图解机器学习算法第9页

【大脑图图舵】杨筝第八季思维导图武林计划 No.31 《提面技巧集训班策划方案》

图片发自App【作者】杨筝【导师】王玉印【分舵】大脑图图【舵主】杨雨琛【导图解说】近期的培训工作，借助导图进行了课程策划，内容设计，一系列的课程调整。收效非常好！

杨筝YI_文魁大脑·2024-02-05 04:09

图解密码技术——第四章分组密码的模式

一、分组密码和流密码1.分组密码每次只能处理特定长度的一块数据的一类密码算法。这里的一块称为分组，一个分组的比特数就称为分组长度。例：DES和三重DES的分组长度就是64比特，这些密码算法每次只能加密64比特的明文。AES的分组长度一般为128比特、192比特和256比特。2.流密码是对数据流进行连续处理的一类密码算法。流密码一般以1比特、8比特或32比特等为单位进行加密或解密。分组密码处理完一个

l2ohvef·2024-02-05 00:36

图解密码技术——第三章

一、比特序列1.比特序列由0、1构成，计算机中的数据都是由比特序列构成的。2.将现实世界中的东西映射为比特序列的操作称为编码。如图：这种编码规则叫ASCLL。因为这种语言计算机可以看懂，所以它并不是加密。二、XOR1.XOR，全名exclusiveor,中文名叫异域。2.1个比特的XOR运算0XOR0=01XOR1=01XOR0=10XOR1=1如果将0等同于偶数，1等同于奇数，就相当于奇数和偶数

l2ohvef·2024-02-05 00:06

《图解密码技术》——第二章

本章学习内容1.几种历史著名的密码：凯撒密码简单替换密码Enigma2.破译方法暴力破译频率分析2.1凯撒密码1.概念：将明文中的的字母表按照一定的字数进行平移进行加密。2.加密:在凯撒密码中，按一定的字数平移是这个密码的算法，平移的字数是这个密码的密钥。3.解密：使用与加密时相同的秘钥进行反向平移操作。但这需要发送者与接受者提前商量好秘钥。那么，不知道秘钥的人如何破译呢？2.2暴力破解凯撒密码的

l2ohvef·2024-02-05 00:05

微服务网关与过滤器的区别

java零基础小白自学Java必备优质教程_手把手图解学习Java，让学习成为一种享受_哔哩哔哩_bilibili传统的方式是使用过滤器拦截用户会话信息，只能用于单个服务。

jmysql·2024-02-04 21:48

计算机网络_1.5 计算机网络的性能指标

1】计算发送数据块的所需时间2、带宽（1）带宽在模拟信号系统和计算机网络中的不同意义（2）数据传送速率的木桶效应3、吞吐量4、时延（1）时延的产生部分（2）计算各部分时延的公式和注意点（3）计算时延的图解方法与总公式

冰岛看极光_92655·2024-02-04 20:57

位运算之妙用：识别独特数字（寻找单身狗）

目录找单身狗1图解：代码如下：找单身狗2图解：代码如下：寻找单身狗1从数组中的123451234中找出没有另一个相同的数与其匹配的数这个问题的原理是利用异或运算的性质。

Srlua·2024-02-04 20:26

深度学习零基础入门书单

深度学习零基础入门书单简介为了做项目我搜集和购买了一些电子版的书，下面是书单参考首先明确一下学习主要内容，主要是以下三个部分编程语言，主要是python和c++数学基础包括微积分、线性代数和概率论内容，要求不高，能看懂书就行，用到现学机器学习算法

MachinePlay·2024-02-04 19:23

【数据结构初阶(c语言实现)】——单链表

目录基本概念什么是单链表（SLT）图解单链表的结构体类型的定义代码实现图解输入新数据的单链表结点的生成代码实现图解单链表的尾部插入二级指针在单链表中基本操作的应用（以尾部插入为例）图解代码实现图解单链表的尾部删除代码实现图解打印单链表内数据代码实现图解用尾部插入和尾部删除对单链表进行修改代码实现输出结果单链表的头部插入代码实现图解编辑单链表的头部删除代码实现图解用尾部插入和尾部删除对单链表进行修改

10_Water·2024-02-04 19:22

ANN(MLP) 三种预测

MlpforMulticlassClassification数据：模型：预测：三、MLPforRegression数据：模型：预测：介绍：多层感知器（MultilayerPerceptron，MLP）是一种基于人工神经网络的机器学习算法

取名真难.·2024-02-04 17:17

c语言---操作符（详解）

目录一、操作符的分类二、算术操作符三、移位操作符3.1>右移操作符3.2.1移位规则3.2.2画图解释3.3注意四、位操作符：&、|、^、~4.1&按位与4.1.1按位与的计算逻辑4.1.2代码4.1.3

权^·2024-02-04 16:10

XGB-1：XGBoost安装及快速上手

XGBoost是“ExtremeGradientBoosting”的缩写，是一种高效的机器学习算法，用于分类、回归和排序问题。

uncle_ll·2024-02-04 16:57

MIMIC-IV官方视图解析-格拉斯哥昏迷评分（GCS）

一，定义昏迷指数，是医学上评估病人昏迷程度的指标，现今用的最广的是格拉斯哥昏迷指数（GCS,GlasgowComaScale）。此指数是由格拉斯哥大学的两位神经外科教授GrahamTeasdale与BryanJ.Jennett在1974年所发表。GCS评分法应用领域及评估频次GCS昏迷评分主要运用于脑卒中患者、颅脑术后以及各种原因导致不同程度昏迷的患者。主要是对昏迷患者进行评估，清醒患者不适用此评

科研收录·2024-02-04 15:35

MIMIC-IV官方视图解析-序贯器官衰竭评分（SOFA）

序贯器官衰竭评估(SOFA)评分于1994年在凡尔赛欧洲重症医学协会败血症相关问题工作组的共识会议上制定，并于1996年发表。尽管最初被称为“脓毒症相关”器官衰竭评估评分，但该名称很快更改为“序贯”器官衰竭评估，因为它也适用于没有脓毒症的危重患者。SOFA评分迅速成为其中之一在临床实践和研究中，成人重症中使用最广泛的评分系统。我们在很多SCI论文中都能看到它的身影：计算详情和变量等式参数，例如通气

科研收录·2024-02-04 15:35

MIMIC-IV官方视图解析 - cardiac_marker心脏标记表

今天在学习官方衍生表mimiciv_derived.cardiac_marker心脏标记表时候发现了一些问题：该表中troponin_t（肌钙蛋白t）的值结果都是空值null或者___（由于去标识化），这明显是不合理的小编查看了该表的官方生成sql。几乎每个值都是___（由于去标识化），因此派生表具有所有空值。然而valuenum列具有实际数据，因此我们应该更改代码以使用valuenum我来看下更

科研收录·2024-02-04 15:59

mysql数据库入门传智播客答案_MySQL数据库入门

《MySQL数据库入门》就是面向数据库初学者特地推出的一本进阶学习的入门教材，本教材站在初学者的角度，以形象的比喻、丰富的图解、实用的案例、通俗易懂的语言详细讲解了MySQL的开发和管理技术。

胡萝卜永远长不大·2024-02-04 13:52

【排序算法】归并排序

文章目录一：基本概念1.1定义1.2算法思路1.3图解算法1.4合并两个有序数组流程1.5动画展示二：性能2.1算法性能2.2时间复杂度2.3空间复杂度2.4稳定性三：代码实现一：基本概念1.1定义归并排序

随意石光·2024-02-04 12:14

机器学习-基础分类算法-KNN详解

KNN-k近邻算法k-NearestNeighbors思想极度简单应用数学只是少效果好可以解释机器学习算法使用过程中的很多细节问题更完整的刻画机器学习应用的流程创建简单测试用例importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltraw_data_X

小旺不正经·2024-02-04 11:10

机器学习算法之支持向量机（SVM）

支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）是一种广泛用于分类、回归和其他学习任务的强大的监督学习算法。SVM的目标是找到一个超平面，以最大化地分隔不同类别的数据点。在二维空间中，这个超平面可以被看作是一条直线，但在更高维度的空间中，它可能是一个平面或者更复杂的决策边界。SVM特别擅长处理高维数据和非线性问题，通过使用核技巧（kerneltrick），它能够在高维空间中有效地

迎风斯黄·2024-02-04 09:07

利用回归模型预测数值型数据

回归机器学习算法按照目标变量的类型，分为标称型数据和连续型数据。标称型数据类似于标签型的数据，而对于它的预测方法称为分类，连续型数据类似于预测的结果为一定范围内的连续值，对于它的预测方法称为回归。

AIOPstack·2024-02-04 09:40

Flutter 129: 图解 ToggleButtons 按钮切换容器组

小菜前两天刚学习了ButtonBar按钮容器，今天顺便学习一下ToggleButtons按钮切换容器组，其切换效果可以应用在日常TabBar切换位置；ToggleButtons源码分析constToggleButtons({Keykey,@requiredthis.children,@requiredthis.isSelected,this.onPressed,//点击状态this.mouseCu

阿策神奇·2024-02-04 08:01

机器学习算法之决策树（DT）

决策树（DecisionTree）算法是一种直观且广泛应用的机器学习方法，用于解决分类和回归问题。通过模拟决策过程构造树形结构，决策树既简单又强大，适合入门者深入了解。本文将全面介绍决策树算法的原理、特点、优缺点，并通过一个Python示例展示如何使用决策树进行数据分类。决策树算法原理决策树通过递归地选择最优特征并对数据集进行分割，形成树形结构，直至达到停止条件。每个内部节点代表一个特征上的测试，

迎风斯黄·2024-02-04 08:58

【C语言】图解链表的（222）八种类型

（一）链表的概念及结构概念：链表是⼀种物理存储结构上⾮连续、⾮顺序的存储结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的。链表的结构与火车的车厢类似，淡季的时候，车厢数会相应的减少；旺季的时候，车厢数会额外增加几节。只需将火车的某节车厢去掉或加上，不会影响其他车厢，每节车厢是独立存在的。车厢是独立存在的，并且每节车厢都有上锁的车门，需要不同的钥匙才能解锁，假设在每次只能携带一把钥匙的情况下

水墨不写bug·2024-02-04 08:09

带着问题阅读源码——Spring MVC是如何在Spring Boot中注入的？

视图解析：框架能够根据处理程序返回的逻辑视图名，解析并渲染最终的视图（如JSP或Thymeleaf模板）。本地化和主题解析：支持多语言内容的处理，以及根据用户偏好或会话数据动态设置应用的主题。

吴代庄·2024-02-04 08:31

【MATLAB第96期】基于MATLAB的SVM(线性)、SVM(高斯)、决策树、KNN等机器学习算法回归及分类Boost集成学习模型（含不同模型权重）

【MATLAB第96期】基于MATLAB的SVM(线性)、SVM(高斯)、决策树、KNN等机器学习算法回归及分类Boost集成学习模型（含不同模型权重）引言文章使用Boost集成学习方法，对多个机器学习模型进行融合

随风飘摇的土木狗·2024-02-04 08:26

[基础IO]文件描述符{重定向/perror/磁盘结构/inode/软硬链接}

文章目录1.再识重定向2.浅谈perror()3.初始文件系统4.软硬链接1.再识重定向图解.

阿猿收手吧！·2024-02-04 08:46

图解Vue组件通讯【一图胜千言】

Vue的每个组件都有独自的作用域，组件间的数据是无法共享的，但实际开发工作中我们常常需要让组件之间共享数据，今天我们来学习下面三种组件通信方式：父子组件之间的通信兄弟组件之间的通信祖先与后代组件之间的通信1.父子组件之间的通信适用场景：父组件传递数据给子组件步骤1：父组件在使用子组件标签时通过字面量来传递值步骤2：子组件设置props属性，定义接收父组件传递过来的参数//父组件//子组件props

凡大来啦·2024-02-04 07:30

06:原生云K8S解密｜K8S集群安装部署｜K8S网络插件

原生云K8S解密｜K8S集群安装部署｜K8S网络插件K8SK8S集群架构图解K8S部署仓库初始化kube-master安装计算节点的安装token管理配置flannel网络（master主机操作）K8S

桑_榆·2024-02-04 07:33

机器学习算法之分类和回归树（CART）

分类和回归树（ClassificationandRegressionTrees，CART）是一种强大的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。

迎风斯黄·2024-02-04 05:14

SpringMVC和SpringBoot的区别

如果从配置上来看的话，SpringMVC需要自己进行大量的配置，比如ViewResolve（视图解析器）、DispatcherServlet（前端控制器）等配置，SpringMVC需要手动的配置xml文件

贤云Ye鹤·2024-02-04 04:05

SpringMVC和SpringBoot的区别/关系

②从配置上来说的话，SpringMVC需要自己进行大量的配置，比如ViewResolve（视图解析器）、DispatcherServlet（前端控制器）等配置，SpringMVC需要手动的配置x

贤云Ye鹤·2024-02-04 04:35

图解密码技术

文章目录一、对称密码和公钥密码对称密码系统公钥密码系统公钥通信的流程对称密码与公钥密码的比较分组密码的模式中间人攻击（man-in-the-middleattack）二、混合密码系统加密流程解密流程伪随机数生成器三、消息鉴别——消息认证码（MAC）消息鉴别的流程单向散列函数重放攻击（replayattack）抵御重放攻击——不重数（nonce）四、实体鉴别——数字签名与证书数字签名的流程数字签名与

Mount256·2024-02-04 03:51

iOS | 图解iOS签名背后的原理

上周我给组里做了一次“学习汇报”，其实也是组里每周都有的技术分享，每个人都有机会，这次轮到我了。那作为团队菜鸟，我该讲点什么呢？我思前想后，突然想到自己之前老是遇到的一个棘手的问题：在真机上运行iOS工程时，工程还没跑起来，工程配置的签名（Targets>Signing&Capabilities）那里就先报错了，不管是自己的工程，第三方开源库，还是公司的项目。虽然自己每次面向谷歌或者面向同事都可以

土Bo鼠·2024-02-04 01:24

沈括和《梦溪笔谈》

去图书馆借书，偶然翻到《梦溪笔谈》图解一书，看见书本里对“陨星”的详细描述，顿觉有趣，借回家后儿子很喜欢，我们互相抢着看。越看越有意思，越看越感叹：宋朝大科学家沈括真不是盖的！

小荷清香·2024-02-04 00:52

一篇文章带你了解计算机网络（TCP/UDP,长链接/短连接，三次握手/四次挥手（图解））

一、主要层次模型二、TCP、UDP协议的区别UDP在传送数据之前不需要先建立连接，远地主机在收到UDP报文后，不需要给出任何确认。虽然UDP不提供可靠交付，但在某些情况下UDP确是一种最有效的工作方式（一般用于即时通信），比如：QQ语音、QQ视频、直播等等TCP提供面向连接的服务。在传送数据之前必须先建立连接，数据传送结束后要释放连接。TCP不提供广播或多播服务。由于TCP要提供可靠的，面向连接的

YmovomY·2024-02-04 00:32

演讲评委的评分标准

浮生靖凝·2024-02-03 20:47

机器学习算法之学习向量量化（LVQ）

学习向量量化（LearningVectorQuantization，LVQ）是一种监督学习算法，用于解决分类问题。它是向量量化（VectorQuantization，VQ）的一种扩展，通过在输入数据中学习和调整一组原型向量来进行分类。本篇博文将详细介绍LVQ算法的工作原理、应用领域以及Python示例。算法背景学习向量量化（LVQ）是一种基于原型的分类算法，最早由Kohonen等人于1984年提出

迎风斯黄·2024-02-03 20:22

SPSS 27 下载安装教程，保姆级教程，小白也能轻松搞的，附安装包

前言IBMSPSSStatistics简称为SPSS，是全球领先的统计分析、数据挖掘、预测建模产品及解决方案，提供高级统计分析、丰富的机器学习算法、文本分析、开源可扩展性、与大数据的集成以及无缝部署到应用程序中等功能

石用软件·2024-02-03 20:20

在VMware Workstation中安装Ubuntu Server 18.04图解教程

一、创建虚拟机1、打开VMwareWorkstation，选择“创建新的虚拟机”2、选择“自定义(高级)”,下一步；虚拟机硬件兼容性默认，下一步3、安装客户机操作系统，我们选择“稍后安装操作系统”，点击下一步。4、客户机操作系统我们选中“Linux”，因为我下载的ubuntu64位，所以在下拉选项中选择“Ubuntu64位”。这个可以根据自己下载的镜像来选择。5、虚拟机的名称、虚拟机存放的的位置自

敛吾三世轻狂·2024-02-03 19:26

机器学习算法加强——数据清洗

3.数据清洗Pandas—FuzzywuzzyFuzzuwuzzy—Levenshteindistance（模糊查询与替换）考虑降维后的样本方差PCA——寻找样本的主方向u：将m和样本值投射到某直线L上，得到m个位于L上的点，计算m个投影的方差。认为方差最大的直线方向是主方向数据——>数据清洗——>特征选择——>特征分析——>模型计算（管道）importoperatorimportnumpyasn

Grateful_Dead424·2024-02-03 17:11

【LeetCode】88. 合并两个有序数组（双指针) (代码较为浓缩）

可以学习下面的解法题目图解思路：代码示例：浓缩版：voidmerge(int*nums1,intnums1Size,intm,int*nums2,intnums2Size,intn){intl1=m-1

时差freebright·2024-02-03 16:16

小六阅读课程笔记

理解方式：案例轰炸，稀释方式，故事例子，图解，实验对比数据，金句，示范，练习题等，让你用理解的知识去解释新的东西。用旧知识解释新知识。这个点让我想到了什么？事，片段，知识，相关联系等。

茉莉花开Aloha·2024-02-03 15:37

《番茄工作法图解》1-3章读后感-J6战狼班4组38朱纳祥

番茄工作法：是将时间划分为一个一个的番茄时间（一般为30分钟，其中25分钟为工作时间，5分钟休息时间），用番茄时间来起到预计、记录、一项工作所用的时间，后期通过统计分析来回顾时间的分配，查看效率，帮助在以后的工作中更好滴管理自己的时间。这种工作方法可以让人更清楚滴知道自己的时间花在什么地方，浪费了多少，从而在今后的工作中进行调整。不断提高预估时间的能力。

铠睿·2024-02-03 14:54

详解：二分查找算法【Java实现】（递归&&非递归）

目录一、基本概念二、二分查找算法的图解思路分析【递归法】：代码实现：二分查找优化：实现返回数组里多个相同的数的所有索引三、二分查找算法的图解思路分析【非递归法】：一、基本概念二分查找法（BinarySearch

嗨森-程序杀手·2024-02-03 14:21

pdf转换成html python,在Python中将pdf转换为html

Python2.6我试图解析我的pdf文件，其中一种方法是将其转换为html并提取标题和段落。所以，我尝试了pdf2htmlEX，它将我的pdf转换成html格式，而不干扰我的pdf格式。。。

梦想是世界和平·2024-02-03 14:16

ORM思想

Java对象和数据库数据对比：模型数据格式面向对象的语言（Java）类、对象、属性关系模型的数据库(MySQL)表、行、字段图解设计思想

这孩子叫逆·2024-02-03 13:36

2022-06-27

开发机器学习算法，可自动从开放在线讨论论坛上的消息中提取和汇总副作用。研究表明，患者论坛数据可以为哪些ADE对生活质量影响最大提供建议：对于许多副作用，相对报告率与注

朗月斋主·2024-02-03 12:51

图解Java多线程设计模式

第5章Producer-Consumer模式Producer是生产者的意思，指的是生成数据的线程。Consumer则是"消费者"的意思，指的是使用数据的线程。生产者安全地将数据交给消费者。但当虽然仅是这样看似简单的操作，但当生产者和消费者以不同的线程运行时，两者之间的处理速度差异便会引起问题。例如，消费者想要获取数据，可数据还没生成，或者生产者想要交付数据，而消费者的状态还无法接收数据等。Prod

helloworld1238888·2024-02-03 11:28

2707.字符串中的额外字符

《图解算法》里二维的动态规划讲的很好，可惜没讲线性的。这题的母题应该是最大连续子序列和、最长不下降子序列。

搭车去柏林<‘^′>·2024-02-03 11:41

主成分分析PCA、KPCA，贡献度计算，特征降维，散点图，从入门到精通，Matlab程序，一键运行！

这种降维的操作可以帮助我们更好地理解和处理数据，并且可以降低计算的复杂度，提高机器学习算法的效率和准确率。降维方法：PCA和KPCA都是降维技术，用于从高维数据中提取主要特征或进行非线性降维。

预测及优化·2024-02-03 09:42

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