一言以蔽之，彩虹表是一种破解用户密码的辅助工具。彩虹表以时空折中理论为基础，但并不是简单地“以空间换时间”，而是一种“双向交易”，在二者之间达到平衡。1980年，公钥密码学的提出者之一Hellman针对DES算法（一种对称加密算法）提出了一种时空折中算法，即彩虹表的前身：预先计算的散列链集。2003年瑞典的Philippe Oechslin在其论文Making a Faster Cryptanalytic Time-Memory Trade-Off（参考博客2）中对Hellman的算法进行了改进，并命名为彩虹表。当时是针对Windows Xp开机认证的LM散列算法。当然，目前除了破解开机密码，彩虹表目前还能用于SHA、MD4、MD5等散列算法的破译，速度快、破解率高，正如Philippe在论文中提到的：“1.4G的彩虹表可以在13.6s内破解99.9%的数字字母混合型的Windows密码“。实际上，Philippe所做的改进本质上是减少了散列链集中可能存在的重复链，从而使空间的有效利用率更高，关于这一点，后面会详述。
一、数据挖掘术语 【算法】指的是用于实现某一数据挖掘技术－如分类树、辨识分析等等的特定程序。 【属性】也被称为“特性”、“变量”、或者从数据库的观点，是一个“域” 。 【个体】是关于一个单元的测量值的集合――例如一个人的身高、体重、年龄等等；它也被称作“记录”、 或 者“行”（每一行通常代表一个记录，每一列代表一个变量）。 【置信度】在形如“如果买了A和B，就要买C”的关联法则里有特定的含义。置信度是已经买了A和B，还要买C的条件概率。 【因变量】在有约束学习里是那个被预测的变量；也
卡方检验是一种统计方法，用于确定观察到的数据与期望的数据之间是否存在显著差异。它通常用于分析两个或多个分类变量之间的关联性。
特点：加密解密效率高、速度快、空间占用小、加密强度高 缺点：参与多方都需要持有密钥、一旦有一个人泄露则安全性遭到破坏、另外再不容安全通道下分发密钥也是个问题。 代表算法：DES、3DES、AES、IDEA等等 DES：其密钥长度为56位+8位校验 破解方式：暴力破解 3DES：3重DES操作 算法不能靠累积增加防御力 AES：分组算法、分组长度为128、192、256位三种、其优势在于 速度快 整个过程可以数学化描述、目前尚未有效破解手段 适合场景：适用于大量数据加解密、不能用于签名场景 需要提前分法密钥
单向散列函数（one-way hash function）,也称为消息摘要函数（message digest function）、哈希函数、杂凑函数，是指输入消息（message）输出散列值（hash value）,用于消息的完整性（一致性）检查。
---- 新智元报道 编辑：Aeneas David 【新智元导读】为加速矩阵乘法，DeepMind的AlphaTensor都有什么神操作？1小时超长视频，带你读懂这篇Nature封面。由浅入深，全网最细。 DeepMind前不久发在Nature上的论文Discovering faster matrix multiplication algorithms with reinforcement learning引发热议。 这篇论文在德国数学家Volken Strassen「用加法换乘法」思路和算法的
1.正则表达式 ^ 行起始标志 $ 行尾标记 . 匹配任意一个字符 [ ] 匹配包含在[字符]之中的任意一个字符，coo[kl]匹配cook或cool [^] 匹配除[^字符]的任意一个字符 [-]
Linux 三剑客一直以来都是备受赞誉的工具集合。它们分别是：grep、sed 和awk。这三个工具，常常被形容为Linux系统中的"魔杖"，因为它们提供了无与伦比的文本处理和分析能力，是每个程序员的得力助手。本文将深入探讨这三个强大的工具，展示它们如何在Linux世界中施展魔法般的力量。
MYSQL数据库-索引 零、前言 一、索引概念 二、认识磁盘 三、理解索引 1、如何理解Page 2、B+ vs B 3、聚簇索引 VS 非聚簇索引 4、普通索引 5、总结 四、索引操作 1、创建索引 2、查询索引 3、删除索引 零、前言 本章主要讲解MYSQL数据库中的索引这一重要知识点 一、索引概念 索引的价值： 提高数据库的性能，索引是物美价廉的东西了：不用加内存，不用改程序，不用调sql，只要执行正确的create index ，查询速度就可能提高成百上千倍，但是查询速度的提高是以插入、更新
文章目录 1. 绪论 1.1 概述 1.2 数据与数据结构 1.2.1 术语 1.2.2 逻辑结构 1.2.3 存储结构： 1.2.4 数据操作： 1.3 算法 1.3.1 算法特性 1.3.2 算法目标 1.3.3 算法分析：概述 1.3.4 算法分析：时间复杂度（大O） 1.3.5 算法分析：最好、最坏、平均 1.4 回顾：西格玛Σ 求和 1. 绪论 1.1 概述 算法 + 数据结构 = 程序 程序：计算机指令的组合 算法：程序的逻辑抽象 数据结构：数据及其关系的反映，从逻辑结构和存
以下这些操作不用刻意去背或记，只要多加练习，自然而然就会用。我这里只挑常用的参数，更详细的参数，大家可以自行搜索查阅。
一致性聚类（Consensus Clustering）是一个能够确定数据集（微阵列基因表达）中可能聚类的数量和成员的方法。这种方法在癌症基因组学研究中广泛普及，用于发现新的疾病的分子亚型。
在本文中，我将分享4个在一行代码中完成的Pandas操作。这些操作可以有效地解决特定的任务，并以一种好的方式给出结果。
大神指导（http://bbs.pinggu.org/thread-3682816-1-1.html）
也许很多小伙伴都注意到了，这一期的文章和往期的排版有所不同，因为从这一期开始，大猫将使用markdown来进行写作，并在最后用css来进行渲染输出。原来大猫使用的是秀米等富文本编辑器，最然可以实现很花哨的效果，但是每次编辑的时间可能都比写作的时间长，而且富文本编辑器对于代码块的支持极弱，语法高亮没有就算了，但是代码块无法水平滚动就不能忍。相比之下，markdown不仅对于代码有着先天的支持，而且只要在第一次设定好css，以后每次编辑的时间几乎为零，直接复制粘贴到公众号平台就可以渲染出非常漂亮的网页，简直美滋滋！
这个功能很简单也很常用，但是不加注意还是容易写错，比如只对每一行的前两个元素求和：
如果你的Linux服务器突然负载暴增，告警短信快发爆你的手机，如何在最短时间内找出Linux性能问题所在？
在第二章介绍了 R 语言中的基本数据类型，本章会将其组装起来，构成特殊的数据结构，即向量、矩阵与列表。这些数据结构在社交网络分析中极其重要，本质上对图的分析，就是对邻接矩阵的分析，而矩阵又是由若干个向量构成，因此需要熟练掌握这些特殊的数据结构。
选自Medium 作者：Thomas Simonini 机器之心编译 参与：Geek AI、刘晓坤 本文将带你学习经典强化学习算法 Q-learning 的相关知识。在这篇文章中，你将学到：（1）Q-
该文介绍了卡方分布分析与应用，包括卡方检验、独立性检验和拟合优度检验等。首先介绍了卡方分布的基本形式和性质，然后详细阐述了卡方检验的统计原理和计算方法。接着讨论了独立性检验和拟合优度检验的应用，包括四格表、RxC列联表和2、拟合性检验等。最后，介绍了一个使用Python实现的卡方检验代码示例。
数据挖掘中，特征选择的过程就是计算特征与样本观测结果的相关性。卡方检验和互信息是用得较多的计算方法。
调整模型的第一步是选择一组要评估的参数。例如，如果拟合偏最小二乘 (PLS) 模型，则必须指定要评估的 PLS 组件的数量。
众所周知(并不是)，谷歌最早是依靠搜索引擎起家的，而PageRank作为一种网页排序算法为谷歌的发展立下了汗马功劳。可以说，没有PageRank就没有今天的谷歌。
场景描述：面对大量复杂的数据分析需求，提供一套稳定、高效、便捷的企业级查询分析服务具有重大意义。本次演讲介绍了字节跳动基于SparkSQL建设大数据查询统一服务TQS（Toutiao Query Service）的一些实践以及在执行计划调优、数据读取剪枝、SQL兼容性等方面对SparkSQL引擎的一些优化。
Spread的公式计算引擎支持300多种内置函数，并支持通过内置函数和运算符来自定义公式。支持的函数包括日期、时间函数、工程计算函数、财务计算函数、逻辑函数、数学和三角函数、统计函数、文本函数等。 公式计算引擎支持单元格的引用、表单的交叉引用、循环引用、函数嵌套等。 放置公式在单元格中 你可以添加一个公式到一个单元格或单元格区域内。 你还可以向一行或者一列中所有的单元格添加公式。该公式是一个具有说明公式字符串的公式，通常是包含一个函数，运算符和常数的集合体。 当把一个公式分配到行或列的时候，这个公式为每一个
尽管生存分析是统计学的一个分支，但通常不包含在初级统计学课程中，对一般公众来说也相对不知名。它主要在生物统计学课程或高级统计学研究计划中教授。
作者：冯大福 舆情监测一直是众多品牌关注的地方，尤其品牌想知道在品牌推广，品牌策略，品牌广告中出现的问题，从而能进行策略上的改进，但是现在很多人都是读帖子，笔者在4年前做舆情分析时候就是读帖子，至今没有太多改善，关注舆情监测中的主题挖掘部分，主题挖掘可以使数据分析师，减轻工作量，去掉读帖子等一系列等的复杂工作，大致了解主题规律。 本文是笔者早前发在某网站上的，由于笔者最近太忙，将本文修改下呈现给大家： 本文分析逻辑： 数据处理 1.数据源： 从各大网站论坛，微博等爬虫关于某避孕药的内容 关键字段名称
第一列第一个字段：文件类型，后面9个字符是模式，其中分为三组，每一组三个字段。第一组为所属用户权限。第二组为所属组的权限。第三组为其他用户所属权限。其中r(read)代表可读，w(write)代表可写，e(execute)代表可执行。在后面的9个字符中，如果是字母说明有相应的权限，如果为"-"代表没有权限。举一个例子
循环 目标 程序的三大流程 while 循环基本使用 break 和 continue while 循环嵌套 01. 程序的三大流程 在程序开发中，一共有三种流程方式： 顺序 —— 从上向下，顺
循环 目标 程序的三大流程 while 循环基本使用 break 和 continue while 循环嵌套 01. 程序的三大流程 在程序开发中，一共有三种流程方式： 顺序 —— 从上向下，顺序执
ASR 是自动语音识别（Automatic Speech Recognition）的缩写，是一种将人的语音转换为文本的技术。这项技术涉及声学、语音学、语言学、数字信号处理理论、信息论、计算机科学等多个学科。ASR 系统的性能受到识别词汇表的大小和语音的复杂性、语音信号的质量、单个说话人或多个说话人以及硬件等因素的影响。
举个例子: 按上面出现过的图, Students(sid, Iname, fname, midiaitia)
升级方案就是对密码进行加密后存储，这样就避免了明文存储的问题。使用什么方式加密呢？比如我们常使用的MD5算法，但这样就是安全的了吗？此处需要再了解几个概念
本章通过分析某店铺会员消费数据，将每个会员的R、F、M得分值与平均值做对比 （每个要素好于平均值记为A，比平均值差记为B）， 将会员分为以下八种，以便针对性做营销决策，实现精细化运营
除coin和lmPerm包外，R还提供了其他可做置换检验的包。perm包能实现coin包中的部分功能，因此可作为coin包所得结果的验证。corrperm包提供了有重复测量的相关性的置换检验。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说R语言笔记完整版[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!
直接用 last -f 好像并不会显示信息，应该是因为读取的文件的数据结构不一致的原因
Bootstrap（自助法、自举法）是非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法。指用原样本自身的数据再抽样得出新的样本及统计量，根据其意现在普遍将其译为“自助法”或“自举法”。其最初由美国斯坦福大学统计学教授Efron在1977年提出。作为现代统计学较为流行的一种统计方法，Bootstrap在小样本时效果很好。
help() 或者 ? + command 这是学习和使用R最常用到的命令。 help.search() 或者?? 搜索包含制定字串或pattern的命令 R.Version() 查看
机器之心原创 作者：Yanchen Wang 参与：panda 去年，Michael I. Jordan 实验室发表论文《CoCoA: A General Framework for Communication-Efficient Distributed Optimization》提出了一种用于机器学习的分布式优化的通用框架 CoCoA。机器之心技术顾问 Yanchen Wang 对该研究进行了深度解读。 引言 在做深度学习时，现代数据集的规模必需高效的设计和开发，而且理论上算法也要进行分布式优化。分布
一个scikit-learn教程，通过将数据建模到KMeans聚类模型和线性回归模型来预测MLB每赛季的胜利。
本篇描述了如何计算R中的数据框并将其添加到数据框中。一般使用dplyr R包中以下R函数：
一、 背景 1) 问题 在机器学习的实际应用中，特征数量可能较多，其中可能存在不相关的特征，特征之间也可能存在相关性，容易导致如下的后果： 1. 特征个数越多，分析特征、训练模型所需的时间就越长，模型也会越复杂。 2. 特征个数越多，容易引起“维度灾难”，其推广能力会下降。 3. 特征个数越多，容易导致机器学习中经常出现的特征稀疏的问题，导致模型效果下降。 4. 对于模型来说，可能会导致不适定的情况，即是解出的参数会因为样本的微小变化而出现大的波动。 特征选择，能剔除不相关、
实际工程中发现，Python做for循环非常缓慢，因此转换成numpy再找效率高很多。numpy中有两种方式可以找最大值（最小值同理）的位置。
在查看系统资源使用情况时，很多工具为我们提供了从设备角度查看的方法。例如使用iostat查看磁盘io统计信息：
另有一个索引数组 indices，indices[i] = [ri, ci] 中的 ri 和 ci 分别表示指定的行和列（从 0 开始编号）。
基于reads比对注释的物种binning可以获得宏基因组微生物群落的物种组成信息，但无法获得组成物种的基因组。要获得这些基因组数据，还需要基于不同基因组的特征对拼接的contigs进行binning。目前基于contigs binning的方法使用非常广泛，也已经开发了多种软件，其中最高引用次数的两款为MaxBin和MetaBAT。这两款软件均支持使用多样本拼接的contigs来提高binning的成功率，也即根据contigs在多个library中丰度的相关性（co-abundance pattern）来进行聚类。
统计测试最常见的领域之一是测试列联表中的独立性。在这篇文章中，我将展示如何计算列联表，我将在列联表中引入两个流行的测试：卡方检验和Fisher精确检验。
正交匹配追踪(OMP)算法的MATLAB函数代码并给出单次测试例程代码 测量数M与重构成功概率关系曲线绘制例程代码 信号稀疏度K与重构成功概率关系曲线绘制例程代码 参考来源：http://blog.c
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