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先给出一些公式：Laplace分布Lap(b)Lap(b)Lap(b)的probability density function:f(x;μ,b)=12bexp⁡(−∣x−μ∣b)=12b{exp⁡(−μ−xb), x<μexp⁡(x−μb), x≥μf(x;\mu, b) = \frac{1}{2b}\exp(-\frac{|x - \mu|}{b}) = \frac{1}{2b}\left\{\begin{aligned} &\exp(-\frac{\mu-x

32 厨师做饭一个厨师出售1～6种不同的食物，每种食物都需要使用各自的特殊厨具，厨师的灶台最多只能同时摆放3种厨具，所以厨师决定空间不够时就更换最久没使用过的厨具。每种食物烹饪都需要15分钟，更换一次厨具需要6分钟。请计算按点单顺序完成输入的点单列表所需时间。输入描述每行一个数字，1～6代表6种订单，7代表结束输出描述一个数字，代表厨师需要的总时间示例1输入225642465233334615117输出354// 本题为考试多行输

nginx安装和配置【支持Vue】https://www.runoob.com/linux/nginx-install-setup.htmlnginx安装安装编译工具及库文件安装 PCRE：PCRE 作用是让 Nginx 支持 Rewrite 功能。安装 Nginx查看nginx版本/usr/local/webserver/nginx/sbin/nginx -vnginx配置创建 Nginx 运行使用的用户 www：[root@bogon conf]# /usr/s

【入门】ffmpeg、nginx、nginx-http-flv-module转发rtsp流、VLC查看参考：https://blog.youkuaiyun.com/string_kai/article/details/100598268使用ffmpeg将rtsp转成rtmp使用nginx中的nginx-http-flv-module 模块：转发到rtmp的1935端口上转发到http的80端口上使用VLC查看nginx安装 nginx-http-flv-module 模块并添加到ngi

文字两边居中text-align: justify;文字首行缩进text-indent: 2em;

朴素贝叶斯方法《统计学习方法 第二版》 李航输入空间X⊆Rn\mathcal{X} \sube \mathcal{R}^{n}X⊆Rn为nnn维向量的集合，输出空间为类标记集合Y={c1,⋯ ,cK}\mathcal{Y} = \{c_{1}, \cdots, c_{K}\}Y={c1​,⋯,cK​}。输入为特征向量x∈Xx\in\mathcal{X}x∈X，输出为类标记y∈Yy \in \mathcal{Y}y∈Y。XXX是定义在输入空间X\mathcal{X}X上的随机向量，YYY是定义在输出空间Y

fisher线性判别分析【有监督的降维算法】《模式分类》、《百面机器学习》也称LDA。一维判别分析PCA方法寻找的是用来有效表示的主轴方向，而判别分析方法（discriminant analysis）寻找的是用来有效分类的方法。可分性分析的目标：通过适当的选择投影直线，找到能够最大限度的区分各类数据点的投影方向。假设我们有一组nnn个ddd维的样本x⃗1,⋯ ,x⃗n\vec{x}_{1}, \cdots, \vec{x}_{n}x1​,⋯,xn​，它们分属于两个不同的类别，即大小为n1n_{1

主成分分析（principal component analysis，PCA）《模式识别》零维表达–样本均值有nnn个ddd维向量的样本x1,x2,⋯ ,xnx_{1}, x_{2}, \cdots, x_{n}x1​,x2​,⋯,xn​，如何能够用仅仅一个ddd维向量x0x_{0}x0​来最好的表示nnn个样本，或者更确切地说，希望这个代表向量x0x_{0}x0​与各个样本xk,k=1,2,⋯ ,nx_{k}, k=1, 2, \cdots, nxk​,k=1,2,⋯,n的距离的平方之和越小越好。

如果对一个事件AAA越确定，该事件的概率P(A)P(A)P(A)就越大；对一个事件BBB越不确定，则该事件的概率P(B)P(B)P(B)就越小。通过事件AAA，可以增大事件BBB的确定性，也可能造成干扰降低对事件BBB的确定性。在隐私中，为了可能地保护隐私，应尽可能让攻击者在发布统计数据后对某个事件的确定性，和发布前对该事件的确定性相差不大。发布统计数据后对某个事件的确定性称为后验知识，发布前对该事件的确定性称为先验知识。如发布前事件A的概率为P(A)=0.3P(A)=0.3P(A)=0.3，发布统计数据

本篇文章要介绍的内容包括：伪随机数生成器（PRG，还没介绍）、Statistical tests（统计检验）、Advantage、Secure PRGs（安全伪随机生成器）、computationally indistinguishable（计算不可区分性）。明天再补。cStatistical Tests（统计检验）定义：统计检验（Statistical test）是一个算法A(x),x∈{...

承接上一篇文章。文章目录1.对称密码（Symmetric Ciphers）1.1.密码（Cipher）1.2.对称密码2.一次一密（One Time Pad，OTP）3.完全保密（Perfect Secrecy）3.1.定义3.2.一个不幸的消息3.3.一个完全保密的例子1.对称密码（Symmetric Ciphers）首先我们给出密码（cipher）的定义：1.1.密码（Cipher）...

承接上一篇文章。

最近在Coursera上看Dan Boneh的Cryptography 1课程1，看到一些有意思的性质，因此想着做一些笔记记录。介绍一些记号首先介绍一些记号：{0,1}n\{0,1\}^{n}{0,1}n表示长度为nnn的01串，例如:n=2n=2n=2，有000000，010101，101010，111111四个01串。{0,1}n\{0,1\}^{n}{0,1}n上均匀分布的变量：例...

用ns3模拟下图，我想查看网段10.1.1.0/24中a1a_1a1​的吞吐量，产生的pcap文件为program1-12-1.pcap。（1）用wireshark打开该文件：（2）选择Statitics -> I/O Graph;（3）点击IO Graph后，会看到如下的图片；（4） 纵坐标是“Packets/1 sec”，但我想看纵坐标是bits/s；找到"Y Axis"...

python3读取文件中的多行整数，每行有若干整数用空格隔开。python3本身没有直接读取int的接口，只能读取字符串，因此需要自己编写代码。读取的文件如下形式：1 2 314 5 6 71 89 1011 6 12 13 14 15 161 3 717 1811 6 19 20 21 22 23 241 25 326 311 27 6 3 28 7 29 30 31 ...

全域哈希原理与实现1-hash哈希介绍2-Universal hashing全域哈希法3-构造一个全域哈希H\mathcal{H}H4-python实现1-hash哈希介绍hash函数y=h(k)y=h(k)y=h(k)，把任意长度的输入kkk通过散列算法hhh变换成固定长度的输出yyy，该输出就是散列值1。一种常见的hash函数是y=H(k)=(a⋅k+b)mod  my=H(k)=(a\c...

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python3的类（class）的使用：https://www.runoob.com/python3/python3-class.html