典型关联分析(Canonical Correlation Analysis,以下简称CCA)是最常用的挖掘数据关联关系的算法之一.比如我们拿到两组数据,第一组是人身高和体重的数据,第二组是对应的跑步能力和跳远能力的数据.那么我们能不能说这两组数据是相关的呢?CCA可以帮助我们分析这个问题. 1. CCA概述 在数理统计里面,我们都知道相关系数这个概念.假设有两组一维的数据集X和Y,则相关系数$\rho$的定义为:$$\rho(X,Y) = \frac{cov(X,Y)}{\sqrt{D(X)}\

多模态检索主要是实现不同模态下的数据能相互检索,例如文本模态数据,和图像模态数据.要能实现他们之间的相互检索,首先要是它们相互关联起来.CCA·算法用于多模态检索步骤:      1)首先提取文本,图像各自的底层特征,也就是会得到不同维度矩阵.      2)将训练数据去中心化后,利用CCA算法将不同维度的数据映射到相同的子空间,然后使训练的文本和图像特征相关联起来 .   3)最后当利用图像检索文本或者文本检索图像时,首先将图像和文本特征映射到与训练数据相同的子空间中,然后通过计算相同模态的测

GDAL库中提供了很多的算法,同时也提供了进度条的参数.对于C++调用来说,应该没什么问题,但是对C#调用来说,在进度条这块需要写一个代理来进行传递.首先写一个简单的测试代码. 首先定义一个委托函数原型,需要与GDAL库中的C#进度条接口保持一致,一个简单的原型如下. /// <summary> /// 进度信息回调函数 /// </summary> /// <param name="dfComplete">完成比例,0-1之间的数</para

这个方法,很有意思,第一,不用降维:第二,跟ica做比较,竟然说比强大的ica还好: 看来,国防科大的博士,还是很牛的. <OI and fMRI Signal Separation Using Both Temporal and Spatial Autocorrelations > 在这篇论文中,对于将图像数据分析,分为两大类: 一.第一类是基于统计知识的,比如ica.pca等方法: 二.第二类是基于相关关系的,比如cca: —————————————————————————————————

信息素的局部更新策略   每只蚂蚁在构造出一条从起点到终点的路径后,蚁群算法还要求根据路径的总长度来更新这条路径所包含的每条边上信息素的浓度(在旅行商问题中每座城市是图中的一个节点,城市两两间有一条边相连).下面给出了蚁群算法更新信息素的公式:

一.结构和概述: java.lang.Object java.security.MessageDigestSpi java.security.MessageDigest 声明:public abstract class MessageDigest extends MessageDigestSpi 此 MessageDigest 类为应用程序提供信息摘要算法的功能,如 MD5 或 SHA 算法.信息摘要是安全的单向哈希函数,它接收 任意大小的数据,并输出固定长度的哈希值. MessageDiges

上一篇文章整理了Base64算法的相关知识,严格来说,Base64只能算是一种编码方式而非加密算法,这一篇要说的MD5,其实也不算是加密算法,而是一种哈希算法,即将目标文本转化为固定长度,不可逆的字符串(消息摘要). 简单了解 MD5(Message Digest Algorithm 5),翻译过来是消息摘要算法第五版,按照惯例,我们推理可能也有MD2,MD3这样名字的历史版本.. 即使完全不了解这个算法的原理,我们也可以从命名中看出一些眉道,所谓摘要,就是一个简短的概括,像我写过的毕业论文,上

0序 随着移动互联和大数据的拓展越发觉得算法以及模型在设计和开发中的重要性.不管是现在接触比较多的安全产品还是大互联网公司经常提到的人工智能产品(甚至人类2045的的智能拐点时代).都基于算法及建模来处理.     常见的词汇:机器学习.数据建模.关联分析.算法优化等等,而这些种种又都是基于规律的深度开发(也难怪道德经的首篇就提出道可道非常道,名可名非常名的说法),不管是线性还是非线性,总之存在关联关系,而我们最好理解的就是线性关系,简单的用个函数就能解决.比如我们生活中应用的比较的归纳总结,其

1.02年ola是第一个应用cca在fmri激活检测上的学者. <exploratory fmri analysis by autocorrelation maximization> 2.06年川大的那位肖柯硕士论文,几乎是完全基于ola的论文,只是最后最temporal和spatial做了融合.也是用于做激活检测. <基于CCA的fMRI时空模型数据处理方法的研究> 3.02年南理工的yang jian,发表了impca,改变以前基于向量的方式,进行实验,而是直接采用图像矩阵的方

在实现爬虫的时候,我们使用Hash结构去存储我们用过的URL的时候,有些URL可能长度很长,为了更加节省空间,我们就要对URL进行压缩,帮它减减肥,这个我们介绍这个MD5算法,可以对URL进行有效的压缩. 下面我们会讲讲MD5算法的一些细节,不过我们大可不必在意,我们只需要知道,我们对一个很长很长的字符串进行MD5压缩,返回的是一个128位整数,这个字符串就是原字符串的唯一标示符,就好像是我们的身份证一样,通过这个id就可以标识唯一的你. MD5算法描述:MD5以512位分组来处理输入的信息,且

本文主要讲述使用SHA1算法计算信息摘要的过程. 安全体系(零)—— 加解密算法.消息摘要.消息认证技术.数字签名与公钥证书 安全体系(一)—— DES算法详解 安全体系(二)——RSA算法详解 为保证传输信息的安全,除了对信息加密外,还需要对信息进行认证.认证的目的有两:一是验证信息的发送者是合法的,二是验证信息的完整性.Hash函数就是进行信息认证的一种有效手段. 1.Hash函数和消息完整性 Hash函数也称为杂凑函数或散列函数,函数输入为一可变长度x,输出为一固定长度串,该串被称为输入x

一.简述 MD5算法是典型的消息摘要算法,其前身有MD2.MD3和MD4算法,它由MD4.MD3和MD2算法改进而来.不论是哪一种MD算法,它们都需 要获得一个随机长度的信息并产生一个123位的信息摘要.如果将这个128位的二进制摘要信息换算成十六进制,可以得到一个32位的字符串,故我们见到的 大部分MD5算法的数字指纹都是32为十六进制的字符串. MD算法家族的发展史: MD2算法: 1989年,著名的非对称算法RSA发明人之一----麻省理工学院教授罗纳德.李维斯特开发了MD2算法.这个算法

最近在做数据加密,目标是实现平台app的数据安全性,所以准备使用AES+Base64进行加密,适逢一个特长的json串AES加密不了,于是在谷歌了各种算法,判断是否合用,参见 各种加密算法比较 一文中对各种算法进行了详尽的比较.由于长字符串AES对其束手无策,所以打算试试这个最快的TEA算法,遂扒了扒,找到一个07年的老帖子,帖子链接 TEA加密算法java版 ,又因为作者是为了完成游戏的存储,所以有一个类找不到,所以我把代码拿过来进行了小小的修改,分享之.侵权删. package com.wo

1. 聚类简介 0x1:聚类是什么? 聚类是一种运用广泛的探索性数据分析技术,人们对数据产生的第一直觉往往是通过对数据进行有意义的分组.很自然,首先要弄清楚聚类是什么? 直观上讲,聚类是将对象进行分组的一项任务,使相似的对象归为一类,不相似的对象归为不同类 但是,要达到这个目的存在几个很困难的问题 . 上述提及的两个目标在很多情况下是互相冲突的.从数学上讲,虽然聚类共享具有等价关系甚至传递关系,但是相似性(或距离)不具有传递关系.具体而言,假定有一对象序列,X1,....,Xm,所有相邻元素(X

本文由 伯乐在线 - Agatha 翻译,唐尤华 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:SUNIL RAY.欢迎加入翻译组. 前言 谷歌董事长施密特曾说过:虽然谷歌的无人驾驶汽车和机器人受到了许多媒体关注,但是这家公司真正的未来在于机器学习,一种让计算机更聪明.更个性化的技术. 也许我们生活在人类历史上最关键的时期:从使用大型计算机,到个人电脑,再到现在的云计算.关键的不是过去发生了什么,而是将来会有什么发生. 工具和技术的民主化,让像我这样的人对这个时期兴奋不已.计算的蓬勃发展也是一样.如今,作

From : http://blog.sina.com.cn/s/blog_a9303fd90101cgw4.html 1)      MD5/SHA MessageDigest是一个数据的数字指纹.即对一个任意长度的数据进行计算,产生一个唯一指纹号. MessageDigest的特性: A)     两个不同的数据,难以生成相同的指纹号 B)      对于指定的指纹号,难以逆向计算出原始数据 代表:MD5/SHA 2)    DES 单密钥算法,是信息的发送方采用密钥A进行数据加密,信息的接

一.概述 决策树(decision tree)的一个重要任务是为了数据中所蕴含的知识信息,因此决策树可以使用不熟悉的数据集合,并从中提取出一系列规则,在这些机器根据数据创建规则时,就是机器学习的过程. 二.决策树的构造 决策树: 优点:计算复杂度不高, 输出结果易于理解, 对中间值的缺失不敏感, 可以处理不相关特征数据. 缺点: 可能会产生过度匹配问题. 适用数据类型:数值型和标称型 在构造决策树时, 我们需要解决的第一个问题就是, 当前数据集上哪个特征在划分数据分类时起决定性作用. 为了找到决

一.算法简介 Affinity Propagation聚类算法简称AP,是一个在07年发表在Science上的聚类算法.它实际属于message-passing algorithms的一种.算法的基本思想将数据看成网络中的节点,通过在数据点之间传递消息,分别是吸引度(responsibility)和归属度(availability),不断修改聚类中心的数量与位置,直到整个数据集相似度达到最大,同时产生高聚类中心,并将其余各点分配到相应的聚类中. 二.算法描述 1.相关概念 Exemplar:指的

一.简述 对称加密算法就是能将数据加解密.加密的时候用密钥对数据进行加密,解密的时候使用同样的密钥对数据进行解密. DES是美国国家标准研究所提出的算法.因为加解密的数据安全性和密钥长度成正比.des的56位的密钥已经形成安全隐患,在1998年之后就很少被采用.但是一些老旧的系统还在使用.因为这个des算法并没有被美国标准委员会公布全部算法,大家一致怀疑被留了后门.所以慢慢就被淘汰掉了. 后来针对des算法进行了改进,有了三重des算法(DESede).针对des算法的密钥长度较短以及迭代次数偏

加密信息 BlowFish算法用来加密64Bit长度的字符串. BlowFish算法使用两个"盒"--ungignedlongpbox[18]和unsignedlongsbox[4,256]. BlowFish算法中,有一个核心加密函数:BF_En(后文详细介绍).该函数输入64位信息,运算后,以64位密文的形式输出.用BlowFish算法加密信息,需要两个过程: 1.密钥预处理 2.信息加密 分别说明如下: 密钥预处理: BlowFish算法的源密钥--pbox和sbox是固定的.我