神经网络 模拟人类大脑神经网络结构,每个神经元和其他的神经元相互连接,当它兴奋的时候会向相连的神经元发送化学物质,从而改变神经元的电位,当神经元的电位超过阈值,它会被激活,向其他神经元发送化学物质.其实神经网络的本质就是学习从输入到输出的函数映射,因为遇到一个未知的问题,无法对问题进行函数建模,利用神经网络学习出函数模型,这个学习的结果最终其实是每一层神经元的权重. 每一个神经元都会在线性运算后的结果上(W*x+b),套上一个激活函数.激活函数的作用其实就是增强网络模型的非线性性,因为激活函数就…

SPF Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 10000K Total Submissions: 7406   Accepted: 3363 Description Consider the two networks shown below. Assuming that data moves around these networks only between directly connected nodes on a peer-to-peer basis, a…

我们有很多的小猪,每个的体重都不一样,假设体重分布比较平均(我们考虑到公斤级别),我们按照体重来分,划分成100个小猪圈. 然后把每个小猪,按照体重赶进各自的猪圈里,记录档案. 好了,如果我们要找某个小猪怎么办呢?我们需要每个猪圈,每个小猪的比对吗? 当然不需要了. 我们先看看要找的这个小猪的体重,然后就找到了对应的猪圈了. 在这个猪圈里的小猪的数量就相对很少了. 我们在这个猪圈里就可以相对快的找到我们要找到的那个小猪了. 对应于hash算法. 就是按照hashcode分配不同的猪圈,将hash…

0.补充知识向量点积:结果等于0, 两向量垂直; 结果大于0, 两向量夹角小于90度; 结果小于0, 两向量夹角大于90度.直线的参数方程:(x1, y1)和(x2, y2)两点确定的直线, 其参数方程为x = x1+u(x2-x2); y = y1+u(y2-y1) 1.前言Liang-Barsky算法是 Cyrus-Beck 算法的特例, 我们先来简单的了解Cyrus-Beck算法, Cyrus-Beck算法本质是每次通过裁剪窗口(任意凸多边形, 文章最后会说明为什么凹多边形不行)的一条边界…

http://blog.csdn.net/dbs1215/article/details/48953589 1. 什么是RSA RSA算法是现今使用最广泛的公钥密码算法,也是号称地球上最安全的加密算法.在了解RSA算法之前,先熟悉下几个术语 根据密钥的使用方法,可以将密码分为对称密码和公钥密码 对称密码:加密和解密使用同一种密钥的方式 公钥密码:加密和解密使用不同的密码的方式,因此公钥密码通常也称为非对称密码. 2. RSA加密 RSA的加密过程可以使用一个通式来表达 密文＝明文EmodN 密文…

1. 什么是RSA RSA算法是现今使用最广泛的公钥密码算法,也是号称地球上最安全的加密算法.在了解RSA算法之前,先熟悉下几个术语 根据密钥的使用方法,可以将密码分为对称密码和公钥密码 对称密码:加密和解密使用同一种密钥的方式 公钥密码:加密和解密使用不同的密码的方式,因此公钥密码通常也称为非对称密码. 2. RSA加密 RSA的加密过程可以使用一个通式来表达 也就是说RSA加密是对明文的E次方后除以N后求余数的过程.就这么简单?对,就是这么简单. 从通式可知,只要知道E和N任何人都可以进行R…

1. 什么是RSA RSA算法是现今使用最广泛的公钥密码算法,也是号称地球上最安全的加密算法. 在了解RSA算法之前,先熟悉下几个术语 根据密钥的使用方法,可以将密码分为 对称密码 和 公钥密码 对称密码:加密和解密使用同一种密钥的方式 公钥密码:加密和解密使用不同的密码的方式,因此公钥密码通常也称为非对称密码. 2. RSA加密 RSA的加密过程可以使用一个通式来表达   密文＝明文 E modN  也就是说RSA加密是对明文的E次方后除以N后求余数的过程.就这么简单?对,就是这么简单. 从通…

1. 语言模型 2. Attention Is All You Need(Transformer)算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BERT算法原理解析 6. 从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention的本质 1. 前言 今天给大家介绍一篇2018年提出的论文<Deep contextualized word representations>,在这篇论文中提出了一个很重要的思想ELMo.本人认为ELMo的提出对…

1. 语言模型 2. Attention Is All You Need(Transformer)算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BERT算法原理解析 6. 从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention的本质 1. 前言 在本文之前我们已经介绍了ELMo和GPT的两个成功的模型,今天给大家介绍google新发布的BERT模型.BERT来头可不小,其性能超越许多使用任务特定架构的系统,刷新了11项NLP任务的当前最…

1. 主要观点总结 0x1:什么场景下应用时序算法有效 历史数据可以被用来预测未来数据,对于一些周期性或者趋势性较强的时间序列领域问题,时序分解和时序预测算法可以发挥较好的作用,例如: 四季与天气的关系模式 以交通量计算的交通高峰期的模式 心跳的模式 股票市场和某些产品的销售周期 数据需要有较强的稳定性,例如”预测商店营业额“和"预测打车订单"的稳定性就比"预测某台服务器何时处于被入侵的异常状态"要强.从形成机制上讲,商店营业额和打车订单是由人的行为驱动的,风是由自…