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、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
三、污染溯源算法优势？
污染溯源算法的优势就是可以彻底的查找污染源头，更好的解决污染，治理环境。
四、特斯拉算法核心优势？
特斯拉算法核心优势是电池管理软件算法，为什么这样说呢？
2014年国内第一批Tesla上市时有幸参与了Model S拆解，主要负责了ESS部分的Benchmark。不得不说当完成该项目时，心中对于Tesla的神秘光环和传奇色彩褪色不少。如同美军缴获第一架米格15战斗机，激动得想一探其强劲性能的究竟，结果并未发现在基础技术上有明显颠覆性的突破。可以说Tesla单就每一项细节技术而言并非高人一等，甚至某些部分的设计略显草率（比如ESS系统的低集成化造成制造工艺和后期维修的难度、较多非汽车级零部件及方案应用带来的风险等），但将所有在工程师眼中并不完美的子部件集成在一起之后，依然呼之欲出了一款惊艳的产品。
Tesla的成就更多是在产品定义上的准确把握而非技术上的核心优势。为什么既拥有强大整车制造能力又具备锂电池技术的日本没有出现高性能的电动车？因为在当时（即便是现在也可能如此）他们根本不认为这样的产品是足够安全的、价格是能让人接受的。为什么即便在已经证明了Tesla的市场价值后，德国车企在电动汽车的推进上依然不紧不慢，因为拿他们的技术标准去套Tesla的产品，无论是设计选型还是制造工艺根本就不成熟。作为崭新的汽车公司，不拥有长期的knowhow积累可能撞上前人早已知道应该躲避的暗礁，但同时也有可能因为卸下各种限制的包袱而第一个发现新的大陆。
目前汽车行业已经有越来越多的新进入者加入，可以拿过去10年手机行业的变迁作为参照，期间诺基亚的衰弱，苹果、谷歌的崛起不仅仅是企业实力的竞争，更是通信产业链和计算机软件产业链争夺手机属性的竞争。如果手机还是通信技术推动的产品，那苹果、谷歌不一定是诺基亚的对手，而当手机成为计算机和软件业推动的产品，那为诺基亚编写app、为手机与pc充分互通的供应链与苹果、谷歌相比自然不在一个数量级，又如何有胜算呢。
五、coding算法的优势？
CODING 持续集成的优势
一站式服务：CODING 持续集成是 CODING 研发管理系统的一部分，统一的账号体系能帮助开发者在单一平台完成从设计到部署的全流程，免去在工具间切换带来的效能浪费。
完美兼容 Jenkins：CODING 持续集成完美兼容 Jenkinsfile 配置。
简单容易上手：提供完整的帮助文档和示例，帮助您快速上手。
无缝协作：在 CODING 研发管理系统中，持续集成的触发和结果都可以直接在其他模块中调用，方便任务的分配和验收。
完整的构建报告：每次构建都会自动生成完整的报告。
极速反馈：支持复数构建并行集成测试，能在最短的时间内反馈结果。
六、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
七、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。
八、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。
九、用于数据挖掘的聚类算法有哪些，各有何优势？
K均值聚类：最适合处理大数据，适用于大样本的个案聚类，分类数明确，适用于连续性变量； 系统聚类：适用于个案或变量聚类，对分类数没有要求，连续性和分类型变量均适用； 两步聚类：
1）分类变量和连续变量均可参与二阶聚类；
2）可自动确定分类数；
3）适用于大数据集；
4）用户可自己定制用于运算的内存容量
十、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。
