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Linux
香农
Python 3.12 快来了,还估计更快
据测试,3.11相比于3.10,将会有10-60%的性能提升,这个成果主要归功于“FasterCPython”项目,即“
香农
计划”。
Python数据挖掘
·
2022-10-15 07:46
python
python
Python 3.12 目标:还可以更快!
据测试,3.11相比于3.10,将会有10-60%的性能提升,这个成果主要归功于“FasterCPython”项目,即“
香农
计划”。
Python猫
·
2022-10-08 09:08
Python进阶
python
开发语言
Python 3.12 目标:还可以更快!
据测试,3.11相比于3.10,将会有10-60%的性能提升,这个成果主要归功于“FasterCPython”项目,即“
香农
计划”。
·
2022-10-06 14:43
python
6G安全通信指标
抽象通信模型如下:
香农
在1949年提出的信号系统是无噪的,实际应用价值较弱,在1975年由Wyn最早引入噪声。随后安全通信主要沿着两个方向发展,一个是密钥生成模型,另一个是窃听信道模型。
唠嗑!
·
2022-09-29 14:22
安全
网络
6G安全
窃听信道模型
基于极化码(Polar Code)的加密
一.历史背景
香农
曾提出,在任何信道上,可信通信的要求如下:上式子中R代表码率,C代表信道容量。其中码率的计算公式如下:上式子中K代表码字长度,N代表总长度。
唠嗑!
·
2022-09-29 14:51
极化码
6G安全通信
密码学
香农信息论
【思维导图】机器学习中熵 信息熵 交叉熵 相对熵的概念一览
历史
香农
将热力学中的熵引入信息论o也叫
香农
熵。信息熵是信息量的期望(均值它不是针对每条信息,而是针对整个不确定性结果集而言,信息熵越大,事件不确定性就越大。
认知计算_茂森
·
2022-09-28 12:17
【茂森】脑机接口算法
机器学习中 熵的理解
对于熵的个人理解:实际上,熵是一个描述事物混乱程度的一个指标.在机器学习中:自信息:对于一个事件发生的概率携带的信息量(概率取对数加负号)信息熵(
香农
熵):用来一个事物的多种状态的信息量,可以理解为它是一个期望
TY☞邂逅灬
·
2022-09-28 12:21
【计算机网络Part 1】概述+物理层
文章目录计算机网络概述计算机网络组成、定义和分类计算机网络体系结构计算机网络的专用术语计算机网络的性能指标物理层物理层的主要任务物理层下面的传输媒体数据传输方式编码与调制信道的极限容量奈氏准则
香农
公式习题不论是考研还是找工作
Sivan_Xin
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2022-09-24 19:02
计算机网络
网络
网络协议
java
计算机网络
2021年系统集成项目管理工程师(软考中级)连夜整理考前重点
第一章信息化基础知识(发布在文章里的内容没有格式化,可在我的资源中下载)原文word版下载一、信息与信息化1、信息论奠基者
香农
认为:信息就是能够用来消除不确定性的东西。
liujwhb313
·
2022-09-21 07:58
系统集成项目管理
项目管理
决策树的Python实现
目录概述决策树决策树的剪枝优缺点决策树的构建特征选择/计算公式不纯度
香农
熵(Entropy)信息增益(InformationGain)基尼(Gini)指数分支度(InformationValue)信息增益率
不要做码农呀
·
2022-09-12 17:22
机器学习
python
机器学习
决策树
【计算机网络】——奈氏准则与
香农
公式,它们之间到底有何区别?
任何信道在传输信号时,会产生各种失真以及带来多种干扰,码元传输的速率越高,或信号传输的距离越远,或传输媒体质量越差,在信道的输出端的波形的失真就越严重从概念上讲,限制码元在信道上传输速率的因素有两个信道能够通过的频率范围信噪比具体的信道所能通过的频率范围是有限的,信号中的许多高频分量往往不能通过信道奈氏准则1924年,奈奎斯特推导出了著名的奈氏准则他给出了在假定理想的条件下,为了避免码间串扰,码元
她的坏机器人
·
2022-09-06 17:12
计算机网络
网络
网络通信
信号处理
计算机网络
香农公式
计算机网络——物理层
计算机网络——物理层通信基础基本概念码元带宽两个公式失真码间串扰奈氏准则
香农
定理编码与调制基带信号于宽带信号编码与调制数字数据编码为数字信号数字数据调制为模拟信号模拟数据编码为数字信号模拟数据调制为模拟信号数据交换方式电路交换报文交换分组交换
取个名字真难啊啊
·
2022-09-06 17:57
计算机网络
计算机网络
网络协议
tcp/ip
计算机网络——奈氏准则和
香农
定理
奈氏准则采样定理假设原始信号中的最大频率为f,那么采样频率F必须≥2f码间串扰具体的信道所能通过的频率范围总是有限的(具体的信道带宽是固定的),所以信号中的大部分高频分量过不去,在传输过程中会衰减,导致在接收端收到的信号的波形失去了码元之间的清晰界限带宽在计算机网络中,带宽用来表示网络中某信道传送数据的能力,因此网络带宽表示在单位时间内网络中的某信道所能通过的“最高数据率”,带宽的单位就是数据率的
Selcouther
·
2022-09-06 16:46
网络
【计算机网络】信源编码——
香农
三大定理
文章目录1、
香农
第一定理(可变长无失真信源编码定理)2、
香农
第二定理(有噪信道编码定理)3、
香农
第三定理(保失真度准则下的有失真信源编码定理)4、总结
香农
第一定理:可变长无失真信源编码定理。
一条余弦Cos
·
2022-09-06 16:07
计算机网络
香农定理
编码
信源编码
奈氏准则和
香农
公式
2、
香农
公式信噪比:就是信号的平均功率和噪声的平均功率之比,即:S/N。用分贝(dB)作为度量单位,即:信噪比(dB)=10*log10(S/N)(dB)例如:
星空是梦想
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2022-09-06 16:53
计算机网络
计算机网络
奈氏准则
香农公式
计算机网络——
香农
公式
1948年,
香农
用信息论的理论推导出了带宽受限且有高斯白噪声干扰的信道的极限、无差错的信息传输速率(
香农
公式)。从
香农
公式可看出,信道的带宽或信道中的信噪比(S/N)越大,则信息的极限传输速率就越高。
灰太狼的羊羊
·
2022-09-06 16:19
计算机网络
计算机基础
机器学习
人工智能
机器学习实战—决策树(python3+spyder)
机器学习实战—决策树(python3+spyder)本博客记录自己在学习《机器学习实战》决策树的内容,采用python3和spyder:决策树代码块计算数据集
香农
熵代码#-*-coding:utf-8-
rayshaw13
·
2022-09-01 07:15
机器学习
python
自然语言处理NLP学习(一)
二、发展历程NLP基础发展:1948年,
香农
提出信息熵的概念。按照维基百科,NLP源于1950年,图灵提出“图灵测试”,用以检验计算机是否真正拥有智能。
我要小破球
·
2022-08-24 07:08
NLP
自然语言处理
神经网络
人工智能
深度学习
机器学习
【观察】嵌入式AI崛起,这里有一本通关“秘籍”
,美国新罕布什尔州汉诺斯小镇,宁静的达特茅斯学院里,聚集几位科学家巨擘:约翰·麦卡锡(JohnMcCarthy,人工智能之父)、马文·闵斯基(MarvinMinsky,人工智能与认知学专家)、克劳德·
香农
申耀的科技观察
·
2022-08-23 07:59
算法
人工智能
大数据
python
机器学习
交叉熵损失函数详解
信息量信息奠基人
香农
(Shannon)认为“信息是用来消除随机不确定性的东西”,也就是说衡量信息量的大小就是看这个信息消除不确定性的程度。
LN烟雨缥缈
·
2022-08-17 13:50
深度学习基础
信息熵
机器学习
深度学习
TCP 拥塞识别
质疑者不是在怼我,而是怼克劳德
香农
。我已可排除ACK半程抖动影响,现在只考虑Data半程。观察T=ACK.tsvar-ACK.tsecr的方差Var。
dog250
·
2022-08-09 09:23
tcp/ip
网络协议
网络
网络安全 密码学
日军当时使用的是JN25密码,因此,美军在在中途岛战役中取得了巨大成功密码学发展史:古代密码学:天书、象形文字、矾书、凯撒密码……公元前5、6世纪,古斯巴达人发明了天书(是一种器械,在上面书写文字)近代密码学:
香农
发表
9JiuJiu
·
2022-08-05 14:35
网络安全
网络安全
网络协议
系统安全
安全
安全架构
系统架构设计-企业信息化战略与实施 知识点
香农
(ClaudeE.Shannon):信息就是不确定性的减少。(引入热力学概念“熵”。),单位为比特。哲学界:信息是事物普遍联系的方式。其它:信息是事先不知道的报导。
小毕超
·
2022-07-29 07:08
系统架构设计
系统架构设计
通信技术
题目里信噪比的单位是DB,不能直接代入
香农
公式,要先把这个信噪比化成一个没有量纲的比值,一开始我就是入了这个坑,但有后来高人指点哈哈。
only demo
·
2022-07-25 07:54
杂七杂八
深度学习数学基础
矩阵和张量矩阵和向量相乘矩阵乘积运算性质逆矩阵范数特殊矩阵特征分解奇异值分解概率频率派和贝叶斯派的简单理解概率分布和概率质量函数概率密度函数边缘概率条件概率条件概率的链式法则独立性和条件独立性期望,方差和协方差协方差,相关性,独立性的关系先验和后验贝叶斯规则信息论
香农
熵
live_for_myself
·
2022-07-02 19:05
pytorch学习
深度学习
线性代数
矩阵
香农
公式简介
香农
公式:设信道带宽为B(单位为HZ),信道的输入信号为x(t),信道加性高斯白噪声为n(t),则信道输出为:y(t)=x(t)+n(t),其中,x(t)的功率为S,信道噪声功率为N。n(t)的
西岸贤
·
2022-06-30 07:57
课程相关
通信原理
P02014233梁园信息论作业
2.在面临
香农
公式被逼近极限,未来无线通信会朝着哪些方向发展?结合信息论谈一下自己的见解信息理论的基础-
香农
信息论构建了现代信息大厦的根基,建立了信息度量、压缩、传输的基础理论体系。
Infor_Theory_AHU
·
2022-06-28 19:27
信息论
课程作业
信息论与编码
信息论
P02014233梁园信息论作业
2.在面临
香农
公式被逼近极限,未来无线通信会朝着哪些方向发展?结合信息论谈一下自己的见解信息理论的基础-
香农
信息论构建了现代信息大厦的根基,建立了信息度量、压缩、传输的基础理论体系。
Infor_Theory_AHU
·
2022-06-28 19:26
信息论
课程作业
信息论与编码
人工智能
2022P02014139杨智关于
香农
编码、哈夫曼编码和费诺编码的比较
1
香农
编码概念:
香农
编码是是采用信源符号的累计概率分布函数来分配字码的。
香农
编码是根据
香农
第一定理直接得出的,指出了平均码长与信息之间的关系,同时也指出了可以通过编码使平均码长达到极限值。
Infor_Theory_AHU
·
2022-06-28 19:55
算法
P02014006 丁畅(信息论作业)
2、在面临
香农
公式被逼近极限,未来无线通信会朝着哪些方向发展?结合信息论谈一下自己的见解
香农
公式逼近极限意味着人类在通信领域的使用频道已快用尽,解决方法为尽快开辟多余的新的通信频道。
Infor_Theory_AHU
·
2022-06-28 19:11
课程作业
信息论
信息论与编码
大数据
机器学习之决策树算法
2、信息论基础(信息熵、信息增益)信息:消除随机不定性的东西(信息论创始人说的:
香农
)信息的衡量:使用信息熵,反应信息量的多少信息熵的定义决策树的划分依据之一–信息增益3、决策树APIsklearn.tree.DecisionT
ccgkk
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2022-06-23 07:32
机器学习
决策树
机器学习
算法
两件小事,感受到了和大神的差距
1去年写过一篇漫画《康熙学不了二进制》,讲述了二进制和布尔代数的发展,最后由
香农
发现布尔代数和逻辑电路之间的关系,奠定了计算机发展的基础。我的漫画科普到此就打住,结束了。
码农翻身
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2022-06-20 01:20
java
python
大数据
人工智能
机器学习
第一部分 物理层
文章目录分组交换与电路交换*电路交换分组交换横向比较时延*物理层的基本概念数据通信的基础知识数据通信系统的模型有关信道的几个基本概念常用编码方式*信道的极限容量*信道能够通过的频率范围信噪比奈氏准则和
香农
公式的联合作用物理层下的传输媒体导引型传输媒体非导引型传输媒体信道复用技术
右边是我女神
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2022-06-13 10:26
计算机网络
网络
python查看网络的特征图,并计算特征图的直方图,并计算
香农
熵。
查看特征图的原理在网络的每一层输出中,都会输出一个[b,c,h,w]维度的数据,b是batch的大小,c是通道数,h,w是高和宽。比如某一层的特征图是32x64x112x122,即batch大小为32,通道数为64,大小为112x112的图像。我们读取到这个数据32x64x112x122之后,将其batch维度压缩掉,然后在转换成为图像的PIL格式,即112x112x64.这也就意味着我们有64个
嗨,紫玉灵神熊
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2022-05-30 07:59
python
深度学习
pytorch
特征图
香农熵
计算机网络第二章--物理层
文章目录物理层基本概念物理层基本概念数据通信基础知识典型的数据通信模型数据通信相关术语三种通信方式两种数据传输方式串行传输并行传输码元、波特、速率、带宽码元速率、波特、带宽码元传输速率:信息传输速率:练习题奈氏准则和
香农
定理失真失真类别影响失真程度的因素失真的一种现象
奥义喷火恐龙
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2022-05-23 14:58
计算机网络
计算机网络
古典密码学
1949年,
香农
发表了“保密系统的通信理论”,为密码学的发展奠定了坚实的理论基础。密码技术的研究上了科学的轨道,此后的密码技术真正称得上密码学。古典密码从古代到19世纪末,长达几千年。
嘿-零一
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2022-05-19 10:13
密码学
安全
[计算机网络]——第六章 物理层
文章目录第六章物理层6.1通信基础6.1.1信号6.1.2信源、信道、信宿、数据传输方式、通信方式与通信模式6.1.3奈奎斯特定理1、采样定理2、奈奎斯特定理6.1.4
香农
定理6.1.5两个定理的比较6.1.6
雨落俊泉
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2022-05-14 15:38
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计算机网络学习
计算机网络
物理层
自顶向下
信息量、熵、相对熵与交叉熵的理解
一、信息量信息奠基人
香农
(Shannon)认为“信息是用来消除随机不确定性的东西”。也就是说衡量信息量大小就看这个信息消除不确定性的程度。“太阳从东方升起了”这条信息没有减少不确定性。
阿丢是丢心心
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2022-05-12 10:57
数据挖掘
《系统集成项目管理》第一章 信息化知识
香农
(信息论奠基人):信息就是能够用来消除不确定性的东西。信息的传输模型:信
__盛夏光年__
·
2022-05-11 12:45
系统集成项目管理
智慧城市
云计算
基础知识
机器学习实战----信息增益、信息增益率和基尼指数
直到1948年
香农
提出了“信息熵”的概念,才解决了对信息的量化度量问题。信息熵是消除不确定性所需信息量的度量。一件事情的信息熵越高说明它需要的信息越多,来消除它的不确定性。
只布布倩
·
2022-05-05 07:35
机器学习
《计算机网络》第二章 物理层笔记(上)
典型的数据通信模型2.数据通信相关术语3.三种通信方式4.串行传输和并行传输5.同步传输和异步传输2.1.3码元、波特、速率、带宽1.码元2.数字通信系统数据传输速率的两种表示方法3.带宽2.1.4奈氏准则和
香农
定理
土狗1990
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2022-05-04 20:14
计算机网络
网络协议
tcp/ip
计算机网络知识点汇总(考研用)——第二章:物理层
:文章目录计算机网络知识点汇总(考研用)——第二章:物理层2.物理层2.1通信基础 2.1.1基本概念 1.数据、信号与码元 2.信源、信道与信宿 3.速率、波特与带宽 2.1.2奈奎斯特定理与
香农
定理
小灵宝
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2022-03-29 14:37
计算机网络
网络
浅谈信息熵在数字体验监控领域的应用
1948年,美国数学家、信息论之父,克劳德·艾尔伍德·
香农
在《贝尔系统技术》杂志上发表了题为《通信的数学理论》的论文,提出了对信息的经典定义——“信息是用来消除随机不定性的东西”,并进一步提出信息熵的概念
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2022-03-24 20:12
javascript前端
机器学习里的信息论
一.信息量信息论背后的原理是:从不太可能的事件中,能学到更多的信息,发生概率越小的事件信息量越大,独立事件包含额外的信息信息量又译为信息本体,由克劳德·
香农
提出,用来衡量单一事件发生时所包含的信息量多寡
张梓寒
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2022-03-24 16:00
【计算机网络】物理层(超多图详析)
目录前言物理层的基本概念物理层下面的传输媒体传输方式编码与调制常用编码常见调制方法信道的极限容量奈式准则
香农
公式结语物理层的基本概念之前我们学习的原理体系结构中,一共分为五层。接下来我们
_白白不白
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2022-03-24 11:15
计算机网络
计算机网络
物理层
计网
总结整理
【历史上的今天】3 月 18 日:
香农
发表划时代论文;微软发布 IE5;早期计算设备先驱出生
整理|王启隆透过「历史上的今天」,从过去看未来,从现在亦可以改变未来。今天是2022年3月18日,在19年前的今天,2003年3月18日,第一台便携式计算机的发明者亚当·奥斯本(AdamOsborne)逝世;在计算机技术刚刚萌芽的20世纪70年代,奥斯本撰写的《微型计算机入门》为这个新生产业注入了活力,而在80年代个人电脑风行之时,他提出的“便携式计算机”概念又一次颠覆传统。1992年,因脑部疾病
历史上的今天
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2022-03-18 12:06
历史上的今天
历史上的今天
windows
microsoft
浏览器
信息
机器学习基础:交叉熵损失(Machine Learning Fundamentals: Cross Entropy Loss)
信息论的角度在我本科的学习过程中,给我印象最深的理论要数傅里叶变换和
香农
信息论了,傅里叶变换让我们从另一个角度观察和理解世界,颠覆了我对信号和系统的认识。
我就是王钢蛋
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2022-03-16 07:32
机器学习
信息熵
人工智能
深度学习
交叉熵损失
Cross
Entropy
损失函数——交叉熵损失函数(CrossEntropy Loss)
1.1信息量信息论奠基人
香农
(Shannon)认为“信息是用来消除随机不确定性的东西”。也就是说衡量信息量大小就看这个信息消除不确定性的程度。“太阳从东方升起了”
误入cv的渣硕一枚~
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2022-03-16 07:58
深度学习必备基础知识
深度学习
机器学习
神经网络
香农
信息量、熵、交叉熵又是什么?
这之前了解一下softmaxsoftmaxsoftmax的一些概念,区别于maxmaxmax,softmaxsoftmaxsoftmax的特点就在于他的softsoftsoft,有点像聚类里的软聚类和硬聚类的区别类似,softmaxsoftmaxsoftmax会给出属于各个类别是概率,而非直接归为某个类别。softmaxsoftmaxsoftmax计算也非常简单,公式如下:Softmaxi=ei∑
聊北辰同学
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2022-03-16 07:57
基础
机器学习
神经网络
深度学习
数据挖掘
概率论
【机器学习】当贝叶斯、奥卡姆和
香农
一起来定义机器学习时
介绍在机器学习的所有高级流行语中,我们很少听到一个短语将统计学习、信息论和自然哲学的一些核心概念融合成一个三个单词的组合。并且,它不仅仅是一个用于机器学习(ML)博士和理论家的短语。对于任何有兴趣探索的人来说,它都具有精确且易于理解的含义,而且对于机器学习(ML)和数据科学的实践者来说,它是一种实用的回报。我们说的是最小描述长度(MinimumDescriptionLength)。你可能会想这到底
ChenVast
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2022-03-15 09:38
Machine
Learning
机器学习算法理论与实战
机器学习
香农
奥卡姆
贝叶斯
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