之前寫馬氏鏈的算法時(shí)，對(duì)于一個(gè)字典套列表（例如a={"a":a,"b":[1,2,3]}），我直接使用b=a這種方式進(jìn)行賦值（拷貝），儲(chǔ)存a的同時(shí)，再使用a的值使用其他方法進(jìn)...
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：陜西
-
python-深拷貝和淺拷貝（字典賦值混亂） -
基于隱馬爾可夫模型的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)方法論文：文志誠(chéng),陳志剛.基于隱馬爾可夫模型的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)方法[J].中南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2015,46(10):3689-3695.摘要為了給網(wǎng)絡(luò)管理員制定決策和防...
-
使用git將本地項(xiàng)目放到github遠(yuǎn)程倉(cāng)庫(kù)中首先，你有了一個(gè)github賬戶，然后下載了git。。。這兩步ok了，接著做： github建立一個(gè)遠(yuǎn)程倉(cāng)庫(kù)： 點(diǎn)擊GitHub右上角的頭像，然后出來(lái)一個(gè)下拉框，點(diǎn)擊your...
-
python Markov馬爾科夫網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)預(yù)測(cè)并篩選小樣本之前寫的基于馬爾科夫的小樣本節(jié)點(diǎn)檢測(cè)文章里的內(nèi)容~~ 馬爾科夫決策過(guò)程是在隨機(jī)過(guò)程的基礎(chǔ)上提出來(lái)的，是對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)問(wèn)題的數(shù)學(xué)描述。 馬爾科夫性需要滿足：現(xiàn)在，將來(lái)和過(guò)去...
-
python 最小距離分類器
機(jī)器學(xué)習(xí)的作業(yè)，做最小距離分類器給了61條數(shù)據(jù)，然后有6個(gè)特征一個(gè)結(jié)果（1，0）算法步驟如下 先將61條數(shù)據(jù)按照結(jié)果進(jìn)行分類（1的是數(shù)據(jù)集data1，0是數(shù)據(jù)集data0） ...
-
信息系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)對(duì)接的方法和實(shí)例信息系統(tǒng)A和信息系統(tǒng)B，假設(shè)B要訪問(wèn)A的數(shù)據(jù)庫(kù) 問(wèn)題： ◎是否擔(dān)心數(shù)據(jù)丟失，比如丟失率1%？ ◎系統(tǒng)時(shí)效性要求是否很高，比如是：實(shí)時(shí)、秒級(jí)、分鐘級(jí)還是小時(shí)級(jí)？ ◎系統(tǒng)間網(wǎng)絡(luò)環(huán)...
-
生成滿足泊松分布的隨機(jī)數(shù)，以及python實(shí)現(xiàn)
泊松分布是一個(gè)離散型隨機(jī)變量分布，其分布律是： 其中參數(shù)λ是單位時(shí)間(或單位面積)內(nèi)隨機(jī)事件的數(shù)學(xué)期望。 k是隨機(jī)事件發(fā)生的個(gè)數(shù) 泊松分布適合于描述單位時(shí)間內(nèi)隨機(jī)事件發(fā)生的次...
-
為layer彈出層中的表單綁定一個(gè)隨機(jī)ID在iframe彈出層綁定一個(gè)用時(shí)間戳隨機(jī)生成的id，目的很簡(jiǎn)單，就是為了在生成數(shù)據(jù)時(shí)是唯一生成，避免我數(shù)據(jù)庫(kù)如果有重復(fù)id或者其他原因引起的錯(cuò)誤。 隨機(jī)生成id的js函數(shù)是這...
-
垃圾郵件過(guò)濾--樸素貝葉斯 (Python)
目錄 內(nèi)容概況 認(rèn)識(shí)樸素貝葉斯 郵件過(guò)濾系統(tǒng) 內(nèi)容概況 現(xiàn)實(shí)生活中，我們會(huì)在各類網(wǎng)站使用自己的電子郵箱注冊(cè)，避免不了網(wǎng)站會(huì)時(shí)不時(shí)的給我們發(fā)送一些垃圾郵件。我們的目的是手寫一個(gè)...
