嵌入式学习中有关中断的理解

支持向量机线性SVM分类硬间隔分类：让所有实例都在正确的一边的分类。硬间隔变成软间隔：引入松弛变量C。C是调节间隔与准确率的因子，C值越大，越不愿放弃那些离群点；c值越小，越不重视那些离群点。（模型过拟合，C值调小进行正则化）软间隔分类：在“街道”的宽度和间隔违例（错误分类）之间找到良好的平衡的分类。svm_clf = SVC(kernel=“linear”, C=float(“inf”))线性核

之前在学校做过课程设计，但是对流程比较一知半解，现在看完了机器学习实战这本书，带着自己的理解重新做一遍。import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt数据导入观察数据的具体情况，可以发现年龄变量Age和Cabin有缺失，然后Name，sex，Ticket，cabin和Embark是object类型，在后续的数

数据安全期末复习概述1.信息安全模型密码技术1.密码体制分类2.密码体制的攻击3.传统密码体制4.现代对称密码体制5.非对称密码体制信息认证技术1.哈希函数MD52.消息认证技术3.数字签名4.身份认证计算机病毒1.计算机病毒特征2.常见的病毒类型3.病毒的检测网络攻击与防范1.分类2.步骤防火墙技术1. 体系结构概述1.信息安全模型密码技术1.密码体制分类对称密码体制优点缺点加/解密速度快密钥分

支持向量机线性SVM分类硬间隔分类：让所有实例都在正确的一边的分类。硬间隔变成软间隔：引入松弛变量C。C是调节间隔与准确率的因子，C值越大，越不愿放弃那些离群点；c值越小，越不重视那些离群点。（模型过拟合，C值调小进行正则化）软间隔分类：在“街道”的宽度和间隔违例（错误分类）之间找到良好的平衡的分类。svm_clf = SVC(kernel=“linear”, C=float(“inf”))线性核