摘要：
概率论基础 假定x和y是分别定义在有限集合X和Y上的随机变量。联合概率 $P(x_i,y_i)$ 是 $x=x_i, y=y_i$ 的概率。条件概率 $P(x_i \vert y_i )$ 是 $y=y_i$ 时， $x=x_i$ 的概率。如果对于任意$x \in X , y \in Y$ 都有 $ 阅读全文
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密码（cryptography）是一种信息处理体系，涉及信息的 机密性 、 完整性 、 认证性 和 不可否认性 等许多方面。 密码学发展历程 自从人类社会有了战争，就有了保密通信，就需要信息处理体系。在1949年以前，密码的研究与应用仅仅是文字变换技术，简称为密码术。自1949年之后，Shannon 阅读全文
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自组织神经网络又称为自组织竞争神经网络，特别适合于解决模式分类和识别方面的应用问题。该网络模型属于前向神经网络模型，采用无监督学习算法，其工作的基本思想是让竞争层的各个神经元通过竞争与输入模式进行匹配，最后仅有一个神经元成为竞争的胜利者，这一获胜神经元的输出就代表对输入模式的分类。 常用的自组织竞争 阅读全文
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1985年，Powell提出了多变量插值的径向基函数（RBF）方法。1988年Moody和Darken提出了一种神经网络结构，即RBF神经网络，属于前向神经网络类型，它能够以任意精度逼近任意连续函数，特别适合于解决分类问题。 RBF网络的结构与多层前向网络类似，它是一种三层前向网络。输入层由信号源结 阅读全文
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在感知器神经网络模型与线性神经网络模型学习算法中，理想输出与实际输出之差被用来估计神经元连接权值误差。当解决线性不可分问题而引入多级网络后，如何估计网络隐含层神经元的误差就成了一大难题。因为在实际中，无法知道隐含层的任何神经元的理想输出值。1985年Rumelhart、McClelland提出了BP 阅读全文
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线性神经网络类似于感知器，但是线性神经网络的激活函数是线性的，而不是硬转移函数，因此，线性神经网络的输出可以是任意值，而感知器的输出不是0就是1。线性神经网络和感知器一样只能求解线性可分的问题。因此，线性神经网络的限制和感知器相同。 线性神经元网络模型 线性神经元与感知器神经元具有相似的结构，唯一的 阅读全文
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单层感知器 该概念的是在1957年美国学者Rosenblatt提出的。 感知器是监督学习的神经网络模型。单层感知器是包含一个突触权值可调的神经元的感知器模型。是神经网络用来进行模式识别的一种最简单的模型，属于前向神经网络类型，但是仅由一个神经元组成的单层感知器只能区分线性可分的模式。 一个感知器模型 阅读全文
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信息检索的前提是对信息内容的索引提取，所谓的索引就是指用于标识信息内容的项。建立信息的索引的方法，通常可分为两类：一种是手动定义索引，一种是自动获取索引。而我们所要面临的数据源，既可能是模块化或结构化的语言，譬如HTML语言，又可能是非结构化的语言，譬如自然语言；既可能是与上下文相关的词汇，又可能是 阅读全文
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Diffie Hellman密钥交换（DHKE）是由Whitfield Diffie和Martin Hellman在1976年提出的。密钥交换方案提供了实际中密钥分配问题的解决方案，即允许双方通过不安全的信道进行交流获得一个共同密钥。许多公开和商业密码协议中都实现了这种基本的密钥协议技术，比如安全外 阅读全文
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公钥算法的基本数论知识 公钥密码学中大部分引用了数论的成果，所以必要在介绍RSA密码体制之前，详细介绍一下所使用的几个数论的知识点 欧几里得算法 欧几里得算法主要是解决最大公约数问题，记两个正整数$r_0$和$r_1$的$gcd$表示： $$gcd(r_0,r_1)$$ 在公钥体系中，安全性依赖于大 阅读全文
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基准测试是唯一方便有效的、可以学习系统在给定的工作负载下会发生什么的方法。基准测试可以观察系统在不同压力下的行为，评估系统的容量，掌握哪些是重要的变化，或者观察系统如何处理不同的数据。 验证基于系统的一些假设，确认这些假设是否符合实际情况 重现系统中的某些异常行为，以解决这些异常 测试系统当前的运行 阅读全文
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InnoDB存储引擎 该引擎是MySQL数据库的默认事务型引擎，它被设计用来处理大量短期事务（绝大多数正常提交，很少回滚） InnoDB的数据存储在表空间中，表空间是由InnoDB管理的一个黑盒子，由一系列的数据文件组成，在MySQL4.1之后的版本中，InnoDB可以将每个表的数据和索引存放在单独 阅读全文
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可以认为MVCC是行级锁的一个变种，但是它在很多情况下避免了加锁的操作，因此开销会很低。主要实现的是非阻塞的读操作，写操作也只是锁定必要的行。MVCC的实现是通过保存数据在某个时间点的快照来实现的，也就是说，不管需要执行多长时间，每一个事务看到的数据都是一致的，根据事务开始的时间不同，每个事务对同一 阅读全文