1、国密算法介绍 国密即国家密码局认定的国产密码算法。主要有SM1，SM2，SM3，SM4。密钥长度和分组长度均为128位。 SM1 为对称加密。其加密强度与AES相当。该算法不公开，调用该算法时，需要通过加密芯片的接口进行调用。 采用该算法已经研制了系列芯片、智能IC卡、智能密码钥匙、加密卡、加密机等安全产品，广泛应用于电子政务、电子商务及国民经济的各个应用领域（包括国家政务通、警务通等重要领域）。 SM2为非对称加密，基于ECC。该算法已公开。由于该算法基于ECC，故其签名速度与秘钥生成速度都快于RSA。ECC 256位（SM2采用的就是ECC 256位的一种）安全强度比RSA 2048位

卡尔曼滤波算法的推导与C语言实现，可以作为参考资料。

完整版由浅入深介绍Python数据分析与数据挖掘的教程 含算法介绍与对比 共83页 图文PPT 1.Python环境搭建 1.1 python版本选择 1.2 python 安装 2.Python基础 2.1 python基础语法 2.2 python数据类型 2.3 条件和循环 2.4 Python 函数 2.5 Python 模块 2.6 Python文件I/O 3.Python工具库介绍 3.1 NumPy库介绍 3.2 Pandas库介绍 4.数据处理与分析 4.1 数据探索 4.2 数据预处理 4.3 挖掘建模 5.实例分析 5.1 Titanic数据集分析 5.2 餐饮客户价值分析

模糊聚类算法介绍，介绍模糊聚类的主要思想及分类

算法介绍 设想这样一个场景：一群鸟在随机搜索食物，在这个区域里只有一块食物。所有的鸟都不知道食物在那里。但是他们知道当前的位置离食物还有多远。那么找到食物的最优策略是什么呢。最简单有效的就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。PSO从这种模型中得到启示并用于解决优化问题。PSO中，每个优化问题的解都是搜索空间中的一只鸟。我们称之为"粒子"。所有的粒子都有一个由被优化的函数决定的适应值(fitnessvalue)，每个粒子还有一个速度决定他们飞翔的方向和距离。然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间中搜索。

聚类 今天说K-means聚类算法，但是必须要先理解聚类和分类的区别，很多业务人员在日常分析时候不是很严谨，混为一谈，其实二者有本质的区别。 分类其实是从特定的数据中挖掘模式，作出判断的过程。比如Gmail邮箱里有垃圾邮件分类器，一开始的时候可能什么都不过滤，在日常使用过程中，我人工对于每一封邮件点选“垃圾”或“不是垃圾”，过一段时间，Gmail就体现出一定的智能，能够自动过滤掉一些垃圾邮件了。这是因为在点选的过程中，其实是给每一条邮件打了一个“标签”，这个标签只有两个值，要么是“垃圾”，要么“不是垃圾”，Gmail就会不断研究哪些特点的邮件是垃圾，哪些特点的不是垃圾，形成一些判别的模式，这样

BM25算法的详细资料，需要的可以参考，比较完整的实现过程。

EM算法是一种针对不带标签数据但类别有限的参数估计方法，通常用于估计混合高斯模型的参数训练。

做毕设的时候看到的一篇比较好的，关于去雾算法的文章，写的非常详细

retinex 算法介绍 图像处理 消除模糊等 图像增强