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RSS订阅原创 回溯算法模板（Backtracking algorithm）
回溯算法实际上一个类似枚举的搜索尝试过程，主要是在搜索尝试过程中寻找问题的解，当发现已不满足求解条件时，就“回溯”返回，尝试别的路径。
2022-09-10 15:41:25
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原创 NNI自动调参工具
官方文档：https://nni.readthedocs.io/zh/stable/官方文档中的命令行自动调参写的并不十分明白，为避免后来人踩坑，做此纪录。总结一下，按三步走即可，十分方便。假设源文件中的超参数由如下代码获得那么你日常训练model的命令为：利用NNI时，需要修改源码，注意返回字典类型！！！step.2 创建config.yaml参考该说明设置需要调整超参数的和step.3 运行NNICTL命令运行，端口可自行设置打开网页（或远程服务器主机地址:8080）即可看到运行情况如果
2022-06-27 16:48:28
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原创 pytorch常用易混函数
detach()返回一个与当前图形分离的新张量。返回的张量与原始张量共享相同的存储空间。对其中任何一个进行修改，可能会在正确性检查中触发错误。重要提示：之前，对返回的张量进行更改，也会更新原始张量。现在，这些更改将不再更新原始张量，而是会触发一个错误。detach_()将一个张量从创建它的图中分离，并把它设置成叶结点。clone()Tensor.clone(*, memory_format=torch.preserve_format) → Tensor返回与原张量有相同大小和数据类型的张
2022-05-10 14:06:29
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原创 凸优化算法总结
问题描述minimizef(x)\operatorname{minimize} f(x)minimizef(x)s.t. x∈X⊂Rn\text {s.t. } x \in X \subset \mathbb{R}^{n}s.t. x∈X⊂Rn问题说明：在XXX域内最小化函数f(x)f(x)f(x)次梯度法xk+1=xk−tkf′(xk)x_{k+1}= x^{k}-t_{k} f^{\
2022-05-09 14:16:08
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原创 一些数学概念整理
测度：测度（Measure）是一个函数，它是对一个给定集合中的某些子集到一个数值的映射。传统的积分是在区间上进行的，后来人们希望把积分推广到任意的集合上，就发展出测度的概念。概率测度：...
2022-03-25 16:52:59
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原创 GLUE 数据集
GLUE，通用语言理解评估基准(https://gluebenchmark.com/)是一个用于训练、评估和分析自然语言理解系统的资源集合。支持的任务和排行榜GLUE基准的排行榜可以在这个地址找到。它包括以下任务:
2021-12-21 12:08:31
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原创 记一次系统蓝屏处理IRQL_NOT_LESS_OR_EQUAL
在码代码（摸鱼）时，系统突然蓝屏，正确来说是绿屏（Win11永久解决了蓝屏问题！），错误代码提示：IRQL_NOT_LESS_OR_EQUAL。处理措施如下：重启电脑，找到C:/Windows/Minidump的崩溃日志由于osronline网站已经关闭了在线DUMP分析功能，参考Microsoft的建议，在应用商店下载WinDbg Preview以管理员身份打开WinDbg Preview，快捷键Ctrl+D，打开第一步找到的崩溃日志。等待软件下载所需组件后，点击蓝色的 analyze -v。
2021-09-23 12:35:51
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翻译 梯度下降优化算法综述
摘要梯度下降优化算法虽然越来越受欢迎，但经常被用作黑盒优化器，因为很难获得对其优缺点的实际解释。本文旨在为读者提供有关不同算法的行为的直观信息，从而能够使用这些算法。在本概述的过程中，我们将查看梯度下降的不同变体，总结挑战，介绍最常见的优化算法，回顾并行和分布式环境中的体系结构，并研究优化梯度下降的其他策略。1 引言梯度下降法是最流行的优化算法之一，也是迄今为止最常用的优化神经网络的方法。同时，每个最先进的深度学习库包含各种算法的实现，以优化梯度下降（例如lasagne、caffe、keras的文档）
2021-09-18 16:33:14
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原创 对抗性训练（Adversarial training）
对抗性训练最大最小化公式：minθE(x,y)∼D[maxΔx∈ΩL(x+Δx,y;θ)]\min_{\theta}\mathbb{E}_{(x,y)\sim\mathcal{D}}\left[\max_{\Delta x\in\Omega}L(x+\Delta x, y;\theta)\right]θminE(x,y)∼D[Δx∈ΩmaxL(x+Δx,y;θ)]D\mathcal{D}D表示训练数据，xxx表示输入，yyy表示标签，θ\thetaθ表示模型参数，L(⋅)L(·)L(⋅)表
2021-09-03 18:49:22
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原创 机器学习知识点整理（《机器学习》——周志华）
机器学习基本概念判别式模型和生成式模型判别式模型是直接对条件概率p(y\mid x;\theta)建模，来预测x所属的分类。常见的判别式模型有：线性回归模型、支持向量机SVM、神经网络等。生成式模型则会对x和y的联合分布p(x,y)建模，然后通过贝叶斯公式来求得p(y_i\midx)，然后选取使得p(y_i|x)最大的y_i，即：argmaxy p(y∣x)=argmaxy p(x∣y)p(y)p(x)=argmaxy p(x∣y)p(y)argmaxy p(y∣x)=argmax
2021-07-28 17:12:54
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原创 利用AFL进行模糊测试
1 模糊测试概述1.1 模糊测试概念模糊测试（Fuzzing），是一种通过向目标系统提供非预期的输入并监视异常结果来发现软件漏洞的方法。它是一种挖掘软件安全漏洞、检测软件健壮性的黑盒测试，它通过向软件输入非法的字段，观测被测试软件是否异常而实现。1.2 模糊测试优势进行软件漏洞挖掘时，通常有静态分析（Static Analysis）、动态分析（Dynamic Analysis）、符号执行（Symbolic Execution）、模糊测试（Fuzzing）这几种技术手段。静态分析（Static An
2021-06-08 22:38:47
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原创 基于CNN的FashionMNIST分类
基于卷积神经网络的FashionMNIST分类1卷积神经网络算法简介1.1卷积层1.2池化层1.3全连接层2实验设置及结果分析2.1环境配置2.2数据集2.3模型搭建2.4模型训练及测试2.5精度曲线和损失曲线2.6精确率和召回率2.7混淆矩阵3总结与展望1卷积神经网络算法简介卷积神经网络是一种多层神经网络，擅长处理图像特别是大图像的相关机器学习问题。卷积网络通过一系列方法，成功将数据量庞大的图像识别问题不断降维，最终使其能够被训练。CNN最早由Yann LeCun提出并应用在手写字体识别上（MIN
2021-05-24 13:36:03
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原创 Numpy实现逻辑回归
实验环境系统：WindowsCPU：i7-6820HK 超频至3.8GPython：3.8.6Numpy：1.19.2引入所需的库import numpy as np # 用于矩阵运算from sklearn.metrics import f1_score, accuracy_score # 用于模型评估from time import time # 用于计算程序用时导入训练数据和测试数据"""设置文件路径"""Train_Path = "train_data.txt" #
2021-05-08 23:45:56
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原创 基于KNN的MNIST图像分类
KNN基于KNN的MNIST图像分类1 核心思想2 实验环境3 实现代码3.1 数据预处理3.2 KNN实现4 测试分析4.1 混淆矩阵4.2 K取值的影响（1）K对正确率的影响（2）K对运行时间的影响基于KNN的MNIST图像分类1 核心思想KNN算法的核心思想是，如果一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。2 实验环境Windows 10 20H2Python 3.8.6Numpy 1.19.53 实现代码im
2021-03-30 19:59:06
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原创 树莓派安装Ubuntu
本方案为树莓派官网推荐，适合在树莓派安装任何可用的操作系统。安装Raspberry Pi ImagerWindowshttps://downloads.raspberrypi.org/imager/imager.exeUbuntusudo snap install rpi-imager选择操作系统写入SD卡选择Ubuntu Desktop，然后继续选择SD卡，最后点击WRITE。...
2021-03-15 23:44:20
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原创 JetsonNano安装Tensorflow指南
JetsonNano搭建Tensorflow指南由于JetsonNano处理器为ARM架构，不同于我们常用的X86架构，因此Tensorflow官网的安装方法不适用。JetsonNano相关教程较少，且错误较多，遇坑几率大，因此我根据Nvidia的官方英文文档，整理如下指南。1. 设置软件源1.1 apt源JetsonNano自带系统为Ubuntu18.04，处理器为ARM架构，因此对应软件源名称为Ubuntu Ports，切记Ports不可少推荐使用国内软件源，比如阿里云的、清华的等等以中科大
2021-03-04 19:50:31
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原创 高级计算机网络复习知识点
高级计算机网络高级计算机网络1 计算机网络概述1.1 时延1.2 协议1.3 OSI参考模型2 IP（网际协议）2.1 IPv4地址2.2 IPv4数据报2.3 IP数据报转发2.4 MAC地址2.5 ARP协议2.6 ICMP（网际控制报文协议）3 DHCP（动态主机配置协议）4 NAT（网络地址转换）4.1 SNAT（源地址转换）4.2 DNAT（目的地址转换）5 IPv65.1 IPv6分组5.2 IPv6地址5.2.1 IPv6地址规则5.2.2 IPv6地址分类5.3 IPv6过渡策略6 路由协
2021-01-17 15:11:57
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原创 密码学复习知识点
密码学密码学1 密码学的基本概念1.1 密码学的基本原理及流程1.2 两类重要密码体制1.3 流密码的基本思想2 分组密码体制2.1 DES2.2 AES2.3 SM42.3 DES、AES、SM4的优缺点及安全强度3 公钥密码体制3.1 公钥密码体系3.2 公钥加密算法步骤3.3 RSA公钥加密体制3.3.1 密钥的产生3.3.2 加密3.3.3 解密3.4 ElGamal公钥加密体制3.4.1 密钥的产生3.4.2 加密3.4.3 解密3.5 ECC公钥加密体制3.5.1 密钥的产生3.5.2 加密3.
2021-01-15 14:57:19
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原创 一键配置以太网IP脚本
由于工作需要，经常变更静态IP或DHCP。为了提高效率，参考网上的一些案例，自己写了一键配置以太网IP地址的脚本。使用说明：将下面代码复制到记事本，保存为.bat文件，以管理员身份运行即可。可修改ip、mask、gw三个参数值为自己需要设置的IP地址、子网掩码、默认网关。@echo offtitle 以太网配置 by：zhongzhehuaset ip=192.168.0.100set mask=255.255.255.0set gw=192.168.0.1echo.echo -=-=-.
2020-12-04 16:26:40
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原创 论文总结-Generative Adversarial Nets
Generative Adversarial Nets概述0. 摘要1. 介绍2. 相关工作3. 对抗网络4. 理论结构5. 实验6. 优势和劣势7. 总结和未来方向论文链接：Generative Adversarial Nets概述该论文为生成式对抗网络（GAN）的开山之作，文章提出了一个新的生成模型框架。花了一下午的时间读完这篇5年前论文，在此对论文的内容作一简单的梳理。0. 摘要#mermaid-svg-CuskkhNdBWtbLc7w .label{font-family:'trebuch
2020-11-15 16:16:28
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原创 操作系统知识点汇总
操作系统1 进程基础1.1 进程和线程的概念1.1.1 进程1.1.2 线程1.1.3 进程于线程的区别1.2 状态转换1.2.1 进程切换过程1.3 进程调度1.4 中断1.5 进程并发1.5.1 生产者和消费者1.5.2 读者和写者1.5.3 单线程的处理高并发1.5.4 并发和并行1.5.5 临界区1.6 进程死锁1.6.1 死锁必条件1.6.2 解决死锁的方法1.7 进程的通信方式2 用户态和内核态3 批处理系统和分时系统4 程序内存结构1 进程基础1.1 进程和线程的概念1.1.1 进程进
2020-05-18 16:40:51
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原创 网络安全知识点汇总
网络安全技术对称加密算法DESAESRC4非对称加密算法RSA哈希摘要算法MD5SHA-1攻击手段拒绝服务攻击防范方法中间人攻击消息重放攻击隔离技术防火墙分类特征蜜罐技术安全认证Kerberos主体过程X.509IP Sec，确保IP通信安全的机制操作模式通信协议算法SSL过程HTTPS过程对称加密算法DES16轮迭代置换64位明文块转为64位密文块密钥为64位，56位为有效位，8位校验位AES区块长度位128位密钥长度为128位，192位，256位RC4常用于WEP加密加密：密钥与明
2020-05-15 16:58:02
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原创 计算机网络知识点汇总
计算机网络计算机网络体系结构定义组成局域网和广域网因特网常见标准常用网络参数协议OSI各层作用和协议物理层串行传输和并行传输同步传输和异步传输通信方式码元速率比特率奈奎斯特定理香农定理编码方式模拟信号编码的步骤交换方式多模光纤和单模光纤数据链路层组帧方法差错控制流量控制介质访问控制以太网部分设备和作用网络层功能路由算法IPv4IPv6网络地址转换DHCP网络层常用协议传输层功能常用端口主要协议UDPTCP建立TCP连接释放TCP连接TCP可靠传输机制流量控制拥塞控制应用层网络应用架构DNSHTTP常用应用层
2020-05-08 18:02:33
1783
原创 单片机原理知识点汇总
单片机定义用途组成结构最小单片机系统工作时序C51和标准C的区别中断定时中断的设置定义在一块芯片上集成了CPU、存储、输入输出的微型计算机。用途由于单片机体积小、功耗低、控制功能强，常用于仪器检测、设备控制。（例如：电饭煲、洗衣机）组成结构CPU（中央处理器，包括运算器和控制器）存储器（使用哈佛结构，分为程序存储器和数据存储器）（ROM存放程序、RAM存放数据）I/O端口（P0、...
2020-05-07 23:45:11
2498
原创 PHP程序设计知识点汇总
PHPWeb架构Web架构LAMP（Linux+Apache+MySQL+PHP）易开发，成本低JavaEE（Tomcat+Oracle+Java Server Pages）运行快，安全性好，成本高.NET（Windows Server+SQL Server+IIS+Active Server Page...
2020-05-06 21:48:21
520
原创 C++程序设计知识点汇总
C++面向对象编程参数传递的方式函数重载内联函数静态变量静态函数C++内存管理指针new和malloc的区别类的构造函数和析构函数类和对象友元函数运算符重载继承虚继承多态静态方式动态方式虚函数纯虚函数抽象类面向对象编程面向对象编程是将对象抽象成类，把类的数据与操作封装在一起而进行的编程。优点：易维护、提高代码复用率参数传递的方式数据复制：创建形参，复制实参的值，占用不同的存储空间地址...
2020-05-05 23:01:23
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原创 Python程序设计知识点汇总
PythonPython的优势Python编程的特点Python常用库eval的功能输出内容格式化定义函数引入第三方库字符串切片元组序列的下标分词文件操作爬虫Python的优势开源生态好语法简单Python编程的特点由于python的生态好，有众多的开源库。因此Python的编程更加注重代码的复用，注重模块编程，对第三方库的使用。Python常用库库名功能t...
2020-04-28 21:17:51
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原创 Linux程序设计知识点汇总
Linux程序设计ShellLinux服务器Linux文件结构Linux文件权限ShellShell 是指Linux的用户界面，用户通过这个界面访问操作系统内核的服务。Shell也是一种解释型程序语言。常见的Shell种类：Bourne Shell（/usr/bin/sh或/bin/sh）Bourne Again Shell（/bin/bash）C Shell（/usr/bin/c...
2020-04-26 16:53:27
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原创 大数据和云计算知识点汇总
大数据和云计算大数据和云计算的关系云计算的技术云计算的优势云服务类型GFS/HDFS的架构模式大数据处理过程MapReduce编程结构VPC的概念Hadoop的部署方式Yarn的作用Hadoop组件网络存储模式大数据和云计算的关系G=f(x)G=f(x)G=f(x) GGG是目标，fff是云计算，xxx是大数据。云计算是处理大数据的手段。云计算的技术虚拟化、分布式计算、并行计算、效用计算...
2020-04-22 18:40:06
701
原创 软件基础知识点汇总
软件基础计算机结构软件的定义操作系统的定义计算机结构冯·诺依曼式：CPU（控制器、运算器）、存储器、输入设备、输出设备。软件的定义软件 = 计算机程序 + 说明文档操作系统的定义操作系统是管理计算机硬件与软件资源的计算机程序。...
2020-04-20 13:03:38
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原创 数据库原理知识点汇总
数据库知识点数据库DB数据库系统DBS数据库管理系统DBMS软件架构SQL语句复杂查询语句主键和外键E-R图数据库软件字符集内连接和外连接JDBC数据库DB按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。用来存储和管理数据的容器。数据库系统DBS指计算机中引入数据库后的系统，一般由数据库、数据库管理系统、应用程序和数据库管理员组成。数据库管理系统DBMS管理控制数据库的软件。软件架构...
2020-04-18 21:58:11
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