全球零售巨头沃尔玛分析消费者购物行为时偶然发现男性顾客同时购买啤酒和尿布的比例较高，于是通过将啤酒和尿布捆绑销售的方式提高了两者的销量。这种用于发现隐藏在大型数据集中的有意义联系的分析方法即是关联分析association analysis，所发现的规则可以用关联规则association rule或频繁项集的形式表示：
奇偶校验算法（Parity Check Algorithm）是一种简单的错误检测方法，用于验证数据传输中是否发生了位错误。通过在数据中添加一个附加的奇偶位（即校验位），来实现错误的检测和纠正。
解决痛点：聚类是什么？在数据分析中有什么价值？用什么方式来做聚类？每种方式的优缺点又是什么？希望你带着这些问题来看本篇文章。
异或校验算法（XOR校验）是一种简单的校验算法，用于检测数据在传输或存储过程中是否发生了错误。通过将数据中的所有比特位相异或，生成一个校验码，然后将该校验码与接收到的数据进行比较，以确定数据是否被修改或损坏。
人工智能之机器学习体系汇总 此处梳理出面向人工智能的机器学习方法体系，理清机器学习脉络。 监督学习 Supervised learning Fisher的线性判别 Fisher's linear discriminant 线性回归 Linear regression Logistic回归 Logistic regression 多项Logistic回归 Multinomial logistic regression 朴素贝叶斯分类器 Naive Bayes classifier 感知 Perceptron
目前，事实验证的方法通常是将问题拆解为两个步骤：检索阶段（retrieval）和验证阶段（verification）。
机器学习脉络（高清图片微信后台回复：“脉络”获取） 监督学习 Supervised learning Fisher的线性判别 Fisher's linear discriminant 线性回归 Lin
RSA 是非对称的加密算法，其中它有一些相关的数学公式。让我们从一道题开始了解 RSA 的数学公式。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 监督学习 Supervised learning 人工神经网络 Artificial neural network 自动编码器 Autoencoder 反向传播 Backpropagation 玻尔兹曼机 Boltzmann machine 卷积神经网络 Convolutional neural network Hopfield网络 Hopfield network 多层感知器 Mul
1 机器学习介绍 1.1 什么是机器学习 1.2 机器学习的应用 1.3 机器学习基本流程与工作环节 1.3.1 数据采集与标记 1.3.2 数据清洗 1.3.3 特征选择 1.3.4 模型选择 1.3.5 训练和测试 1.3.6 模型使用 1.4 机器学习算法一览 2 Python 3 机器学习软件包 2.1 多种机器学习编程语言比较 2.2 开发环境 Anaconda 搭建 2.2.1 Windows 2.2.2 macOS 2.2.3 Linux 2.3 Jupyter Notebook 介绍 2.4 Spyder 介绍 2.5 Numpy 介绍 2.5.1 Numpy 数组 2.5.2 Numpy 运算 2.5.3 Numpy Cheat Sheet 2.6 Pandas 介绍 2.6.1 十分钟入门 pandas 2.6.2 Pandas Cheat Sheet 2.7 Matplotilb 介绍 2.7.1 Pyplot 教程 2.7.2 plots 示例 2.7.3 Matplotilb Cheat Sheet 2.8 scikit-learn 介绍 2.8.1 scikit-learn 教程 2.8.2 scikit-learn 接口 2.8.3 scikit-learn Cheat Sheet 2.9 数据预处理 2.9.1 导入数据集 2.9.2 缺失数据 2.9.3 分类数据 2.9.4 数据划分 2.9.5 特征缩放 2.9.6 数据预处理模板 3 回归 3.1 简单线性回归 3.1.1 算法原理 3.1.2 预测函数 3.1.3 成本函数 3.1.4 回归模板 3.2 多元线性回归 3.3 多项式回归 3.3.1 案例：预测员工薪水 3.4 正则化 3.4.1 岭回归 3.4.2 Lasso 回归 3.5 评估回归模型的表现 3.5.1 R平方 3.5.2 广义R平方 3.5.3 回归模型性能评价及选择 3.5.4 回归模型系数的含义 4 分类 4.1 逻辑回归 4.1.1 算法原理 4.1.2 多元分类 4.1.3 分类代码模板 4.1.4 分类模板 4.2 k-近邻 4.2.1 算法原理 4.2.2 变种 4.3 支持向量机 4.3.1 算法原理 4.3.2 二分类线性可分 4.3.3 二分类线性不可分支持 4.3.4 多分类支持向量机 4.3.5 Kernel SVM - 原理 4.3.6 高维投射 4.3.7 核技巧 4.3.8 核函数的类型 4.4 决策树 4.4.1 算法原理 4.4.2 剪枝与控制过拟合 4.4.3 信息增益 4.4.4 最大熵与EM算法 5 聚类 5.1 扁平聚类 5.1.1 k 均值 5.1.2 k-medoids 5.2 层次聚类 5.2.1 Single-Linkage 5.2.2 Complete-Linkage 6 关联规则 6.1 关联规则学习 6.2 先验算法Apriori 6.3 FP Growth 7 降维 7.1 PCA(主成分分析) 7.2 核 PCA 7.3 等距特征映射IsoMap 8 强化学习 8.1 置信区间上界算法 8.1.1 多臂老虎机问题
“人工智能前沿讲习班”(AIDL)由中国人工智能学会主办，旨在短时间内集中学习某一领域的基础理论、最新进展和落地方向，并促进产、学、研相关从业人员的相互交流。对于硕士、博士、青年教师、企事业单位相关从业者，预期转行AI领域的爱好者均具有重要的意义。2018年AIDL活动正在筹备，敬请关注公众号获取最新消息。
和校验（Checksum）是一种简单的纠错算法，用于检测或验证数据传输或存储过程中的错误。它通过对数据进行计算并生成校验和，然后将校验和附加到数据中，在接收端再次计算校验和并进行比较，以确定数据是否完整和正确。
1.背景点击率预估（pCTR）是广告投放过程中的一个重要环节，精准的点击率预估对于广告投放系统收益最大化具有重要意义。pCTR的优化主要有算法优化，系统改进，特征探索等几种途径。2015年下半年微信公众号位置，在引入了多种新特征，优化已有特征的准确度和覆盖率，并使用深度学习的算法框架后，效果取得了明显提升。A/B test结果显示，2015下半年微信公众号位置，CTR+ECPM有12%以上的提升。在此将最近微信公众号pCTR特征优化的一些经历和想法记录下来，欢迎大家讨论。 2.特征探索篇 一般而言，广告推荐
1979年，Modicon 首先推出了串行Modbus标准，后来由于网络的普及，需要更高的传输速度，1997年制定了基于TCP网络的Modbus标准。
参加完2017CCAI，听完各位专家的演讲后受益匪浅。立志写“人工智能之机器学习”系列，此为开篇，主要梳理了机器学习方法体系，人工智能相关趋势，Python与机器学习，以及结尾的一点感恩。 Githu
在拍摄、存储、传输和渲染过程中，图像质量往往会降低。图像恢复和增强的目标是逆转这种退化并改善图像质量。通常，恢复和增强任务可以分为两大类：1）线性反演问题，例如图像超分辨率（SR）、去模糊、修补、彩色化等，在这些任务中，退化模型通常是线性的且已知；2）非线性或盲问题，例如低光增强和HDR图像恢复，其中退化模型是非线性的且未知。对于特定的线性退化模型，可以通过对神经网络进行端到端的监督训练来解决图像恢复问题。然而，在现实世界中，受损图像往往存在多个复杂的退化情况，全面监督的方法很难泛化应用。近年来，通过生成模型寻找更通用的图像先验并在无监督设置下处理图像恢复问题引起了广泛的兴趣。在推理过程中，可以处理不同退化模型的多个恢复任务而无需重新训练。例如，经过大量干净图像数据集训练的生成对抗网络（GAN）通过GAN反演，在各种线性反演问题上取得了成功，学习到了真实世界场景的丰富知识。与此同时，去噪扩散概率模型（DDPMs）在GAN的基础上展现了令人印象深刻的生成能力、细节水平和多样性。作为早期尝试，现有的工作——去噪扩散恢复模型（DDRM）使用预训练的DDPMs进行变分推断，并在多个恢复任务上取得了令人满意的结果，但其在已知线性退化矩阵上利用奇异值分解（SVD），因此仍然局限于线性反演问题。本文进一步提出了一种高效的方法，名为生成扩散先验（GDP）。它利用经过良好训练的DDPM作为通用图像恢复和增强的有效先验，并以退化图像作为引导。作为一个统一的框架，GDP不仅适用于各种线性反演问题，还首次推广到非线性和盲目图像恢复和增强任务。GDP采用了一种盲退化估计策略，在去噪过程中随机初始化并优化GDP的退化模型参数。此外，为了进一步提高光真实性和图像质量，本文系统地研究了一种有效的指导扩散模型的方法。另外，借助提出的分层指导和基于分块的生成策略，GDP能够恢复任意分辨率的图像，其中首先预测低分辨率图像和退化模型，以引导高分辨率图像的生成过程。
本文主要介绍了人工智能之机器学习算法体系，包括监督学习、非监督学习、强化学习等，以及使用Python进行机器学习的实践。同时，本文还介绍了一些人工智能相关的趋势，如深度学习、AI战胜人类等。最后，作者表达了自己对人工智能的感想，认为人工智能虽然已经取得了很多成就，但仍然有很大的发展空间。
import "crypto/sha256" sha256包实现了SHA224和SHA256哈希算法， Constants func Sum256(data []byte) [Size]byte func New() hash.Hash func Sum224(data []byte) (sum224 [Size224]byte) func New224() hash.Hash Constants ¶ const BlockSize = 64 SHA224和SHA256的字节块大小。 const Siz
视频编码利用信号的信息冗余来降低数据率。无损编码依赖于：差分预测编码、变换、熵编码。有损编码通过添加量化过程来进一步提高压缩效率。
2、配置PC端的IP地址（建议范围：169.254.1.2～169.254.1.254，如配置为169.254.1.100），子网掩码：255.255.255.0，不用配置默认网关。如下图所示：
Wired Equivalency Protection，一种Wi-Fi连接的安全标准，类似的安全标准还包括下面的WPA，WPA2。它可以使用64/128bit的ASCII/HEX(0-9,A-F)的Password，它的密钥是由Password和一个IV（初始化向量）组成，加密算法是stream cipher RC4，并使用 CRC-32校验和确保完整性。加密解密过程如下：AP发送的数据包（包括IV和加密过的数据）–>无线客户端收到此数据包–>提取其中的IV，用于和本地的Password形成密钥–>解密数据包。它有两种鉴权方式：Open System, Shared Key.
机器学习笔记是我这学期在上”统计学习”这门课时学习到的内容的一个总结.因为过往很多学过的知识,现在大多都已经忘掉了,而统计机器学习的内容则很重要,我可不能再上过就忘掉,所以在复习的时候把这些内容都记录下来,以便以后查阅.
异或，就是不同为1，相同为0，运算符号是^。 0^0 = 0 0^1 = 1 1^1 = 0 1^0 = 1
总共分为4部，只有在用户重新登录时才会再次签发新的token，如果原token没有超过过期时间，也是有效的，并且会在每个需要登录的接口中客户端会携带token与服务端校验
接下来的两篇文章，我们主要介绍对app短信验证码安全进行测试。我们将通过burp软件的intruder模块模拟生成4位纯数字短信验证码测试app短信验证码的安全性。我们要分析的app发送短信验证码的请求中带有sign签名校验，模拟发送短信验证码时需要同时生成sign校验值。因此这篇文章主要先介绍如何生成sign签名校验值。
13. 进程调度算法。(周转时间 = 程序结束时间 -- 开始服务时间、带权周转时间= 周转时间 / 要求服务时间)
主要是 回复 给我发邮件以及QQ上询问的朋友们的一些疑问和需求，这里稍作回复一下。
最近的工作中，要实现对通信数据的CRC计算，所以花了两天的时间好好研究了一下，周末有时间整理了一下笔记。
单粒子翻转（SEU，Single-Event Upsets），是在空间环境下存在着大量高能带电粒子，计算机中的电子元器件受到地球磁场、宇宙射线等照射，引起电位状态的跳变，“0”变成“1”，或者“1”变成“0”。
据说刚过去的高考数学很难，小编当年上学时挺喜欢数学的，最近特意复习了一下CRC校验的计算过程。
原来早有耳闻的「米勒-拉宾检验」，可以认为是费马小定理的优化版，被广泛用于计算机判断某数是否为质数。…（虽然路径并不相同。AKS更像是对费马素性检验思路上的优化）
“叮铃铃...叮铃铃...”，小T不仅被电话铃声吓了一跳，“谁啊，这么烦”，心里不禁咒骂了一句，不情愿地拿起了桌上的电话，“您好，请问哪位？”。
无论是向模块发送指令还是接收模块返回的答应数据，均应严格进行数据校验。 极少情况下，模块返回的应答数据会存在错误，通过数据帧的校验码验证可避免读取到错误的数据。
本文尝试通过json数据校验方法解决如下几个问题： 数据没有校验，系统处于裸奔状态，导致后期维护成本高； 编写一堆校验代码，混杂在业务代码中，导致代码可读性降低； API交付的时候提供一大段接口描述文
在日常的生活当中，大家会遇见关于函数的问题，模拟退火算法就算是启发性算法的一种，下面我们对于模拟退火算法有一个简单的介绍。
操作系统： 1. 进程的有哪几种状态，状态转换图，及导致转换的事件。 2. 进程与线程的区别。 3. 进程通信的几种方式。 4. 线程同步几种方式。(一定要会写生产者、消费者问题，完全消化理解) 5. 线程的实现方式. (也就是用户线程与内核线程的区别) 6. 用户态和核心态的区别。 7. 用户栈和内核栈的区别。 8. 内存池、进程池、线程池。(c++程序员必须掌握) 9. 死锁的概念，导致死锁的原因. 10. 导致死锁的四个必要条件。 11. 处理死锁的四个方式。 12. 预防死锁的方法、避免死锁的方法。
区块链， 比特币，这个去年比较火，基本上沾到比特币，必涨，不过最近大起大落，区块链，比特币到底是什么？
CRC（循环冗余校验），是一种根据网络数据包或计算机文件等数据产生简短固定位数校验码的一种信道编码技术，主要用来检测或校验数据传输或者保存后可能出现的错误。它是利用除法及余数的原理来作错误侦测的。
深势科技的新一代药物计算设计平台Hermite正式发布，并且迅速引发圈内热议和关注。
李老板： 奋飞呀，据说某电商App升级了，搞出了一个64位的sign。更牛的是入参都加密了！
这是课程[Neural Networks and Deep Learning]第1周的习题解答，共10道题。
在比特币的P2P网络中是怎么达成共识的呢？达成共识需要做哪些交易的校验呢？交易和区块是怎么传播到整个区块链网络的呢？看完这篇文章你就明白了。
RAW SOCKET 介绍 TCP/IP协议中，最常见的就是原始(SOCKET_RAW)、tcp(SOCKET_STREAM)、udp(SOCKET_DGRA)三种套接字。原始套接字能够对底层传输进行控制，允许自行组装数据包，比如修改本地IP，发送Ping包，进行网络监听。这里不做详细介绍，要了解更多可以网上自己查询。 实现 这里先看IP头结构： 其中16位总长度包括IP头长度和数据的长度，8位协议填写17，因为UDP协议类型为17。这里要说明一下IP头中的首部校验，这个值只校验IP头部，不包含数据。 这里
C语言中的模2除法： 模2除做法与算术除法类似，但每一位除（减）的结果不影响其它位，即不向上一位借位。所以实际上就是异或。然后再移位移位做下一位的模2减。 步骤如下： a、用除数对被除数最高n位做模2减，没有借位。 (模2减规则：0－0＝0 0－1＝1 1－0＝1 1－1＝0) b、除数右移一位，若余数最高位为1，商为1，并对余数做模2减。若余数最高位为0，商为0，除数继续右移一位。 c、一直做到余数的位数小于除数时，该余数就是最终余数。 举例： 1. 1100100÷1011 = 1110.
采用如下方法，先进行前向传播算法，然后再进行反向传播算法（Backpropagation Algorithm），反向传播算法与前向传播算法方向相反，它用来求代价函数的偏导数。具体过程看下图：
为何别人可以在迈达斯模型里随意切换游走，而你却在满屏幕点来点去，觉得有限元软件为何这么麻烦？
在这篇文章中, 我们将介绍最流行的机器学习算法.
1、BlueStore:事务型的本地日志文件系统 2、磁盘块大小：普通磁盘 512字节；SSD磁盘：4KB 3、COW：写时复制 RMW: 4、读写锁
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