Cyclic Redundancy Check循环冗余检验,是基于数据计算一组效验码,用于核对数据传输过程中是否被更改或传输错误. 算法原理 假设数据传输过程中需要发送15位的二进制信息g=101001110100001,这串二进制码可表示为代数多项式g(x) = x^14 + x^12 + x^9 + x^8 + x^7 + x^5 + 1,其中g中第k位的值,对应g(x)中x^k的系数.将g(x)乘以x^m,既将g后加m个0,然后除以m阶多项式h(x),得到的(m-1)阶余项r(x)对应的二…

CRC校验原理 CRC校验其根本思想a.发送端和接收端约定一个整数 bb.发送端在原始数据帧后面附加一个数 k ,产生一个新的数据帧c.接收端接收到数据帧后,对接收的数据帧和整数 b 进行位异或操作,如果异或的结果是 0 ,表明数据完整,否则数据丢失 关键点1:整数 b 的选择整数 b 随机选择,也可按国际上通行的标准选择,但最高位和最低位必须均为“1”,如在IBM的SDLC(同步数据链路控制)规程中使用的CRC-16(也就是这个除数一共是17位)生成多项式g(x)= x^16 + x^15 +…

1.CRC.FCS是什么 CRC,全称Cyclic Redundancy Check,中文名称为循环冗余校验,是一种根据网络数据包或计算机文件等数据产生简短固定位数校验码的一种信道编码技术,主要用来检测或校验数据传输或者保存后可能出现的错误.它是利用除法及余数的原理来作错误侦测的. FCS,全称Frame Check Sequence,中文名称为帧校验序列,俗称帧尾,即计算机网络数据链路层的协议数据单元(帧)的尾部字段,是一段4个字节的循环冗余校验码. 注:CRC循环冗余校验和FCS帧校验序列是…

一.CRC算法原理   CRC校验的基本思想是利用线性编码理论,在发送端根据要传送的k位二进制码序列,以一定的规则产生一个校 验用的监督码(既CRC码)r位,并附在信息后边,构成一个新的二进制码序列数共(k+r)位,最后发送出去.在接收端,则根据信息码和CRC码之间所遵循的规则进行检验,以确定传送中是否出错. 16位的CRC码产生的规则是先将要发送的二进制序列数左移16位(既乘以 )后,再除以一个多项式,最后所得到的余数既是CRC码. 假设数据传输过程中需要发送15位的二进制信息 g=10100…

1.极大似然估计 原理:假设在一个罐子中放着许多白球和黑球,并假定已经知道两种球的数目之比为1:3但是不知道那种颜色的球多.如果用放回抽样方法从罐中取5个球,观察结果为:黑.白.黑.黑.黑,估计取到黑球的概率为p; 假设p=1/4,则出现题目描述观察结果的概率为:(1/4)4 *(3/4) = 3/1024 假设p=3/4,则出现题目描述观察结果的概率为:(3/4)4 *(1/4) = 81/1024 由于81/1024 > 3/1024,因此任务p=3/4比1/4更能出现上述观察结果,所以p取…

[机器学习]算法原理详细推导与实现(六):k-means算法 之前几个章节都是介绍有监督学习,这个章解介绍无监督学习,这是一个被称为k-means的聚类算法,也叫做k均值聚类算法. 聚类算法 在讲监督学习的时候,通常会画这样一张图: 这时候需要用logistic回归或者SVM将这些数据分成正负两类,这个过程称之为监督学习,是因为对于每一个训练样本都给出了正确的类标签. 在无监督学习中,经常会研究一些不同的问题.假如给定若干个点组成的数据集合: 所有的点都没有像监督学习那样给出类标签和所谓的学习样…

PCA(Principal Component Analysis)主成分分析法的数学原理推导1.主成分分析法PCA的特点与作用如下:(1)是一种非监督学习的机器学习算法(2)主要用于数据的降维(3)通过降维,可以发现人类更加方便理解的特征(4)其他的应用:去燥:可视化等2.主成分分析法的数学原理主要是利用梯度上升法来最优化目标函数,即利用梯度上升法来求取效用函数的最大值,其具体的数学原理推导过程如下所示: 对于以上的函数,因为梯度的向量化表示我们已经求得,因此,我们便可以通过梯度上升法求取函数的…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 反向传播算法(Backpropagation Algorithm,简称BP算法)是深度学习的重要思想基础,对于初学者来说也是必须要掌握的基础知识!本文希望以一个清晰的脉络和详细的说明,来让读者彻底明白BP算法的原理和计算过程. 全文分为上下两篇,上篇主要介绍BP算法的原理(即公式的推导),介绍完原理之后,我们会将一些具体的数据带入一个简单的三层神经网络中,去完整的…

Paxos算法在分布式领域具有非常重要的地位.但是Paxos算法有两个比较明显的缺点:1.难以理解 2.工程实现更难. 网上有很多讲解Paxos算法的文章,但是质量参差不齐.看了很多关于Paxos的资料后发现,学习Paxos最好的资料是论文<Paxos Made Simple>,其次是中.英文版维基百科对Paxos的介绍.本文试图带大家一步步揭开Paxos神秘的面纱. Paxos是什么 Paxos算法是基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法,是目前公认的解决分布式一致性问题最有效的算法之一…

首先什么是人工神经网络?简单来说就是将单个感知器作为一个神经网络节点,然后用此类节点组成一个层次网络结构,我们称此网络即为人工神经网络(本人自己的理解).当网络的层次大于等于3层(输入层+隐藏层(大于等于1)+输出层)时,我们称之为多层人工神经网络. 1.神经单元的选择 那么我们应该使用什么样的感知器来作为神经网络节点呢?在上一篇文章我们介绍过感知器算法,但是直接使用的话会存在以下问题: 1)感知器训练法则中的输出 由于sign函数时非连续函数,这使得它不可微,因而不能使用上面的梯度下降算法来最…