异或(exclusive OR)作为4种逻辑操作符之一,相对其他3种(OR/AND/NOT)来说,出场的次数非常少,是因为在日常开发中能用到它的场景本来就不多.对笔者来说,目前接触到场景只有交换两个数值时才会用到. Java Code: int a = 5; int b = 95; System.out.println(a + ", " + b); a ^= b;//等价于 a = a ^ b; b ^= a; a ^= b; System.out.println(a + "

XOR算法的原理和实现 XOR算法这种方法的原理 当一个数A和另一个数B进行异或运算会生成另一个数C,如果再将C和B进行异或运算则C又会还原为A. 相对于其他的简易加密算法,XOR算法的优点如下. (1)算法简单,对于高级语言很容易能实现. (2)速度快,可以在任何时候.任何地方使用. (3)对任何字符都是有效的,不像有些简易加密算法,只对西文字符有效,对中文加密后再解密无法还原为原来的字符. XOR算法实现 上一部分介绍了如何使用XOR运算进行加密/解密的原理,本节将使用其加密用户的登录信息.

原理 依据的是异或门 即同为0,异为1 0^0=0 0^1=1 1^0=1 1^1=0 对一个数据进行两次XOR运算会得到这个数据本身 所以加密时就将message和其对应的key进行一波XOR运算得到了cipherText 将cipherText和key一起传输过去 再用key对cipherText进行XOR运算就完成了解密 过程 然而做作业的时候发现阮一峰老师的代码并不能用py实现 我去网上查找了一下资料,也没有发现较好的版本来完成作业 于是自己试着写了一下代码,发现问题如下 输入的mess

Paxos算法的难理解与算法的知名度一样令人敬仰,从我个人的经历而言,难理解的原因并不是该算法高深到大家智商不够,而在于Lamport在表达该算法时过于晦涩且缺乏一个完整的应用场景.如果大师能换种思路表达该算法,大家可能会更容易接受: 首先提出算法适用的场景,给出一个多数读者能理解的案例 其次描述Paxos算法如何解决这个问题 再次给出算法的起源(就是那些希腊城邦的比喻和算法过程) Lamport首先提出算法的起源,在没有任何辅助场景下,已经让很多人陷于泥潭,在满脑子疑问的前提下,根本无法继续接

Heapsort (堆排序)是最经典的排序算法之一,在google或者百度中搜一下可以搜到很多非常详细的解析.同样好的排序算法还有quicksort(快速排序)和merge sort(归并排序),选择对这个算法进行分析主要是因为它用到了一个非常有意思的算法技巧:数据结构 - 堆.而且堆排其实是一个看起来复杂其实并不复杂的排序算法,个人认为heapsort在机器学习中也有重要作用.这里重新详解下关于Heapsort的方方面面,也是为了自己巩固一下这方面知识,有可能和其他的文章有不同的入手点,如有错

本文乃Siliphen原创,转载请注明出处:http://blog.csdn.net/stevenkylelee 上一节<Cocos2d-x 地图行走的实现1:图论与Dijkstra算法> http://blog.csdn.net/stevenkylelee/article/details/38408253 下一节<Cocos2d-x 地图行走的实现3:A*算法> http://blog.csdn.net/stevenkylelee/article/details/38456419

1.基于深度协作表达的人脸图像超分辨率算法研究与应用_百度学术 采用一种深度协作表达算法框架,构造深度的多线性模型 分段拟合高低分辨率图像块之间的非线性关系,本文算法简洁高效,提供了一种新的深度学习模型,实验表明本文算法相比传统基于表达的算法和基于卷积神经网络的人脸超分辨率算法具有更好的主客观重建质量. 通过留一策略更新每个层的低分辨率人脸图像训练集. 采用一种自适应加权协作表达的人脸超分辨率算法,该算法: 1)引入自适应矩阵和权重矩阵,自适应地调节优化函数中重建误差项和表达系数之间的比例关系和

——转自:{老码农的专栏} Paxos算法的难理解与算法的知名度一样令人敬仰,从我个人的经历而言,难理解的原因并不是该算法高深到大家智商不够,而在于Lamport在表达该算法时过于晦涩且缺乏一个完整的应用场景.如果大师能换种思路表达该算法,大家可能会更容易接受: 首先提出算法适用的场景,给出一个多数读者能理解的案例 其次描述Paxos算法如何解决这个问题 再次给出算法的起源(就是那些希腊城邦的比喻和算法过程) Lamport首先提出算法的起源,在没有任何辅助场景下,已经让很多人陷于泥潭,在满脑子

Paxos算法的难理解与算法的知名度一样令人敬仰,从我个人的经历而言,难理解的原因并不是该算法高深到大家智商不够,而在于Lamport在表达该算法时过于晦涩且缺乏一个完整的应用场景.如果大师能换种思路表达该算法,大家可能会更容易接受: 首先提出算法适用的场景,给出一个多数读者能理解的案例 其次描述Paxos算法如何解决这个问题 再次给出算法的起源(就是那些希腊城邦的比喻和算法过程) Lamport首先提出算法的起源,在没有任何辅助场景下,已经让很多人陷于泥潭,在满脑子疑问的前提下,根本无法继续接

以下排序算法最终结果都默认为升序排列,实现简单,没有考虑特殊情况,实现仅表达了算法的基本思想. 冒泡排序 内层循环中相邻的元素被依次比较,内层循环第一次结束后会将最大的元素移到序列最右边,第二次结束后会将次大的元素移到最大元素的左边,每次内层循环结束都会将一个元素排好序. def bubble_sort(arr): length = len(arr) for i in range(length): for j in range(length - i - 1): if arr[j] > arr[j

20 个顶尖的 Python 机器学习开源项目 机器学习 2015-06-08 22:44:30 发布 您的评价: 0.0 收藏 1收藏 我们在Github上的贡献者和提交者之中检查了用Python语言进行机器学习的开源项目,并挑选出最受欢迎和最活跃的项目.” 图1:在GitHub上用Python语言机器学习的项目,图中颜色所对应的Bob, Iepy, Nilearn, 和NuPIC拥有最高的价值. 1. Scikit-learn www.github.com/scikit-learn/scik

当我们使用 Google 等搜索功能时,会出现与搜索内容有关的候选项.使用 JavaScript 搜索字符串,通常会使用 indexOf 或者 search 函数,但是非常僵硬,只能搜索匹配特定词语.比如使用关键词 今天是星期几 想要检索 今天是星期五 这个内容,就无法实现,虽然它们只有很小的差别. 本文就来介绍一个有趣的算法 编辑距离(Levenshtein Distance),然后用它来实现一个简单的候选项推荐(模糊搜索)功能. 编辑距离(Levenshtein Distance) 简单的说

http://www.cnblogs.com/wengzilin/archive/2013/04/24/3041019.html 学 习是神经网络一种最重要也最令人注目的特点.在神经网络的发展进程中,学习算法的研究有着十分重要的地位.目前,人们所提出的神经网络模型都是和学习算 法相应的.所以,有时人们并不去祈求对模型和算法进行严格的定义或区分.有的模型可以有多种算法．而有的算法可能可用于多种模型.不过,有时人们也称算法 为模型. 自从40年代Hebb提出的学习规则以来,人们相继提出了各种各样的学

转载:http://duanple.blog.163.com/blog/static/70971767201281610126277/   作者:Grzegorz Malewicz, Matthew H. Austern .etc.Google Inc 2010-6 原文:http://people.apache.org/~edwardyoon/documents/pregel.pdf 译者:phylips@bmy 2012-09-14 译文:http://duanple.blog.163.co

TensorFlow [1] is an interface for expressing machine learning algorithms, and an implementation for executing such algorithms. TensorFlow的功能:1.提供接口表达机器学习算法.2.执行这些机器学习算法. A computation expressed using TensorFlow can be executed with little or no chan

现在一般的企业都会 使用双网卡接入,这样既能添加网络带宽,同时又能做相应的冗余,可以说是好处多多.而一般企业都会使用linux操作系统下自带的网卡绑定模式,当然现在 网卡产商也会出一些针对windows操作系统网卡管理软件来做网卡绑定(windows操作系统没有网卡绑定功能 需要第三方支持).进入正题,linux有七种网卡绑定模式:0. round robin,1.active-backup,2.load balancing (xor),  3.fault-tolerance (broadcas

1.增强学习 http://www.wildml.com/2016/10/learning-reinforcement-learning/ 2.RNN 别人的博客目录: 1.学些增强学习(通过代码,练习和问题的解决方案) 2.TensorFlow中的RNN,实践指南,没有被记录的特性 TensorFlow [1] 是一个表达机器学习算法的接口,并且是执行算法的实现框架 3.DL实现的聊天机器人,Part2--基于TensorFlow中的模型实现的检索 4.DL实现的聊天机器人,Part1--简介

Outline 什么是进化算法 能够解决什么样的问题 进化算法的重要组成部分 八皇后问题(实例) 1. 什么是进化算法 遗传算法(GA)是模拟生物进化过程的计算模型,是自然遗传学与计算机科学相互结合的新的计算方法. <图片来源于,Pro. Frank Neumann, The University of Adelaide> 2. 能够解决什么样的问题 我们主要面对的三个问题类型: 2.1 Optimisation 我们有一个系统模型,但是需要寻找合适的input,来达到我们想要的目标. 2.2

申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2.初级(浅层)特征表示 既然像素级的特征表示方法没有作用,那怎样的表示才有用呢? 1995 年前后,Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University,他们试图同时用生理学和计算机的手段,双管齐下,研究视觉问题. 他们收集了很多黑白风景照片,从这些照片中,提取出400个小碎片,每个照片碎片的尺寸均为 16x1

学习是神经网络一种最重要也最令人注目的特点.在神经网络的发展进程中,学习算法的研究有着十分重要的地位.目前,人们所提出的神经网络模型都是和学习算 法相应的.所以,有时人们并不去祈求对模型和算法进行严格的定义或区分.有的模型可以有多种算法．而有的算法可能可用于多种模型.不过,有时人们也称算法 为模型. 自从40年代Hebb提出的学习规则以来,人们相继提出了各种各样的学习算法.其中以在1986年Rumelhart等提出的误差反向传播法,即BP(error BackPropagation)法影响最为广

[说明:Pregel这篇是发表在2010年的SIGMOD上,Pregel这个名称是为了纪念欧拉,在他提出的格尼斯堡七桥问题中,那些桥所在的河就叫Pregel.最初是为了解决PageRank计算问题,由于MapReduce并不适于这种场景,所以需要发展新的计算模型去完成这项计算任务,在这个过程中逐步提炼出一个通用的图计算框架,并用来解决更多的问题.核心思想源自BSP模型,这个就更早了,是在上世纪80年代由Leslie Valiant(2010年图灵奖得主)提出,之后在1990的Communicat