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
2021-09-08 10:05:59
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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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2023-06-21 15:57:10
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2021-09-08 10:18:28
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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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2020-02-28 15:36:00
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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
2023-08-26 14:09:17
118阅读
# 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
2024-09-22 04:18:05
54阅读
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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2024-07-01 08:06:08
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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
110阅读
Regression
Machine Learning
原创
2023-06-07 13:49:43
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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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2023-05-18 17:15:46
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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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2015-12-24 12:29:00
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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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2024-08-16 13:41:11
78阅读
ML.NET是微软提供的机器学习库，从VS2019开始直接集成在VS里，帮助.NET开发者快速开发自己的机器学习应用。目前ML.NET的资料已经非常丰富，开发者可以到其官网查阅相关资料。https://dotnet.microsoft.com/en-us/learn/ml-dotnet。本篇博客以健康码识别（绿码/黄码/红码）为例，看在.NET中如何使用ML.NET。一、准备工作启用ML.NET
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2023-07-19 15:21:19
367阅读
