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Base64编码原理

目前Base64已经成为网络上常见的传输8Bit字节代码的编码方式之一。在做支付系统时,系统之间的报文交互都需要使用Base64对明文进行转码,然后再进行签名或加密,之后再进行(或再次Base64)传输。那么,Base64到底起到什么作用呢? 在参数传输的过程中经常遇到的一种情况:使用全英文的没问题,但一旦涉及到中文就会出现乱码情况。与此类似,网络上传输的字符并不全是可打印的字符,比如二进制文件、图片等。Base64的出现就是为了解决此问题,它是基于64个可打印的字符来表示二进制的数据的一种方法。 电子邮件刚问世的时候,只能传输英文,但后来随着用户的增加,中文、日文等文字的用户也有需求,但这些字符并不能被服务器或网关有效处理,因此Base64就登场了。随之,Base64在URL、Cookie、网页传输少量二进制文件中也有相应的使用。

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智能主题检测与无监督机器学习:识别颜色教程

介绍 人工智能学习通常由两种主要方法组成:监督学习和无监督的学习。监督学习包括使用现有的训练集,这种训练集由预先标记的分类数据列组成。机器学习算法会发现数据的特征和这一列的标签(或输出)之间的关联。通过这种方式,机器学习模型可以预测它从来没有公开过的新的数据列,并且根据它的训练数据返回一个精确的分类。在你已经有了预先分类的数据的情况下,监督学习对于大数据集是非常有用的。 在另一种是无监督的学习。使用这种学习方式,数据不需要在训练集中进行预先标记或预分类,相反,机器学习算法在数据的特征中发现相似的特征和关

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数据分析与数据挖掘 - 07数据处理

Pandas是数据处理中非常常用的一个库,是数据分析师、AI的工程师们必用的一个库,对这个库是否能够熟练的应用,直接关系到我们是否能够把数据处理成我们想要的样子。Pandas是基于NumPy构建的,让以NumPy为中心的应用变得更加的简单,它专注于数据处理,这个库可以帮助数据分析、数据挖掘、算法等工程师岗位的人员轻松快速的解决处理预处理的问题。比如说数据类型的转换,缺失值的处理、描述性统计分析、数据汇总等等功能。 它不仅仅包含各种数据处理的方法,也包含了从多种数据源中读取数据的方法,比如Excel、CSV等,这些我们后边会讲到,让我们首先从Pandas的数据类型开始学起。 Pandas一共包含了两种数据类型,分别是Series和DataFrame,我们先来学习一下Series类型。 Series类型就类似于一维数组对象,它是由一组数据以及一组与之相关的数据索引组成的,代码示例如下:

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