云重新算法
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简介：在这本书里，作者带我们认识到了新兴数字科技的本质。优步崛起的背景是美国的金融危机和阶层固化。对司机，它推卸责任，强化管理；对乘客，它监控数据，调整费率，而对媒体，它以算法为理由掩盖自己的商业手段。通过算法，优步在潜移默化中实现了操控大众的目的。同时本书探讨了以优步为代表的互联网科技是如何重新定义工作、社会和文化的。对商家，它让数据成为最重要的资源之一；对民众，它让更多人用网络创业代替了固定上班；对社会，它重新定义了雇佣关系，更需要日趋完善的监管体系来制约。
㈡ 什么是云算法
云计算概念被提出以后并行计算技术和虚拟化技术成为其核心支撑技术，云计算将按需计算带给了普通的用户，也使并行计算成为普通用户也能方便使用的技术，而且并行计算中的"单一系统映像技术"实际也反映系统虚拟化的思想，所以广义来看并行计算技术本身可能包括虚拟化技术，因而并行计算技术是云计算技术中的一个相当重要的技术基础。云计算及高性能计算的逐步普及使并行程序设计成为许多程序设计人员不可避免的一项艰巨工作，特别是云计算、个人高性能计算机（PHPC）等技术的深入发展，使许多技术人员开始从单机工作模式向并行计算模式转变。由于并行程序设计现在还没有一个很好的集成开发平台提供方便的组件给设计者使用，几乎所有的设计工作都需要从底层自己完成，因此并行程序的设计往往使很多程序设计者望而却步。MPI作为并行程序设计事实上的标准被广泛地应用于各个领域，不少企业及研究机构逐步认识到MPI的重要
㈢ 云计算的概念是什么，它起什么作用吗
你好，很高兴为你解答：
概念：“云”实质上就是一个网络，狭义上讲，云计算就是一种提供资源的网络，使用者可以随时获取“云”上的资源，按需求量使用，并且可以看成是无限扩展的，只要按使用量付费就可以，“云”就像自来水厂一样，我们可以随时接水，并且不限量，按照自己家的用水量，付费给自来水厂就可以。从广义上说，云计算是与信息技术、软件、互联网相关的一种服务，这种计算资源共享池叫做“云”，云计算把许多计算资源集合起来，通过软件实现自动化管理，只需要很少的人参与，就能让资源被快速提供。也就是说，计算能力作为一种商品，可以在互联网上流通，就像水、电、煤气一样，可以方便地取用，且价格较为低廉。总之，云计算不是一种全新的网络技术，而是一种全新的网络应用概念，云计算的核心概念就是以互联网为中心，在网站上提供快速且安全的云计算服务与数据存储，让每一个使用互联网的人都可以使用网络上的庞大计算资源与数据中心。云计算是继互联网、计算机后在信息时代又一种新的革新，云计算是信息时代的一个大飞跃，未来的时代可能是云计算的时代，虽然目前有关云计算的定义有很多，但总体上来说，云计算虽然有许多得含义，但概括来说，云计算的基本含义是一致的，即云计算具有很强的扩展性和需要性，可以为用户提供一种全新的体验，云计算的核心是可以将很多的计算机资源协调在一起，因此，使用户通过网络就可以获取到无限的资源，同时获取的资源不受时间和空间的限制。
作用：网络搜索引擎和网络邮箱。搜索引擎大家最为熟悉的莫过于谷歌和网络了，在任何时刻，只要用过移动终端就可以在搜索引擎上搜索任何自己想要的资源，通过云端共享了数据资源。而网络邮箱也是如此，在过去，寄写一封邮件是一件比较麻烦的事情，同时也是很慢的过程，而在云计算技术和网络技术的推动下，电子邮箱成为了社会生活中的一部分，只要在网络环境下，就可以实现实时的邮件的寄发。其实，云计算技术已经融入现今的社会生活。
㈣ 如何在云计算加入自己的优化算法
云计算（cloud computing）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。像小鸟云计算有着完善的行业解决方案和卓越的云计算技术，且云计算强大的计算能力和弹性扩展优势有效降低用户开发运维难度和整体IT成本，让用户能更专注于核心业务的创新
步骤一：了解你的应用程序的总体拥有成本
第一步就是要充分了解你的应用程序的总体拥有成本（TCO）。如果用户并没有一个固定的目标，那么就很难对云计算成本进行优化。而缺乏所有成本要素就无法完成云计算成本评估。云计算成本包括了服务成本和云计算应用程序支持成本，这正是成本节省的主要突破口。
步骤二：进行一次成本与效益分析
其次，应对用户的云计算服务进行一次成本与效益分析，按功能来降低服务成本。云计算服务通常涉及包括基本机器镜像和最低数据存储在内的共享托管。很多云计算供应商建议用户购买额外的功能，而用户也采纳了他们的建议。例如，很多用户都购买了专用的托管服务，从而降低了云计算经济规模并增加了总成本。此外，虽然许多用户还购买了RDBMS存储，但是他们要么根本就不使用这项服务要么就在内部存储资源更便宜时使用它。
步骤三：研究更为便宜的替代品
最后一步往往是很多用户所首先考虑到的：另行寻找更好的云计算服务价格。如果用户曾对云计算服务市场做过云计算价格研究，那么他们通常会发现主流供应商们更具有相当的竞争力。但是，那可能是一些云计算供应商针对特定客户类型而制定的服务价格，他们所提供的折扣往往体现了他们的业务目标。例如，网络运营商可能在销售通过他们自有VPN的云计算服务上具有较强竞争力，但是在使用基于互联网的访问时则显得竞争力不足。
㈤ 云计算的基础是什么
云计算是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。
可以说，云计算是一种基于网络“云”的超级计算模式；在远程的数据中心里，成千上万台计算机和服务器连接成一片运算云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力就可以模拟核爆炸、预测气候变化、分析市场发展趋势等。用户通过计算机、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。
云计算具有很强的扩展性和刚需性，可以为用户提供一种全新的体验，云计算的核心是可以将很多的计算机资源协调在一起。因此，用户可以通过网络获取到无限的资源，同时获取的资源不受时间和空间的限制；另外，云计算还具有高灵活性、高性比等能力，其优势与特点如下：
1．虚拟化技术：虚拟化技术包括应用虚拟和资源虚拟两种，它突破了时间、空间的界限，是云计算最为显着的特点；虚拟化是云计算系统中的一种基础技术，可以说当前一个云计算服务必定是构建在虚拟化的基础上的。
2．动态可扩展：云计算具有高效的运算能力，在原有服务器基础上增加云计算功能能够使计算速度迅速提高，最终实现动态扩展虚拟化的层次达到对应用进行扩展的目的。
3．按需部署：云计算平台能够根据用户的需求快速配备计算能力及资源；云计算可以满足爆发性的算力需求，如特殊时期远程办公，又如微博各类明星事件，再如彼此之间的无缝通信等。
4．灵活性高：云计算的兼容性非常强，不仅可以兼容低配置机器、不同厂商的硬件产品，还能够外设获得更高性能计算；这一优势可以大幅缩短准备时间，让工作能够更为迅速的展开。
5．可靠性高：因为单点服务器出现故障可以通过虚拟化技术将分布在不同物理服务器上面的应用进行恢复或利用动态扩展功能部署新的服务器进行计算；倘若服务器故障也不影响计算与应用的正常运行。
6．性价比高：将资源放在虚拟资源池中统一管理在一定程度上优化了物理资源，用户不再需要昂贵、存储空间大的主机，可以选择相对廉价的PC组成云，一方面减少费用，另一方面计算性能不逊于大型主机。
7．可扩展性：用户可以利用应用软件的快速部署条件来更为简单快捷的将自身所需的已有业务以及新业务进行扩展。用户还可以通过网络就可以获取到无限的资源，同时获取的资源不受时间和空间的限制。
其实，云计算不是一种全新的网络技术，而是一种全新的网络应用概念；云计算的核心概念就是以互联网为中心，在网站上提供快速且安全的云计算服务与数据存储，让每一个使用互联网的人都可以使用网络上的庞大计算资源与数据中心。云计算是继互联网、计算机后在信息时代又一种革新，它将对互联网应用、产品应用模式和IT产品开发方向产生影响，未来的时代很可能是云计算的时代。
㈥ 云计算的算法模型，除了Google 和 Hadoop 的 MapRece, 还有别的吗
参看splunk，另外，目前谷歌在开发咖啡因，据说将摒弃map/rece
㈦ 怎样在云端运行自己的算法
这就是涉及到服务器的搭建了，你说的应该是指云算法。
㈧ 云计算平台的四规则是怎样重新定义的呢
是ZStack啊，是综合了OpenStack、CloudStack、Linux和多种虚拟化软件思想精华，重新定义了云计算平台的四项设计目标和规则。
分别是：
简单（Simple）。ZStack摒弃掉任何需要手工和人工服务的部分，用户可以如使用Windows一样，自行安装和使用。30分钟即可在物理裸机上完成私有云部署，版本间5分钟无缝升级。
健壮（Strong）。云计算平台承载用户核心业务，其系统架构设计必须稳定而高效。除了支持管理节点、云主机的高可用；还可以自动实现云平台整体掉电后的自举恢复。云平台支撑每秒数万条并发API访问，在数分钟内完成上千个云主机的创建。
弹性（Scalable）。云计算基础平台小到3~5服务器，大到数万台，资源管理平台必须有强的适配性。由此，ZStack定义，即使一台服务器进行POC测试，也可以安装使用。当然，随着客户部署规模的扩大，ZStack更支持横向、纵向无缝扩展。
智能（Smart）。智能自动化升级，自动化运维管理，实时的监控审计。
㈨ 云理论的一维正态云模型
云模型是云的具体实现方法，也是基于云的运算、推理和控制等的基础，由定性概念到定量表示的过程，也就是有云的数字特征产生云滴的具体实现，称为正向云发生器；由定量表示到定性概念的过程，也就是由云滴得到云的数字特征的具体实现，称为逆向云发生器。
由于在概率论与随机过程的理论研究和实际应用中，正态分布起着特别重要的作用，在各种概率分布中居于首要的地位，其概率分布的形式广泛存在于自然现象、社会现象、科学技术以及生产活动中，，在实际中遇到的许多随机现象都服从或近似服从正态分布。而且，中心极限定理也在理论上阐述了产生正态分布的条件，体现了其的广泛性和普适性。
另外，在模糊集理论中，隶属函数是模糊理论的基石，但自然和社会科学中的大量模糊概念的隶属函数，并没有严格的确定方法，在通常的经验下最为常见的隶属函数是钟形隶属函数，这与正态分布的分布函数的一致的。 当概念对应的数域为一维时，正态云发生器的算法如下：
（Ex，En，He）→Drop (x, y) 所谓逆向云发生器是指从定量表示到定性概念的过程，也就是由云滴得到云的数字特征的具体实现，如下所示：
(x1, y1)，(x2, y2)，(x3, y3)……→（Ex，En，He）
㈩ 点云重建有哪些经典的算法
三维重构算法得看你用什么传感器了，如果是双目相机，那一般都是极线几何加视觉特征配准的算法了，优化就用bundleadjustment。如果是单目，较早的有PTAM,DTAM，近几年structfrommotion比较火。如果是用Kinect之类的RGBD相机，比较好的有微软的KinectFusion，PCL的开源KinFu，以及MIT的加强版Kintinuous。如果用激光，那一般都是当SLAM做了，前端嘛就各种ICP配准算法了，后端的话，三维中主要还是用图优化来做。