一、定义状态机是有限状态自动机的简称,是现实事物运行规则抽象而成的一种数学模型
将电路的全部工作方式,分成几个场景,这些场景的工作方式明显不同,然后将这些场景通过数学模型表示出来二、分类1、摩尔Moore状态机输出只和状态有关而与输入无关状态表2、米莉Mealy状态机输出不仅和状态有关而且和输入有关系状态表三、简单举例人有三个状态健康, 感冒,康复中。触发的条件有淋雨(t1),吃药(t2),打针(            
                
         
            
            
            
            ML-KEM(模块格基密钥封装机制)是一种后量子安全的密钥封装机制(KEM),旨在保护对称密钥免受量子计算机的攻击。它基于模块学习与错误(MLWE)问题,提供了三种不同安全级别的参数集:ML-KEM-512、ML-KEM-768和ML-KEM-1024。这些参数集在安全性和性能之间提供了不同的权衡。在实际应用中,ML-KEM被用于建立共享的对称密钥,以便在不安全的通信渠道上进行加密和身份验证等基本            
                
         
            
            
            
            如上图所示,持续集成、持续交付和持续部署就像是方向相同的向量,但是大小不同。他们都有相同的目标:使我们的软件开发和发布流程更快更稳健。这三个概念的主要差异在于采用自动化的程度。但是刚接触这些的人就很容易被混淆,不理解他们之间的关系,实际上,他们更像是包含关系而不是互斥关系。持续集成(CI)开发者可能最先接触到的就是持续集成,对于开发者而言,就是每天多次地向中心仓库合并代码更新。而持续集成要做的就是            
                
         
            
            
            
            ML-KEM(Module-Lattice-based Key Encapsulation Mechanism)是一种基于模块格的后量子密钥封装机制,旨在抵御量子计算机对传统密码系统的攻击。定义与标准化背景标准化进程:ML-KEM由NIST(美国国家标准与技术研究院)在FIPS 203标准中正式发布,是后量子密码学(PQC)标准化工作的成果之一。技术来源:基于CRYSTALS-Kyber算法改进而            
                
         
            
            
            
            https://datatracker.ietf.org/doc/draft-connolly-tls-mlkem-key-agreement/文档概述这份草案提出了一种基于FIPS 203标准的模块化格基密钥封装机制(ML-KEM,Module-Lattice-Based Key-Encapsulation Mechanism),用于TLS 1.3协议的密钥协商,定义了三种参数集:ML-KEM-            
                
         
            
            
            
            给定一个序列,只能拿走D,隔壁的会翻转,问能否全部拿走。注意到如果能拿走的话,拿D的顺序是没关系的。模拟即可#include <cstdio>#include <cstdlib>#include <cstring>#include <cmath>#include <algorithm>using namespace std;#define            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2022-10-20 11:18:49
                            
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            卷积核            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            定义: 不仅可以(分类),还要输出分类的理由是什么(局部),以及某一个分类的判断标准(全局) 局部: silence map. 把{x1.....xn}中每一个像素加一个偏移量之后,得到的y偏移量与x偏移相除,类似于微分的结果,表示成一张图片。可以看到图片上对与判断结果来说重要的部分。 全局: 对某            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ## 实现"Spark ML"流程
首先,让我们来了解一下"Spark ML"的实现流程。下面是一个整体的流程图:
```mermaid
flowchart TD
    A[数据准备] --> B[特征工程]
    B --> C[算法选择]
    C --> D[模型训练]
    D --> E[模型评估]
```
### 1. 数据准备
在实现"Spark ML"之前,我们首先            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 深入理解 PySpark ML:分布式机器学习的力量
在大数据时代,处理海量数据的能力变得尤为重要。Apache Spark,作为一个快速且通用的大数据处理引擎,凭借其灵活性和强大性能受到了广泛关注。而在 Spark 的生态中,PySpark 提供了一个强大的 Python API,使得数据科学家能够轻松实现分布式机器学习(ML)。本文将对 PySpark ML 进行介绍,并通过代码示例,展            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            地址:http://spark.apache.org/docs/2.0.0/ml-pipeline.html Spark PipeLine
是基于DataFrames的高层的API,可以方便用户构建和调试机器学习流水线
可以使得多个机器学习算法顺序执行,达到高效的数据处理的目的 DataFrame是来自Spark SQL的ML DataSet 可以存储一系列的数据类型,text            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-07-18 12:14:38
                            
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            1.加载lib/头文件分两种方法:(1)适用于当前项目1 第一步:项目->属性->C/C++->常规->附加包含目录(浏览.h文件的路径)   添加包含文件
2 第二步:项目->属性->C/C++->链接器->输入->附加依赖项(写入lib的名称) 添加库文件
3     项目->属性->C/C++->链接器->输入-&            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ML到底是什么意思?1、(ML)machine language机器语言,makeup language。参见:ML语言: 通用的函数式编程语言。2、(ML)machine learning,人工智能里面的机器学习。3、(ml)Mali,非洲的马里共和国的代号缩写。4、(ml)millilambert的缩写,毫郎伯(亮度单位)。5、(ML)Merrill Lynch的缩写,投资银行。6、(ML            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Regression
Machine Learning            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 如何在iOS中实现机器学习(ML)
机器学习(ML)在iOS应用开发中正变得越来越流行。如果你是一个刚入行的小白,可能会觉得这个过程复杂,但其实只需遵循以下几个简单的步骤,就能开始使用ML。下面是一个完整的流程表,以及详细的每一步代码和解释。
## 流程步骤
| 步骤                    | 描述                                   |            
                
         
            
            
            
            基于RDD的API spark.mllib已进入维护模式。Spark             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言: 在机器学习方法中,若模型理解为决策模型,有些模型可以使用解析方法。不过更一般的对模型的求解             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            聚类分析是一个无监督学习 (Unsupervised Learning) 过程, 一般是用来对数据对象按照其特征属性进行分组,经常被应用在客户分群,欺诈检测,图像分析等领域。K-means 应该是最有名并且最经常使用的聚类算法了,其原理比较容易理解,并且聚类效果良好,有着广泛的使用。目前Spark ML支持四种聚类算法,Kmeans, Bisecting k-means(二分k均值算            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ML Pipelines管道 In this section, we introduce the concept of ML Pipelines. ML Pipelines provide a uniform set of high-level APIs built on top of DataFr            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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