶与 ES5/ES6应用项目、JavaScript工具库自主研发项目）
第三阶段：PC端全栈项目开发
内容包含：（jQuery经典交互特效开发、HTTP协议、Ajax进阶与PHP/JAVA开发项目、前端工程化与模块化应用项目、PC端网站开发项目、PC端管理信息系统前端开发项目）
第四阶段：移动端项目开发
内容包含：（Touch端项目、微信场景项目、应用 Angular+Ionic开发 WebApp项目、应用 Vue.js开发 WebApp项目、应用 React.js开发 WebApp项目）
第五阶段：混合（Hybrid,ReactNative）开发
内容包含：（微信小程序开发、React Native、各类混合应用开发）
第六阶段：NodeJS全栈开发
内容包括：（WebApp后端系统开发、一、NodeJS基础与NodeJS核心模块二、Express三、noSQL数据库）
第七阶段：大数据可视化
内容包含：（大数据可视化化基础与实战、一、数据可视化入门、二、D3.js详解、三、其他JS库）
对于想学习web前端的同学来说：首先是自学，其实自学也不是不可以，只要有毅力能坚持，自己学习是完全没有问题的，现在有很多同学也是自己找资料视频来学习。最后技术也学的挺牛的，得看个人兴趣和悟性，软件开发本来就是一项比较枯燥的工作，如果只是单纯的觉得这项行业工资高而进来的话，可能学习中遇到技术难题，就会知难而退了，难以坚持下去，而真正爱这行的会迎难而上，不解决不罢休，这也是为什么有些能自学下来有些却不行的原因。
如果选择培训机构的话，对于没有基础或者毅力坚持下去的同学是比较好的学习方式，首先培训机构课程比较完善，没有基础的同学往往不知道从哪个方向去学习，而培训机构能更好的满足这部分学员，一般培训机构的老师都是经验比较丰富的，讲课的时候重点和难点会详细讲解，及时解决，这样学习的能保障每个学员都能弄懂，而且不用自己苦思冥想找答案。这样也大大的提升了学习的热情。最重要的是培训机构有阶段性的项目练习，这个对于自学的同学来说是没有的，现在的企业都是看着每个求职者的动手能力，如果有项目的实践操作，在应聘中也更有竞争力。
其实不管自学还是培训机构也好，最重要的是看自己的热情，还有能不能吃苦和努力，web前端开发确实是高薪职业，市场需求也很大，只要你有本事，你就是企业需求的人才，那么想快速达到这个技术能力，自己该怎么做怎么学就看你自己的选择了。
㈧ web前端架构和算法有哪些
《数据结构》看几遍，再做一下配套习题，然后在OJ上刷100道题，稍微打一下基础。从广泛意义上说，算法就是你解决问题的思路，你思考得出的方案其实就是一个算法。数据结构有助于你的算法实现。一般在大公司，后端工程师一般比前端更吃香一点。前端工程师有一条不错的出路是往全栈工程师发展，掌握多种前端的技术，再学点后端技术，就变得很抢手了。
㈨ 算法流程图
选B 首先排除C D 因为是输出a是一个数 所以不可能是排列
再看A和B 该怎么选
第一个判断框先比较a和b
当a>b 则将b赋值给a 所以得到的是较小的 再比较a和c
若a>c 再将c赋值给a
若a<c 输出a还是较小的 所以输出的a是3个数中最小的
主要是先明白a←b是意思是把b的值赋于a 现在的教材中都写成a=b
谢谢
㈩ 用web解决数据结构问题怎么实现算法
（1）数据结构与算法的联系：
程序=算法+数据结构。数据结构是算法实现的基础，算法总是要依赖于某种数据结构来实现的。往往是在发展一种算法的时候，构建了适合于这种算法的数据结构。 算法的操作对象是数据结构。算法的设计和选择要同时结合数据结构，简单地说数据结构的设计就是选择存储方式，如确定问题中的信息是用数组存储还是用普通的变量存储或其他更加复杂的数据结构。算法设计的实质就是对实际问题要处理的数据选择一种恰当的存储结构，并在选定的存储结构上设计一个好的算法。不同的数据结构的设计将导致差异很大的算法。数据结构是算法设计的基础。用一个形象的比喻来解释：开采煤矿过程中，煤矿以各种形式深埋于地下。矿体的结构就像相当于计算机领域的数据结构，而煤就相当于一个个数据元素。开采煤矿然后运输、加工这些“操作”技术就相当于算法。显然，如何开采，如何运输必须考虑到煤矿的存储（物理）结构，只拥有开采技术而没有煤矿是没有任何意义的。算法设计必须考虑到数据结构，算法设计是不可能独立于数据结构的。 另外，数据结构的设计和选择需要为算法服务。如果某种数据结构不利于算法实现它将没有太大的实际意义。知道某种数据结构的典型操作才能设计出好的算法。
总之，算法的设计同时伴有数据结构的设计，两者都是为最终解决问题服务的。
（2）数据结构与算法的区别：
数据结构关注的是数据的逻辑结构、存储结构以及基本操作，而算法更多的是关注如何在数据结构的基础上解决实际问题。算法是编程思想，数据结构则是这些思想的逻辑基础。