wireshark抓包分析基于RSA加密算法的SSL握手过程
过程图如下：该过程的描述为：client发送client hello信息以及client端随机数到server端，server端收到后发送server的数字证书以及server端随机数到client端，然后client利用server数字证书中的公钥加密第三个随机数发往server，Server接收...
springboot协同过滤算法的图书小说推荐系统可视化大屏数据分析系统
本系统采用intellij idea支持eclipse 项目架构：B/S架构web 开发语言：nodejs 前端技术：vue.js+ElementUi 后端框架：django、mybatis、Springmvc 运行环境：win10/win11、jdk1.8 支持eclipse ,mysql,持久...
Redis学习笔记二 （BitMap算法分析与BitCount语法）
Redis学习笔记二一、BitMap是什么就是通过一个bit位来表示某个元素对应的值或者状态,其中的key就是对应元素本身。我们知道8个bit可以组成一个Byte，所以bitmap本身会极大的节省储存空间。二、BitMap算法基本描述BitMap 是使用 bit位来标记某个元素对应的value，而k...
PX4姿态控制算法分析
PX4姿态控制流程图图片来源Px4的姿态控制分为角度环(外环)和角速度环(内环)，角度环使用P控制，角速度环使用PID控制，由于偏航通道响应较慢(多旋翼飞行器的俯仰和滚转运动由旋翼的升力力矩产生，偏航运动由旋翼的反扭矩来产生，而升力力矩要比反扭矩大得多(可从旋翼的升力系数和反扭矩系数中看出)，这造成...
某音最新X-Gorgon 注册设备 xlog ascp mas等参数算法分析 -04-03逆向记录
小编自恋一下,逆向大神 属于逆向爱好者，如需要交流技术请在评论区留下邮箱，或者联系我邮箱[email protected]某音版本里面加了好几个算法，有as,cp(早期就这两个），后面又加了mas,X-Gorgon，X-SS-STUB，X-Khronos算法，很多关键key之间有相互关联，只要有一个...
算法导论_17.1-17.3平摊分析
平摊分析：执行一系列数据结构操作所需要的时间是通过对执行的所有单个操作求平均得出的；即单个操作所需的时间 = 所有操作消耗的时间/操作次数；即便单个操作的代价很大， 但是平均代价很小；平摊分析与平均情况分析的不同之处是平摊分析不涉及概率， 即使在最坏的情况下， 每个操作都具有平均性能；举例说明平摊分...
堆(heap)的定义及其算法分析
堆(heap)是与二叉查找树类似的ADT。但又不同于二叉查找树，主要体现在两个方面。第一，可将二叉查找树看着是有序的，而堆是有序的，这一概念较弱。不过，为使优先队列操作有效执行，这完全满足要求。第二，二叉查找树有多种不同形状，而堆总是完全二叉树。堆是完全二叉树，可以为空，或者：（1）根包含的查找关...
编译原理(十) SLR文法分析法-算法原理
前情提要因为SLR文法分析法就是对LR(0)的一种优化，它提供了一种解决冲突的方法，所以很多之前在LR(0)提及的东西，在此只提供一个引用。 LR(0)文法分析法算法描述SLR文法构造分析表的主要思想是：许多冲突性的动作都可能通过考察有关非终结符的FOLLOW集而获解决。 解决冲突的方法：解决冲突的...
深度学习模型/算法的运算复杂度分析
分四大部份： 空间占用——单个模型的参数文件要占用多大空间内存占用——运行在手机或平板上时需要占用多大的 RAM运行速度——尤其考虑实时的视频和大图像处理情形 耗电情况Ref:原文： http://machinethink.net/blog/how-fast-is-my-model/翻译：htt...
数模算法：因子分析
引入因子分析法通过研究变量间的相关系数矩阵，把这些变量间错综 复杂的关系归结成少数几个综合因子，由于归结出的因子个数少于原 始变量的个数，但是它们又包含原始变量的信息，所以，这一分析过 程也称为降维。由于因子往往比主成分更易得到解释，故因子分析比 主成分分析更容易成功，从而有更广泛的应用。例子：林登...
手撕算法-判断子序列-分析
双指针。指针i指向s的第一个字符，指针j指向t的第一个字符。比较指针i和j位置的字符，如果相等，同时移动指针，i++,j++；如果i和j位置的字符不相等，只移动j，即j++； 当i先走到s结尾，直接返回true，代表s是t的子序列。当j走到结尾，看i是不是结尾，如果不是，代表s不是t的子序列。
基于典型相关分析(CCA)的多元变化检测算法(MAD)
基于典型相关分析的多元变化检测算法1 典型相关分析(CCA)2 多元变化检测(MAD)3 实验链接多元变化检测算法(Multivariate Alteration Detection，MAD)由A. A. Nielsen等人在论文Multivariate Alteration Detection (...
PTA7-22 龟兔赛跑算法的分析（简单易懂的代码讲解）
**#include"iostream" using namespace std; int main() { int T,tu,gui,rest=0; int time; tu=gui=0; cin>>T; for(ti...
《数据挖掘导论》学习 | 第九章 聚类分析：其他问题与算法
目录第九章 聚类分析：其他问题与算法数据、簇和聚类算法的特性比较K均值和DBSCAN数据特性簇特性聚类算法的一般特性基于原型的聚类模糊聚类使用混合模型的聚类自组织映射基于密度的聚类基于网格的聚类子空间聚类基于图的聚类稀疏化最小生成树聚类OPOSSUM：使用METIS的稀疏相似度最优划分Chamele...
数据降维算法——主成分分析
数据降维数据降维在机器学习中非常有用，可以用来舍弃数据中一些区分度较小的特征，转化数据的观察视角，使其在更少量的特征维度上也有较好的表现。数据降维也可以用在将高维数据可视化的操作中，这都是不可或缺的重要算法，PCAPCA（Principal Components Analysis）主成分分析法，是一...
降维算法（LASSO、PCA、聚类分析、小波分析、线性判别分析、拉普拉斯特征映射、局部线性嵌入）
1、LASSOLASSO全称least absolute shrinkage and selection operator，本身是一种回归方法。与常规回归方法不同的是，LASSO可以对通过参数缩减对参数进行选择，从而达到降维的目的。说到LASSO，就不得不说岭回归，因为LASSO就是针对岭回归不能做...
机器学习：降维算法-主成分分析PCA算法两种角度的推导
若把高维空间的样本点（可以想象是一个3维的）映射到一个超平面，怎样的超平面可以认为是“好的”，可以想到这个超平面大概有这样的性质：最近重构行：样本点到超平面的距离都足够近；（样本点变化尽可能小，丢失的信息尽可能少）最大可分性：样本点在这个超平面上的投影尽可能分开.（样本点在低维空间区分度尽可能高）神...
算法设计与分析学习总结
算法设计与分析学习总结通过对《算法设计与分析》这门课的学习，似乎对算法有了一定的了解，之前对算法并没有太多的接触，只是一些普通的编程。选课的时候，觉得特别有意思，就选了这门课，通过学习各类算法，有了一定的认识。递归法，分治法，蛮力法，回溯法。贪心算法等等，对之后的编都有很大的帮助。现在，我深刻的明白...
【机器学习】无监督学习算法之：主成分分析-总结
主成分分析（PCA）是一种强大的无监督学习算法，它通过正交变换将数据从原始的高维空间转换到低维空间，同时尽可能保留数据中的主要变异信息。 PCA在数据预处理、特征提取和降维等方面有着广泛的应用，能够简化数据的复杂性，提高机器学习算法的性能。 我是小鱼： CSDN 博客专家；阿里云 专家博主；51C...
TSINGSEE青犀AI智能分析网关V4酿酒厂安全挂网AI检测算法
在酿酒行业中，安全生产一直是企业经营中至关重要的一环。为了确保酒厂生产过程中的安全，TSINGSEE青犀AI智能分析网关V4的安全挂网AI检测算法发挥了重要作用。 TSINGSEE青犀AI智能分析网关V4的安全挂网检测算法是针对酒厂里酒窖挂网行为进行智能检测与识别的算法。通过划定检测区域，对空的酒池...