本文为知乎答主，运筹学博士郝井华在「深度学习如何影响运筹学？」问题下的答案，AI 研习社获其授权转载。 这个问题比较前沿一些，原来看起来相关性不那么强的技术领域，机器学习 VS 运筹学，因为深度学习的发展和突破，变得联系越来越紧密了。本人是运筹学 PHD 出身，所以想从运筹学这个学科发展和演化的角度，谈一下自己的看法。 狭义的运筹学，往往特指采用 LP/MILP/MIP/QP/NP 等数学模型建模、采用精确算法/启发式算法在线求解并得到满意方案以及进行相关理论分析的一类技术。所以，运筹学最早是作为应用数学
反过来说，信息学对数学帮助也很大，信息学和算法是相辅相成的。因为算法就是计算方法。实现算法的过程，就是用某种编程语言来实现计算方法并求出结果的过程。算法训练必然会促进数学的进步。
随着信息技术的飞速发展，数据的安全性和隐私性日益受到人们的关注。在这个数字时代，密码学成为了保护信息安全的关键技术之一。本文将带你走进密码学的世界，了解它的基本原理、应用以及未来的发展趋势。
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接下来的一段时间，帅地会总结各种技术栈的学习路线，例如 Java 开发，C++ 开发，python 开发，前端开发等等，假如你没有明确的目标，或许可以按照我说的学习路线来学习一波，我写的每一份学习路线，不会很全面，因为我认为，东西列的太多，反而不利于新手的学习，所以我列举的，都是比较必要的知识，当你把这些知识学了的时候，我相信你不需要别人的学习路线，也能知道自己接下来需要学啥了。
集成学习是结合多个单一估计器的预测结果对给定问题给出预测的一种算法，集成学习相对于单一的估计器来说会有更好的泛化能力和鲁棒性，教科书式的定义的确会让人头昏脑涨，以下我们就来拿小华做作业来举个栗子。
椭圆曲线密码学是一种可逆的非对称密码学算法，其英语全称：Elliptic Curve Cryptography，缩写为：ECC。
基于局部权值阈值调整的BP 算法的研究.docx基于局部权值阈值调整的BP算法的研究刘彩红'(西安工业大学北方信息工程学院,两安)摘要:(目的)本文针对BP算法收敛速度慢的问题,提出一种基于局部权值阈值调桀的BP算法。(方法)该算法结合生物神经元学与记忆形成的特点,针对特定的训练样本,只激发网络中的部分神经元以产生相应的输岀,而未被激发的神经元产生的输出则与目标输岀相差较大算法的权值,那么我们就需要对未被激发的神经元权值阈值进行调整。所以本论文提出的算法是对局部神经元权值阈值的调整,而不是传统的BP算法需要对所有神经元权值阈值进行调一整,(结果)通过实验表明这样有助于加快网络的学速度。关键词:BP神经网络,学算法,距离,权值阈值调整-hong(Xi'ing,Xi'):e・,,'.^算法的权值,.,work.:work,,,,引言传统BP()算法的性能依赖于初始条件,学速度慢,学**过程易陷入局部极小。
影像组学是放射学领域的一个相对较新的词，意思是从医学图像中提取大量的定量特征。人工智能（AI）大体上被定义为一组先进的计算算法，可以对所提供的数据模式进行学习，以便对未知的数据集进行预测。由于与传统的统计方法相比，人工智能具有更好的处理海量数据的能力，因此可以将影像组学方法与人工智能结合起来。总之，这些领域的主要目的是提取和分析尽可能多和有意义的深层定量特征数据，以用于决策支持。如今，影像组学和人工智能都因其在各种放射学任务中取得的显著成功而备受关注，由于担心被人工智能机器取代，大多数放射科医生对此感到焦虑。考虑到计算能力和大数据集可用性的不断发展进步，未来临床实践中人与机器的结合似乎是不可避免的。因此，不管他们的感受如何，放射科医生都应该熟悉这些概念。我们在本文中的目标有三个方面：第一，让放射科医生熟悉影像组学和人工智能；第二，鼓励放射科医生参与这些不断发展的领域；第三，为未来方法的设计和评估提供一套良好实践建议。本文发表在Diagnostic and Interventional Radiology杂志。
这三者的背后原理可以总结为清晰的逻辑思维、有效的问题建模和设计以及合理的数据组织和操作。 逻辑学提供了思考和分析问题的基础，算法为问题提供了解决方案的步骤，而数据结构则为这些步骤提供了合适的基础。
该如何学习Java虚拟机（JVM）内容？今天Carson给你们奉上一份全面 & 详细的JVM学习指南。
很多人对自我的学习路线没有清楚的定位，鉴于此，我就来写一篇适合普通大众的学习路线，就从大一入学那一刻开始入门说起，虽然不一定适合你，但或许能给没有明确目标的人带来一些学习的方向，那么这篇文章，我就觉得值了。
2017年9月，我以前一个同事问我能不能教他小孩Theo学习编程，因为以前在同一家公司时，我那同事经常带Theo去公司，我和Theo也认识，所以我答应了。
1、密码学的概述 1.1、密码学定义 密码学是研究编制密码和破译密码的技术科学。研究密码变化的客观规律，应用于编制密码以保守通信秘密的，称为编码学；应用于破译密码以获取通信情报的，称为破译学，总称密码学。 1.2、密码学的基本功能 （1） 机密性 仅有发送方和指定的接收方能够理解传输的报文内容。窃听者可以截取到加密了的报文，但不能还原出原来的信息，即不能得到报文内容。 （2） 鉴别 发送方和接收方都应该能证实通信过程所涉及的另一方， 通信的另一方确实具有他们所声称的身份。即第三者不能冒充跟你通信
说实话，对于学习路线这种文章我一般是不写的，大家看我的文章也知道，我是很少写建议别人怎么样怎么样的文章，更多的是，写自己的真实经历，然后供大家去参考，这样子，我内心也比较踏实，也不怕误导他人。
定义一系列算法，将每个算法封装到具有公共接口的一系列策略类中，从而使它们可以相互替换，并让算法可以在不影响到客户端的情况下发生变化。
对于不同的查找需求场景，会采用不同的查找类型，最终采用的查找方式（查找算法）也有所不同，具体如下
AI 科技评论按：日前，中国科学院数学与系统科学研究院胡旭东研究员在一次内部会议上发表了以《运筹学与人工智能》为题的专题报告。在报告中，他扼要介绍中美两国政府、研究机构、学界和业界专家对人工智能发展现
一、术语定义 明文：原始消息 密文：加密后的消息 加密：从明文到密文的过程称为加密 解密：从密文到明文的过程称为解密 密码编码学：研究各种加密方案的学科 密码体制、密码：加密方案被称为密码体制或密码 密码分析学：研究破译密码获得消息的学科，即我们常说的破译、 密码学：密码编码学和密码分析学的统称 二、对称加密技术 对称加密方案有五个基本成分： 明文：加密算法的输入，原始可理解的消息或数据。 加密算法：加密算法对明文进行各种代换和变换。 密钥：密钥也是加密算法的输入，算法根据所用的特定密钥产生不同的输出。算法
该算法通过研究细胞的变化来进一步研究相关疾病的变化，获得了多项人类尚未发现的研究成果。 眼睛是心灵的窗口，但从去年开始，谷歌的研究团队就利用机器学习将眼睛转化为检查人体健康的“窗口”，他们通过算法分析人体的高精度3D视网膜照片发现，图像里面包含的信息可以用来判断出一个人的血压、年龄和吸烟状况。 近日，研究团队又获得了新的进展，利用算法分析其亚细胞结构（如线粒体、染色体、DNA链等）的变化后，发现了通过分析“眼睛”，我们可以判断一个人是否有患心脏病的风险。 不同于以往，这里的研究成果不断，背后的首要功臣是谷歌
说到Hash（哈希），开发人员应该不陌生，比如Hash表是一种非常常用的数据结构，通过Hash表能够根据键值快速找到数据。哈希函数将文本（或其他数据）映射为整数，从而能够提高检索效率。
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在编程中我们经常会用到“is”和“==”来表示判断，那么我想问大家一个问题为什么python会出现两个“表面”意思相近的语句呢？
在经典的机器学习范式中，为一项新任务从头训练高性能的模型需要大量的高质量数据、专家经验和计算资源，无疑耗时耗力且成本高昂。此外，复用已有的模型也存在很多问题，比如很难将训练好的特定模型适应不同的环境、逐步改进训练好的模型过程中可能出现灾难性遗忘。
平时大家都喜欢爬楼梯，有时喜欢一次爬一级楼梯，有时喜欢一次爬两级楼梯。接下来考虑当你开始迈出第一步的情况。
接下来的一段时间，帅地会总结各种技术栈的学习路线，假如你没有明确的目标，或许可以按照我说的学习路线来学习一波。
NumPy（Numeric Python）作为Python的一个很重要的扩展程序库，在用来储存和处理大型矩阵的时候显得尤为出色，可以说专为进行严格的数字处理而生。当NumPy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。本篇文章给大家带来了NumPy中的argmin()的用法。希望能够给大家带来帮助。
别焦虑，为了让广大运维同仁能够尽快步入 AIOps 的技术殿堂，降低实施 AIOps 的技术门槛，腾讯织云团队即将开源运维学件！（ ps: 学件由南京大学周志华教授提出，运维学件由腾讯 SNG 赵建春先生提出并率先开源，云计算开源产业联盟和高效运维社区荣誉共同推广。）
文 | 韩雄威 作者简介： 韩雄威，华中科技大学管理科学与工程专业硕士二年级，导师为华中科技大学管理学院秦虎教授。研究方向为多目标组合优化、大规模随机搜索及机器学习。现实习于华为诺亚方舟实验室分析与优
② 加密 : 通过 加密算法 对 明文 X 进行 E 运算加密算法 , 进行加密 , 得到 密文 Y , 这个 密文 Y 是加密的数据 ;
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大家好，我是鲏。学编程的朋友们都知道，算法和数据结构实在是太重要了！无论你是考研、还是求职笔试、面试，基本都会考察算法。
1994 年 4 月，作为麻省理工学院计算机科学实验室成立 35 周年的庆祝活动，时任实验室主任 Michael Dertouzos 设计了一个“创新成果时间胶囊“。
上面这些知识应该是大家都已经了解的，那么接下来便问大家这些操作到底有什么作用？难道仅仅是为了做一些简单的位运算？
生物学的许多领域，都涉及到解决复杂的计算问题，如模拟化学反应、基因组组装、药物发现、蛋白质折叠等。尽管计算生物学领域取得了巨大的进步，但许多现实生活中的问题，仍然具有挑战性，因为它们需要大量的计算资源，超出了现有设备的能力。然而，这为开发一个基于完全不同的原理，即量子物理定律的计算设备，提供了机会。例如，在量子物理学中，一个物体可能同时处于多种状态，这种现象被称为量子叠加。在计算的语言中，量子叠加意味着比特(在这种情况下，称为量子比特或量子位)可以同时是0和1，这种“并行”的计算过程。描述N个量子位元的量子状态，通常需要大量的信息，按指数尺度按2N扩展。在如此大的计算空间中操纵概率振幅的艺术是开发量子算法的核心，人们希望量子算法在解决许多不同的任务时提供显著优势。
过去的2020年发生了太多的事情，2020年1月23日武汉封城历历在目，仿佛就在昨天。多少人经历了悲欢离合、多少店铺关张，又有多少企业倒下？所以这段时间我一直在思索人生的意义。人生的意义就是追求幸福的人生，可什么是幸福呢？
我们在学习推荐系统的时候，最好是理论结合项目一起来做，项目能直接检验学习的理论知识。我觉得推荐系统算法和其他深度学习算法不一样的点在于：推荐系统算法有比较多的项目可以去练手（就是说推荐系统算法的应用更大众化，模型应用广泛，训练数据更多。） 本文将从推荐系统理论知识，到经典算法，到模型应用和大家详细说一说。（最后会给大家总结一个学习路径，需要的自取） 推荐系统发展 分类目录👉搜索引擎👉推荐系统 推荐系统能做的 推荐系统能够主动为我们提供千人千面、个性化服务 电商：据说亚马逊收入至少有35%来自推荐算法； 应用
1、简述密码学与信息安全的关系 密码学是信息安全的重要组成部分。伴随着网络的普及,计算机网络安全成为影响网络效能的重要问题,这就对网络的安全提出了更高的要求。一个安全的网络信息系统应当确保所传输信息的完整性、保密性、不可否认性等。目前保障通信和网络安全技术的种类很多,其中数据加密技术是保障信息安全的最核心的技术措施,信息加密也是现代密码学的主要组成部分。
大家好，我是谢翔，来自矩阵元。今天很高兴能够与大家分享矩阵元最近的一些研究成果。主要的方向是隐私计算，以及基于密码学的隐私开源框架—Rosetta。
https://blog.csdn.net/asd1098626303/article/details/77849562
在平常的生活工作中，我们经常需要手动在电脑中的各个文件和目录当中穿梭。在Python 3中，为我们提供了一个OS标准库，这个库使得我们对文件和目录的操作自动化，如果你希望编写出来的程序运行起来与系统无关，那么OS就显得很重要。
机器学习理论是一个涵盖统计、概率、计算机科学和算法方面的领域，该理论的初衷是以迭代方式从数据中学习，找到可用于构建智能应用程序的隐藏洞察。
作者：作者：@留德华叫兽 美国克莱姆森大学数学硕士（运筹学方向）、Ph.D. Candidate，欧盟玛丽居里学者，德国海德堡大学数学博士（离散优化、图像处理方向），期间前往意大利博洛尼亚大学、IBM实习半年，巴黎综合理工访问一季。现任德国某汽车集团无人驾驶部门计算机视觉研发工程师。
📷 目录 📷 1. 基础知识 堆的定义 = 具有下列性质的完全二叉树： 📷 2. 简介 利用堆（大 / 小顶堆） 进行排序 的方法 充分利用了完全二叉树深度 = [log2n] + 1的特性 是 简单选择排序 的优化 & 改进 3. 算法原理 📷 4. 算法示意图 初始状态 & 算法目标 📷 具体算法 📷 5. 算法实现 具体请看注释 public class HeapSort { /** * 执行 堆排序 算法 */ public static void main(
近来经常有朋友问，程序员需要学算法吗？为什么需要学算法？不会算法也能找个Java开发岗造软件所以就别浪费时间了。如果真要学，算法感觉很高深，需要数学，可是我数学不好，所以放弃它吗？
在某些情况下，Java标准库提供的哈希算法可能无法满足特定需求。在这种情况下，有两种常见的解决方案：
有一天小码匠跟我说，学编程有助于锻炼她的逻辑思维，每次写算法，她都会先思考逻辑，想明白了才动手写，
核磁共振成像也叫磁共振成像，简称 MRI ，是一种可以对身体内部进行成像，帮助医生诊断疾病的技术。功能性磁共振成像（fMRI ）属于 MRI 的一种，主要用于对大脑的血液流动进行成像，判断大脑的活跃区域。这些看似跟机器学习没什么关系，但其实研究人员已经开始将 MRI 和 fMRI 与机器学习算法结合起来，帮助人们了解大脑对社交场合的反应机制。
漂浮基座机器人存在动力学耦合，机械臂的关节运动将会引起基座位置和姿态的改变。根据基座的控制方式，可以将漂浮基座机器人分为四种模式：
上一讲，我们学习了黄金法则的三部分核心内容：认证、授权、审计。它们描述了用户在使用应用的各个环节，我们需要采取的安全策略。
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