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2.咨询软件加微信【】在"设置DD功能DD微信手麻工具"里.点击"开启".
3.打开工具.在"设置DD新消息提醒"里.前两个选项"设置"和"连接软件"均勾选"开启"(好多人就是这一步忘记做了)
4.打开某一个微信组.点击右上角.往下拉."消息免打扰"选项.勾选"关闭"(也就是要把"群消息的提示保持在开启"的状态.这样才能触系统发底层接口)
个体在问题解决过程中所使用的策略主要是算法式。
问题解决中所运用的各种策略主要有两大类：算法式和启发式，算法式是问题解决的策略之一。问题解决策略指的是人们在解决问题的过程中搜索问题空间、选择认知操作方式时运用策略的总称。
算法式的优缺点
算法式策略的优点是保证能解决问题，但用这种方法解决问题有时需要大量尝试，因而费时费力。当问题复杂、问题空间很大时，很难依靠这种方法解决问题。虽然可能会耗费大量的时间，但最终一定是能够得出一个正确答案的。但是，它也有它的缺点，如果选取的算法不合适不正确反而可能会使得我们没有办法得出正确答案，干扰问题解决。
算法式和启发式区别
在寻求问题的解答的时候，一般存在两种途径：算法式和启发式。算法式指为达到某一个目标或解决某个问题而采取的一步一步的程序。而启发式是根据目标的指引，试图不断的将问题状态转换成与目标状态相近的状态，从而试探那些只对成功取向目标状态的有价值的操作。
解决方案、策略、原则和算法
前两项是逻辑回归（LR）模型，第三项为二阶特征组合，意思是 该模型对每个输入特征都需要学习一个低维的隐向量表达V（即深度神经网络中的向量表征） 。
把原先的w{ij} 换成了V{i} 和 V{j} 的点积，V{i} 表示对 x{i} 这个特征的隐向量表达，V{j} 表示对 x{j}这个特征的隐向量表达， 特征组合权重是通过各自单一特征的隐向量内积进行体现。
然而，这样的特征交叉会存在什么问题呢？以 58 同城 APP 本地服务租车业务的用户为例，根据平台用户画像，会出现性别、偏好车型、偏好品牌等特征。
而 一个特征和其他特征进行二阶特征组合时，可能会出现同一个特征向量共享的情况 （比如性别与偏好车型组合、性别与偏好品牌组合共享了同一个特征向量）， 这就使得模型表达能力十分有限。
在因子分解机（FM） 模型的基础上，我们引入了一个场（Field）的概念，从而形成了一个新模型——FFM（Field Factorization Machine）
相比 FM 而言，因为 FFM 引入了一个场的概念，使得该模型产生了更多辅助信息，表达能力更强了。此时可以把 FM 看作只有一个场的 FFM。
逻辑回归（LR）模型主要通过人工进行特征组合，为了解决人工经验的不足，实现自动发现有效的特征并进行特征组合，从而缩短特征挖掘的实验周期，于是衍生出了因子分解机（FM）等高维复杂模型。
FM 模型主要通过隐变量的方式发现两两特征之间的组合关系，不过这种特征组合仅限于两两特征之间。于是，更加复杂的组合模型——GBDT 模型诞生了，它主要用来解决高维特征组合问题。
梯度提升决策树（GBDT）模型算是传统机器学习算法中拟合能力最强的算法之一， 它通过采用基于函数的线性组合实现了多轮迭代，并在每轮迭代后产生一个弱分类器，最后每个分类器在上一轮分类器的残差基础上进行训练。
一般来说，集成学习会选择分类回归树（CART）作为弱分类器，且每个分类回归树的深度不会很深，最终总分类器通过将每轮训练得到的弱分类器进行加权并求和得到一个结果，具体表达式如下所示：
GBDT+LR 模型利用 GBDT 自动进行特征筛选和组合，进而生成新的离散特征向量，然后将该特征向量当作逻辑回归（LR）模型的输入，最终产出预测结果。
一般来说，逻辑回归（LR）模型本身比较适合处理线性可分的数据，而不适合处理拟合非线性数据。
如果想让逻辑回归（LR）模型处理拟合非线性数据，就可以利用 GBDT 产生特征的组合。因为该模型对非线性分布数据具备了整体拟合能力，它能通过算法自动、高效地寻找到有效的特征组合，并产生三阶以上的特征组合结果，而 FM、FFM显然不具备如此强的特征组合能力。
抛出这么几个概念似乎是挺繁琐，但是却也有必要。你要提高做事的效率和深度，必然要对其进行建模，建模的过程就要用到概念。我需要理清和界定好这几个概念的意义和边界，否则我的整个系统没法搭建。
首先看下百度百科：
我更偏爱solution这个词，相对于方案，解决方案更完整，考虑更全面，给人一种只要看了这个解决方案方方面面就都有着落了的感觉。
完整的解决方案可以有对象、流程、范围等很多东西，根据实际需要。
“解决方案”是相对于问题而言的，如果没有问题，那就没有解决方案。问题是，很多事情似乎并不是一个问题。需要我们刻意的把它“问题化”， 以问题的角度去审视它 。
举个例子：想改善身体素质，就有会怎么一个问题---“怎样才能有效快速的提高身体素质？”。
这样的好处是处理事情更有针对性和操作性。脑子里只是想“我要改善身体”，就没有发力点，无处下手。但是思考“怎样才能有效快速的提高身体素质？”就好多了，首先可以化解成几个小问题，比如身体和哪些方面有关、什么运动改善身体比较快等等。这个过程实际上是一个对目标进行可操化的过程。
我们说现代社会人与人之间的竞争拼的就是解决问题的能力。所以有好的解决方案、以及制作好的解决方案的能力就等于提高了你的竞争力。
解决方案要做到可操作，就要尽可能的“ 流程化 ”，也可以说“ 程序化 ”。好的解决方案应该是一个很好的流程，直接可操作，没有歧义性。
我们windows操作系统里的程序一般都是以“.exe”作为拓展命，"exe"是“execute”（执行）的缩写。这是有道理的，因为只有一个程序才是真正可以被执行的。程序的每一步都是 确定 的，而且有始有终。如果只是给你几个原则或者几个策略，你可能就压根不知道怎么下手。假设你是一个投资新手，看了些书，书里告诉有些投资的原则，什么不懂不投啊、不要all in啊，你看了觉得很有道理。然后去投资，却懵逼了：我要去哪里买股票、怎么买怎么卖、怎么看曲线等等。这个时候你就需要一个手把手叫你怎么买股票、怎么看K线图的攻略。
流程的好处是明确的告诉你每一步要做什么，这种东西才是我们平时更需要的。我现在就挺喜欢百度的“百度经验”，每次有什么不会就去搜一下，居然发现真的有，还步骤1、步骤2的写的很清楚，基本上是看了就会。
有些问题，我们不需要或者没法去制定详细的流程，但我们有一个大致的思路，这个思路就是策略。这种策略显然也是用来解决问题的，也是方案的一部分。
对于我们整个人生，或者我们的工作等大的问题，我们只能给到一些策略。
像篮球比赛这种不可控因素太多的事情也一样。篮球比赛依赖球员在场上即时表现。但是教练总不能什么都不做把，还是需要一些策略，比如主要盯防对方主要得分手、控制篮板球等。
又如“田忌赛马”，流程太简单了且是固定的，不用人去思考，不过是三匹马依次上去赛跑。但是策略可以调整，田忌用了“上对中，中对下，下对上”的策略，获得了总体的更高分。
“则”即规则，“原”即本来、根本的，加起来就是“根本的规则”。
所以原则也只是一个规则而已，它并不直接告诉我们要怎么做，这点和流程不一样。原则是做事的时候要遵守它。就好比，你可以用你的车开到任何你想去的地方，这个交通规则是不管你的，它只要求你遵守它就好，别超速别闯红灯。
清单也是一个很好的工具，可以很好的作为解决方案的一部分，用于检查环节非常合适。
接口是计算机世界观下的一种内容形式，可以参考我之前写的 《论“接口”》 。算法、解决方案都可以理解为接口。它可以解决一个特定的问题：输入一些东西，执行这个接口就能得到我们想要的东西。对于一个解决方案，输入的就是事情的现有条件，输出的就是要的问题的答案。
在计算机里，算法都是都是以接口的形式存在的。例如一个加法的算法：
它对外就是一个函数，一个接口。
所以，算法可以认为就是一个接口，只不过是一种解决很通用、很根本的问题的接口。从解决方案的角度看，可以认为算法是解决核心、底层、基础问题的解决方案。普通的解决方案会有很多的场景数据，但算法往往只有核心逻辑。
方案是一切的核心，我们做的所有一切都是为了解决问题。
流程是解决方案中的可操作执行的部分，策略是方案的总体思路，原则是方案要遵守的规则，清单可以用在方案中作为检查。
算法可以认为是一种很底层的解决方案。
接口只是一种内容形式，解决方案也可以理解成一个接口，算法当然也能。
原则、策略可以认为是解决方案的一部分，但光有这些不行，好的解决方案最好提供可操作的方法。方案本身没法执行，何谈“执行力”？
关于“个体在问题解决过程中所使用的策略主要是算法式”这个话题的介绍，今天小编就给大家分享完了，如果对你有所帮助请保持对本站的关注！
