From:  johndcook.com/blog For a set of positive probabilities pi summing to 1, their entropy is defined as (For this post, log will mean log base 2, not natural log.) This post looks at a couple questions about computing entropy. First, are there any…

原文地址:http://sprott.physics.wisc.edu/chaos/lyapexp.htm The usual test for chaos is calculation of the largest Lyapunov exponent. A positive largest Lyapunov exponent indicates chaos. When one has access to the equations generating the chaos, this is r…

https://blog.helong.info/blog/2015/09/06/tls-protocol-analysis-and-crypto-protocol-design/?from=timeline&isappinstalled=0 最近发现密码学很有意思,刚好还和工作有点关系,就研究了一下,本文是其中一部分笔记和一些思考. 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! 本文禁止转载 本文目标: 学习鉴赏TLS协议的设计,透彻理解原理和重…

版权声明:<—— 本文为作者呕心沥血打造,若要转载,请注明出处@http://blog.csdn.net/gamer_gyt <—— 目录(?)[+] ====================================================================== 本系列博客主要参考 Scikit-Learn 官方网站上的每一个算法进行,并进行部分翻译,如有错误,请大家指正    ===========================================…

计算机视觉(CV)前沿国际国内期刊与会议这里的期刊大部分都可以通过上面的专家们的主页间接找到1.国际会议 2.国际期刊 3.国内期刊 4.神经网络 5.CV 6.数字图象 7.教育资源,大学 8.常见问题1. 国际会议现在,国际上计算机视觉方面的三大国际会议是ICCV, CVPR和ECCV,统称之为ICE.ICCV的全称是International Comference on Computer Vision.ICCV两年一次,与ECCV正好错开,是公认的三个会议中级别最高的. ECCV的全称是E…

注:这个文章主要是作者一直在研究nginx作为http server和反向代理服务器时候所谓最大的max_clients和 worker_connections的计算公式, 其实最后的结论也没有卡上公式,主要是对worker_connections以及worker_rlimit_nofile概念说的比较清楚. 正文: 原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://liuqunying.blog.51cto.com/39842…

Information Entropy Time Limit: 2 Seconds      Memory Limit: 131072 KB      Special Judge Information Theory is one of the most popular courses in Marjar University. In this course, there is an important chapter about information entropy. Entropy is…

最近在看深度学习的"花书" (也就是Ian Goodfellow那本了),第五章机器学习基础部分的解释很精华,对比PRML少了很多复杂的推理,比较适合闲暇的时候翻开看看.今天准备写一写很多童鞋们w未必完全理解的最大似然估计的部分. 单纯从原理上来说,最大似然估计并不是一个非常难以理解的东西.最大似然估计不过就是评估模型好坏的方式,它是很多种不同评估方式中的一种.未来准备写一写最大似然估计与它的好朋友们,比如说贝叶斯估计 (Beyasian Estimation), 最大后验估计(Max…

转载自:https://blog.csdn.net/sunbow0/article/details/50848719 1.基于Spark自动扩展scikit-learn(spark-sklearn)1.1 导论Spark MLlib 将传统的单机机器学习算法改造成分布式机器学习算法,比如在梯度下降算法中,单机做法是计算所有样本的梯度值,单机算法是以全体样本为计算单位:而分布式算法的逻辑是以每个样本为单位,在集群上分布式的计算每个样本的梯度值,然后再对每个样本的梯度进行聚合操作等.在Spark M…

 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77284921 我们知道卷积神经网络(CNN)在图像领域的应用已经非常广泛了,一般一个CNN网络主要包含卷积层,池化层(pooling),全连接层,损失层等.虽然现在已经开源了很多深度学习框架(比如MxNet,Caffe等),训练一个模型变得非常简单,但是你对这些层具体是怎么实现的了解吗?你对softmax,softmax loss,cros…

http://www.jianshu.com/p/75f7e60dae95 作者:陈迪豪 来源:CSDNhttp://dataunion.org/26447.html 交叉熵介绍 交叉熵(Cross Entropy)是Loss函数的一种(也称为损失函数或代价函数),用于描述模型预测值与真实值的差距大小,常见的Loss函数就是均方平方差(Mean Squared Error),定义如下.   ​平方差很好理解,预测值与真实值直接相减,为了避免得到负数取绝对值或者平方,再做平均就是均方平方差.注意这…

A Beginner’s Guide to Eigenvectors, PCA, Covariance and Entropy Content: Linear Transformations Principal Component Analysis (PCA) Covariance Matrix Change of Basis Entropy & Information Gain Resources This post introduces eigenvectors and their rela…

P3935 Calculating 题目描述 若xx分解质因数结果为\(x=p_1^{k_1}p_2^{k_2}\cdots p_n^{k_n},令f(x)=(k_1+1)(k_2+1)\cdots (k_n+1)f(x)=(k1​+1)(k2​+1)⋯(kn​+1),\)求\(\sum_{i=l}^rf(i)\)对\(998244353\)取模的结果. 输入输出格式 输入格式: 输入共一行,两个数,\(l,r.\) 输出格式: 输出共一行,一个数,为\(\sum_{i=l}^rf(i)\)对\…

转载自: https://www.cnblogs.com/ningskyer/articles/3615312.html 0.分类 创建型模式 1.FACTORY2.BUILDER3.FACTORY METHOD  4.PROTOTYPE  5.SINGLETON 结构型模式 6.ADAPTER  7.BRIDGE 8.COMPOSITE  9.DECORATOR 10.FACADE  11.FLYWEIGHT  12.PROXY行为模式 13.CHAIN OF RESPONSIBLEITY  …

Retail Reference Architecture Part 1: Building a Flexible, Searchable, Low-Latency Product Catalog Product catalog data management is a complex problem for retailers today. After years of relying on multiple monolithic, vendor-provided systems, retai…

转载自:http://www.cnblogs.com/fortran/articles/1996927.html boundaryFoam Steady-state solver for 1D turbulent flow,typically to generate boundary layer conditions at an inlet, for use in a simulation Example Problems: boundaryLaunderSharma model which h…

[转载]Pytorch详解NLLLoss和CrossEntropyLoss 来源:https://blog.csdn.net/qq_22210253/article/details/85229988 pytorch的官方文档写的也太简陋了吧-害我看了这么久- NLLLoss 在图片单标签分类时,输入m张图片,输出一个mN的Tensor,其中N是分类个数.比如输入3张图片,分三类,最后的输出是一个33的Tensor,举个例子: 第123行分别是第123张图片的结果,假设第123列分别是猫.狗和猪的…

Github上优秀的.NET Core项目 Github上优秀的.NET Core开源项目的集合.内容包括:库.工具.框架.模板引擎.身份认证.数据库.ORM框架.图片处理.文本处理.机器学习.日志.代码分析.教程等. Github地址:https://github.com/jasonhua95/awesome-dotnet-core ,[awesome-dotnet-core] 其中的翻译有可能有问题,大家发现了及时提出来,其他的比较好的项目也可以提出来,我会及时添加修改上去的. 一般 ASP…

作者Alistair Cockburn, Crystal Clear的7个成功要素,写得挺好. 敏捷方法的关注点,大家可以参考,太激动所以转载了. 原文:http://www.informit.com/articles/article.aspx?p=345009 Property 1. Frequent Delivery The single most important property of any project, large or small, agile or not, is that…

RTSP发起/终结流媒体.RTP传输流媒体数据 .RTCP对RTP进行控制,同步.RTP中没有连接的概念,本身并不能为按序传输数据包提供可靠的保证,也不提供流量控制和拥塞控制,这些都由RTCP来负责完成.RTSP可以对流媒体提供诸如播放.暂停.快进等操作,它负责定义具体的控制消息.操作方法.状态码等.以下为转载:   本文主要介绍RTP与RTCP协议. author: ZJ   06-11-17 Blog: [url]http://zhangjunhd.blog.51cto.com/[/url]…

本文转载自:https://www.codeproject.com/articles/11132/walking-the-callstack Download demo project with source - 64.2 Kb Introduction In some cases you need to display the callstack of the current thread or your are just interested in the callstack of othe…

没有找到很好的MVVM模式介绍文章,简单找了一篇,分享一下.MVVM实现了UI\UE设计师(Expression Blend 4设计界面)和软件工程师的合理分工,在SilverLight.WPF.Windows Phone开发中得到很好的应用,当然作为设计模式的结合体,提供的是软件设计的一种思路,业务场景符合其设计思路,都可以很好的利用.原文如下: 摘要:为解决适用于RIA应用系统开发的设计模式的问题,提出引出MVVM模式.该模式由视图.视图模型.模型三部分组成,通过实现INotifyPrope…

转载来源 :http://blog.csdn.net/fushiqianxun/article/details/7926442 [原创]:我来添两句,就是很多同学(包括我)之前搞低端单片机,到了stm32发现竟然要老是配置时钟,不知道为毛要这样,请看这篇博文. 所有寄存器都需要时钟才能配置吧,寄存器是由D触发器组成的,只有送来了时钟,触发器才能被改写值. 任何MCU的任何外设都需要有时钟,8051也是如此:STM32为了让用户更好地掌握功耗,对每个外设的时钟都设置了开关,让用户可以精确地控制,关…

从MyEclipse转战到IntelliJ IDEA的经历 注转载址:http://blog.csdn.net/luoweifu/article/details/13985835 我一个朋友写了一篇“从Eclipse到Android Studio”博文,于是心潮澎湃我也想一篇,分享自己用这个IDEA的一些技巧和感受. 来到公司的第一天,我的同事(也是我的师傅)就让我装IntelliJ IDEA.一开始我还不知道IntelliJ IDEA是什么,后来才知道它是一个Java的集成开发环境(IDE),…

原文地址:TCP同步与异步,长连接与短连接作者:1984346023 [转载说明:http://zjj1211.blog.51cto.com/1812544/373896   这是今天看到的一篇讲到TCP同步与异步,长连接与短连接编程的文章,内容不多,却把概念将的比较清晰.] 标签:TCP 线程 异步 模式 阻塞 首先我简单介绍一下同步TCP编程 与异步TCP编程. 在服务端我们通常用一个TcpListener来监听一个IP和端口.客户端来一个请求的连接,在服务端可以用同步的方式来接收,也可以用…

转载在CentOS 7/6.5/6.4 中安装Java JDK 8 首先,在你的服务器上运行一下更新. yum update 然后,在您的系统上搜索,任何版本的已安装的JDK组件. rpm -qa | grep -E '^open[jre|jdk]|j[re|dk]' 输出结果如下: gobject-introspection-1.36.0-4.el7.x86_64 pygobject3-base-3.8.2-4.el7.x86_64 输入以下命令,查看已安装的JAVA版本 java -vers…

方法一 首先,先简单介绍一下MD5 MD5的全称是message-digest algorithm 5(信息-摘要算法,在90年代初由mit laboratory for computer science和rsa data security inc的ronald l. rivest开发出来, 经md2.md3和md4发展而来. MD5具有很好的安全性(因为它具有不可逆的特征,加过密的密文经过解密后和加密前的东东相同的可能性极小) 引用 using System.Security.Cryptogr…

活久见的重构 - iOS 10 UserNotifications 框架解析 TL;DR iOS 10 中以前杂乱的和通知相关的 API 都被统一了,现在开发者可以使用独立的 UserNotifications.framework 来集中管理和使用 iOS 系统中通知的功能.在此基础上,Apple 还增加了撤回单条通知,更新已展示通知,中途修改通知内容,在通知中展示图片视频,自定义通知 UI 等一系列新功能,非常强大. 对于开发者来说,相较于之前版本,iOS 10 提供了一套非常易用通知处理接口…

malloc和free函数详解   本文介绍malloc和free函数的内容. 在C中,对内存的管理是相当重要.下面开始介绍这两个函数: 一.malloc()和free()的基本概念以及基本用法: 1.函数原型及说明: void *malloc(long NumBytes):该函数分配了NumBytes个字节,并返回了指向这块内存的指针.如果分配失败,则返回一个空指针(NULL). 关于分配失败的原因,应该有多种,比如说空间不足就是一种. void free(void *FirstByte): …

我常常不仅仅逛 博客园,还会去找国外,特别是台湾的技术部落格,发现好的文章,我便会收录,今天我转载或者全文复制,在Google 博客园,一位叫保哥, 釐清 CLR..NET.C#.Visual Studio.ASP.NET各版本之間的關係 文章,转载主要原因,是保哥写得博文很透彻,有技术含量,但是由于某些环境因素影响,在中国大陆访问他的博客园,网络速度一直很慢,有时候还打不开,特别不能忍受这么好博文,没有给更多的读者看到和学习到.所以先转载一篇让大家看看.下面博文内容,请大家支持. 長久以來,我…