生成比较短的Token字符串 有的时候,我们需要生成一些Token作为标识:如认证后的标识符,资源的提取码等.一个比较常见的算法是生成一个GUID来作为Token,由于GUID的随机性和唯一性特点,作为Token是一个非常可靠的选择. GUID是一个128bit的数组,为了方便携带,往往需要把它表述为字符串的形式.一般把它表述为如下形式:{79FAF822-7194-4FE3-8C4F-1D99BE71BC9C}.这样有一个弊病:太长了,那么我们如何把它弄短点呢? 去掉不必要的修饰符, 首先可以

课程视频地址:http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html 课程主页:http://cs229.stanford.edu/ 更具体的资料链接:https://www.jianshu.com/p/0a6ef31ff77a 笔记参考自中文翻译版:https://github.com/Kivy-CN/Stanford-CS-229-CN 这一讲介绍了高斯判别分析以及朴素贝叶斯算法. Part IV 生成学习算法 到目前为止,我们

准备好协议(HTTP).数据表示方法(JSON).请求数据的方法(REST) 选择一个合适的框架 接口特点汇总: 1.因为是非开放性的,所以所有的接口都是封闭的,只对公司内部的产品有效: 2.因为是非开放性的,所以OAuth那套协议是行不通的,因为没有中间用户的授权过程: 3.有点接口需要用户登录才能访问: 4.有点接口不需要用户登录就可访问: 针对以上特点,移动端与服务端的通信就需要2把钥匙,即2个token. 第一个token是针对接口的(api_token): 第二个token是针对用户的

(一)生成学习算法 在线性回归和Logistic回归这种类型的学习算法中我们探讨的模型都是p(y|x;θ),即给定x的情况探讨y的条件概率分布.如二分类问题,不管是感知器算法还是逻辑回归算法,都是在解空间中寻找一条直线从而把两种类别的样例分开,对于新的样例,只要判断在直线的哪一侧即可:这种直接对问题求解的方法可以称为判别学习方法.   而生成学习算法则是对两个类别分别进行建模,用新的样例去匹配两个模板,匹配度较高的作为新样例的类别,比如分辨大象(y=1)和狗(y=0),首先,观察大象,然后建立一

转载请注明:http://blog.csdn.net/xinzhangyanxiang/article/details/9285001 该系列笔记1-5pdf下载请猛击这里. 本篇博客为斯坦福ML公开课第五个视频的笔记,主要内容包括生成学习算法(generate learning algorithm).高斯判别分析(Gaussian DiscriminantAnalysis,GDA).朴素贝叶斯(Navie Bayes).拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing).

在线性回归.逻辑回归.softmax回归中,学习的结果是\(p(y|x;\theta)\),也就是给定\(x\)的条件下,\(y\)的条件概率分布,给定一个新的输入\(x\),我们求出不同输出的概率,我们称这一类学习算法为判别学习算法​(discriminative learning algorithm):这一节,我们介绍另一类学习算法:生成学习算法(generative learning algorithm),在生成学习算法中,我们对\(p(x|y)\)和\(p(y)\)建模,也就是说,我们求

一.引言 前面我们谈论到的算法都是在给定\(x\)的情况下直接对\(p(y|x;\theta)\)进行建模.例如,逻辑回归利用\(h_\theta(x)=g(\theta^T x)\)对\(p(y|x;\theta)\)建模,这类算法称作判别学习算法. 考虑这样一个分类问题,我们根据一些特征来区别动物是大象\((y=1)\)还是狗\((y=0)\).给定了这样一个训练集,逻辑回归或感知算法要做的就是去找到一个决策边界,将大象和狗的样本分开来.可以换个思路,首先根据大象的特征来学习出一个大象的模型

参考: cs229讲义 机器学习(一):生成学习算法Generative Learning algorithms:http://www.cnblogs.com/zjgtan/archive/2013/06/08/3127490.html 首先,简单比较一下前几节课讲的判别学习算法(Discriminative Learning Algorithm)和本节课讲的生成学习算法(Generative Learning Algorithm)的区别. eg:问题:Consider a classificat

从Keystone的配置文件中,我们可见,Token的提供者目前支持四种. Token Provider:UUID, PKI, PKIZ, or Fernet 结合源码及官方文档,我们用一个表格来阐述一下它们之间的差异. 接下去,从源码上来进一步分析流程. (1)首先,uuid,这种方式较简单,没有特别的加密.编码流程,核心的生成过程,即 uuid.uuid4().hex,生成一串友好的序列. (2)PKI的流程,首先需要使用 keystone-manage pki_setup命令生成CA及相关

php token的生成   接口特点汇总: 1.因为是非开放性的,所以所有的接口都是封闭的,只对公司内部的产品有效: 2.因为是非开放性的,所以OAuth那套协议是行不通的,因为没有中间用户的授权过程: 3.有点接口需要用户登录才能访问: 4.有点接口不需要用户登录就可访问: 针对以上特点,移动端与服务端的通信就需要2把钥匙,即2个token. 第一个token是针对接口的(api_token): 第二个token是针对用户的(user_token): 先说第一个token(api_token

/** * ID生成 雪花算法 */ public class SnowFlake { public static SnowFlake getInstance() { return SingletonSnowFlake.instance; } private static class SingletonSnowFlake { private static final SnowFlake instance = new SnowFlake(1,1); } /** * 起始的时间戳 */ privat

一. 认证的发展历程简介 这里真的很简单的提一下认证的发展历程.以前大都是采用cookie.session的形式来进行客户端的认证,带来的结果就是在数据库上大量存储session导致数据库压力增大,大致流程如下: 在该场景下,分布式.集群.缓存数据库应运而生,认证的过程大致如下: 不过该方式还是缓解不了数据库压力,一个项目中应该尽可能多的减少IO操作,于是后来采用签名的方式,在服务端只保存token的签名算法,当客户端认证时,只需用算法去生成或是判断token的合法性即可.大致方式如下: 二.

//算法1 //Js代码 function uuid() { var s = []; var hexDigits = "0123456789abcdef"; for (var i = 0; i < 36; i++) { s[i] = hexDigits.substr(Math.floor(Math.random() * 0x10), 1); } s[14] = "4"; // bits 12-15 of the time_hi_and_version fiel

一.生成ssh公钥. 1.首先判断本机是否创建了公有密钥: $ ls ~/.ssh 这个命令用于检查是否已经存在 id_rsa.pub 或 id_dsa.pub 文件,如果文件已经存在,下面步骤可省略,直接进入步骤2. 如果没有类似 id_rsa和id_rsa.pub这样的文件,则表明没有创建.生成的办法: //配置git用户名和邮箱: $ git config user.name "用户名" $ git config user.email "邮箱" $ ssh-k

分布式系统下 我们每台设备(分布式系统-独立的应用空间-或者docker环境) * SnowFlake的优点是,整体上按照时间自增排序,并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞(由数据中心ID和机器ID作区分),并且效率较高,经测试,SnowFlake每秒能够产生26万ID左右. 所以我们可以为分布式系统下:分库分表主键,分库,多库的情况下的订单编号使用这种方式进行唯一number操作 虽然这种方法正常情况下还是可以凑合用的,但是假如设备出现时间差,在极度大的并发情况下,还是会出现问题的,设备掩码4

在Java中,java.security.MessageDigest (rt.jar中)已经定义了 MD5 的计算,所以我们只需要简单地调用即可得到 MD5 的128 位整数.然后将此 128 位计 16 个字节转换成 16 进制表示即可. 下面是一个可生成字符串或文件MD5校验码的例子,测试过,可当做工具类直接使用,其中最主要的是getMD5String(String s)和getFileMD5String(File file)两个方法,分别用于生成字符串的md5校验值和生成文件的md5校验值

package main import ( "encoding/base64" "encoding/json" "log" "net/http" "strconv" "strings" "github.com/go-redis/redis" "github.com/satori/go.uuid" ) type objMessage struct {

一.适用场景 红包总金额X,分配成Y个红包,每个红包随机金额. 二.生成算法 /** * 红包生成算法 * @param $money 总金额 * @param $number 红包数量 * @param $ratio 浮动系数 */ function hongbao($money,$number,$ratio = 0.5){ $res = array(); //结果数组 $min = ($money / $number) * (1 - $ratio); //最小值 $max = ($money

步骤: 1.继承 WebSecurityConfigurerAdapter.class,其中使用两个过滤器,一个spring scurity自带的UsernamePasswordAuthenticationFilter,一个是自定义的过滤器ZTSSOAuthenticationProcessingFilter ,他们都继承AbstractAuthenticationProcessingFilter,该filter的功能是去指定拦截界面发送的post请求,然后加入到filter chain 中去.

前提电脑上需装有Git软件 这里提供百度云下载地址:https://pan.baidu.com/s/1r0y4XRyQCz7ZJBnZJhAtqw 提取码:88qf  1.登录GitHub账号 2.点击头像下方的设置  3.点击红框圈的内容 4.点击生成SSH密钥 5.点击如下红框所示  6.点击生成SSH密钥  7.按照如下步骤操作 注意:有些同学发现不能粘贴,需要在git bush窗口右键,会有一个paste的选项,该选项就是粘贴的意思,这里有3-4个回车键  8.第七步往下翻  9.按照提

OUTLINE 前言 预备知识预警 什么是column generation 相关概念科普 Cutting Stock Problem CG求解Cutting Stock Problem 列生成代码 reference 00 前言 这几天勤奋的小编一直在精确算法的快乐学习之中不能自拔.到列生成算法这一块,看了好几天总算把这块硬骨头给啃下来了.然后发现网上关于列生成的教学资料也不是很多,大部分讲的不是那么通俗易懂.所以今天就打算写一写这个算法,尽可能写得通俗易懂. 01 预备知识预警 由于列生成算