算法是基于

❶ 什么是算法

算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。
算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。一个状态到另一个状态的转移不一定是确定的。随机化算法在内的一些算法，包含了一些随机输入。
形式化算法的概念部分源自尝试解决希尔伯特提出的判定问题，并在其后尝试定义有效计算性或者有效方法中成形。这些尝试包括库尔特·哥德尔、Jacques Herbrand和斯蒂芬·科尔·克莱尼分别于1930年、1934年和1935年提出的递归函数，阿隆佐·邱奇于1936年提出的λ演算，1936年Emil Leon Post的Formulation 1和艾伦·图灵1937年提出的图灵机。即使在当前，依然常有直觉想法难以定义为形式化算法的情况。

❷ 计算是基于什么的

计算是基于规则的符号集合的变换过程。

计算，数学用语，是一种将单一或复数之输入值转换为单一或复数之结果的一种思考过程。

定义

计算的定义有许多种使用方式，有相当精确的定义，例如使用各种算法进行的“算术”，也有较为抽象的定义，例如在一场竞争中“策略的计算”或是“计算”两人之间关系的成功机率。

将7乘以8（7x8）就是一种简单的算术。数学中的计算有加，减，乘，除，乘方，开方等。其中加减乘除被称为四则运算。

利用布莱克-舒尔斯定价模型（Black-Scholes Model）来算出财务评估中的公平价格（fair price）就是一种复杂的算术。

从投票意向计算评估出的选举结果（民意调查）也包含了某种算术，但是提供的结果是“各种可能性的范围”而不是单一的正确答案。

❸ 什么是基于内存的算法

这应该是相对于基于
外存
的算法而言的，有些算法需要的存储极大，无法把所处理的数据都放在内存中，就需要存放在外存中（主要指硬盘），这时就会有一些专门提高处理效率的算法。
而平常大多数数据都可以直接在内存中处理，就是基于内存的算法。

❹ 目前有实用价值的图像超分辨率算法都是基于什么的

图像超分辨率（Super Resolution, SR）就是将低分辨率（Low Resolution, LR）的图像通过一定的算法转提升到高分辨率(High Resolution, HR)。高分辨率图像具有更高的像素密度，更多的细节信息，更细腻的画质。要获得高分辨率图像，最直接的办法是采用高分辨率的相机，然而，在实际应用过程中，由于制作工艺和工程成本的考虑，很多场合都不会采用高分辨率、超分辨率的相机来进行图像信号的采集。因此，通过超分辨率技术来获取HR具有一定的应用需求。刚才提到，HR是利用LR通过一定的算法来得到。按照可以使用的LR的数量，可以将超分辨率技术分为两类：基于单幅图像的超分辨率重建：主要利用某种先验模型或者匹配机制，从给定的外部资源中寻求待处理图像匹配的细节内容，并将其增加到原图当中，实现分辨率的提升。基于图像序列的超分辨率重建：利用多幅低分辨率图像之间相互的交叠信息，经过彼此补充，估计出图像的细节内容。如果按照超分辨率重建的技术手段来划分，则可以分为以下三类：首先估计各帧图像之间的相对运动信息，获得HR图像在非均匀间距采样点上的象素值，接着通过非均匀插值得到HR栅格上的象素值，最后采用图像恢复技术来去除模糊和降低噪声。典型代表，Rajan和Chaudhuri通过分解、差值、融合3个步骤实现的通用插值方法。陶洪久等提出的小波域的双线性插值。Lertrattanapanich和Bose提出的基于光滑性约束的Delaunay三角化插值算法。这类方法的优点是算法快速易行，适合并行计算，基本可以满足实时要求；但因为不能引入额外有用的高频信息，因而很难在SR图像中得到锐化的效果。同事，也没有考虑到LR图像的像素值并不是HR图像的理想采样值，而是对HR图像像素值的空间平均和卷积效应这一事实。基于重建的方法也称之为基于模型的方法。它通过研究图像的高分辨率细节在低分辨率下的表现形式，建立两者之间的对应关系，并利用某种模型来刻画这种映射关系。一般而言，这种方法所有的可用信息都从输入数据中得到，没有任何附加的背景知识，整个解决过程相当于一个信息提取和信息融合的问题，最典型的方法是凸集投影法和最大后验概率估计法由于图像含义未知，因此所有信息只能全部从输入的图像序列中获得。随着分辨率放大系数的增加，需要提供的输入图像样本数量急剧增加，直到达到放大系数的上限后，无论增加多少输入图像样本，都无法再改善重建效果。

❺ k-means算法是基于样本服从哪个分布

一，K-Means聚类算法原理k-means算法接受参数k；然后将事先输入的n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较校聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”。

❻ 以下哪些算法是基于规则的分类器

分类(Categorization or Classification)就是按照某种标准给对象贴标签(label)，再根据标签来区分归类。
分类是事先定义好类别 ，类别数不变 。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到，属于有指导学习范畴。
最常用的分类算法就是贝叶斯分类算法，（贝叶斯分类器）
用到的知识就是概率的东西

❼ rsa算法是基于什么数学难题构造的

基于这样的事实：生成大素数是容易的，但是给定一个大数（两个素数的乘积），找出它的因子（素数分解）是困难的。
https://en.wikipedia.org/wiki/RSA_(cryptosystem)

❽ 计算机专业所学的算法是基于大多是基于什么语言的学习算法要有什么基础.. 推荐一本教程

算法是对程序设计是通用的，
有各种语言的描述，比如c描述，c++描述，java描述。
除此之外，算法还可以用硬件和电路描述，也就是说硬件可以描述算法。
算法的书很多，最好的教材应该是兴趣吧。很多书要一定基础以后才能完全看懂。
最好的方法应该是跑程序吧！
《计算机程序设计艺术》这部书是最难的，最深的。
深入算法该学数学吧！

❾ 统计算法的思想是什么

比如说统计字符个数吗?
算法是基于基本逻辑的，统计学不是仅仅像其表面的文字表示，只是统计数字，而是包含了调查、收集、分析、预测等，应用的范围十分广泛。
用于统计的算法的思想当然是统计学啊，一直++，也算。
要不你举个具体例子来分析思想。

❿ (1)RSA算法是一种基于（）的公钥体系。

aes-256和rsa-2048绝对可以，用rsa加密密匙，aes加密数据，因为非对称算法加密数据速度实在太慢，所以用非对称算法加密数据根本行不通，但是安全性非常高。