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个人觉得难度较大，加上没有相应的串口线，导致部分实验无法进行，所以就先讲解理论知识，等串口线到了再把电脑端的实验补上。

前言这章主要讲述DDoS攻击与防御方式理论知识来源于https://www.microsoft.com/zh-cn/security/business/security-101/what-is-a-ddos-attack1

关联规则概述关联规则（AssociationRules）反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物就能够通过其他事物预测到。关联规则可以看作是一种IF-THEN关系。假设商品A被客户购买，那么在相同的交易ID下，商品B也被客户挑选的机会就被发现了。有没有发生过这样的事：你出去买东西，结果却买了比你计划的多得多的东西？这是一种被称为

0引入决策树是一种归纳式的机器学习算法,可用于分类和回归任务。比如生活中的选男朋友的例子，是否决定将自己托付终生给那个他，就是个二分类问题。考量一个人有很多考量属性，年龄、长相、收入等等。

在很多机器学习问题中，训练集中的每条数据经常伴随着上千、甚至上万个特征。要处理这所有的特征的话，不仅会让训练非常缓慢，还会极大增加搜寻良好解决方案的困难。这个问题就是我们常说的维数灾难。

——《朗读者》0、声明本系列博客文章是博主本人根据吴恩达老师2022年的机器学习课程所学而写，主要包括老师的核心讲义和自己的理解。

决策树原理决策树是从训练数据中学习得出一个树状结构的模型。决策树属于判别模型。决策树是一种树状结构，通过做出一系列决策（选择）来对数据进行划分，这类似于针对一系列问题进行选择。决策树的决策过程就是从根节点开始，测试待分类项中对应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到叶子节点，将叶子节点的存放的类别作为决策结果。以下小美相亲的例子就是决策树决策树算法是一种归纳分类算法，它通过对训练集的学习，挖掘出

一、皮亚杰的认知发展理论皮亚杰提出知识是直接的运动行为的产物。分为四个阶段：感觉运动、前运算、具体运算、和形式运算阶段。皮亚杰认为我们理解世界的基本建构方式称为图式，即过去网状经验的总和。

今天是什么日子起床：6点50分就寝：23点50分天气：阴心情：平稳任务清单昨日完成的任务，最重要的三件事：理论法视频课程学习；坚持写作日更晨间日记和每日复盘；坚持锻炼身体。

前言ONNXRuntime是适用于Linux，Windows和Mac上ONNX格式的机器学习模型的高性能推理引擎，但在arm服务器上，onnxruntime只有CPU版的，GPU版的没有，因此需要自行去编译

密码学理论艰深，概念繁多，本人知识水平有限，错误难免，如果您发现错误，请务必指出，非常感谢!

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深度学习深度学习简介深度学习分类根据网络结构划分：循环神经网络卷积神经网络根据学习方式划分：监督学习无监督学习半监督学习根据应用领域划分：计算机视觉自然语言处理语音识别生物信息学深度学习简介深度学习（DeepLearning，DL）是机器学习领域中的一个新的研究方向

1.简介上一篇中，主要是介绍了拖拽的各种方法的理论知识以及实践，今天宏哥讲解和分享一下划取字段操作。例如：需要在一堆log字符中随机划取一段文字，然后右键选择摘取功能。

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钟摆理论：资本市场的周期理论，我们永远无法去精确判断顶点和底点，但是我们需要知道周期的存在，试着去多元化组合来平滑风险。

商鞅的理论知识，基本上也是从李悝变法之中学习过来的。可是理论永远只停留在书面上，变法的核心要点并不是理论，而是实践。只有实践才能出真知，很可惜的是，很少有国家愿意做这些实践探索。

这个四柱八字一片旺木相火弱金之气，按中医理论讲，不仅肝火旺盛，爱生闲气，而且小肠经火大，吸收不好，肺经受扰，呼吸道不舒畅；倘若感觉不适，可以找个名中医咨询，不要盲目去看西医，西医院现在大都异化为理化研究中心和屠宰场合作经营啦

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因此，研究OFDM调制识别和参数估计算法具有重要的理论意义和实

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城关镇北街小学赵妍妍图片发自App最近认真阅读了苏联当代教育家苏霍姆林斯基的《给教师的一百条建议》,这是一本非常好的指导教育理论和实践的书籍,使我感受颇深、受益匪浅。一、读书提高内在素质。

（——p40）2.关联理论讨论教学法充分汲取了杜威的活动课程理论、布鲁纳的发现学习理论、奥苏伯尔的有意义学习理论、施瓦布的探究学习理论和以阿莫纳什维利为代表的合作教育学理论的精髓，并与

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但是很不幸的是，就在龙年新春前夕，GitOps理论提出者——Weaveworks倒下了。时间回到2月5日，就在大家期待春节长假的时候，一则Weaveworks公司即将倒闭的消息刷爆了云原生技术圈。

DDD这几年越来越火，资料也很多，大部分的资料都偏向于理论介绍，有给出的代码与传统MVC的三层架构差异较大，再加上大量的新概念很容易让初学者望而却步。本文从MVC架构角度来讲解如何演进到DDD架构。

为促使教师理论内化，形成学科理论、教学技巧与自身特点相结合的教学风格，3月24日下午，行唐县教

OpenAI官网简单描述了Sora背后的技术理论，全网也出了各种版本的解读：https://openai.com/research/video-generation-models-as-world-simulators

Java语言作为静态面向对象编程语言的代表，极好地实现了面向对象理论，允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。

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第一编导论第一章、文学理论的性质和形态文艺学，是一门以文学为对象，以揭示文学基本规律，介绍相关知识为目的的学科，包括文学理论、文学理论史、文学批评、文学批评史和文学史。

本书作者马斯洛是现当代全世界最有影响力的美国心理学家、人本主义心理学的主要发起者和理论家，第三代心理学的开创者。本书是其研究人性与社会关系的顶级著作。

这是因为理性自我太强大了，我们宁愿相信经验、理论、逻辑思考，而不愿意相信本能学习。精神世界，分为感性和理性两种。感性代表你的本能反应，理性

1.一阶规则学习“一阶”的目的：描述一类物体的性质、相互关系，比如利用一阶关系来挑“更好的”瓜，但实际应用中很难量化颜色、…、敲声的属性值。一般情况下可以省略全称量词。命题逻辑：属性-值数据色泽程度：乌黑>青绿>q浅白；“根蒂弯度”：蜷缩＞稍蜷＞硬挺；“更好”：好瓜＞坏瓜关系型数据一阶逻辑：序贯覆盖生成规则集：能否引入新变量？能否使用否定文字？能否允许递归？能否引入函数嵌套？自顶向下学习单条规则，

人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是一种利用计算机科学和统计学理论和技术来实现人类智能的一门交叉学科，旨在使计算机系统能够模拟、扩展和增强人类的智能能力，使计算机能够像人类一样思考

机器学习（MachineLearning,ML）是一门多领域交叉学科，属于人工智能（ArtificialIntelligence,AI）的一个分支，致力于研究和构建算法及统计模型，让计算机系统能够在没有明确编程指令的情况下

1：线性回归线性回归是一种统计技术用于对输出变量与一个或多个输入变量之间的关系进行建模用外行人的话来说，将其视为通过某些数据点拟合一条线，如下所示以便在未知数据上进行预测，假设变量之间存在线性关系点和线之间存在微小的差异，被称为残差他们是数据点和预测线之间的差异取每个残差并对他们进行平方，得到平方误差，残差越大正方形的面积就越大如果我们将给定线的所有这些正方形的面积相加，我们将得到平方误差的总和这

机器学习的一般步骤数据清洗数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。

A.我的关注点马斯洛的需求层次理论说明人们在感到被感激和包融之前，不可能向更高层的任务（解决问题或者进行创造）迈进。最好的说服是用上耳朵，因为人们需要被聆听的感觉。

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延伸学习：数据理解：深入探索与分析在人工智能和机器学习的项目中，数据理解是至关重要的一步。它涉及到对数据集的深入探索和分析，以揭示数据的内在特性、模式、异常值以及潜在的问题。通过数据理解，我

近年来，经过大疆、parrot、3drobotics等公司不断的努力，具有强大功能的消费级无人机价格不断降低，操作简便性不断提高，无人机正快速地从尖端的军用设备转入大众市场，成为普通民众手中的玩具。然而，随着消费级无人机市场的快速增长，功能越来越先进的新式无人机的不断涌现，也带来了安全和隐私方面的忧患。美国曾发生过业余无人机操作员操作无人机飞入白宫引发恐慌；英国也发生过不法分子通过无人机为监狱内的

1、没有碳刷，理论上转子无需和外界有导体上的链接。2、在运行

机器学习中的梯度下降法是一种寻找函数最小值的优化算法，广泛应用于训练各种模型，尤其是在深度学习中。

这些原理主要包括：机器学习和深度学习：AI手机利用机器学习算法，尤其是深度学习模型，来分析和理解用户数据（如照片、视频、文本和语音）。