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搜索资源列表

  1. 应用密码学，全文，doc被压缩无密码RAR

  2. 应用密码学，全文 序 I W.迪菲(Whitfield Diffie) I 前 言 IV 怎样读这本书？ V 致谢 VI 作者简介 VII 第一章 基础知识 1 1.1专业术语 1 1.2 隐写术 7 1.3 代替密码和换位密码 8 1.4 简单异或 11 1.5一次一密乱码本 12 1.6 计算机算法 14 1.7 大数 14 第一篇 密码协议 16 第二章 协议结构模块 16 2.1 协议介绍 16 2.2 使用对称密码术的通信 21 2.3 单向函数 22 2.4 单向Hash函数 23

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-06-28
    • 文件大小：343040
    • 提供者：wyxmy

  1. 神经网络 MATLAB神经网络应用设计

  2. 张德丰 (2010). "MATLAB神经网络应用设计." 只有代码 "目 录 前言 第1章 神经网络概述 1 1.1 神经网络的基本概念 1 1.1.1 生物神经元的结构与功能特点 1 1.1.2 人工神经元模型 1 1.1.3 神经网络的结构及工作方式 3 1.1.4 神经网络的学习 4 1.2 神经网络的发展和应用 7 1.2.1 神经网络的发展 7 1.2.2 神经网络的研究内容 8 1.2.3 神经网络的应用 8 1.3 神经网络的特点 8 1.4 MATLAB语言及入门 9 1.4

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-12-02
    • 文件大小：19456
    • 提供者：qq112964734

  1. 概率算法简介 舍伍德算法

  2. 我们在分析一个算法在平均情况下的计算复杂性时，通常假定算法的输入数据服从某一特定的概率分布。例如，在输入数据是均匀分布时，快速排序算法所需的平均时间是O(n logn)。但是如果其输入已经基本上排好序时，所用时间就大大增加了。此时，可采用舍伍德算法消除算法所需计算时间与输入实例间的这种联系。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-06-19
    • 文件大小：31744
    • 提供者：q288288288

  1. 软件设计师

  2. 第1章 计算机系统知识 1.1计算机系统基础知识1 1.2计算机体系结构1 1.3安全性、可靠性与系统性能评测基础知识34 第2章 程序语言基础知识51 2.1程序语言概述5 1 2.2语言处理程序基础6l 第3章 操作系统知识94 3.1操作系统基础知识94 3.2处理机管理98 3.3存储管理 ll5 3.4设备管理128 3.5文件管理l34 3.6作业管理l45 3.7网络与嵌入式操作系统基础知识l48 3.8UNIX操作系统实例150 第4章 系统 开发和运行知识l59 4.1软件工

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-12-29
    • 文件大小：17825792
    • 提供者：wanzhdo

  1. mean shift算法简介

  2. Mean Shift 这个概念最早是由Fukunaga等人于1975年在一篇关于概率密度梯度函数的估计中提出来的，在运动目标识别方面有很广泛的应用

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-09-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：primedayday

  1. 《密码学导引》 冯登国 裴定 编著

  2. 目录 前言 第1章引论 1.1密码滨基本概念 1.2古典密码学 1.2.1古典密码体制 1.2.2古典密码体制分析 1.3注记和文献 第2章密码学的信息理论基础 2.1Shannon的保密系统的信息理论 2.1.1保密系统的数学模型 2.1.2熵及其基本性质 2.1.3完善保密性 2.1.4伪密钥和唯一解距离 2.2Simmons的认证系统的信息理论 2.2.1认证系统的数学模型 2.2.2认证码的信息论下界 2.3注记和文献 第3章密码学的复杂性理论基础 3.1算法与问题复杂性理论 3.1.

  3. 所属分类：网络安全

    • 发布日期：2014-06-17
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：u012714280

  1. EM算法简介

  2. 最大期望算法（Expectation Maximization Algorithm，又译期望最大化算法），是一种迭代算法，1977年由 Dempster等人总结提出，用于含有隐变量（hidden variable）的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率 估计。EM算法的每次迭代由两步组成，E步根据参数初始值或上一次迭代的模型参数来计算出隐性变量的后验概 率，其实就是隐性变量的期望，作为隐藏变量的现估计值； M步将似然函数最大化以获得新的参数值。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-08-26
    • 文件大小：292864
    • 提供者：u012506558

  1. 【最新】2018面向工程师的最佳【统计机器学习】课程课件、作业、视频链接

  2. 美国圣母大学2017年新开课程《给科学家和工程师的统计学习》Statistical Computing for Scientists and Engineers 涵盖了统计学习中的几乎所有重要知识，包括《概率与统计、信息论、多维高斯分布、最大后验估计、贝叶斯统计、指数族分布、贝叶斯线性回归、蒙特卡洛方法、重要性采样、吉布斯采样、状态空间模型、EM算法、主成分分析、连续隐变量模型、核方法与高斯过程等》，并提供视频，PPT，课程作业及其参考答案与代码，还有大量参考学习资源，是不可多得的统计学习课程

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-01-14
    • 文件大小：269
    • 提供者：zhuf14

  1. 01_Java版数据结构与算法 02_算法_直通BAT算法精讲

  2. 2016-09-24_213732.wmv 2016-09-24_223543.wmv 数据结构1.pptx 2X1{SH5V_HSM`5JS[H]Z`JP.png 33XTI0U)]QTVK1MINJY0)F3.png 34MMEH64LMCA}H5G_RXKPGO.png 65]YTLJ{NP7ICB9{]%XK5J2.png 73I2ZJ(3Z5XWL3W1LFVZRCR.png MQJ[~8HPO2L{35`{CY8{WXO.png P)(%S5}WL7HD(09E1_{QAA0.pn

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2018-02-14
    • 文件大小：3072
    • 提供者：shen199702

  1. Matlab十大算法

  2. 说明： 十大算法MATLAB程序，可用于数学建模，算法和程序相对应 十大算法 十大算法\dijkstra 十大算法\dijkstra\dijk.txt 十大算法\Floyd算法 十大算法\Floyd算法\floyd.txt 十大算法\Floyd算法\中国数学建模-数学工具-Floyd最短路算法的MATLAB程序.txt 十大算法\免疫算法.txt 十大算法\分治算法 十大算法\分治算法\c程序.txt 十大算法\分治算法\中国数学建模-编程交流-分治算法_1.txt 十大算法\分治算法\中国数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-09-03
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_42079409

  1. EM算法简介及示例分析

  2. EM算法是⼀种迭代算法，⽤于含有隐变量的概率模型参数的极⼤似然估计，或者极⼤后验概率估计。 EM 算法的⼀个⽰例： 假设学校所有学⽣中，男⽣⾝⾼服从正态分布 ，⼥⽣⾝⾼服从正态分布。现在随机抽取200名学⽣的⾝⾼ ，求参数的估计......

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-11-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42274540

  1. 概率算法简介，美赛会用到的

  2. 这里是美赛可能会用到的概率算法简介，美赛可能会用到

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2019-01-17
    • 文件大小：10240
    • 提供者：weixin_44145216

  1. 车间调度遗传算法的研究-jobshopingmatlab.rar

  2. 车间调度遗传算法的研究-jobshopingmatlab.rar 过程简介 1、初始化参数： 族群 60，循环500次，交叉0。8 变异 0。6 代沟0。9 2、初始化群：按调度优先级编码，比如 3个零件，每个零件3个工序，就初始化： 1、3、4、5、6、7、8、9、2 2、1、3、4、5、6、7、8、9 等等 3、计算适应值：解码成工序序列，计算时间 4、选择：在原族群中，按轮盘法选择出 60*0。9（代沟）=54个个体组成 新族群。 5、交叉：  对选择出来的新族群进行交叉，在新族群中，随

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-13
    • 文件大小：51200
    • 提供者：weixin_39840515

  1. csharp-probability-monad, 面向 C#的概率编程框架.zip

  2. csharp-probability-monad, 面向 C#的概率编程框架 概率 C#基于 C#的贝叶斯建模与推理的一元概率规划。简介一般语言( 甚至在为统计计算设计的许多语言中，比如 R ) 中，贝叶斯模型的描述通常与推理算法紧密耦合。 这种紧密耦合可能会削弱贝叶斯建模的迭代或者探索性方法。概率程序语言

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-10-10
    • 文件大小：62464
    • 提供者：weixin_38743481

  1. 影响力最大化 IMRank 我心中的最优算法

  2. 文章目录简介IMRank （边缘爆破）算法思路效率分析代码实现 简介 对于影响力最大化问题，我以前写过两个blog 影响力最大化 IC模型+贪心算法 影响力最大化 模拟爆发(粗糙笔记) 但是，对于这两个方法都不是最优的： 对于IC模型 模型使用了贪心算法，然后遍历激活结点，每一次遍历将可能被激活的结点按照概率激活。然后选择影响力最大的组合。 对于我测试使用的邻接矩阵的大小是200*200的，也就是200个点的图，选出影响力最大的五个点的时间是13s左右。准确率比较高。 对于模拟爆发 模拟爆发只要

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：143360
    • 提供者：weixin_38685882

  1. UCBerkeley 深度强化学习-强化学习简介Lec4

  2. 课程内容 简介 强化学习算法 几种强化学习方法的比较 简介 Part ♡1 MDPS POMDPS（部分可观测） Part ♡2 其中θ是策π略的参数，强化学习为了使得在当前状态st和当前选择的行为at的情况下的条件概率最大，则需要使得策略π最大，那么需要找到使得π最大的θ。 有限时间情况下 无限时间情况下 所以，在无限和有限的情况下的参数优化方式： Part ♡3 强化学习关系期望！ 奖励函数r(x)是非平滑的，在策略π下的奖励函数的期望是平滑的！这就是可以进行梯度下降优化的原因

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：850944
    • 提供者：weixin_38632146

  1. XGBoost 算法原理

  2. 一、简介 XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)是GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)的一种实现。GBDT又是提升树（Boosting Tree）的一种优化模型。Boosting则是集成学习的一种算法。 1.1 梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, GBDT) 之前提到的 Bagging 的思想比较简单，即每一次从原始数据中根据均匀概率分布有放回的抽取和原始数据大小相同的样本集合，样本点可

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38608866

  1. 《现代推荐算法》矩阵分解系列简介

  2. 文章来源《现代推荐算法》矩阵分解系列简介 . 该章主要介绍矩阵分解系列算法，该系列算法是推荐系统中最重要的算法之一，矩阵分解原理清晰，且复杂度不那么高。 对于矩阵分解系列算法在推荐算法中而言，其容易编程实现，实现复杂度低，预测效果也好，同时还能保持扩展性。这些都是它宝贵的优点。当然，矩阵分解方法有时候解释性还是没有基于概率的逻辑回归之类的推荐算法好，不过这也不影响它的流行程度。对于较为小型的推荐系统来说用矩阵分解应该是一个

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：64512
    • 提供者：weixin_38697659

  1. 贝叶斯机器学习：有关贝叶斯机器学习方法的笔记本-源码

  2. 贝叶斯机器学习笔记本 该存储库是有关贝叶斯机器学习的笔记本的集合。 以下链接通过显示了一些笔记本，以确保正确呈现公式。 依赖关系在子目录中的requirements.txt文件中指定。 。 贝叶斯线性回归简介。 用普通的NumPy和scikit-learn实现。 另请参见。 。 高斯回归过程简介。 用普通的NumPy / SciPy以及scikit-learn和GPy实现。 。 高斯分类过程简介。 用普通的NumPy / SciPy以及scikit-learn实现。 。 使用变分方法介

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：22020096
    • 提供者：weixin_42165508

  1. intro2algo-源码

  2. 算法导论 一些有关算法的书很严格，但并不完整。 其他人则覆盖大量的材料，但缺乏严格性。 算法简介独特地结合了严谨性和全面性。 该书深入涵盖了各种算法，但使所有级别的读者都可以访问它们的设计和分析。 每章都是相对独立的，可以作为学习单元。 这些算法用英语和伪代码描述，伪代码旨在使任何经过一点编程的人都可以阅读。 在不影响报道深度或数学严格性的前提下，对这些解释进行了基本介绍。 第一版成为全球大学中广泛使用的教科书以及专业人士的标准参考书。 第二版以新的章节为特色，介绍了算法的作用，概率分析和随机

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-29
    • 文件大小：5120
    • 提供者：weixin_42115074
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