算法是一组用于解决特定问题或执行特定任务的有序步骤。在计算机科学中，算法是用于完成计算任务的一系列定义明确的指令。算法可以用于处理数据、执行计算、解决问题或执行其他与计算有关的任务。
机器学习算法是机器学习领域中用于从数据中学习模式并做出预测或决策的数学模型或规则。这些算法可以分为多个主要类别，取决于学习任务的类型和目标。
随着深度学习技术的逐步深入，图像分割技术有了突飞猛进的发展，该技术已经在无人驾驶、增强现实、安防监控等行业都得到广泛的应用。
神经网络技术应用于各个行业，在公交领域的各种预测起着重要作用。
机器学习算法可以检查单个模拟星系，并预测其存在的数字宇宙的整体构成……
基于深度学习的图像分割算法属于图像处理领域最高层次的图像理解范畴。
本资源整理了人工智能领域进阶算法、知识点线路图。包含基础知识点-> 数学基础知识 -> 机器学习常见模型迭代路径 -> 深度学习常见模型迭代路径 -> 数据工程师，大数据工程师迭代路径，完整过程。
随着摩尔定律走向终结，靠提升计算机硬件性能可能越发难以满足海量计算的需要，未来的解决之道在于提升算法的效率。MIT的这篇新论文总结了过去80年来，算法效率的提升究竟有多快。
计图 (Jittor) 是清华大学自主研发，于2020年3月开源的深度学习框架。Jittor框架因其底层使用了元算子和统一计算图，从而大大提升了深度学习框架的性能和灵活性。最近Jittor医学图像智能分割模型库 JMedSeg的发布，直接为智慧医疗相关领域赋能，促进了研究人员对于算法模型的开发与部署。
作者July总结了一篇关于计算方法的文章《 细数二十世纪最伟大的10大算法 》
什么是算法？简而言之，任何定义明确的计算步骤都可称为算法，接受一个或一组值为输入，输出一个或一组值。
一篇有趣的文章《统治世界的十大算法》中，作者George Dvorsky试图解释算法之于当今世界的重要性，以及哪些算法对人类文明最为重要。