一、均衡分配算法？
通过假设网格环境和设置相应变量，基于博弈理论建立了网格资源分配机制和竞价策略博弈模型，并应用动态规划算法证明了纳什均衡的存在。
二、大数据三大算法？
1. 机器学习算法：决策树，支持向量机，神经网络，k-means聚类算法，AdaBoost；2. 推荐算法：协同过滤，内容推荐算法；3. 预测分析算法：时间序列分析，回归分析，决策树，深度学习。
三、rabbion负载均衡算法？
1、轮询调度 轮询调度算法就是以轮询的方式依次将请求调度到不同的服务器，即每次调度执行i = (i + 1) mod n，并选出第i台服务器。算法的优点是其简洁性，它无需记录当前所有连接的状态，所以它是一种无状态调度。
2、最小连接调度 最小连接调度算法是把新的连接请求分配到当前连接数最小的服务器。最小连接调度是一种动态调度算法，它通过服务器当前所活跃的连接数来估计服务器的负载情况。 在实际实现过程中，一般会为每台服务器设定一个权重值，这就是加权最小连接
3、 基于局部性的最少链接(LBLC) 基于局部性的最少链接调度(以下简称为LBLC)算法是针对请求报文的目标IP地址的负载均衡调度，目前主要用于Cache集群系统，因为在Cache集群中客户请求报文的目标IP地址是变化的。 LBLC调度算法先根据请求的目标IP地址找出该目标IP地址最近使用的服务器，若该服务器是可用的且没有超载，将请求发送到该服务器; 若服务器不存在，或服务器超载或有服务器处于其一半的工作负载，则用“最少链接”的原则选出一个可用的服务器，将请求发送到该服务器。
4、带复制的基于局部性最少链接(LBLCR) 带复制的基于局部性最少链接调度以下简称为LBLCR)算法也是针对目标IP地址的负载均衡，目前主要用于Cache集群系统。它与LBLC算法的不同之处是它要维护从一个目标IP地址到一组服务器的映射，而LBLC算法维护从一个目标IP地址到一台服务器的映射。 LBLCR调度算法将“热门”站点映射到一组Cache服务器(服务器集合)，当该“热门”站点的请求负载增加时，会增加集合里的Cache服务器，来处理不断增长的负载; 当该“热门”站点的请求负载降低时，会减少集合里的Cache服务器数目。
5、目标地址散列调度 目标地址散列调度算法是针对目标IP地址的负载均衡，但它是一种静态映射算法，通过一个散列(Hash)函数将一个目标IP地址映射到一台服务器。 目标地址散列调度算法先根据请求的目标IP地址，作为散列从静态分配的散列表找出对应的服务器，若该服务器是可用的且未超载，将请求发送到该服务器，否则返回空。
6、 源地址散列调度 和目标地址散列调度类似，唯一的区别是按照源地址为散列函数的散列键。
四、数据挖掘十大算法？
1、蒙特卡罗算法
2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法
3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题
4、图论算法
5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法
6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法
7、网格算法和穷举法
8、一些连续离散化方法
9、数值分析算法
10、图象处理算法
五、直方图均衡化的算法？
直方图均衡化是一种图像处理算法，用于增强图像的对比度和亮度，使图像看起来更加清晰和鲜艳。以下是直方图均衡化的算法步骤：
将输入图像转换为灰度图像，因为直方图均衡化只能应用于单通道图像。
计算输入图像的直方图。直方图表示图像中每个像素值的数量，它将显示图像中每个灰度级的像素数。
计算直方图的累积分布函数（CDF）。CDF表示图像中每个灰度级的像素数与图像总像素数之间的比例。可以通过对每个灰度级的像素数进行累积来计算CDF。
计算输出图像的像素值。对于每个像素位置，根据CDF将输入图像的像素值映射到输出图像的像素值。输出图像的像素值可以通过以下公式计算：
output_pixel = round(CDF(input_pixel))
其中，CDF是累积分布函数，input_pixel是输入图像中的像素值，output_pixel是输出图像中的像素值。
5. 将输出图像的像素值从0到255进行归一化，以产生一个具有均匀分布的直方图的图像。
可以对输出图像进行一些后处理操作，例如对图像进行平滑处理，以去除噪声和细节，以及调整亮度和对比度，以获得更好的视觉效果。
总的来说，直方图均衡化算法通过将输入图像的像素值映射到一个均匀分布的灰度级来实现对比度和亮度的增强。这个过程可以增强图像中的细节和边缘，并使其更容易被识别和理解。
六、负载均衡算法有哪些？
1、轮询调度 轮询调度算法就是以轮询的方式依次将请求调度到不同的服务器，即每次调度执行i = (i + 1) mod n，并选出第i台服务器。算法的优点是其简洁性，它无需记录当前所有连接的状态，所以它是一种无状态调度。
2、最小连接调度 最小连接调度算法是把新的连接请求分配到当前连接数最小的服务器。最小连接调度是一种动态调度算法，它通过服务器当前所活跃的连接数来估计服务器的负载情况。 在实际实现过程中，一般会为每台服务器设定一个权重值，这就是加权最小连接
3、 基于局部性的最少链接(LBLC) 基于局部性的最少链接调度(以下简称为LBLC)算法是针对请求报文的目标IP地址的负载均衡调度，目前主要用于Cache集群系统，因为在Cache集群中客户请求报文的目标IP地址是变化的。 LBLC调度算法先根据请求的目标IP地址找出该目标IP地址最近使用的服务器，若该服务器是可用的且没有超载，将请求发送到该服务器; 若服务器不存在，或服务器超载或有服务器处于其一半的工作负载，则用“最少链接”的原则选出一个可用的服务器，将请求发送到该服务器。
4、带复制的基于局部性最少链接(LBLCR) 带复制的基于局部性最少链接调度以下简称为LBLCR)算法也是针对目标IP地址的负载均衡，目前主要用于Cache集群系统。它与LBLC算法的不同之处是它要维护从一个目标IP地址到一组服务器的映射，而LBLC算法维护从一个目标IP地址到一台服务器的映射。 LBLCR调度算法将“热门”站点映射到一组Cache服务器(服务器集合)，当该“热门”站点的请求负载增加时，会增加集合里的Cache服务器，来处理不断增长的负载; 当该“热门”站点的请求负载降低时，会减少集合里的Cache服务器数目。
5、目标地址散列调度 目标地址散列调度算法是针对目标IP地址的负载均衡，但它是一种静态映射算法，通过一个散列(Hash)函数将一个目标IP地址映射到一台服务器。 目标地址散列调度算法先根据请求的目标IP地址，作为散列从静态分配的散列表找出对应的服务器，若该服务器是可用的且未超载，将请求发送到该服务器，否则返回空。
6、 源地址散列调度 和目标地址散列调度类似，唯一的区别是按照源地址为散列函数的散列键。
七、数据分析十大算法？
1、蒙特卡罗算法
2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法
3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题
4、图论算法
5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法
6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法
7、网格算法和穷举法
8、一些连续离散化方法
9、数值分析算法
10、图象处理算法
八、大数据算法？
是针对大数据的复杂性和规模性而设计的高效处理和分析算法。包括数据清洗、数据预处理、数据挖掘、模型构建和模型评估等多个步骤。常用的算法有聚类分析、决策树、关联规则挖掘、神经网络等。
九、数据降噪算法？
数据降噪是指在数据中存在噪声（如错误、干扰或异常值）情况下，通过一系列处理方法，将噪声从数据中去除或减少的过程。下面是一些常用的数据降噪算法：1. 均值滤波：计算数据点的邻域平均值，用于替代当前数据点的值，从而平滑数据。2. 中值滤波：计算数据点的邻域中位数，用于替代当前数据点的值，可以有效地去除椒盐噪声。3. 高斯滤波：将每个数据点替换为其邻域内的加权平均值，通过高斯核函数调整权重，可以有效地平滑数据。4. 小波变换去噪：利用小波变换的多尺度分解和重构特性，将数据分解为多个尺度的近似系数和细节系数，通过对细节系数的阈值处理，去除噪声。5. 基于统计学方法的去噪算法：如局部异常因子（LOF）、离群点检测算法等，通过统计学方法检测和剔除噪声数据。6. 基于机器学习算法的去噪算法：如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等，通过训练模型来识别和去除噪声数据。7. 基于深度学习算法的去噪算法：如自编码器（Autoencoder）、生成对抗网络（GAN）等，通过使用神经网络模型学习噪声模式，并去除噪声。这些算法各有优劣，选择何种算法取决于噪声的特点以及应用场景的需求。
发布于
2024-05-18