流式算法用于在大数据环境中处理海量数据的近似计算问题。文章介绍了流式计算模型的基本概念、流式算法的设计哲学及其实际应用的重要性，重点讨论了不同流模型、频率矩、基数统计和分位数估计等算法，以及它们在现代大数据系统（如Apache Flink、Spark、Redis等）中的应用。流式算法强调在有限资源下实现高效、可合并的统计计算，适合实时数据处理和分析。

本文提出了一个像素级聚类框架，用于无监督图像分割，包括特征嵌入、统计计算、图像重建和超像素分割。提出了训练策略和后处理方法，提高分割准确性。实验证明该框架优于先前方法。