一、ela算法原理？

原理

把图片分割成很多8x8个正方形中的1像素点，对每一个小块进行单独的色彩空间转换。每次对 JPG 图片的修改，都会进行第二次转换。两次转换自然会存在差异，ELA 就是靠对比这种差异来判断图片的哪部分被修改过。

二、吠陀算法原理？

吠陀数学也叫做底数法（Base Method），这套方法可以用来计算那些和10的幂，也就是10、100、1000、10000…很接近的数字的乘法。

吠陀数学是印度数学家巴勒蒂·克尔什纳·蒂尔特吉（Jagadguru Shri Bharathi Krishna Tirthaji Maharaj）在1891年-1918年间发明的算术体系。

三、adagrad算法原理？

AdaGrad 是基于梯度下降算法的，AdaGrad算法能够在训练中自动的对学习速率 α 进行调整，对于出现频率较低参数采用较大的 α 更新；相反，对于出现频率较高的参数采用较小的 α 更新。Adagrad非常适合处理稀疏数据。很明显，AdaGrad 算法利用的是一阶导数。

L-BFGS 是基于牛顿优化算法的，牛顿优化算法使用的是二阶导数

四、sjt算法原理？

SJT算法，即Steinhaus–Johnson–Trotter algorithm，是一种全排列生成算法。[1]在该算法中，不断的寻找一种相邻元素相互交换的顺序，根据这种交换的顺序，依次计算下一个排列。在SJT算法中，每次循环都进行一次满足条件的相邻元素的交换，直到不存在满足条件的可交换的元素，此时说明所有排列的情况均已输出，算法结束。

SJT算法是一种全排列生成算法。在该算法中,不断的寻找一种相邻元素相互交换的顺序,根据这种交换的顺序,依次计算下一个排列。该算法的算数复杂度是O(n*n!)。

五、hector算法原理？

   hector算法原理: 基于优化的算法（解最小二乘问题），优缺点：不需要里程计，但对于雷达帧率要求很高40Hz，估计6自由度位姿，可以适应空中或者地面不平坦的情况。初值的选择对结果影响很大，所以要求雷达帧率较高。

核心函数：update()

①  Matchdate()利用上一帧位置和此帧雷达扫描，运用构造的最小二乘问题，估计此帧位姿。

②  UpdateByScan根据此帧位姿，雷达数据，利用占据栅格地图算法，更新地图。

扫描匹配算法：利用g2o解公式7，泰勒展开，运用双线性插值计算微分，雅克比矩阵。

函数M()该点是障碍物的概率。

六、2048算法原理？

主要是小格子的产生、合并算法要求高点，如果过于麻烦效率太低势必会造成游戏卡顿，影响体验，于是这里采用的是思路比较传统的做法：

在进行上下左右滑动时，遍历每一行(列)，如果没有数字用0来代替空格，如某一行的数字为4 4 0 2，则相同的合并后加入List中，否则直接加入，操作后的顺序即8 2，并从滑动的方向重新放置List中的数字，直到遍历所有行(列)。

实现

七、h算法原理？

常见hash算法的原理　　散列表，它是基于快速存取的角度设计的，也是一种典型的“空间换时间”的做法。顾名思义，该数据结构可以理解为一个线性表，但是其中的元素不是紧密排列的，而是可能存在空隙。

　　散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键码值（Key value）而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。

　　比如我们存储70个元素，但我们可能为这70个元素申请了100个元素的空间。70/100=0.7，这个数字称为负载因子。我们之所以这样做，也是为了“快速存取”的目的。我们基于一种结果尽可能随机平均分布的固定函数H为每个元素安排存储位置，这样就可以避免遍历性质的线性搜索，以达到快速存取。但是由于此随机性，也必然导致一个问题就是冲突。所谓冲突，即两个元素通过散列函数H得到的地址相同，那么这两个元素称为“同义词”。这类似于70个人去一个有100个椅子的饭店吃饭。散列函数的计算结果是一个存储单位地址，每个存储单位称为“桶”。设一个散列表有m个桶，则散列函数的值域应为［0，m-1］。

　　解决冲突是一个复杂问题。

　　冲突主要取决于：

　　（1）散列函数，一个好的散列函数的值应尽可能平均分布。

　　（2）处理冲突方法。

　　（3）负载因子的大小。太大不一定就好，而且浪费空间严重，负载因子和散列函数是联动的。

　　解决冲突的办法：

　　（1）线性探查法：冲突后，线性向前试探，找到最近的一个空位置。缺点是会出现堆积现象。存取时，可能不是同义词的词也位于探查序列，影响效率。

　　（2）双散列函数法：在位置d冲突后，再次使用另一个散列函数产生一个与散列表桶容量m互质的数c，依次试探（d+n*c）%m，使探查序列跳跃式分布。

八、murmurhash算法原理？

这是一种哈希算法。

计算太麻烦了，完全违背了哈希计算的简便要求！

又是移位，又是循环判断。

while(*key)//遍历字符串

{ h=(h<<4)+*key++;//把h左移4位加上该字符付给h

unsigned long g=h&0Xf0000000L;

//取h的高四位付给g

if(g) h^=g>>24;//如果g不为0，让h和g的高八位异或再付给h

h&=~g;//对g取反并与h相与付给h

}

return h%MOD; //得到哈希值

九、ran算法原理？

单通道法或单遍法,是流式数据聚类的经典方法。对于依次到达的数据流,该方法按输入顺序每次处理一个数据,依据当前数据与已有类的匹配度大小,将该数据判为已有类或者创建一个新的数据类,实现流式数据的增量和动态聚类，适合对流数据进行挖掘,而且算法的时间效率高;不足之处主要表现在该方法具有输入次序依赖特性,即对于同一聚类对象按不同的次序输入,会出现不同的聚类结果。

十、cordic算法原理？

CORDIC迭代算法只有一级迭代单元，在系统时钟的驱动下，可将迭代单元的输出作为本级的输入，并通过同一级迭代完成计算。迭代算法的硬件开销很小，但完成一次CORDIC运算需要多个时钟周期，其运算速度相对较慢。

在CORDIC流水线结构算法中，每一级CORDIC迭代运算都使用单独的运算单元，当流水线填满之后，每个时钟周期都马上会计算出一组结果，所以计算速度很快。

虽然流水线结构算法的计算速度很快，但其精度会受到流水线级数的限制。而要提高精度，就必须增加流水线级数，从而增大硬件开销，因此，流水线级数的选择要兼顾速度和精度的要求。