本篇文章是调研了许多资料后对 BLP 模型的一个总结 MLS，Multi-level Security，主要关心的是数据机密性D. Elliott Bell 和 Leonard J. LaPadula 在 1996 年提出了基本的 BLP 模型，主要有两个性质：The Simple Security Property states that a subject at a given securit
原创
2024-01-15 12:21:45
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BLP 是Berry, Levinson和Pakes三个作者名字的缩写，这个模型是由他们在1995年的AER论文提取出来的(Berry(1994)算是奠定了基础)。我来试着讲讲好了。模型结构BLP又叫Random coefficient logit model，其中有两个部分：random coefficient和logit。假设消费者选择产品j的效用函数是其中 是产品的特征(比如在汽车市场就是性
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2024-05-13 17:53:45
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强制访问控制的BLP模型BLP模型（Bell-LaPadula模型）是强制访问控制（MAC）中的一种重要模型，主要用于保障信息系统中信息的机密性。BLP模型的核心特点保证的信息安全属性：BLP模型主要用于保证系统信息的机密性（而非完整性）。访问控制规则：BLP模型采用的访问控制策略是"向下读，向上写"："向下读"：主体可以读取安全级别低于或等于自身安全级别的客体（即高安全级别主体可以读取低安全级别
LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和D. Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。而且，提取的特征是图像的局部的纹理特征；1、LBP特征的描述（1）圆形LBP算子：半径为R的圆形区域内含有P个采样点的LBP算子，其中，
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2023-11-30 08:41:53
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    许多程序员都会在自己的Makefile文件中将第一个目标定义为all然后再列出其他从属目标。这个约定可以明确地告诉make，在未指定特定目标时，默认应该创建哪个目标。 1 依赖关系     先写目标的名称，然后紧跟着一个冒号，接着是空格或TAB，最后是空格或TAB隔开的文件列表。如果想一次创建多个文件，可以利用伪目标all。假
原创
2012-07-08 15:25:26
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在数字图像处理和模式识别领域，LBP指局部二值模式，英文全称：Local Binary Patterns。最初功能为辅助图像局部对比度，并不是一个完整的特征描述子。
后来提升为一种有效的纹理描述
算子，度量和提取图像局部的纹理信息，对
光照具有不变性。LBP有很多变种，或说改进。单纯的LBP记录像素点与其周围像素点的对比信息，或说差异。从图1我们看到，最左边的是原图，标号为
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2024-03-16 10:48:24
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当在做终端控制的练习时，不小心将终端设置成非标准状态，会使终端非常难用，N种解决方法如下：
第一种：
1.stty sane
2.如果回车和换行的映射关系丢失，需输入stty sane，然后按下^C+J(对应换行)，而不是Enter。
第二种：
stty -g > save_stty
stty $(cat save_stty)
第三种：
从另一个终端登录，用ps查找不能使用的
原创
2012-06-05 10:25:32
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BLP和Biba模型都属于强制访问控制（MAC）模型。其中，BLP用于保护数据机密性，而Biba则针对完整性。1.BLP模型Bell-LaPadula模型 (BLP) 是一种状态机模型，用于在政府和军事应用中实施访问控制。BLP当初设计出来用于规范美国国防部的多级安全 (MLS) 策略。采用BLP模型的系统之所以被称为多级安全系统，是因为使用这个系统的用户具有不同的许可，而且系统处理的数据也具有不
V模型,W模型,X模型,H模型一、V模型 在软件测试方面，V模型是最广为人知的模型，尽管很多富有实际经验的测试人员还是不太熟悉V模型，或者其它的模型。V模型已存在了很长时间，和瀑布开发模型有着一些共同的特性，由此也和瀑布模型一样地受到了批评和质疑。V模型中的过程从左到右，描述了基本的开发 过程和测试行为。V模型的价值在于它非常明确地标明了测试过程中存在的不同级别，并且清楚地描述了这些测试阶段和开
原创
2014-04-11 11:25:12
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1 模型融合目标对于多种调参完成的模型进行模型融合。2 内容介绍模型融合是比赛后期一个重要的环节，大体来说有如下的类型方式。简单加权融合: 回归（分类概率）：算术平均融合（Arithmetic mean），几何平均融合（Geometric mean）；分类：投票（Voting)；综合：排序融合(Rank averaging)，log融合。stacking/blending: 构建多层模型，并利用预
流动模型流动是默认的网页布局格式，默认情况下HTML元素都根据该模式来分布网页内容。 该他元素都在一行上
原创
2023-01-03 11:50:56
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V模型 在软件测试方面，V模型是最广为人知的模型，尽管很多富有实际经验的测试人员还是不太熟悉V模型，或者其它的模型。V模型已存在了很长时间，和瀑布开发模型有着一些共同的特性，由此也和瀑布模型一样地受到了批评和质疑。V模型中的过程从左到右，描述了基本的开发 过程和测试行为。V模型大体可以划分为以下几个不同的阶段步骤：需求分析、概要设计、详细设计、软件编码、单元测试、集成测试、系统测试、
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2017-10-19 15:24:16
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这三个模型都可以用来做序列标注模型。但是其各自有自身的特点，HMM模型是对转移概率和表现概率直接建模，统计共现概率。而MEMM模型是对转移 概率和表现概率建立联合概率，统计时统计的是条件概率。MEMM容易陷入局部最优，是因为MEMM只在局部做归一化，而CRF模型中，统计了全局概率，在 做归一化时，考虑了数据在全局的分布，而不是仅仅在局部归一化，这样就解决了MEMM中的标记偏置的问题。举个例
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2022-12-19 17:37:40
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推理的基本概念3.1.1 推理的定义3.1.2 推理方式及其分类 1.演绎推理：一般 → 个体三段论式（三段论法）2.归纳推理：个体 → 一般完全归纳推理（必然性推理）不完全归纳推理（非必然性推理） 3.默认推理（缺省推理）：知识不完全的情况下假设某些条件已经具备所进行的推理。 1.确定性推理：推理时所用的知识与证据都是确定的，推出的结论也是确定的，其真值或者为真或者为假。 2.不确定性推理：推理
1、集成模型 组装训练好的模型就像编写ensemble_model一样简单。它仅采用一个强制性参数，即经过训练的模型对象。此函数返回一个表，该表具有k倍的通用评估指标的交叉验证分数以及训练有素的模型对象。使用的评估指标是：分类：准确性，AUC，召回率，精度，F1，Kappa，MCC回归：MAE，MS
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2020-10-11 20:25:00
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目录前言使用情景如何来范式建模使用的效果小结 前言 上篇讲述了一些抽象的概念模型和逻辑模型设计的东西，接下来就该讲述如何来一步一步的利用Inmon和Kimball数据仓库的理论来建设数据仓库的模型，主要分几块吧，一个是范式建模，然后是维度建模（分几篇总结），最后是因地制宜，按照自己的平台来考虑如何综合的考虑Inmon和Kimball数据仓库的理论的应用。Inmon最
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2024-04-24 07:13:21
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一、场景需求解读 在现实场景中，我们经常会遇到这样一个问题，即某篇论文的结果很棒，但是作者
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2022-08-01 13:49:59
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LSTM网络结构 long short term memory，即我们所称呼的LSTM，是为了解决长期以来问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。在标准RNN中，这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构，例如一个tanh层。 LSTM也有与RNN相似的循环结构，但是循环模块中不再是简单的网络，而是比较复杂的网络单元。LSTM的循环模块主要有4个单元，以比较复杂
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2023-09-23 13:11:12
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概念模型就是在了解了用户的需求，用户的业务领域工作情况以后，经过分析和总结，提炼出来的用以描述用户业务需求的一些概念的东西。
原创
2023-11-07 14:24:20
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目录Transformer1. 前言2. Transformer详解3. 总结2.1 Transformer整体结构2.2 输入编码2.3 Self-Attention2.4 Multi-Head Attention2.5 位置编码2.6 残差结构2.7 解码器结构2.8 The Final Linear and Softmax Layer2.9 损失函数3. 总结4. 相关参考资料Transfo
