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RSS订阅原创 K-Means 聚类算法的 CUDA 实现
本文将介绍 K - means 聚类算法的 CUDA C 实现。K - means 聚类是一种硬聚类算法，这意味着每个数据点都被分配到一个聚类中（而不是以不同概率分配到多个聚类）。最终聚类分配会收敛，得到最终结果。在这个 CUDA 实现中，这两个步骤中的每一个都将并行执行。此实现是针对一维情况，其中每个数据点是一个标量，但它可以很容易地扩展到多维情况。
2025-02-18 21:58:48
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原创 OpenCL+Visual Studio环境配置
其中自带opencl库，记住安装时不要把安装程序和后续的库安装在一个文件夹，因为安装完成后会自动删除安装程序的文件夹，我重装了三遍才搞明白。博主使用的NVIDIA显卡型号2060，下载GPUZ查看是否支持opencl。
2025-01-02 16:20:36
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原创 渗透信息收集
渗透测试第一步就是信息收集，信息收集分为两种方式主动收集： 通过主动扫描、探测等技术手段，获取目标系统或网络的信息。主要通过主动发送特定请求，分析相应的数据。被动收集： 通过监控和记录网络流量，获取所需信息。
2024-10-12 14:57:32
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原创 【无标题】
Python中，用‘’或“”将字符串包裹起来截取字符串及打印字符串语法如下#变量[头下标:尾下标]print(str[0:2])打印g到uprint(str + "xxaq")#尾部加xxaqprint(str * 2)#打印两次打印时遇到需要换行打印的情况使用转义符例如print(lih/naia)#第一行打印lih，第二行打印aiaprint(r"xx/naq")#打印xx/naq，字符串前加r转义符失效。
2024-09-18 20:10:16
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原创 差分隐私学习第二章de-identification(自用)
链接攻击涉及将辅助数据与去标识化数据相结合，以重新识别个人。在最简单的情况下，可以通过连接包含这些数据集的两个表来执行链接攻击。简单的链接攻击非常有效：只需一个数据点就足以将范围缩小到几条记录缩小的记录集有助于建议可能有用的其他辅助数据两个数据点通常足以重新识别特定数据集中的很大一部分人口发布有用的数据使得确保隐私变得非常困难。2、我们无法区分恶意和非恶意查询。链接攻击涉及将辅助数据与去标识化数据相结合，以重新识别个人。
2024-07-14 13:44:20
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空空如也
怎么在codeblocks里面配置Opencl啊？
2022-11-20
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