社交网络分析3：社交网络隐私攻击、保护的基本概念和方法+去匿名化技术+推理攻击技术+k-匿名+基于聚类的隐私保护算法写在最前面社交网络隐私泄露用户数据暴露的途径复杂行为的隐私风险技术发展带来的隐私挑战经济利益与数据售卖防范措施社交网络用户数据隐私社交网络隐私攻击基于背景知识的攻击节点及节点间关系识别攻击隶属关系攻击概率攻击隐私保护研究现状社交网络用户隐私攻击研究现状社交网络去匿名化技术基于种子的去匿名化基于非种子的去匿名化社交网络去匿名化技术的发展社交网络推理攻击技术推理攻击案例推理攻击技术的发展社交网络用户隐私保护研究现状社交网络匿名化技术ｋ度匿名化ｋ邻域匿名化ｋ同构匿名化时变图的ｋ匿名化基
Git菜单高质量的Git中文教程，源于国外社区的优秀文章和个人实践第1篇果壳中的Git第1章什么是Git第2篇从零搭建本地代码仓库本篇完全面向入门者。我假设你从零开始创建一个项目并且想用Git来进行版本控制，我们会讨论如何在你的个人项目中使用Git，比如如何初始化你的项目，如何管理新的或者已有的文件，如何在远端仓库中储存你的代码。第1章快速指南第2章创建代码仓库第3章保存你的更改第4章检查仓库状态第5章检出之前的提交第6章回滚错误的修改第7章重写项目历史第3篇远程团队协作和管理第1章快速指南第2章保持同步第3章创建PullRequest第4章使用分支第5章常见工作流比较第4篇Git命令详解第1
应用场景：假设一批数据，每一个样本中，有唯一标识（id）、品类（cate_id）、受众（users,小孩、老人、中年等）等属性，希望从其中找出一些样本，使得这些样本覆盖的品类、受众等最广。分析：思路是使用聚类的方式，每个簇选一个样本。观察数据，都为类别特征，常用的kmeans聚类方法，会使用欧式距离，计算两个样本之间的距离，来判断该样本是否数据该簇。对于类别特征来说，就算表示为0，1，2，这些数字没有大小的意义，只代表某一个属性。所以我们不可以使用判断距离的方式，划分簇。经过调研，认识到了两个新的聚类方法：K-modes和K-prototypes。下面分别介绍下两个方法。K-modes适用于离
692.前K个高频单词描述示例解题思路及事项思路一思路二描述给定一个单词列表words和一个整数k，返回前k个出现次数最多的单词。返回的答案应该按单词出现频率由高到低排序。如果不同的单词有相同出现频率，按字典顺序排序示例示例1输入:words=[“i”,“love”,“leetcode”,“i”,“love”,“coding”],k=2输出:[“i”,“love”]解析:“i”和“love”为出现次数最多的两个单词，均为2次。注意，按字母顺序“i”在“love”之前。示例2输入:[“the”,“day”,“is”,“sunny”,“the”,“the”,“the”,“sunny”,“is”,“
ChatGPT学术优化今天给大家推荐一个科研工作者专用的ChatGPT拓展，目前已经是14.5kstars，地址：https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic主要亮点：特别优化学术Paper润色体验，支持自定义快捷按钮，支持markdown表格显示，Tex公式双显示，代码显示功能完善，新增本地Python工程剖析功能/自我剖析功能代码中参考了很多其他优秀项目中的设计，主要包括：#借鉴项目1：借鉴了ChuanhuChatGPT中读取OpenAIjson的方法、记录历史问询记录的方法以及gradioqueue的使用技巧https://github
目录一.引言二.Real-ESRGAN理论1.模型简介2.经典退化模型◆ 退化过程全览◆K-高斯滤波◆N-噪声◆↓r-Resize◆jpeg-压缩3.高阶退化模型4.环形和超调伪影5.网络结构◆ ESRGAN生成器◆ U-Net鉴别器三.Real-ESRGAN实战1.快速体验2.环境搭建◆ Package安装◆ 预训练模型下载◆GFP-GAN模型下载3.图像修复◆运行脚本◆ 显存不足◆ HalfError4.视频修复◆ 运行脚本◆ 修复思考 四.总结一.引言前面我们介绍了GFP-GAN，其通过检测目标脸部轮廓提升图片中人物的画面质量。今天介绍的Real-ESRGAN[TrainingReal-
什么是K近邻（KNN）K近邻(KNN，K-NearestNeighbors)是最简单的机器学习算法之一，可用于回归和分类。KNN是一种“惰性”学习算法，从技术上讲，它不训练模型来进行预测。K近邻的逻辑是，假设有一个观测值，这个观测值被预测属于离它k个最近观测值中所占比例最大的那一个类。KNN方法是直接尝试使用实际数据来近似条件期望。对于回归，预测值是K个邻居的均值，估计量（estimator）为f^(x)=Average[yi∣xi∈Nk(x)]\hat{f}(x)=Average[y_i|x_i\inN_k(x)]f^(x)=Average[yi∣xi∈Nk(x)]Nk(x)N_k(
最近看了下我的Github，发现mall项目已经突破40K+Star，有点小激动！记得去年8月的时候mall项目刚过20K+Star，时隔1年多已经增长到了40K+Star。今天跟大家聊聊mall项目的发展历程，希望对大家有所启发！添加图片注释，不超过140字（可选）最近情况Github上面有个JavaTopic排行榜，mall项目目前排在第9位，有很多小伙伴早就发现了，这里附上地址：https://github.com/topics/java添加图片注释，不超过140字（可选）发展历程最初的20K+Star为什么要写mall项目？打造一个业务与技术相结合的实战项目！2018年初的时候一度想找
一、构造如下SM2签名算法过程1 Sig1r1= F2BFC778C66127C74E3613FAA1AB6E207059740B317597A78BBFCDF58AED0A51 Sig1s1=4FC719D00334CCC23098036DEEAA71DB464A076EFA79283389D3414D70659E88 私钥d=B3124DC843BB8BA61F035A7D0938251F5DD4CBFC96F5453B130D890A1CDBAE32 公钥P=DC9A1F6E4334DDAC74E5104AC1
K_A12_002基于STM32等单片机采集光敏电阻传感器参数串口与OLED0.96双显示一、资源说明二、基本参数参数引脚说明三、驱动说明IIC地址/采集通道选择/时序对应程序:四、部分代码说明1、接线引脚定义1.1、STC89C52RC+光敏电阻传感器模块1.2、STM32F103C8T6+光敏电阻传感器模块五、基础知识学习与相关资料下载六、视频效果展示与程序资料获取七、注意事项八、接线说明STC89C52RCSTM32F103C8T6一、资源说明单片机型号测试条件模块名称代码功能STC89C52RC晶振11.0592M光敏电阻传感器模块STC89C52RC采集光敏电阻传感器模块参数串口与O
