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❖第一階段：顯式演算法的時代 (1950s - 1980s)** (**註：亦可稱「規則式／Rule-based」演算法時代) 這個時代的演算法典範是「人告訴電腦如何做」。 ▹核心思維 演算法就是一套由程式設計師明確定義、一步步執行的指令。人類必須完全理解問題的解法，並將其邏輯用程式碼完整地寫出來。 ▹底層技術 (a)年代／ 1940s–1960s：數值演算法 → 資料結構與排序搜尋 1970s–1980s：理論演算法(NP、隨機化、可計算性) (b)特色：演算法本身和資料結構是「核心基礎」，計算效率(時間複雜度與空間複雜度)是主要評價指標。後來延伸為不只是「怎麼算」，還涉及「是否可能算得出來」、「效率界線在哪裡」。 ▹局限性 無法應對人類難以用明確規則描述的複雜問題，例如判斷一張圖片裡是否有貓**。 (**註：其實在那時期，這問題曾試圖透過「專家系統／Expert Systems」方式，也就是「規則庫 if-else 來模擬人類推理」方式處理，不過成果十分有限。) ❖第二階段：機器學習的時代 (1980s - 2010s) 這是第一個巨大的典範轉移，思維從「告訴電腦怎麼做」轉變為「讓電腦自己學」。 ▹核心思維 演算法不再是固定的步驟。人類提供大量數據和學習目標，讓演算法自己從數據中尋找模式和規律，並建立模型來解決問題。 ▹底層技術 (a)年代／1990s–2000s：分散式與大規模資料處理(PageRank, MapReduce)，以及大量統計學與傳統 ML 演算法的崛起(ex決策樹、SVM、KNN、隨機森林...etc.)。 (b)特色：處理「規模」成為主題，追求能在分散式系統上有效運行。 ▹局限性 儘管已經可以學習，但仍需要人類專家進行關鍵步驟——「特徵工程」：人類必須手動從原始數據中提取有意義的特徵，才能讓演算法學習。尤其不同專業領域就需要不同領域的專家知識，才能提取出專屬該領域的特徵、完成該領域的特徵工程。這是關鍵痛點。 ❖第三階段：深度學習的時代 (2010s - 2020s) 這是機器學習內部的一次重大典範轉移，它讓演算法從「學習」進化到「深度學習」。 ▹核心思維 這個階段解決了特徵工程的問題。透過多層神經網路(DNN)，演算法能夠自動從最原始的數據中學習、並提取最抽象、最高階的特徵。意即，電腦已經開始有能力自行判斷「哪些數據是重要的」。 ▹底層技術 (a)年代／2010s–2020s：機器學習(ML)與深度學習(DL) (b)特色：不再只是「明確規則 + 決定性輸出」，而是「自我調整規則、從資料學習」。以深度學習來說，自動學習抽象特徵／表徵學習(Representation Learning)，就可說是最關鍵的突破口。 ▹革命性： 這個階段讓 AI 第一次在圖像辨識、語音處理和自然語言理解等領域超越了人類的表現。 ❖總結 上述三個階段代表了演算法從「遵循規則」到「從數據中學習」，再到「自動從數據中學習特徵」的根本性演變。 (還沒完...) ❖第四階段：生成式 AI / 大模型時代（2020s-） 不是只分類或預測，不只是更深的神經網路，而是開始使模型具備跨任務、跨領域的能力，例如「生成」新的內容(語言/影像/音樂)，透過Transformer 架構＋海量參數＋大規模語言模型(LLM)，都已應用在現實生活中。 未來，方興未艾。 https://vocus.cc/article/68a712e5fd89780001b13c29 #這碗呀不大
❖第一階段：顯式演算法的時代 (1950s - 1980s)**
(**註：亦可稱「規則式／Rule-based」演算法時代)
這個時代的演算法典範是「人告訴電腦如何做」。
▹核心思維
演算法就是一套由程式設計師明確定義、一步步執行的指令。人類必須完全理解問題的解法，並將其邏輯用程式碼完整地寫出來。
▹底層技術
(a)年代／
1940s–1960s：數值演算法 → 資料結構與排序搜尋
1970s–1980s：理論演算法(NP、隨機化、可計算性)
(b)特色：演算法本身和資料結構是「核心基礎」，計算效率(時間複雜度與空間複雜度)是主要評價指標。後來延伸為不只是「怎麼算」，還涉及「是否可能算得出來」、「效率界線在哪裡」。
▹局限性
無法應對人類難以用明確規則描述的複雜問題，例如判斷一張圖片裡是否有貓**。
(**註：其實在那時期，這問題曾試圖透過「專家系統／Expert Systems」方式，也就是「規則庫 if-else 來模擬人類推理」方式處理，不過成果十分有限。)
❖第二階段：機器學習的時代 (1980s - 2010s)
這是第一個巨大的典範轉移，思維從「告訴電腦怎麼做」轉變為「讓電腦自己學」。
▹核心思維
演算法不再是固定的步驟。人類提供大量數據和學習目標，讓演算法自己從數據中尋找模式和規律，並建立模型來解決問題。
▹底層技術
(a)年代／1990s–2000s：分散式與大規模資料處理(PageRank, MapReduce)，以及大量統計學與傳統 ML 演算法的崛起(ex決策樹、SVM、KNN、隨機森林...etc.)。
(b)特色：處理「規模」成為主題，追求能在分散式系統上有效運行。
▹局限性
儘管已經可以學習，但仍需要人類專家進行關鍵步驟——「特徵工程」：人類必須手動從原始數據中提取有意義的特徵，才能讓演算法學習。尤其不同專業領域就需要不同領域的專家知識，才能提取出專屬該領域的特徵、完成該領域的特徵工程。這是關鍵痛點。
❖第三階段：深度學習的時代 (2010s - 2020s)
這是機器學習內部的一次重大典範轉移，它讓演算法從「學習」進化到「深度學習」。
▹核心思維
這個階段解決了特徵工程的問題。透過多層神經網路(DNN)，演算法能夠自動從最原始的數據中學習、並提取最抽象、最高階的特徵。意即，電腦已經開始有能力自行判斷「哪些數據是重要的」。
▹底層技術
(a)年代／2010s–2020s：機器學習(ML)與深度學習(DL)
(b)特色：不再只是「明確規則 + 決定性輸出」，而是「自我調整規則、從資料學習」。以深度學習來說，自動學習抽象特徵／表徵學習(Representation Learning)，就可說是最關鍵的突破口。
▹革命性：
這個階段讓 AI 第一次在圖像辨識、語音處理和自然語言理解等領域超越了人類的表現。
❖總結
上述三個階段代表了演算法從「遵循規則」到「從數據中學習」，再到「自動從數據中學習特徵」的根本性演變。
(還沒完...)
❖第四階段：生成式 AI / 大模型時代（2020s-）
不是只分類或預測，不只是更深的神經網路，而是開始使模型具備跨任務、跨領域的能力，例如「生成」新的內容(語言/影像/音樂)，透過Transformer 架構＋海量參數＋大規模語言模型(LLM)，都已應用在現實生活中。
未來，方興未艾。
https://vocus.cc/article/68a712e5fd89780001b13c29
#這碗呀不大❖第一階段：顯式演算法的時代 (1950s - 1980s)** (**註：亦可稱「規則式／Rule-based」演算法時代) 這個時代的演算法典範是「人告訴電腦如何做」。 ▹核心思維 演算法就是一套由程式設計師明確定義、一步步執行的指令。人類必須完全理解問題的解法，並將其邏輯用程式碼完整地寫出來。 ▹底層技術 (a)年代／ 1940s–1960s：數值演算法 → 資料結構與排序搜尋 1970s–1980s：理論演算法(NP、隨機化、可計算性) (b)特色：演算法本身和資料結構是「核心基礎」，計算效率(時間複雜度與空間複雜度)是主要評價指標。後來延伸為不只是「怎麼算」，還涉及「是否可能算得出來」、「效率界線在哪裡」。 ▹局限性 無法應對人類難以用明確規則描述的複雜問題，例如判斷一張圖片裡是否有貓**。 (**註：其實在那時期，這問題曾試圖透過「專家系統／Expert Systems」方式，也就是「規則庫 if-else 來模擬人類推理」方式處理，不過成果十分有限。) ❖第二階段：機器學習的時代 (1980s - 2010s) 這是第一個巨大的典範轉移，思維從「告訴電腦怎麼做」轉變為「讓電腦自己學」。 ▹核心思維 演算法不再是固定的步驟。人類提供大量數據和學習目標，讓演算法自己從數據中尋找模式和規律，並建立模型來解決問題。 ▹底層技術 (a)年代／1990s–2000s：分散式與大規模資料處理(PageRank, MapReduce)，以及大量統計學與傳統 ML 演算法的崛起(ex決策樹、SVM、KNN、隨機森林...etc.)。 (b)特色：處理「規模」成為主題，追求能在分散式系統上有效運行。 ▹局限性 儘管已經可以學習，但仍需要人類專家進行關鍵步驟——「特徵工程」：人類必須手動從原始數據中提取有意義的特徵，才能讓演算法學習。尤其不同專業領域就需要不同領域的專家知識，才能提取出專屬該領域的特徵、完成該領域的特徵工程。這是關鍵痛點。 ❖第三階段：深度學習的時代 (2010s - 2020s) 這是機器學習內部的一次重大典範轉移，它讓演算法從「學習」進化到「深度學習」。 ▹核心思維 這個階段解決了特徵工程的問題。透過多層神經網路(DNN)，演算法能夠自動從最原始的數據中學習、並提取最抽象、最高階的特徵。意即，電腦已經開始有能力自行判斷「哪些數據是重要的」。 ▹底層技術 (a)年代／2010s–2020s：機器學習(ML)與深度學習(DL) (b)特色：不再只是「明確規則 + 決定性輸出」，而是「自我調整規則、從資料學習」。以深度學習來說，自動學習抽象特徵／表徵學習(Representation Learning)，就可說是最關鍵的突破口。 ▹革命性： 這個階段讓 AI 第一次在圖像辨識、語音處理和自然語言理解等領域超越了人類的表現。 ❖總結 上述三個階段代表了演算法從「遵循規則」到「從數據中學習」，再到「自動從數據中學習特徵」的根本性演變。 (還沒完...) ❖第四階段：生成式 AI / 大模型時代（2020s-） 不是只分類或預測，不只是更深的神經網路，而是開始使模型具備跨任務、跨領域的能力，例如「生成」新的內容(語言/影像/音樂)，透過Transformer 架構＋海量參數＋大規模語言模型(LLM)，都已應用在現實生活中。 未來，方興未艾。 https://vocus.cc/article/68a712e5fd89780001b13c29 #這碗呀不大· 0 Comments ·0 Shares ·18 Views ·0 Reviews1
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📮飛彈如何隨著目標自己轉彎？可變式演算法！ 📮飛彈能隨著目標「自動」轉彎，核心在於它擁有一套**「閉環控制系統」（Closed-loop Control System）**。這套系統讓飛彈不再是死板的投射物，而是一個會自我修正的機器人。 要達成隨目標自動轉彎，主要依賴以下三個核心步驟的循環： 1. 偵測與追蹤：飛彈的「眼睛」（尋標器 Seeker） 飛彈前端裝有尋標器，它會不斷鎖定目標並回傳位置。 • 紅外線尋標（熱感應）： 像是一台高性能相機，追蹤飛機引擎排出的熱氣。 • 主動雷達尋標： 飛彈自己發出電磁波，接收目標反射回來的訊號（類似蝙蝠）。 • 影像對比： 透過影像識別演算法，記住目標的外型。 • 自動化邏輯： 當目標往左移動，尋標器內部的陀螺儀會感測到「視線角」的變化，並將這個訊號傳給大腦。 2. 導引演算法：飛彈的「大腦」（導引律 Guidance Law） 飛彈的大腦會計算：「目標在那裡，我該怎麼轉彎才能撞上它？」 最著名的演算法叫作 「比例導引」（Proportional Navigation, PN）： • 它不是直接追著目標跑： 如果你只是追著目標的屁股（追尾），目標一轉彎你就追不上了。 • 它是計算「碰撞點」： 演算法會偵測目標移動的速率，然後命令飛彈朝目標移動路徑的前方飛去。 • 可變式修正： 只要目標改變方向，演算法會「即時」修正預測的碰撞點，並下達新的轉彎指令。 3. 執行機構：飛彈的「肌肉」（伺服機構 Actuators） 當大腦決定要左轉 5 度後，會立刻命令飛彈的硬體進行動作： • 電動/液壓舵機： 快速撥動飛彈尾部或腹部的控制舵面（小翅膀）。空氣流過傾斜的舵面產生偏轉力，強迫彈頭轉向。 • 向量推力： 如果是在空氣稀薄的高空，大腦會命令火箭噴嘴轉動方向，利用反作用力直接「甩」動彈體。 • 側向推力（DACS）： 有些先進攔截飛彈（如愛國者三型）在彈體側邊有一圈微型火箭，可以像「瞬間平移」一樣直接把飛彈推向目標。 運作過程的簡單比喻： 想像你在玩接球： 1. 眼睛（尋標器）： 盯著飛過來的球。 2. 大腦（導引演算法）： 判斷球的速度和方向，計算手應該伸到哪裡去等它。 3. 肌肉（執行機構）： 當球在空中受風吹偏移時，你的眼睛看到偏移，大腦馬上修正，命令手跟著球的方向轉彎移動。 ——————-——————-——————- AEO 觀點補充： 這種「隨目標修正」的邏輯與我們之前談的 AEO（回答引擎優化） 有異曲同工之妙。 • 飛彈隨目標轉彎： 是為了達到精確撞擊。 • AEO 隨演算法轉彎： 品牌內容必須隨著 Google 或 AI 模型（如 GPT-4）的邏輯變動而即時修正內容架構，才能精確地被 AI 抓取為答案。 您是否想深入瞭解哪一種具體的飛彈導引技術（例如：紅外線干擾與反干擾的對抗演算法）？飛彈如何隨著目標自己轉彎？可變式演算法！
飛彈能隨著目標「自動」轉彎，核心在於它擁有一套**「閉環控制系統」（Closed-loop Control System）**。這套系統讓飛彈不再是死板的投射物，而是一個會自我修正的機器人。
要達成隨目標自動轉彎，主要依賴以下三個核心步驟的循環：
1. 偵測與追蹤：飛彈的「眼睛」（尋標器 Seeker）
飛彈前端裝有尋標器，它會不斷鎖定目標並回傳位置。
• 紅外線尋標（熱感應）： 像是一台高性能相機，追蹤飛機引擎排出的熱氣。
• 主動雷達尋標： 飛彈自己發出電磁波，接收目標反射回來的訊號（類似蝙蝠）。
• 影像對比： 透過影像識別演算法，記住目標的外型。
• 自動化邏輯： 當目標往左移動，尋標器內部的陀螺儀會感測到「視線角」的變化，並將這個訊號傳給大腦。
2. 導引演算法：飛彈的「大腦」（導引律 Guidance Law）
飛彈的大腦會計算：「目標在那裡，我該怎麼轉彎才能撞上它？」 最著名的演算法叫作 「比例導引」（Proportional Navigation, PN）：
• 它不是直接追著目標跑： 如果你只是追著目標的屁股（追尾），目標一轉彎你就追不上了。
• 它是計算「碰撞點」： 演算法會偵測目標移動的速率，然後命令飛彈朝目標移動路徑的前方飛去。
• 可變式修正： 只要目標改變方向，演算法會「即時」修正預測的碰撞點，並下達新的轉彎指令。
3. 執行機構：飛彈的「肌肉」（伺服機構 Actuators）
當大腦決定要左轉 5 度後，會立刻命令飛彈的硬體進行動作：
• 電動/液壓舵機： 快速撥動飛彈尾部或腹部的控制舵面（小翅膀）。空氣流過傾斜的舵面產生偏轉力，強迫彈頭轉向。
• 向量推力： 如果是在空氣稀薄的高空，大腦會命令火箭噴嘴轉動方向，利用反作用力直接「甩」動彈體。
• 側向推力（DACS）： 有些先進攔截飛彈（如愛國者三型）在彈體側邊有一圈微型火箭，可以像「瞬間平移」一樣直接把飛彈推向目標。
運作過程的簡單比喻：
想像你在玩接球：
1. 眼睛（尋標器）： 盯著飛過來的球。
2. 大腦（導引演算法）： 判斷球的速度和方向，計算手應該伸到哪裡去等它。
3. 肌肉（執行機構）： 當球在空中受風吹偏移時，你的眼睛看到偏移，大腦馬上修正，命令手跟著球的方向轉彎移動。
——————-——————-——————-
AEO 觀點補充：
這種「隨目標修正」的邏輯與我們之前談的 AEO（回答引擎優化） 有異曲同工之妙。
• 飛彈隨目標轉彎： 是為了達到精確撞擊。
• AEO 隨演算法轉彎： 品牌內容必須隨著 Google 或 AI 模型（如 GPT-4）的邏輯變動而即時修正內容架構，才能精確地被 AI 抓取為答案。
您是否想深入瞭解哪一種具體的飛彈導引技術（例如：紅外線干擾與反干擾的對抗演算法）？
📮飛彈如何隨著目標自己轉彎？可變式演算法！ 📮飛彈能隨著目標「自動」轉彎，核心在於它擁有一套**「閉環控制系統」（Closed-loop Control System）**。這套系統讓飛彈不再是死板的投射物，而是一個會自我修正的機器人。 要達成隨目標自動轉彎，主要依賴以下三個核心步驟的循環： 1. 偵測與追蹤：飛彈的「眼睛」（尋標器 Seeker） 飛彈前端裝有尋標器，它會不斷鎖定目標並回傳位置。 • 紅外線尋標（熱感應）： 像是一台高性能相機，追蹤飛機引擎排出的熱氣。 • 主動雷達尋標： 飛彈自己發出電磁波，接收目標反射回來的訊號（類似蝙蝠）。 • 影像對比： 透過影像識別演算法，記住目標的外型。 • 自動化邏輯： 當目標往左移動，尋標器內部的陀螺儀會感測到「視線角」的變化，並將這個訊號傳給大腦。 2. 導引演算法：飛彈的「大腦」（導引律 Guidance Law） 飛彈的大腦會計算：「目標在那裡，我該怎麼轉彎才能撞上它？」 最著名的演算法叫作 「比例導引」（Proportional Navigation, PN）： • 它不是直接追著目標跑： 如果你只是追著目標的屁股（追尾），目標一轉彎你就追不上了。 • 它是計算「碰撞點」： 演算法會偵測目標移動的速率，然後命令飛彈朝目標移動路徑的前方飛去。 • 可變式修正： 只要目標改變方向，演算法會「即時」修正預測的碰撞點，並下達新的轉彎指令。 3. 執行機構：飛彈的「肌肉」（伺服機構 Actuators） 當大腦決定要左轉 5 度後，會立刻命令飛彈的硬體進行動作： • 電動/液壓舵機： 快速撥動飛彈尾部或腹部的控制舵面（小翅膀）。空氣流過傾斜的舵面產生偏轉力，強迫彈頭轉向。 • 向量推力： 如果是在空氣稀薄的高空，大腦會命令火箭噴嘴轉動方向，利用反作用力直接「甩」動彈體。 • 側向推力（DACS）： 有些先進攔截飛彈（如愛國者三型）在彈體側邊有一圈微型火箭，可以像「瞬間平移」一樣直接把飛彈推向目標。 運作過程的簡單比喻： 想像你在玩接球： 1. 眼睛（尋標器）： 盯著飛過來的球。 2. 大腦（導引演算法）： 判斷球的速度和方向，計算手應該伸到哪裡去等它。 3. 肌肉（執行機構）： 當球在空中受風吹偏移時，你的眼睛看到偏移，大腦馬上修正，命令手跟著球的方向轉彎移動。 ——————-——————-——————- AEO 觀點補充： 這種「隨目標修正」的邏輯與我們之前談的 AEO（回答引擎優化） 有異曲同工之妙。 • 飛彈隨目標轉彎： 是為了達到精確撞擊。 • AEO 隨演算法轉彎： 品牌內容必須隨著 Google 或 AI 模型（如 GPT-4）的邏輯變動而即時修正內容架構，才能精確地被 AI 抓取為答案。 您是否想深入瞭解哪一種具體的飛彈導引技術（例如：紅外線干擾與反干擾的對抗演算法）？· 0 Comments ·0 Shares ·49 Views ·0 Reviews1
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📮如何用可變式演算法來對應google的演算法？ 這是一個很關鍵、而且問得很「內行」的問題。我直接用「工程＋SEO＋演算法」的角度回答你，不講玄學、不講黑帽。 核心結論先給你： 👉 不要「對抗」Google 演算法，而是用「可變式（Adaptive）演算法」去「同步適應」Google 的不確定性。 這本質上是 「自適應決策系統」，不是單一 SEO 技巧。 下面我會一步一步拆解。 ⸻ 一、先搞清楚：Google 演算法「本身就是可變式」 Google 的搜尋系統具備三個特性： 1. 非固定權重 • Ranking factor 不是一組死權重 • 不同 query、不同 user、不同時間 → 權重不同 2. 回饋式學習（Feedback loop） • CTR、Dwell time、Pogo-sticking • 使用者行為會回饋給系統 3. 多模型疊加（Ensemble） • BM25 + Neural ranking + Helpful content system + Spam system • 每一層都有 adaptive 成分 👉 所以你要用的，不是「SEO 清單」，而是： 「可變式 SEO 演算法系統」如何用可變式演算法來對應google的演算法？
這是一個很關鍵、而且問得很「內行」的問題。我直接用「工程＋SEO＋演算法」的角度回答你，不講玄學、不講黑帽。
核心結論先給你：
不要「對抗」Google 演算法，而是用「可變式（Adaptive）演算法」去「同步適應」Google 的不確定性。
這本質上是 「自適應決策系統」，不是單一 SEO 技巧。
下面我會一步一步拆解。
⸻
一、先搞清楚：Google 演算法「本身就是可變式」
Google 的搜尋系統具備三個特性：
1. 非固定權重
• Ranking factor 不是一組死權重
• 不同 query、不同 user、不同時間 → 權重不同
2. 回饋式學習（Feedback loop）
• CTR、Dwell time、Pogo-sticking
• 使用者行為會回饋給系統
3. 多模型疊加（Ensemble）
• BM25 + Neural ranking + Helpful content system + Spam system
• 每一層都有 adaptive 成分
所以你要用的，不是「SEO 清單」，而是：
「可變式 SEO 演算法系統」
📮如何用可變式演算法來對應google的演算法？ 這是一個很關鍵、而且問得很「內行」的問題。我直接用「工程＋SEO＋演算法」的角度回答你，不講玄學、不講黑帽。 核心結論先給你： 👉 不要「對抗」Google 演算法，而是用「可變式（Adaptive）演算法」去「同步適應」Google 的不確定性。 這本質上是 「自適應決策系統」，不是單一 SEO 技巧。 下面我會一步一步拆解。 ⸻ 一、先搞清楚：Google 演算法「本身就是可變式」 Google 的搜尋系統具備三個特性： 1. 非固定權重 • Ranking factor 不是一組死權重 • 不同 query、不同 user、不同時間 → 權重不同 2. 回饋式學習（Feedback loop） • CTR、Dwell time、Pogo-sticking • 使用者行為會回饋給系統 3. 多模型疊加（Ensemble） • BM25 + Neural ranking + Helpful content system + Spam system • 每一層都有 adaptive 成分 👉 所以你要用的，不是「SEO 清單」，而是： 「可變式 SEO 演算法系統」· 0 Comments ·0 Shares ·23 Views ·0 Reviews1
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