橙子的博客

a)接收端客户端文件和 Hash 值，然后分离得到文件和收到 Hash 值，然后 采用跟客户端一样 Hash 函数计算文件 Hash 值，计算 Hash 值与收到 Hash 比 较，若一致，则文件完整性认证通过，若不一致，则文件完整性验证不通过；软件包括客户端和服务器端，客户端实现文件 Hash 值计算，服务器端接收 的文件和 Hash 值，进行文件完整性验证。相关技术：python、flask、网络通信、SHA1加密解密算法、HTML、javascript、css。（1） 客户端文件 Hash 的计算。

（2） 服务器端验证文件的完整性 a)接收端客户端文件和 Hash 值，然后分离得到文件和收到 Hash 值，然后 采用跟客户端一样 Hash 函数计算文件 Hash 值，计算 Hash 值与收到 Hash 比 较，若一致，则文件完整性认证通过，若不一致，则文件完整性验证不通过；软件包括客户端和服务器端，客户端实现文件 Hash 值计算，服务器端接收 的文件和 Hash 值，进行文件完整性验证。b）采用 Hash 算法计算 Hash 值，并十六进制显示 hash 值，然后把文件和 hash 值给服务器端。

我们可以使用 python scikit-learn 库中的 naive_bayes 模块来实现贝叶斯分类算法。判断有如下特征的瓜是否好瓜，需要将青绿，稍蜷，浊响，清晰，凹陷，硬滑 等特征值作为新样本进行预测。读取数据文件 dataset.txt，将数据转换为可用于训练和预测的格式。计算训练数据中每个特征与每个类别的关系，如在青绿特征下的好瓜和坏瓜的比例。使用贝叶斯公式计算新样本属于每个类别的概率。根据概率大小，将新样本分配给概率最大的类别。最后结果是好瓜或坏瓜，根据预测结果判断。编程实现朴素贝叶斯算法。

kmeans实现挖掘客户群价值

K-Means++是一种用于初始化K-Means聚类的方法，它的目的是通过选择合理的初始点来优化K-Means聚类的性能。