注释部分是我不能通过的代码方式，留着以后研究。import java.io.DataInputStream;import java.io.DataOutputStream;import java.net.ServerSocket;import java.net.Socket;import java.util.Scanner;//服务器端public class Server {

数据表示能由硬件直接辨认，可以被指令系统直接调用的数据类型。缩短程序运行时间减少CPU与主存的通信通用性和利用率发展趋势：数据表示在不断上移，即更多的数据类型用硬件实现。理论最短平均码长理论最短平均码长l=−∑i=1N(Pi⋅log2Pi)理论最短平均码长l=−∑i=1N(Pi⋅log2Pi)理论最短平均码长l=\begin{equation*}-\sum_{i=...

1 简介ProVerif可以用来自动分析密码协议的Security性质，功能涵盖对称和非对称加密、数字签名、哈希函数、比特承诺、非交互式零知识证明。ProVerif可以证明可达性(reachability)，对应断言(correspondence assertion)，和可观察的等价性(observational equivalence)。这个能力使得它能对计算机安全领域中的机密性和认证性质进行分

Redisson和Jedis类似，都是用Java实现的操作Redis的客户端，但是使用场景不同。Redisson更多用在分布式场景下（功能可以看wiki），Jedis更多用在单机场景下。1 Java接入Redisson以Spring Boot为例，接入Redisson的依赖：和使用Jedis类似，需要初始化一个Redisson客户端，使用提供的API来创建Redisson对象（指定了配置，以及要操

无监督学习的一个重要作用就是降维(Dimension Reduction)，比如从大量的人员信息中自动学习到一些对业务有价值的特征，或者用于高维数据的可视化。传统的方法是用PCA、T-SNE或者一些简单的自编码器对数据进行降维。相比监督学习以Label为目标，无监督学习的目标就是原始数据自己。1 简述自动编码器（以下简称AE）是将构造的神经网络模型分为编码器(Encoder) 和解码器(De...

scipy的signal模块经常用于信号处理，卷积、傅里叶变换、各种滤波、差值算法等。两个一维信号卷积>>> import numpy as np>>> x=np.array([1,2,3])>>> h=np.array([4,5,6])>>> import scipy.signal>>> sci...

中值滤波技术能有效抑制噪声，通过把数字图像中一点的值用该点周围的各点值的中位数来代替，让这些值接近，以消除原图像中的噪声。模拟中值滤波>>> import random>>> import numpy as np>>> import scipy.signal as signal>>> x=np.arange(0,10...

BroadcastingBroadcasting也就和之前学MPI时候学的广播一样，能够实现自动维度扩展，有点像上节学的expand的功能，但是是自动完成的，而且不需要像repeat那样对数据进行拷贝，可以节省内存。从最后面的维度开始匹配。在前面插入若干维度。将维度的size从1通过expand变到和某个Tensor相同的维度。总之，Broadcasting也就是自动实现了若干uns...

二分法用于解决这样一类问题：一个区间能分成左右两部分，左半部分满足性质AAA，右半部分不满足性质AAA。问题的目标是求解这两部分的分界点。所以二分法和区间里有没有单调性其实没什么关系，但是很多问题里是从单调性导出了上面的性质，上面的性质才是一个问题能用二分法求解的最本质的性质。二分法每次取区间的中间元素，通过判断区间中点元素a[mid]是否满足性质AAA就能断定求解目标是在mid的左边还是右边，从

简述这是《深度学习与人工智能》课程中很普通的一道作业题，但因为发现了一个更巧妙的搜索目标的形式，让求解过程快了很多，代码实现起来也简单了非常多，而且最终的搜索效果也更好。关于蚁群算法和柔性作业车间调度问题不再赘述。求解策略比较如果用这篇文章中的方法，求解这个问题会很困难。因为同Job的不同工序是有先后顺序的，如果直接在上面这张表里搜索解，也就是说搜索出的是这张表里每一行标一个机器，那么接...