包含的算法
对称加密算法用来对敏感数据等信息进行加密，常用的算法包括：
DES（Data Encryption Standard）：数据加密标准，速度较快，适用于加密大量数据的场合。
3DES（Triple DES）：是基于DES，对一块数据用三个不同的密钥进行三次加密，强度更高。
AES（Advanced Encryption Standard）：高级加密标准，是下一代的加密算法标准，速度快，安全级别高。
❷ 共识算法都包括了什么算法
下面列出30种共识算法。
1. 工作量证明(PoW，Proof of Work)
2. 权益证明(PoS，Proof of Stake)
3. 延迟工作量证明(dPoW，Delayed Proof-of-Work)
4. 授权 PoS(DPoS，Delegated Proof-of-Stake)
5. 权威证明(PoA，Proof-of-Authority)
6. 权重证明(PoWeight，Proof-of-Weight)
7. 声誉证明(PoR，Proof of Reputation)
8. 所用时间证明(PoET，Proof of Elapsed Time)
9. 容量证明(PoC，Proof of Capacity)，也称为空间证明(PoSpace，Proof of Space)
10. 历史证明(PoHistory，Proof of History)
11. 权益流通证明(PoSV，Proof of Stake Velocity)
12. 重要性证明(PoImportance，Proof of Importance)
13. 烧毁证明(PoBurn，Proof of Burn)
14. 身份证明(PoI，Proof of Identity)
15. 活动证明(PoActivity，Proof Of Activity)
16. 时间证明(PoTime，Proof of Time)
17. 存在证明(PoExistence，Proof of Existence)
18. Ouroboros
19. 可收回证明(PoR，Proof of Retrievability)
20. 拜占庭容错(Byzantine Fault Tolerance)
21. 授权拜占庭容错算法(dBFT，Delegated Byzantine Fault Tolerance)
22. RAFT
23. 恒星共识(Stellar Consensus)
24. 置信度证明(PoB，Proof of Believability)
25. 有向无环图(DAG，Directed Acyclic Graphs)
26. Tangle(IOTA)
27. Hashgraph
28.Holochain
29. Block-Lattice(Nano)
30.SPECTRE
❸ 数据分析包括哪些算法
1. Analytic Visualizations(可视化分析)
不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
2. Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)
可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities(预测性分析能力)
数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
4. Semantic Engines(语义引擎)
我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
5. Data Quality and Master Data Management(数据质量和数据管理)
数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
❹ python包含什么算法
Python基础算法有哪些?
1.
冒泡排序：是一种简单直观的排序算法。重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果顺序错误就交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该排序已经完成。
2.
插入排序：没有冒泡排序和选择排序那么粗暴，其原理最容易理解，插入排序是一种最简单直观的排序算法啊，它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据在已排序序列中从后向前排序，找到对应位置。
3.
希尔排序：也被叫做递减增量排序方法，是插入排序的改进版本。希尔排序是基于插入排序提出改进方法的排序算法，先将整个待排序的记录排序分割成为若干个子序列分别进行直接插入排序，待整个序列中的记录基本有序时，再对全记录进行依次直接插入排序。
4. 归并排序：是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法Divide and的一个非常典型的应用。
5. 快速排序：由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。又是一种分而治之思想在排序算法上的典型应用，本质上快速排序应该算是冒泡排序基础上的递归分治法。
6.
堆排序：是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质，即子结点的键值或索引总是小于它的父结点。
7.
计算排序：其核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外开辟的数组空间中，作为一种线性时间复杂度的排序，计算排序要求输入的数据必须是具有确定范围的整数。
❺ 经典的数字信号处理的算法主要包括哪些内容
经典数字信号处理的内容，包括离散时间信号与离散时间系统的基本概念、Z变换及离散时间系统分析、离散傅里叶变换、傅里叶变换的快速算法、离散时间系统的相位与结构、数字滤波器设计（IIR、FIR及特殊形式的滤波器）、信号的正交变换（正交变换的定义与性质、K-L变换、DCT及其在图像压缩中的应用）、信号处理中若干典型算法（如抽取与插值、子带分解、调制与解调、反卷积、SVD、独立分量分析及同态滤波）、数字信号处理中的有限字长问题及数字信号处理的硬件实现等；下篇是统计数字信号处理的内容，包括平稳随机信号的基本概念、经典功率谱估计、参数模型功率谱估计、维纳滤波器及自适应滤波器等。
❻ 人生算法包含的节点有哪些
人生算法由两大模块构成，分别是A计划之“九段心法”和B计划之“十八关挑战”。利用A计划，通过大脑升级，建立内在的确定性，形成我们的人生算法。为我们搭建了一个可以循序渐进、逐步习得的思考和行动框架。利用B计划，我们将逐一破解18个人生难题，检验我们的人生算法，应对外在的不确定性。
任何一个人，只要找到属于自己的人生算法，就有机会突破命运的局限，实现富足自由的人生。
❼ 算法包含哪些要素
算法包含的要素：
一、数据对象的运算和操作：计算机可以执行的基本操作是以指令的形式描述的。一个计算机系统能执行的所有指令的集合，成为该计算机系统的指令系统。一个计算机的基本运算和操作有如下四类：
1.算术运算：加减乘除等运算
2.逻辑运算：或、且、非等运算
3.关系运算：大于、小于、等于、不等于等运算
4.数据传输：输入、输出、赋值等运算
二、算法的控制结构：一个算法的功能结构不仅取决于所选用的操作，而且还与各操作之间的执行顺序有关。
(7)包含的算法扩展阅读：
算法的五个特性分别是：有穷性、确切性、输入项、输出项、可行性。
1、有穷性
算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止；
2、确切性
算法的每一步骤必须有确切的定义；
3、输入项
一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定出了初始条件；
4、输出项
一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。没有输出的算法是毫无意义的；
5、可行性
算法中执行的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执行的操作步骤，即每个计算步骤都可以在有限时间内完成（也称之为有效性）。