一、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。
二、路由算法六大准则？
选择路径的算法以及算法所使用的数据结构是网络层设计的最主要的内容。.
路由算法（routing algorithm）负责确定一个进来的分组应该被传送到哪一条输出线路上。若是数据报，则须对每个分组重新选择路径，而对于虚电路，分组只要沿着已经建立的路径向前传递即可（此时也称为会话路由）。
静态路由算法：非自适应路由算法，不会根据当前测量或者估计的流量和拓扑结构，来调整他们的路由决策，所使用的路由选择是预先在离线情况下计算好的。
动态路由算法：自适应路由算法，根据当前的流量和拓扑结构的变化，自动改变路由决策。
最短路径路由算法：静态算法。跳数或物理距离或其他某种准则。路由算法可以根据任何一种准则或者多种准则的组合来计算“最短”（不一定是物理最短）路径。
扩散法：静态算法。每一个进来的分组将被发送到除了进来的那条线路之外的每一条输出线路上。为避免大量的重复分组，一种方法是在每个分组的头中包含一个跳计数器，每经过一跳该值减1，等于0时该分组被丢弃。另一种做法是记录已经扩散过的分组。一种实用的扩展是选择性扩展算法。
距离矢量路由算法：动态路由算法。每个路由器维护一张表（即一个矢量），表中列出了当前已知的到每个目标路由器的最佳距离，以及所使用的线路。通过在邻居路由器之间相互交换信息，路由器不断更新自己内部的表。缺陷是无穷计算问题，导致需要很长时间才能收敛到稳定状态。引起的原因在于，当X告诉Y他有一条路径通向Z的时候，Y无从知道Y自己是否就在这条路径上。
链路状态路由算法：动态路由算法，替代了距离矢量路由算法。其思想为：
（1）发现他的邻居节点，并知道其网络地址。
（2）测量到各邻居节点的延迟或者开销。
（3）构造一个分组，分组中包含所有他刚刚知道的信息。
（4）将这个分组发送给所有其他的路由器。
（5）计算出到每一个其他路由器的最短距离
三、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
四、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
五、路由交换 算法？
RIP（Routing information Protocol）是早期第一代动态路由协议，是一种基于距离矢量（Distance-Vector）算法来计算到达目的网络的最佳路径路由协议，它通过UDP报文进行路由信息的交换，使用的端口号为520，RIP是基于跳数（最多支持15跳）来衡量到达目的地址的距离，称为度量值，RIP协议有多个版本，分为v1/v2/ng版。
六、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。
七、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。
八、数据算法和算力三大要素？
1. 数据算法：数据算法是数据分析过程中使用的算法，用于解决具体问题和发现问题之间的相互关系。它通常包括统计学，机器学习，特征工程，深度学习等。2. 算法构建：算法构建是数据分析过程中使用的算法，用于将数据结构化，整合，解决复杂数据问题，发现数据之间的关系。它通常包括：数据挖掘，聚类，DNS，Recommend System等。3. 算力：算力是指用来实现数据分析工作的电脑和设备的能力，它指由一组处理器芯片，配合一组数据存储库，复杂的算法构建等来实现大批量数据分析的能力。可以将其分为：分布式计算，大数据处理，云计算等。
九、数据算力算法？
是指利用计算机算力处理数据的算法。具体来说，它是一种将数据分割成小块，然后并行计算的技术，可以显著提高大数据处理的速度和效率。
数据算力算法通常使用并行计算架构，如分布式系统、多核处理器、图形处理器（GPU）等，利用这些计算资源快速处理大规模的数据。
它在许多领域得到了广泛应用，如人工智能、金融、科学研究、大规模数据分析等。
十、请教猪场数据算法？
猪的成活率是指期末成活的猪除以期初转入猪的总数，公式为：本批次的成活率=期末成活猪头数÷期初转入猪头数。
