http://mooc.study.163.com/learn/deeplearning_ai-2001281002?tid=2001392029#/learn/content?type=detail&id=2001701013&cid=2001694016向量化是消除代码中显示for循环语句的艺术在深度学习安全领域，深度学习、练习中，你经常发现在训练大数据集的时候，深度学习算法才
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2024-08-30 16:04:52
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# Python 初始化向量
在Python编程语言中，向量是一种常用的数据结构。向量可以看作是一维数组，它包含一组有序的元素。在使用向量之前，我们需要对其进行初始化。本文将介绍如何在Python中初始化向量，并提供相关的代码示例。
## 什么是向量？
向量是数学中的一个重要概念，它是一种有序的元素集合。在计算机科学领域，向量经常用于表示和处理数据。在Python中，我们可以使用列表（Lis
原创
2024-02-14 11:15:47
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初始化零向量是处理Python中的向量或数组时的一个非常基本的操作。无论是在机器学习、数据分析还是图像处理等领域，零向量都起着至关重要的作用。在这篇博文中，我将详细记录如何在Python中解决初始化零向量的问题，内容结构将涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧与排错指南。
## 环境准备
在开始之前，我们需要准备Python环境，并确保已安装必要的依赖项。这里我使用Python
1. 向量的简介 向量 vector 是一种对象实体, 能够容纳许多其他类型相同的元素, 因此又被称为容器。 与string相同, vector 同属于STL(Standard Template Library, 标准模板库)中的一种自定义的数据类型, 可以广义上认为是数组的增强版。 在使用它时, 需要包含头文件 vector, #include vector 容器与数组相比其优点在
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2024-03-05 06:44:57
272阅读
第二部分 密钥加密In the Part 1 we learnt the basics of Cryptography and related .NET Framework classes. In this article we are going to see how to work with Secret K
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2024-08-13 09:55:54
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# 如何在Python中初始化全零向量
在数据科学和机器学习的领域，全零向量是一种常见的数据结构，它可以用来表示初始状态或作为数组中的默认值。对于新手开发者而言，如何在Python中创建一个全零向量可能不是很直观。在这篇文章中，我会带你详细了解如何实现这一目标。
## 流程概述
为了更清晰地展示我们实现全零向量的流程，下面的表格概述了具体步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-17 06:16:04
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# Python 3*3向量初始化
## 简介
向量是数学中的一个重要概念，它由一组有序的数构成。在计算机科学中，向量广泛应用于向量图形、机器学习、数据分析等领域。Python作为一门广泛应用于科学计算和数据处理的编程语言，提供了丰富的库和函数来处理向量。
本文将介绍如何使用Python初始化一个3*3的向量，并提供代码示例。我们将使用NumPy库，它是Python中常用的科学计算库之一。
原创
2023-08-21 06:08:10
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支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的基本模型是定义在特征空间上间隔最大的线性分类器。它是一种二类分类模型，当采用了核技巧之后，支持向量机可以用于非线性分类。 1）线性可分支持向量机（也称硬间隔支持向量机）：当训练数据线性可分是，通过硬间隔最大化，学得一个线性可分支持向量机 2）线性支持向量机（也称为软间隔支持向量机）：当训练数据近似线性可分时，通过软间隔最大
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2023-10-07 15:00:17
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最近准备开始做一个比较复杂的项目——写一个自己的AR库，准备工作已经做了有几周了，AR的大概流程已经梳理了几遍。下面先简单说明一下AR是什么：AR是Augmented Reality的缩写，中文翻译为现实增强(扩增实境)。它是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像的技术，这种技术的目标是在屏幕上把虚拟世界套在现实世界并进行互动。最早在1990年提出。目的写这个博客最主要的原因就是因为网
Numpy是Python做数据分析必须掌握的基础库之一，非常适合刚学习完Numpy基础的同学，完成以下习题可以帮助你更好的掌握这个基础库。Python版本：Python 3.6.2Numpy版本：Numpy 1.13.11. 导入numpy库并取别名为np (★☆☆)(提示: import … as …)import numpy as np2. 打印输出numpy的版本和配置信息 (★☆☆)(提示
Python 中的二维列表被广泛用于数据处理、储存和多维数组运算。在这篇博文中，我将详细介绍如何在 Python 中初始化二维列表，结合相关的配置、验证方式与优化技巧，确保各位读者都能准确理解和应用这一技术。接下来，我将为大家提供一个清晰的结构。
### 环境准备
在进行 Python 二维列表初始化之前，我首先需要确保我的开发环境是正确设置的。以下是我所需的软硬件准备：
- **软硬件要求
作为辅助驾驶系统的基础保障，AEB是最早进入新车评价体系的主动安全功能之一，也是最早量产上车的主动安全功能之一。从2006到2021年，C-NCAP先后经历了5次升级。作为中国新车评价规程（China-New Car Assessment Program，简称C-NCAP），是一套通过碰撞测试考察汽车产品碰撞安全性能的评价体系，评价标准高于国家强制性标准。 从2018版C-NCAP开始，
使用TensorFlow实现简单的线性回归 构造前提数据1.首先随机生成一个训练集并且自己设定一个我们最终要靠近的那条完美的线（在实际训练中是没有的，现在人为设定）：# create data
# 随机生成一个1*100的向量，并且其中每一个随机值的范围都在[0,1)
x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)
# 这是自己随意设定的一
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2024-07-28 16:49:32
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1、一维数组的初始化方式 数组初始化赋值是指数组定义时给数组元素赋予初值。数组初始化是在编译阶段进行的。这样将减少运行时间，提高效率。 初始化方式有两种：1) 定义的同时初始化 2) 先定义，后初始化。(1) 定义的同时初始化 常见形式为： 类型说明符 数组名[常量表达式] = {值1, 值2, 值3, ..., 值n};其中在{}中的各数据值即为各元素
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2024-01-03 09:39:13
133阅读
//头文件
#include<vector>
using std::vector;
vector<T> v1;
vector<T> v2(v1);
vector<T> v3(n,i);
vector<T> v4(n);
//创建确定个数的vector对象
vector<int> ivec4(10,-1);
vector<
# AES 解密 初始化向量 Java 实现
## 介绍
在使用AES进行解密时，需要设置一个初始化向量（Initialization Vector，IV）来确保加密的安全性。本文将介绍如何在Java中实现AES解密并设置初始化向量。
## 流程
下面是实现AES解密并设置初始化向量的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建AES密钥 |
| 2 |
原创
2024-05-06 05:57:31
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首先感谢Audianer和知乎能够组织活动，带领大家亲身体验奥迪Q8自动驾驶辅助系统。说真的，对于自动驾驶，以往我都是停留在书本或网络媒体介绍上，亲身体验还真的是头一次，突然觉得自己好幸运！我从今天的体验中感受到了多传感器融合技术将会在自动驾驶中发挥着重要的作用，下面就跟随我一起来了解一下吧。先来说一下今天的体验内容，主要包括奥迪Q8的AEB和ACC系统。AEB全称Autonomous Emerg
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2024-07-16 10:30:07
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文章目录AES-CBC加密解密题目过程分析解题脚本 AES-CBCaes-cbc模式加密在加密和解密是需要一个初始化向量(Initialization Vector, IV)，在每次加密之前或者解密之后，使用初始化向量与明文或密文异或。加密加密时，明文首先与IV异或，然后将结果进行块加密，得到的输出就是密文，同时本次的输出密文作为下一个块加密的IV。解密解密时，先将密文的第一个块进行块解密，然后
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2024-10-04 15:13:53
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概述[BV11b] 方案是最早的基于标准LWE假设的加密方案, 该方案基于一个优化版本的LWE公钥加密, 采用类似于多项式插值的方式来实现同态运算。 整篇文章有两个核心重线性化（re-linearization） （解决密文乘法导致长度增长问题）和 维数-模约减（a dimension-modulus reduction）（降低同态解密时的电路深度，使得解密电路深度小于有限次同态加密的电路深度，也
加密算法通常分为对称性加密算法和非对称性加密算法，对于对称性加密算法，信息接收双方都需事先知道密匙和加解密算法，秘匙相同，之后便是对数据进行加解密了。非对称算法与之不同，发送双方A,B事先均生成一堆密匙，然后A将自己的公有密匙发送给B，B将自己的公有密匙发送给A，如果A要给B发送消息，则先需要用B的公有密匙进行消息加密，然后发送给B端，此时B端再用自己的
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2024-10-16 10:29:11
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