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【网络流量识别】【聚类】【一】模糊聚类FCS和GA—网络安全网络流量功能的模糊聚类

来自IEEE的文章:网络安全网络流量功能的模糊聚类。链接:安全|网络流量功能的模糊聚类IEEE 会议出版物|伊 · X普洛尔目录摘要第一节:introduction第二节:模糊C均值聚类法(FCM)2.1 网络流量数据集2.2 功能子集选择2.3 模糊C均值聚类2.4 使用模糊聚类进行入侵检测第三节:测试和结果总结摘要许多当前的入侵检测系统(IDS)无法识别未知或者变异的攻击模式,或无法在移动网络

#机器学习#网络安全#聚类
【数据结构】NOJ013—以十字链表为存储结构实现矩阵相加

题目描述:解析:首先是十字链表的建立。十字列表节点包括行号、列号、值、和指向下方和右方的两个指针。然后定义一个十字链表,根据行数m和列数n申请m个行头地址指针rhead,n个列头地址指针chead。typedef struct Node{//定义十字链表结点int i,j;int val;struct Node *right,*down;}Node,*Link;typedef struct{//定

#链表#数据结构#c++
【数据结构】NOJ002—线性表的就地逆置

题目简述:解析:(1)数组的就地逆置使用一个临时变量两两进行交换即可;(2)链表的就地逆置可以直接使用头插法建立链表;重点:(1)链表的头插法和尾插法;(2)链表的前插入和后插入方法(上篇博客);代码:其实此处逆置数组和链表时,可以在输入数字的时候直接输入一个令其等于a[n-i]就可以原地逆置数组,但我还是单独写出来逆置,并且将链表逆置也单独写了一个函数。#include <iostream

#数据结构#c++#算法 +1
【算法实验四】--【动态规划】--花生米(二)

1083.花生米(二)时限:1000ms内存限制:10000K 总时限:3000ms描述五一长假第二天,Tom和Jerry在仓库散步的时候又发现了一堆花生米(这个仓库还真奇怪)。这次Tom制定分花生米规则如下:1、Tom和Jerry轮流从堆中取出k粒花生米吃掉,k可以是1,5,10中的任意一个数字;2、为显示规则的公平性,Jerry可以选择先取或者后...

【算法实验四】--【动态规划】--旅游预算

1149.旅游预算时限:1000ms内存限制:10000K 总时限:3000ms描述一个旅行社需要估算乘汽车从某城市到另一城市的最小费用,沿路有若干加油站,每个加油站收费不一定相同。旅游预算有如下规则: 若油箱的油过半,不停车加油,除非油箱中的油不可支持到下一站;每次加油时都加满;在一个加油站加油时,司机要花费2元买东西吃;司机不必为其他意外情况而准备额外的油;汽车开出时在起点加满...

【算法实验四】--【动态规划】--花生米(三)

1084.花生米(三)时限:1000ms内存限制:10000K 总时限:3000ms描述五一长假第三天,Tom和Jerry在仓库散步的时候又发现了一堆花生米(仓库,又见仓库……)。这次Tom制定分花生米规则如下:???????1、Tom和Jerry轮流从堆中取出k粒花生米吃掉;2、第一次取花生米的人只能取一粒,以后取花生米的数量不能超过前一个人取花生米数量的两倍;3、为显示规...

【算法实验四】--【动态规划】--最长公共子序列

1041.最长公共子序列时限:1000ms 内存限制:200000K  总时限:3000ms描述一个给定序列的子序列是在该序列中删去若干元素后得到的序列。确切地说,若给定序列X=&lt;x1, x2,…, xm&gt;,则另一序列Z=&lt;z1, z2,…, zk&gt;是X的子序列是指存在一个严格递增的下标序列 &lt;i1, i2,…, ik&

【网络流量识别】总结篇2:机器学习方法在网络流量识别的应用

本文是总结系列文章的第二篇,主要介绍涉及到的聚类方法和深度学习方法的基本原理,以及应用时的操作。由于传统基于模型方法的缺陷,机器学习方法是目前用于IDS的突出方法。基于机器学习的网络流量数据分类大概可分为三种:(1)聚类:无监督学习,如K-Means,FCM等;(2)传统机器学习分类方法:半监督学习,如SVM,RF,GBT等;(3)深度学习:监督学习,如DNN,CNN,RNN等;此处介绍聚类方法,

#深度学习#机器学习#神经网络
西工大计算机复试机试2018+2019篇

本博客包含历年所有的复试机试题,以及自己找的一些相同难度的题,具有参考价值。2019西工大计算机复试机试题1.一组整数,由小到大排序,有n组测试数据,排序输出输入样例:21 5 8 6 3 2 04 2 3 8 15 63 20 1Output:0 1 2 3 5 6 81 2 3 4 8 15 20 63解析:此处注意处理输入和输出即可。用5种做法,冒泡排序、插入排序,快排和归并排序,冒泡时间复

#算法#c++
【神经网络】学习笔记十六——Attention机制

本文介绍Attention机制,其经典使用是在NLP中搭配RNN(一般为LSTM)做编码解码器(Seq2Seq),用于给编码过程中每一步的状态分配权重,然后加权求和得到解码过程中每一步解码时的状态向量,参与计算,得到本步的输出。在学习笔记十四中,我介绍了Seq2Seq机制,文章的最后也带着说了一点Attention机制,大家可以去看看。一、Attention的本质是什么Attention(注意力)

#神经网络#自然语言处理#深度学习
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