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JS散度(Jensen-Shannon)

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MOSEC议题解读 | PWN2OWN shannon基带破解之旅

而对于Amat破解的shannon处理器,则可以简单的看成是CP(modem) + AP 结构。 ? 如图所示,在shannon处理器中,CP部分由一个Cortex-R7 ARM 核构成,AP部分则可能是Cortex-A53, Cortex-A72等,CP 和 AP 共用RAM。 0x04 固件提取虽然Shannon基带固件在可以在三星手机firmware中找到,但升级包中的固件是加密的,Amat Cama挖掘shannon基带漏洞的目的主要是满足pwn2own的要求,即找到能从 0x06 分析TASKsSamsung的shannon 基带处理器上运行有一个实时操作系统(RTOS), 首先我们需要在dump文件中定位到在RTOS上运行的这些TASKs。 在实时操作系统中,Task之间的通信机制很多,在shannon处理器的RTOS中使用的是信箱机制(Mail box),具体机制可以去翻翻《操作系统原理》。

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    如何计算EEG信号的香农熵Shannon entropy(附Matlab程序)

    《本文同步发布于“脑之说”微信公众号,欢迎搜索关注~~》 香农熵Shannon entropy又称为信息熵,是信息论中的一个概念,但是其很早就被引入到脑电领域的研究中。 什么是香农熵Shannon Entroy香农熵是信息论领域的大牛Shannon于1948年提出的一个概念,香农熵又称为信息熵,直观地理解,它表征的是一个事物事情包含的信息量的大小。 如何计算Shannon Entroy这里所说的香农熵计算方法主要针对如脑电信号之类的连续时间序列来说。 参考文献: Shannon CE . A mathematical theory of communication.

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    均匀度-丰富度散点图:生态群落分析中Shannon的可视和深刻表现

    Shannon我们经常用到,而丰富度和均匀度我们也分别经常使用。但是本文的角度是我们往往容易忽略的:将由丰富度和均匀度组成的Shannon再次拆分为这两个指标并进行可视化。 摘要:Shannon是一种流行的alpha多样性度量,因为它同时估计了丰富度和均匀度。然而由于它的值取决于这两个参数,理论上有无限个丰富度均匀度值组合得到相同的Shannon数。 Shannon熵定义:S为总物种数;pi为i物种相对丰度。 以上就分解了Shannon指数,可以画图了~例一 群落1和2的Shannon指数相同,但丰富度和均匀度项不同,但它们可以完全区分。 B图Shannon差不多,但是A图差异很大。例四 不同测序技术的3种肠型样本多样性。优缺点:i) 利用丰富度作为一个组成部分。这里描述的Shannon使用丰富度作为其组成部分之一。

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    PCIE的简单配置(r8笔记第82天)

    -2.6.32-131.0.15.el6.x86_64-2.8-6.1.x86_64.rpm-rw-rw-r-- 1 1000 1000 563396 Mar 31 08:18 shannon-module -2.6.32-220.el6.x86_64-2.8-6.1.x86_64.rpm-rw-rw-r-- 1 1000 1000 563028 Mar 31 08:18 shannon-module-2.6.32 .el6.x86_64-2.8-6.1.x86_64.rpm-rw-rw-r-- 1 1000 1000 528456 Mar 31 08:18 shannon-module-2.6.32-358.el6 .x86_64-2.8-6.1.x86_64.rpm-rw-rw-r-- 1 1000 1000 527836 Mar 31 08:18 shannon-module-2.6.32-431.el6.x86 _64-2.8-6.1.x86_64.rpm-rw-rw-r-- 1 1000 1000 527756 Mar 31 08:18 shannon-module-2.6.32-504.el6.x86_64

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    Renyi index

    Shannon熵在微生物领域应用的已经十分普遍了。Shannon index作为alpha多样性的表征手段广泛应用于微生物领域的分析中。而Renyi就更厉害了,shannon只是它其中的一种形式。 α=1时的极限即为广泛使用的Shannon entropy??α=2时为Collision entropy?? α趋于正无穷时为Min-entropy,该值永远不会大于shannon entropy.??? >persp(mod) Hill和Renyi的关系为:Hill=exp(Renyi)当Renyi中的alpha=0,Hill中的阶数q=0,计算物种数量;alpha=q=1,计算shannon;alpha

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    物种数量及多样性的外推

    关于Hill number之前有文章介绍过,详见:拓展种-面积关系(SAR)为多样性-面积关系(DAR)对于物种数量的计算同时也具有abundance和incidence两种方法,另外该包还可以计算shannon 和估计的shannon>ChaoShannon(spider$Girdled, datatype=abundance) Observed Estimator Est_s.e 95% Lower 95% 0.790 0.803Sample5 0.738 0.740 0.010 0.738 0.760 ##Hill的计算和外推>data(spider)>out1 out1$AsyEst # species,shannon LCL UCL1 A Species richness 5.000 5.000 0.000 5.000 5.0002 A Shannon diversity 4.782 4.817 0.082 4.782 Simpson diversity 4.575 4.636 0.158 4.575 4.9464 B Species richness 5.000 5.000 0.018 5.000 5.0365 B Shannon

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    计算思维@Torrey Pines 高中

    富士山Shannon Brownlee最初是Girls Who Code的成员, 但她觉得乏味后来退出了。 学习如何用Mathematica写代码很顺利,Shannon还把它用在了微积分3课程的期末课题上。Shannon没有用现成的问题,而是自己创造了一个问题来解决。 Shannon Brownlee 的 Candy Land即使在一学年结束后,Shannon还想继续学习如何编码。很明显, 她已经摆脱了以前俱乐部的低迷状态。 Shannon 现在是CT@TP的学生领袖,并帮助俱乐部开展活动。 Abby、Emily和Shannon的故事殊途同归:她们每个人都找到了利用计算思维来探索个人兴趣的方法,每个人都通过CT@TP获得了动力。

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    实现mSphere的均匀度-丰富度关系图

    昨天的文章:均匀度-丰富度散点图:生态群落分析中Shannon的可视和深刻表现提到了计算NME的方法。自己写了一个简单的函数可以实现: 必须的参数只有一个OTU。 由于前文提到richness已经不是一个表征多样性的好指数,这里还可以选择Chao1,ACE,Shannon,Simpson指数进行计算。group为分组文件。注意读入的时候要有行名和表头。 read.delim(file=group.txt,sep=t,header=T,row.names=1) #group文件 library(vegan)library(ggplot2)NME(x,index=shannon

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    Python之父:明年让Python快2倍

    而这一“Shannon计划”的参与者除了Guido本人之外,还有任职微软的CPython核心开发人员Eric Snow,以及Semmle的研究工程师Mark Shannon。 并且,Shannon之前参与的HotPy项目中所开发的解释器,比目前CPython解释器的纯Python代码快三倍。这证明了对CPython优化的可行性。 加速之前的挑战Shannon坦言,向下兼容是加速Python的最大挑战。 因此Shannon表示:要改变是困难的……与CPython用户间的隐形协议并没有很好地定义什么能改,什么不能改。 目前已有五位Python开发者社区的核心人员在微软任职,包括去年年底加入的Python之父,和这次Shannon计划里的三人之一Eric Snow。

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    MER:Hill numbers在多样性分析中的应用

    背景目前使用的多样性指数非常多,如Shannon index, Rao’s quadratic entropy, Pianka’s niche overlap,Unifrac distances。 Shannon和Simpson对高丰度物种有着更高的权重。但是其实这两个指数并不反映真正的多样性。Shannon测的是系统的熵,表征从系统中随机选OTU其分类的不确定性。 但是Shannon和simpson的增加量都不够。因此将多样性指数当做多样性的值都是在一定的实际意义条件下进行的。richness, Shannon和Simpson都可以被统一到Hill的框架中。

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    “一百万行Python代码对任何人都足够了”

    Mark Shannon发表了一项“对Python程序的各个方面(比如每个模块的代码行)实行一百万行限制”的提案。 Chris Angelico问Shannon是否做过任何评估,来看看会有多大的影响。 但是部分问题可能是Shannon将潜在的优化部分地看作是限制所带来的其他优势的副产品。 “Shannon回答说,这可能是语言哲学的一部分,“但实际上Python有很多限制。” 这些反对意见导致Shannon放弃了PEP中的协同程序,因为“限制协同程序的理由可能是最弱的”。

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    Hilldiv: Github使用说明及Hill numbers在多样性分析中应用代码

    = 0)Evenness#Load datadata(bat.diet.otutable)#Compute Shannon index for each sample index.div(bat.diet.otutable , index=shannon)#Compute Simpson index for each sampleindex.div(bat.diet.otutable, index=simpson)Regularity

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    “忒修斯Theusus”早期机器学习演示——克劳德·香农1950年的模仿游戏(6k字)

    香农(Shannon)开发了信息统计理论,命题演算在开关电路中的应用,并且有关于开关电路的有效合成,学习机器的设计,密码学和图灵机理论的结果。他和J.麦卡锡(J. 1952 – “Theseus” Maze-Solving Mouse– Claude Shannon (American)? SHANNON“忒修斯Theusus”早期机器学习演示(视频)中的智能,靠的是通过继电器记录了路径状态。 Shannon, Bell Telephone Laboratories. Shannon, Bell Telephone Laboratories.

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    SpadeR:多样性指数计算的全家桶

    See Chao (1987).2.Diversity,计算richness, Shannon diversity and Simpson diversity 1data(DiversityData) Lee, 1992) 100.4 15.7 81.4 148.12021 Descriptions of richness estimators (See Species Part)2223(3a) SHANNON Shen: based>2003).34 see Chao and Shen (2003).35 Chao et al. (2013): A nearly optimal estimator of Shannon entropy; see Chao et al. (2013).36 Estimated standard error is computed based>3738(3b) SHANNON DIVERSITY (EXPONENTIAL OF SHANNON ENTROPY):3940 Estimate s.e. 95%Lower 95%Upper41 MLE 24.372 1.539 21.355 27.38842

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    扩增子图表解读1箱线图:Alpha多样性,老板再也不操心的我文献阅读了

    箱线图绘制方法推荐阅读并实际操作陈同博士写的文章:R语言学习 - 箱线图(小提琴图、抖动图、区域散点图)R语言学习 - 箱线图一步法Alpha多样性知识背景:Alpha多样性计算方法常见的丰度估计方法有Shannon 我最喜欢用Observed OTU结果为整数,但只有物种种类信息,没有丰度信息,数值范围一般为几百至几千不等,范围很大,与研究对象有关;大家最常用的Shannon index 数值为1-10左右的小数, 代表估计的物种丰富度信息,刻度范围从0-2000可能代物OTU数量,高低对应物种丰富度即数量的高低;根据我的理解Y轴的刻度应为Observed OTU(即直接统计测序样品中按97%聚类16S的种类,虽然作者説是Shannon 功能研究者更关注最终的差异OTU;(C) 使用反向Simpson指数计算多样性(diversity),是mothor中的方法,来自dominance指数的变形,而dominance计算为每个OTU比例平方再求合,与shannon 的方法类似,原理是想用一个数代表整体群体中每个OTU的数量和丰度信息(richness和evenness),我更常用Shannon方法;差异分析:整体上使用ANOVA统计,存在显著差异,P

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    MSU编码器主观评测新结果

    根据主观测试结果, Tencent Shannon Encoder和 VITEC HEVC GEN2+ Encoder获得最好的效果,VP9 和 x265紧随其后。? 其中,客观质量最好的编码器是 HW265,Tencent Shannon Encoder紧随其后。 ??

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    整合信息理论与对抗学习进行跨模式检索(CS)

    为了应对由异质性鸿沟和语义鸿沟带来的挑战,我们建议将Shannon信息论与对抗性学习相结合。在异质性差距方面,我们在对抗性上整合了模态分类和信息熵最大化。 address these challenges posited by the heterogeneity gap and the semantic gap, we propose integrating Shannon This discriminator uses its output probabilities to compute Shannon information entropy, which measures

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    spaa: 计算生态位宽度

    spaa #### Niche width and niche overlapdata(datasample) #niche.width计算生态位宽度niche.width(mat, method = c(shannon , levins))#mat:列为物种,行为样本#method:计算方法niche.width(datasample, method = shannon) Castanopsis.eyrei Schima.superba

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    State Abstraction as 压缩 in Apprenticeship Learning

    representational power.Information Theory offers foundational results about the limits of compression (Shannon trade-off between a code’s ability to compress (rate) and represent the original signal (distortion) (Shannon We build on the seminal work of Shannon (1948), Blahut (1972), Ari- moto (1972) and Tishby, Pereira,

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