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一,、船舶vef算法,？

對于一定的船舶，可以在船艙測得的貨油數(shù)量和相應(yīng)的岸上碼頭測得的貨油數(shù)量之間確定一個大約恒定的比率,，此比率稱為船舶經(jīng)驗系數(shù),，即VEF（VESSEL EXPERIENCE FACTOR）。它分為裝貨船舶經(jīng)驗系數(shù)和卸貨船舶經(jīng)驗系數(shù),。由于船方很難得到卸貨時的岸上數(shù)量,，因此通常船方只能提供裝貨船舶經(jīng)驗系數(shù)VEF。

二,、梯度下降算法的實際例子,？

梯度下降算法在機器學(xué)習(xí)中被廣泛應(yīng)用，例如在線性回歸和邏輯回歸等模型訓(xùn)練中,。

以線性回歸為例,，我們希望找到最佳的線性擬合參數(shù)使得預(yù)測值和真實值的誤差最小。

通過梯度下降算法,，我們可以不斷調(diào)整擬合參數(shù),，使得誤差逐漸減小，直到達(dá)到最優(yōu)解。

在每一次迭代中,，算法都會沿著誤差最降的方向更新參數(shù),，最終收斂到全局最優(yōu)解。

這個過程類似于下山時候找到最短路徑滑下,，因此得名梯度下降算法,。

三、蟻群算法的實際應(yīng)用,？

蟻群算法是一種用來在圖中尋找優(yōu)化路徑的機率型算法,。

蟻群算法由Marco Dorigo于1992年在他的博士論文中提出，其靈感來源于螞蟻在尋找食物過程中發(fā)現(xiàn)路徑的行為,。

蟻群算法是一種模擬進化算法,，初步的研究表明該算法具有許多優(yōu)良的性質(zhì)。

針對PID控制器參數(shù)優(yōu)化設(shè)計問題,，將蟻群算法設(shè)計的結(jié)果與遺傳算法設(shè)計的結(jié)果進行了比較,，數(shù)值仿真結(jié)果表明。

這種算法具有分布計算,、信息正反饋和啟發(fā)式搜索的特征，本質(zhì)上是進化算法中的一種啟發(fā)式全局優(yōu)化算法,。

蟻群算法實際應(yīng)用于其他組合優(yōu)化問題,，如旅行商問題、指派問題,、Job—shop調(diào)度問題,、車輛路由問題、圖著色問題和網(wǎng)絡(luò)路由問題等,。

最近幾年,，該算法在網(wǎng)絡(luò)路由中的應(yīng)用受到越來越多學(xué)者的關(guān)注，并提出了一些新的基于螞蟻算法的路由算法,。

同傳統(tǒng)的路由算法相比較,，該算法在網(wǎng)絡(luò)路由中具有信息分布式性、動態(tài)性,、隨機性和異步性等特點,，而這些特點正好能滿足網(wǎng)絡(luò)路由的需要。

四,、債券單利的實際利率的算法,？

債券單利的實際利率算法是用年利率除以計息期數(shù)，再乘以債券的持有期數(shù),，最后加上債券面值與利息之間的差額,，即可得到實際利率。

例如，假設(shè)一張債券的年利率為6%,，計息期為半年,，持有期為1年，面值為1000元,，利息為30元,，那么實際利率=6%/2*1+（1000+30）/1000-1=2.97%。這個算法能夠反映出債券的真實收益率,，幫助投資者更準(zhǔn)確地評估債券的投資價值,。

五、關(guān)于融資租賃實際利率的算法,？

融資租賃的實際利率計算方法如下: 實際利率 = (租金總額 - 資產(chǎn)成本) / 資產(chǎn)成本 × 100%,。

融資租賃是國際上最普遍、最基本的非銀行金融形式,；是指出租人根據(jù)承租人用戶的請求,，與第三方供貨商訂立供貨合同，根據(jù)此合同,，出租人出資向供貨商購買承租人選定的設(shè)備,；同時，出租人與承租人訂立一項租賃合同,，將設(shè)備出租給承租人,，并向承租人收取一定的租金。

六,、氫能源船舶的實際效果,？

1 是積極的。2 氫能源船舶采用氫燃料電池作為動力源,，相比傳統(tǒng)燃油船舶具有多個優(yōu)勢,。首先，氫能源船舶的排放物幾乎只有水蒸氣,，對環(huán)境污染較小,。其次，氫能源船舶的能源密度高,，能夠提供更長的航程,。此外，氫燃料電池具有高效能轉(zhuǎn)換和快速充電的特點,，提高了船舶的運行效率和可靠性,。3 還可以在一定程度上推動能源轉(zhuǎn)型和減少溫室氣體排放。隨著氫能源技術(shù)的不斷發(fā)展和成熟,，氫能源船舶有望成為未來航運行業(yè)的重要發(fā)展方向,，為可持續(xù)發(fā)展做出貢獻(xiàn),。

七、算法數(shù)據(jù)實際作用,？

人類基因工程已經(jīng)取得很大進展, 目標(biāo)是識別人類DNA中的所有10個基因,確定DNA的30億個化學(xué)基對的序列, 在數(shù)據(jù)庫中存儲這類信息并為數(shù)據(jù)分析開發(fā)工具. 這些工作是要用到復(fù)雜的算法. 用好的算法可以節(jié)省人力,，物力，財力.

互聯(lián)網(wǎng)借助算法可以管理和處理海量的數(shù)據(jù).包括數(shù)據(jù)傳輸尋找好的路由,像使用google來快速找到特定信息所在的網(wǎng)頁.

電子商務(wù)使得交易可以用電子方式進行, 核心技術(shù)包括公鑰密碼與數(shù)字簽名,它們以數(shù)值算法和數(shù)論為基礎(chǔ).

等等不一一舉例了.

03 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是一種存儲和組織數(shù)據(jù)的方式, 可以理解成算法是運行在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上的. 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不是對所有的用途都有效, 咱們主要知道幾種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的優(yōu)勢和局限.

八,、船舶載重噸位計算實際應(yīng)用,？

船舶載重噸位用排水量表示，排水量指船舶滿載時排開水的質(zhì)量,。實際應(yīng)用有體現(xiàn)在兩個方面：

1,、可以計算滿載時的浮力。

2,、可以計算滿載時的載物量,。例如一艘輪船的排水量是5000噸，船自身重2000噸,，則這艘輪船滿載時受到的浮力F?。紾排＝m排g＝5000×1000千克×10牛每千克＝50000000牛頓。滿載時的載物量是5000噸-2000噸＝3000噸

九,、實際差價計算法計算公式,？

具體做法是：期末由各營業(yè)柜組或門市部通過商品盤點，編制“庫存商品盤存表”和“受托代銷商品盤存表”,，根據(jù)各種商品的實存數(shù)量,，分別乘以銷售單價和購進單價，

計算出期末庫存商品的售價金額和進價金額及期末受托代銷商品的售價金額和進價金額,。

“庫存商品盤存表”和“受托代銷商品盤存表”一式數(shù)聯(lián)，其中一聯(lián)送交財會部門,，復(fù)核無誤后,，據(jù)以編制“商品盤存匯總表”。期未商品進銷差價,、已銷商品進銷差價的計算公式如下：

期末商品進銷差價 = 期末庫存商品售價金額品 -期末庫存商品進價金額

已銷商品進銷差價 = 結(jié)賬前商品進銷差價賬戶余額 - 期末商品進銷差價

如果有代銷商品,，也考慮計算其進銷差價

十、k-means聚類算法的實際運用,？

通過利用K-means聚類算法為工具,，對研究對象船舶在整個航線（上海—重慶,，其中經(jīng)過的航區(qū)為：上海-南京,、南京-池州、池州-武漢,、武漢-宜昌,、宜昌-豐都,、豐都-重慶）中不同區(qū)域內(nèi)的通航環(huán)境進行種類劃分，為實現(xiàn)船舶的高效管理和有效降低船舶的尾氣污染排放問題提供可能性,。

具體原理為：首先將獲得的有效數(shù)據(jù)進行合理的處理,，降低其數(shù)據(jù)自身的錯誤影響；然后基于處理后的有效數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),，進行歸一化處理,，以降低各種數(shù)據(jù)的冗余性，減少數(shù)據(jù)數(shù)量級不同而造成的不必要影響,，最后基于K-means聚類相關(guān)理論知識進行數(shù)據(jù)的聚類劃分,，實現(xiàn)整個航線的不同分段劃分，為船舶在實際的航行過程中處于特定的航行區(qū)域內(nèi)時進行相關(guān)的航行操作提供理論的指導(dǎo),。