核心算法新理论

❶ 大数据分析的理论核心就是什么算法

大数据分析在计算方面最重要的核心算法就是map和rece。

❷ 蓝胖子机器智能：核心算法促物流提效丨强链补链在行动

手指轻轻一动、鼠标轻轻一点，快递就能准时送货上门。不少人都在感叹：“现在的快递真方便！”确实，不管是要求“鲜、快、优”的生鲜产品，还是需要精准温控的各种药物，抑或是“大块头”的家电家具和工业配件，都成了快递运输的主要品种。在电商行业迅速发展的当下，物流行业的自动化与智能化已经成为必然。

核心算法让物流环节更高效

现阶段，物流行业发展迅速，在自动化与智能化方面有很大的优化空间。在嗅到其中的市场机会后，不少公司瞄准了这一赛道，对智能物流领域进行布局。

在将机器人、人工智能技术与实际物流环节相结合的过程中，算法是其中绕不开的关键词。目前，蓝胖子在算法方面的布局有四大方向。

第一个方向是计算机视觉。换句话说，就是让机器人的眼睛能够识别不同物品，尤其是在物品重叠时候的分割。

第二个方向是机械臂的控制和运动规划。针对这点，张羽雪也给出了进一步解释。“比如我已经识别到某个包裹了，我要把它从a点抓到b点。”她说，“这个三维空间里其实是有无数条运动轨迹的，我们要找到最快、最短的这一条路径，这就是运动规划。”

第三个方向是移动和多机协作。移动机器人在给定的区域里自主移动、自主导航、自主避障、自主充电。“如果我有10台、20台、50台甚至100台移动机器人，我应该怎么调动每一台机器人，使它们在运作过程中不会相互碰撞？当一台机器人在运作的时候，如何缩短另一台机器人的等待时间？这就需要多机调度技术。”张羽雪说。

第四个就是人工智能技术的应用。在遇到新场景后，机器人需要通过深度学习进行视觉训练，以快速识别新的场景。装箱的规划也是人工智能技术的应用之一。“这里面（装箱）用到了时空优化技术，就是去优化装箱，让所用的时间最少，所用的空间最大。”张羽雪表示。

技术与物流业务需要紧密结合

机器视觉、深度学习等技术应用需要积累大量的数据，也需要较多的试错过程。这个过程的成本很高，对包括蓝胖子在内的所有人工智能企业都提出了不小的挑战。

在张羽雪看来，应对此类挑战的方法主要有两个，一方面需要算力的提升、海量的数据以及更快的通信，另一方面就是需要技术与业务的紧密结合。

从第一个方面来看，算力的提升与整个行业底层技术的提高息息相关，数据的获取则离不开企业与客户的相互合作。客户提供的数据能够训练和测试算法。张羽雪表示，“客户的数据对算法的积累和机器人的训练会起到很好的作用。”

通信速度的提升对机器人的应用也有着极大助力。当前，5G的使用让机器人计算的速度更快，数据传输更快，延时更低，协作更高效。

事实上，机器人的控制系统与客户的各个数据系统，包括ERP（企业资源计划）系统、仓储管理系统和生产规划系统的连接与打通其实是非常难的一点。在实验室里面，很多技术问题都是可以解决的，但并不是所有的技术都能解决业务问题。

张羽雪还呼吁市场应该多给智能机器人行业一些成长的时间。智能机器人的技术积累需要一定时间，从技术到应用需要不断地进行试错，还要在各种场景中不断地训练机器人，使机器人达到更高的作业精度和准确度。在这点上，政府引导基金和民间资本都需要给科创企业更多的时间和更大力度的支持，传统企业也需要逐步转变思维，将目光放长远，采用新兴技术来解决当前以及未来的挑战。

生态的构建对每个行业的发展都非常关键。张羽雪认为，政府是构建生态的一大主体，通过发挥主导作用，政府能够建立本地的相关企业集群。此外，德勤、凯捷等IT服务及咨询公司是连接新兴企业与传统大企业的桥梁，将大客户的需求与新型企业的技术充分对接，也是构建产业生态的一大力量“如果某个大客户有需求，咨询公司就去寻找哪一个初创企业可以提供给他们相应的技术，为客户设计一个整体解决方案。”张羽雪说，“很多大企业已经开始在搭建这样的AI生态了，这也是未来产业的发展趋势。”

编辑丨赵晨

美编丨马利亚

❸ 决策树算法核心理论知识解析

决策树构成

1.我们通过不纯度测量选择最合适的分支特征，最常用的测量函数是基于信息加权的熵不纯度和基于随机选取误差率的Gini不纯度。
2.不管用哪种不纯度测量函数，最终我们的目的是计算和比较各个特征的不纯度变化量，选择变化量最大的特征做分支。
3.实践中发现选择不同形式的不纯度函数对最终分类效果及性能影响很小，切勿纠结于此！

❹ 区块链技术的六大核心算法

区块链技术的六大核心算法
区块链核心算法一：拜占庭协定
拜占庭的故事大概是这么说的：拜占庭帝国拥有巨大的财富，周围10个邻邦垂诞已久，但拜占庭高墙耸立，固若金汤，没有一个单独的邻邦能够成功入侵。任何单个邻邦入侵的都会失败，同时也有可能自身被其他9个邻邦入侵。拜占庭帝国防御能力如此之强，至少要有十个邻邦中的一半以上同时进攻，才有可能攻破。然而，如果其中的一个或者几个邻邦本身答应好一起进攻，但实际过程出现背叛，那么入侵者可能都会被歼灭。于是每一方都小心行事，不敢轻易相信邻国。这就是拜占庭将军问题。
在这个分布式网络里：每个将军都有一份实时与其他将军同步的消息账本。账本里有每个将军的签名都是可以验证身份的。如果有哪些消息不一致，可以知道消息不一致的是哪些将军。尽管有消息不一致的，只要超过半数同意进攻，少数服从多数，共识达成。
由此，在一个分布式的系统中，尽管有坏人，坏人可以做任意事情(不受protocol限制)，比如不响应、发送错误信息、对不同节点发送不同决定、不同错误节点联合起来干坏事等等。但是，只要大多数人是好人，就完全有可能去中心化地实现共识
区块链核心算法二：非对称加密技术
在上述拜占庭协定中，如果10个将军中的几个同时发起消息，势必会造成系统的混乱，造成各说各的攻击时间方案，行动难以一致。谁都可以发起进攻的信息，但由谁来发出呢?其实这只要加入一个成本就可以了，即：一段时间内只有一个节点可以传播信息。当某个节点发出统一进攻的消息后，各个节点收到发起者的消息必须签名盖章，确认各自的身份。
在如今看来，非对称加密技术完全可以解决这个签名问题。非对称加密算法的加密和解密使用不同的两个密钥.这两个密钥就是我们经常听到的”公钥”和”私钥”。公钥和私钥一般成对出现, 如果消息使用公钥加密,那么需要该公钥对应的私钥才能解密; 同样，如果消息使用私钥加密,那么需要该私钥对应的公钥才能解密。
区块链核心算法三：容错问题
我们假设在此网络中，消息可能会丢失、损坏、延迟、重复发送，并且接受的顺序与发送的顺序不一致。此外，节点的行为可以是任意的：可以随时加入、退出网络，可以丢弃消息、伪造消息、停止工作等，还可能发生各种人为或非人为的故障。我们的算法对由共识节点组成的共识系统，提供的容错能力，这种容错能力同时包含安全性和可用性，并适用于任何网络环境。
区块链核心算法四：Paxos 算法(一致性算法)
Paxos算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值(决议)达成一致。一个典型的场景是，在一个分布式数据库系统中，如果各节点的初始状态一致，每个节点都执行相同的操作序列，那么他们最后能得到一个一致的状态。为保证每个节点执行相同的命令序列，需要在每一条指令上执行一个“一致性算法”以保证每个节点看到的指令一致。一个通用的一致性算法可以应用在许多场景中，是分布式计算中的重要问题。节点通信存在两种模型：共享内存和消息传递。Paxos算法就是一种基于消息传递模型的一致性算法。
区块链核心算法五：共识机制
区块链共识算法主要是工作量证明和权益证明。拿比特币来说，其实从技术角度来看可以把PoW看做重复使用的Hashcash，生成工作量证明在概率上来说是一个随机的过程。开采新的机密货币，生成区块时，必须得到所有参与者的同意，那矿工必须得到区块中所有数据的PoW工作证明。与此同时矿工还要时时观察调整这项工作的难度，因为对网络要求是平均每10分钟生成一个区块。
区块链核心算法六：分布式存储
分布式存储是一种数据存储技术，通过网络使用每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，数据分散的存储在网络中的各个角落。所以，分布式存储技术并不是每台电脑都存放完整的数据，而是把数据切割后存放在不同的电脑里。就像存放100个鸡蛋，不是放在同一个篮子里，而是分开放在不同的地方，加起来的总和是100个。

❺ 数据挖掘十大经典算法及各自优势

数据挖掘十大经典算法及各自优势

不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。
1. C4.5
C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：
1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；2) 在树构造过程中进行剪枝；3) 能够完成对连续属性的离散化处理；4) 能够对不完整数据进行处理。
C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。
2. The k-means algorithm 即K-Means算法
k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均 方误差总和最小。
3. Support vector machines
支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种监督式学习的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更 高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假 定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和 Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了比较。
4. The Apriori algorithm
Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。
5. 最大期望(EM)算法
在统计计算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然 估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variabl）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（Data Clustering）领域。
6. PageRank
PageRank是Google算法的重要内容。2001年9月被授予美国专利，专利人是Google创始人之一拉里·佩奇（Larry Page）。因此，PageRank里的page不是指网页，而是指佩奇，即这个等级方法是以佩奇来命名的。
PageRank根据网站的外部链接和内部链接的数量和质量俩衡量网站的价值。PageRank背后的概念是，每个到页面的链接都是对该页面的一次投票， 被链接的越多，就意味着被其他网站投票越多。这个就是所谓的“链接流行度”——衡量多少人愿意将他们的网站和你的网站挂钩。PageRank这个概念引自 学术中一篇论文的被引述的频度——即被别人引述的次数越多，一般判断这篇论文的权威性就越高。
7. AdaBoost
Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器 (强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权 值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。
8. kNN: k-nearest neighbor classification
K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。
9. Naive Bayes
在众多的分类模型中，应用最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以 及稳定的分类效率。同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。 但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。在属 性个数比较多或者属性之间相关性较大时，NBC模型的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关性较小时，NBC模型的性能最为良好。10. CART: 分类与回归树
CART, Classification and Regression Trees。 在分类树下面有两个关键的思想。第一个是关于递归地划分自变量空间的想法；第二个想法是用验证数据进行剪枝。

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❻ Fast SLAM算法的核心思想是什么

FastSLAM算法的核心思想是：
SLAM(),也称为CML(),即时定位与地图构建，或并发建图与定位。
问题可以描述为：将一个机器人放入未知环境中的未知位置，是否有办法让机器人一边逐步描绘出此环境完全的地图，同时一边决定机器人应该往哪个方向行进。例如扫地机器人就是一个很典型的SLAM问题，所谓完全的地图（aconsistentmap）是指不受障碍行进到房间可进入的每个角落。SLAM最早由Smith、Self和Cheeseman于1988年提出。由于其重要的理论与应用价值，被很多学者认为是实现真正全自主移动机器人的关键。

❼ 关于医疗器械软件的核心算法是什么

根据《医疗器械软件注册技术审查指导原则》

（三）核心算法

依据软件设计规范（SDS）和说明书列明核心算法的名称、类型、用途和临床功能。

核心算法是指实现软件核心功能（软件在预期使用环境完成预期用途所必需的功能）所必需的算法，包括但不限于成像算法、后处理算法和人工智能算法。其中成像算法是指用于获取医学图像或数据的算法，后处理算法是指改变原始医学图像或数据产生新临床信息的算法，人工智能算法是指采用人工智能技术进行医学图像或数据分析的算法。

算法类型包括公认成熟算法和全新算法。其中公认成熟算法是指源自公开文献资料、原理简单明确、上市多年且无不良事件的算法，而全新算法是指源自临床研究、科学研究的新算法。

核心算法详尽程度取决于安全性级别和算法类型。当安全性级别为A级时，公认成熟算法和全新算法均列明算法的名称、类型、用途和临床功能。当安全性级别为B级和C级时，公认成熟算法列明算法的名称、类型、用途和临床功能，全新算法在公认成熟算法基础上提供安全性与有效性的验证资料。

❽ 大数据核心算法有哪些

1、A* 搜索算法——图形搜索算法，从给定起点到给定终点计算出路径。其中使用了一种启发式的估算，为每个节点估算通过该节点的最佳路径，并以之为各个地点排定次序。算法以得到的次序访问这些节点。因此，A*搜索算法是最佳优先搜索的范例。
2、集束搜索(又名定向搜索，Beam Search)——最佳优先搜索算法的优化。使用启发式函数评估它检查的每个节点的能力。不过，集束搜索只能在每个深度中发现最前面的m个最符合条件的节点，m是固定数字——集束的宽度。

3、二分查找(Binary Search)——在线性数组中找特定值的算法，每个步骤去掉一半不符合要求的数据。

4、分支界定算法(Branch and Bound)——在多种最优化问题中寻找特定最优化解决方案的算法，特别是针对离散、组合的最优化。

5、Buchberger算法——一种数学算法，可将其视为针对单变量最大公约数求解的欧几里得算法和线性系统中高斯消元法的泛化。

6、数据压缩——采取特定编码方案，使用更少的字节数(或是其他信息承载单元)对信息编码的过程，又叫来源编码。

7、Diffie-Hellman密钥交换算法——一种加密协议，允许双方在事先不了解对方的情况下，在不安全的通信信道中，共同建立共享密钥。该密钥以后可与一个对称密码一起，加密后续通讯。

8、Dijkstra算法——针对没有负值权重边的有向图，计算其中的单一起点最短算法。

9、离散微分算法(Discrete differentiation)。

❾ 众安区块链的核心算法是什么有什么特点

众安链用的是带权重的拜占庭容错算法，与传统的工作量证明算法相比，众安链的算法在出块速度和共识效率上都有很大的提升。

❿ 核心算法是什么它对机器人有多重要

机器人的算法大方向可以分为感知算法与控制算法，感知算法一般是环境感知、路径规划，而控制算法一般分为决策算法、运动控制算法。环境感知算法获取环境各种数据，通常指以机器人的视觉所见的图像识别等 。

虽然对于工业机器人来说，要想实现高速下稳定精确的运动轨迹，精密的配件必不可少，如电机，伺服系统，还有非常重要的减速机等等。但是这些都只是硬件的需求，仅仅只有好的硬件，没有相应的核心算法，也就是缺少了控制硬件的大脑，那么工业机器人使用再好的硬件，也只能完成一些精确度要求不高的简单工作，而且还容易出问题。而这就是中国机器人制造商面临的最大问题。

作为工业级产品，衡量机器人优劣主要有两个标准：稳定性和精确性。核心控制器是影响稳定性的关键部件，有着工业机器人“大脑”之称。而软件相当于语言，把“大脑”的想法传递出去。 要讲好这门“语言”，就需要底层核心算法。

好的算法，几千行就能让机器人稳定运行不出故障；差的算法，几万行也达不到人家的水准。不掌握核心算法，生产精度需求不高的产品还勉强可以，但倘若应用到航天航空、军工等高端领域，就只能依赖进口工业机器人了。

对于机器人来说，每一个动作都需要核心控制器、伺服驱动器和伺服电机协同动作，而现在的机器人通常拥用多个服务器，因此多台伺服系统更需要核心算法提前进行计算。只有通过底层算法，国外核心控制器才可以通过伺服系统的电流环直接操作电机，实现高动态多轴非线性条件下的精密控制，同时还能满足极短响应延时的需求。这也是为何如今在中国的机器人市场上，6轴以上的高端机器人几乎被国外的机器人公司垄断。