【王道数据结构】【chapter2线性表】【P43t13】

指纹浏览器降维打击(下):Cloudflare Turnstile 与 hCaptcha 的底层交互逻辑 本文将深度拆解:Turnstile 与 hCaptcha 的 Iframe 沙箱通信机制,动态混淆 JS 与 PoW(工作量证明)的物理破解法则,以及如何通过 C++ 底层事件合成与环境基因强绑定,实现验证码的“无感过验”。 阅读详情

设有一头指针为L的带有表头结点的非循环双向链表,其每个结点中除有prior(前驱指针),data(数据)和next(后继指针)域外,还有一个访问频度域freq。在链表被起用前,其值均初始化为零。每当在链表中进行一次Locate(L,x)运算时,令元素值为x的结点中freq域的值增1,并使此链表中结点保持按访问频度非增(递减)的顺序排列,同时最近访问的结点排在频度相同的结点的最后,以便使频繁访问的结点总是靠近表头。试编写符合上述要求的Locate(L,x)运算的算法,该运算为函数过程,返回找到结点的地址,类型为指针型。

#include <iostream>
#include <time.h>
#include <stdlib.h>
typedef  struct node{
    int data;
    node* next;
    node* prev;
    int freq;
}node,*list;

list Init()
{
    list head=(list) malloc(sizeof (node));
    head->next= nullptr;
    head->data=-1;
    head->freq=0;
    head->prev= nullptr;
    return head;
}

list Buynewnode(int x)
{
    list tmp=new node;
    tmp->next= nullptr;
    tmp->data=x;
    tmp->freq=0;
    tmp->prev= nullptr;
    return tmp;
}

list Locate(list head,int x)
{
    list pointer=head;
    while(pointer->next){
        if(pointer->next->data==x) break;
        else pointer=pointer->next;
    }
    if(pointer->next== nullptr) return nullptr;
    pointer->next->freq++;
    list tmp=pointer;
    while(tmp!=head&&tmp->freq<=pointer->next->freq) tmp=tmp->prev;
    if(tmp==pointer) return pointer->next;//如果已经是排好的就不要再交换了。
    list t1=pointer->next->next,t2=pointer->next,t3=tmp->next;
    pointer->next=t1;
    if(t1) t1->prev=pointer;
    tmp->next=t2;
    t2->prev=tmp;
    t2->next=t3,t3->prev=t2;
    return t2;
}
int main() {
    srand(time(nullptr));
    list head=Init();
    list pointer=head;
    printf("Initian\n");
    for(int i=0;i<10;i++)
    {
        pointer->next= Buynewnode(i+1);
        pointer->next->prev=pointer;
        pointer=pointer->next;
    }

    for(pointer=head->next;pointer!= nullptr;pointer=pointer->next) {
        printf("%3d",pointer->data);
    }
    puts("");
    printf("frequency\n");

    for(pointer=head->next;pointer!= nullptr;pointer=pointer->next) {
        printf("%3d",pointer->freq);
    }
    puts("");

    printf("Input\n");

    for(int i=0;i<100;i++)
    {
        int x=rand()%10+1;
        printf("%3d",x);
        Locate(head,x);
    }
    puts("");

    printf("order\n");

    for(pointer=head->next;pointer!= nullptr;pointer=pointer->next) {
        printf("%3d",pointer->data);
    }
    puts("");

    printf("frequency\n");
    for(pointer=head->next;pointer!= nullptr;pointer=pointer->next) {
        printf("%3d",pointer->freq);
    }
    puts("");
    return 0;
}

元宇宙通证- 九、IT/ICT发展史全景长图 九、IT/ICT发展史全景长图 (一)综述 IT是Information Technology的缩写,意为”信息技术“,包含现代计算机、网络、通信等信息领域技术。自1844年人类历史上发出来第一份电报,实现了信息的长图传输,信息技术发展的历史大幕随之拉开。信息技术的普遍应用,是进入信息社会的标志。 IT技术最早发源于半导体,然后发展处计算机、通信网和互联网,进而演进到现在的AI、XR、计算机、大数据、物联网、工业互联网、区块链、量子计算等。 有人说元宇宙是下一代互联网,有人说元宇宙是互联网的终极形态。 我们 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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桜キャンドル淵
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