algorithm

数据挖掘（Data mining）旨在从大量数据中提取规则，而机器学习（Machine Learning）则教会计算机如何学习和理解给定的参数。或者换句话说，数据挖掘只是一种研究方法，以确定一个特定的结果，基于收集的数据总量。另一方面，我们有机器学习，它训练系统执行复杂的任务，并利用收集到的数据和经验使系统变得更聪明

人工智能（AI）的发展，对各行各业影响深远，然而，经常见到AI专家的文章，都提到不易请到AI专才。有老板说要在香港请一个数据科学家（Data Scientist），难过登天，就算只是请一个对数据分析有点认识的，薪金也极高。主要原因，在于真正的AI人才，需要非常杰出的技术和沟通能力，才能帮助企业赚钱

对称密钥加密算法(Symmetric-key algorithm)在加密和解密时使用相同的密钥，或是使用两个可以简单地相互推算的密钥，这是对称密钥加密的主要缺点之一。 而对称加密的速度比非对称加密快很多。 发布于1977年，2000年代，DES逐渐被3DES替代，2010年代，3DES逐渐被更安全的高级加密标准（AES）替代

聚类（Clustering Algorithms）是将给定的数据集根据给定的特征划分为同构组的过程，类似的对象保留在一个组中，不同的对象保留在不同的组中。这是最重要的无监督学习问题。它处理在未标记数据集合中寻找结构的问题

云计算，Cloud computing，超大规模分布式计算能力，为大数据提供了硬件基础。 大数据，Big data，海量数据为人工智能的学习和发展提供了软件基础。 AI算法，Algorithm，人工智能进步的最重要条件，极大提高了人工智能的实验结果

我们使用非对称加密算法的时候，对于一个公钥-私钥对，通常是用公钥加密，私钥解密。 如果使用私钥加密，公钥解密是否可行呢？实际上是完全可行的。 不过我们再仔细想一想，私钥是保密的，而公钥是公开的，用私钥加密，那相当于所有人都可以用公钥解密

2019年11月29日 技术指标MACD指标是一种移动平均线的波动指标，不过它使用的不是普通 外汇 剥头皮不同于日间交易，日间交易在一个流动性的交易对象上建立 2020年3月10日 我，卡尔·迪特曼（Karl Dittmann）肯定知道这一点。曾经我在你现在的位置。 我渴望 改变

作为 AI 的重要分支，机器学习在推荐系统、在线广告、金融市场分析、计算机视觉、语言学、生物信息学等诸多领域都取得了巨大的成功。机器学习并不是像我们字面理解的那样，让冷冰冰的机器去学习，或者狭义的理解为让机器人去学习。机器学习，从本质上来说，可以理解为算法学习（Algorithm Learning）、模型学习（Model Learning）或者叫函数学习（Function Learning）

所谓的自我学习，用的是模拟法（Modeling approach），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。如遗传算法（Generic Algorithm 简称GA）和人工神经网络（Artificial Neural Network简称ANN）均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式

1. 压缩技术 Compression algorithm ideal：压缩算法升级到H.264 High Profile，先进的时空滤波技术使码流同比降低30％以上。 2. 标配ONVIF协议，可以与支持ONVIF协议的前端IPC连接，也可以与支持ONVIF的客户端连接。 3. 支持高清VGA、高清HDMI 同时输出，真正的高清分辨率输出引领技术潮流