1月20日，中关村华安关键信息基础设施安全保护联盟会员大会暨关键信息基础设施安全保护论坛在北京成功举办，比瓴科技作为会员单位受邀出席。本次论坛发布了《关键信息基础设施安全保护支撑能力白皮书（2023）》，比瓴科技入围“软件供应链安全”、“安全保护业务”、“检测评估业务”三个安全场景。软件供应链安全——瓴域-持续应用安全平台（ASPM）比瓴科技基于ASPM平台提供面向软件供应链安全的解决方案，利用安全编排技术实现安全开发运营自动化，打破安全数据孤岛，汇聚和统一安全数据，重新识别安全漏洞修复优先级，聚焦高风险漏洞。结合应用资产数据，形成企业应用软件资产风险视图。ASPM平台核心价值·提升安全运营自
1，坐标系与数学不同，x轴向下，y轴向右2.案例：螺旋矩阵力扣（LeetCode）官网-全球极客挚爱的技术成长平台classSolution{publicListspiralOrder(int[][]matrix){Listres=newArrayList();intn=matrix.length;//有多少行if(n==0)returnres;intm=matrix[0].length;//列//设定方向向量，要顺时针，右下左上intdx[]={0,1,0,-1},dy[]={1,0,-1,0};//判断当前的数组有没有被使用，也就是有没有加到答案数组中booleanst[][]=newbo
这里写目录标题定义类型监督学习定义例子回归式监督学习分类的监督学习多个输入总结无监督学习定义聚类式无监督学习其他类型的无监督式学习JupyterNotebooks回归模型线性回归模型定义例子符号线性回归的术语表达成本函数问题产生定义总结实例1总结实例2梯度下降问题产生思想实现注意点关于梯度下降参数更新公式的导数项关于梯度下降参数更新公式的学习率关于如何判断当前已经到达了极值点线性回归中的梯度下降用到的函数实现多种特征简介多特征模型的例子向量化（多元线性回归的代码表示）实现简单原理多元线性回归的梯度下降法公式分析法方程法特征缩放问题产生实例总结问题解决优化训练数据的几种方法除去最值法平均归一化总
🚀个人主页：为梦而生~关注我一起学习吧！💡专栏：机器学习欢迎订阅！后面的内容会越来越有意思~⭐特别提醒：针对机器学习，特别开始专栏：机器学习python实战欢迎订阅！本专栏针对机器学习基础专栏的理论知识，利用python代码进行实际展示，真正做到从基础到实战！💡往期推荐：【机器学习基础】机器学习入门（1）【机器学习基础】机器学习入门（2）【机器学习基础】机器学习的基本术语【机器学习基础】机器学习的模型评估（评估方法及性能度量原理及主要公式）【机器学习基础】一元线性回归（适合初学者的保姆级文章）【机器学习基础】多元线性回归（适合初学者的保姆级文章）【机器学习基础】对数几率回归（logistic回
1.IDE:QuartusII2.设备：Cyclone II EP2C8Q208C8N 3.实验：正点原子-verilog基础知识4.时序图：5.步骤6.代码：
前言在这节课，我们将学习语义分割和实例分割。在语义分割中，我们需要重点掌握语义分割的概念、常用数据集、评价指标（IoU）以及经典的语义分割方法（Deeplab系列）；在实例分割中，需要知道实力分割可以近似看为“目标检测+语义分割”，需要知道MaskR-CNN方法的计算流程，以及评价指标mAP。一、语义分割1.1 分割类任务的定义分割类任务是一种密集标注任务，即将图像中每个像素赋予一个语义或者实例标签。1.2 语义分割的应用场景无人驾驶机器人医学图像……1.3 常用数据集1.3.1 PascalVOCDatasetVOC数据集是计算机视觉主流数据集之一，由牛津大学、比利时鲁汶大学等高校的视觉研究
1.爬虫相关概述爬虫概念:通过编写程序模拟浏览器上网,然后让其去互联网上爬取/抓取数据的过程模拟:浏览器就是一款纯天然的原始的爬虫工具爬虫分类:通用爬虫:爬取一整张页面中的数据.抓取系统(爬虫程序)聚焦爬虫:爬取页面中局部的数据.一定是建立在通用爬虫的基础之上增量式爬虫:用来监测网站数据更新的情况.以便爬取到网站最新更新出来的数据风险分析合理的的使用爬虫风险的体现:爬虫干扰了被访问网站的正常运营；爬虫抓取了受到法律保护的特定类型的数据或信息。避免风险:严格遵守网站设置的robots协议；在规避反爬虫措施的同时，需要优化自己的代码，避免干扰被访问网站的正常运行；在使用、传播抓取到的信息时，应审查
1容器生命周期管理1.1dockerstart启动一或多个已被停止的容器。#启动已被停止的容器myrunoobdockerstartmyrunoob1.2dockerstop停止一个运行中的容器dockerstopmyrunoob1.3dockerrestart重启容器dockerrestartmyrunoob1.4dockerrun创建一个新的容器并运行一个命令。要根据dockerimages命令的结果启动对应镜像的容器，执行：运行dockerimages命令查看当前系统中所有可用的镜像列表。从结果中找到您想要启动的镜像的REPOSITORY和TAG。使用dockerrun命令启动一个新的容
课堂内容了解动态规划（DynamicProgramming,DP）及其解决的问题、根据其设计的算法及优化。动态规划是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。由于动态规划并不是某种具体的算法，而是一种解决特定问题的方法，因此它会出现在各式各样的数据结构中，与之相关的题目种类也更为繁杂。动态规划与其它类型的递推的确有很多相似之处，学习时可以注意它们之间的异同。最长上升子序列问题(LIS)纯暴力：O(2n)O(2^n)O(2n)暴力dp:fi=max{fj+1},jfi=max{fj+1},ji,ajai时间效率O(n2)O(n^2)O(n2)二分:构造上升目标数组：
排序算法分类排序：将一组对象按照某种逻辑顺序重新排列的过程。按照待排序数据的规模分为：内部排序：数据量不大，全部存在内存中；外部排序：数据量很大，无法一次性全部存在内存中，因此排序中需要访问外存。按照排序是否稳定分为：稳定排序：相等的元素在排序前后的相对位置不变。例如，a等于b，且原序列a在b前，排序后a仍在b前，则为稳定排序。不稳定排序：相等元素在排序前后的相对位置可能发生变化。按照是否需要额外内存分为：原地排序：在排序过程中不申请多余的存储空间，只利用原来存储待排数据的存储空间进行比较和交换的数据排序。非原地排序：需要额外内存空间存储数组副本以辅助排序。按照排序方式分为：比较类排序：通过比
