算法

今日在学机器学习 第八章(Unsupervised learning) 的时候 开头介绍时讲到了 K-means 应用在大型计算集群的资源分配上(见下图). 突然间一些回忆就猛的涌上心头: 本科跟着老师做的算法研究 最后毕业论文的名字叫做《基于虚拟机放置策略的数据中心网络节能算法研究》 其实和刚刚提到的资源分配非常类似. 当时在论文摘要中提到了 K-means 算法 可惜并没有深入去了解原理. 惭愧 趁这个机会好好学习下 算法并不复杂 更多的是作为一次记录与反省. 个人理解 一是知道了一堆人中男人和女人 找个方法把他们分开 然后新来一个人也能根据这个方法来判断他的性别. 二是把一堆人自动分为两类. 将图中的所有点 根据与初始化点的距离 分为两组. 根据第二步得出的两组点 重现计算新两个的中心(见下图箭头所指的点所示). 一直重复前三步的操作 直到新的中心不再变化为止. 有不懂的地方尽管给我留言哦 笔芯.

开发平台方案：MTK2503D；机身存储：32Mflash 随着人们越来越注重日常锻炼，计步作为一种有效记录锻炼的手段，被广泛应用于移动终端及智能穿戴设备中。计步器通常内置一个加速度传感器(Accelerometer)和一个运算单元（MCU），通过加速度传感器感应用户的加速度变化，然后通过MCU来估算行走的步数。计步器通常采用三轴加速度传感器，可以感应用户在三维方向上的运动，且内置较为复杂的计步算法

众所周知，深度学习在计算机视觉、自然语言处理、人工智能等领域取得了极大的进展，在安全领域也开始崭露头角走向了实际应用。本文中进行的实验主要以文本分类的方法，使用深度学习检测XSS攻击，由于本人是初学者，难免对算法本身的理解不够确切，所以本文尽量使用通俗简单的方式介绍算法，不会过多的讲解细节，以免误导大家。 如何在网络安全领域利用数据科学解决安全问题一直是一个火热的话题，讨论算法和实现的文章也不少

摘要：集录波和故障测距的录波器已经在现场得到了广泛的应用但是其自带的故障测距功能算法算法单一往往只有单端和双端测距算法各一种很难保证在各种情况下测距结果精确可靠并且算法多使用厂家自定义的数据格式不便于算法之间的通用。为了解决以上问题作者提出了基于多算法的输电线路故障测距系统它使用大多数录波装置都支持的IEEE COMTRADE数据格式具有良好的通用性:它使用当前最新的测距算法定位精度高、定位可靠而且所用测距算法以动态链接库(DLL)编程实现便于算法的修改与更新。更多还原 云南省科技攻关项目(2003GG102000B2-02)； 云南省应用基础研究基金项目(98E163M99E006G2002E0025M)； 云南省中青年学术带头人和技术带头人培养经费资助项目；

随着人们越来越注重日常锻炼，计步作为一种有效记录锻炼的手段，被广泛应用于移动终端及智能穿戴设备中。计步器通常内置一个加速度传感器(Accelerometer)和一个运算单元（MCU），通过加速度传感器感应用户的加速度变化，然后通过MCU来估算行走的步数。计步器通常采用三轴加速度传感器，可以感应用户在三维方向上的运动，且内置较为复杂的计步算法

负责互联网风险预警的算法研发，包括但不限于多语言翻译、事件发现、事件聚类、内容分类、细粒度情感和实体识别等； 参与风险预警与电商领域内的知识图谱构建，为产品应用提供更精准的信息，并能形成很好的关联性分析； 跟进学术界前沿研究和发展趋势，提升算法效果和性能。 2年以上算法研发工作经验，研究生及以上学历优先； 拥有良好的编码能力，有扎实的数据结构和算法功底； 熟练掌握主流的NLP技术工具及模型算法，包括CRF、CNN、RNN、Word Embedding、Seq2Seq、FastText，Bert等，有Tensorflow/PyTorch实战经验优先； 参与过分词、命名实体识别、深度文本匹配、文本分类、知识图谱、自动对话等相关项目； 责任心强，有良好的学习能力及团队合作精神，自我驱动能力强。