1.区块链特征及分类1.1区块链特征去中心化。开放性、独立性、安全性、匿名性。1.2区块链分类1.2.1.公有链公有区块链是任何人都可以加入和参与的区块链，例如比特币。缺点包括：绝大部分公链系统需要较高的硬件资源来保障安全性，交易的隐私性极低或根本没有隐私性可言。需要经过大量节点验证，算力要求和能源消耗较高。1.2.2.私有链私有区块链网络类似于公有区块链网络，是一个去中心化的点对点网络，其显著差异是，私有区块链的整个网络由一个组织管理。该组织有完全的权限来控制允许谁参与、维护区块链网络。根据使用情况，可以显著提高参与者之间的信任和信心。私有区块链可以在企业防火墙后面运行，甚至可以在企业内部
1.混淆矩阵在二分类问题中，混淆矩阵被用来度量模型的准确率。因为在二分类问题中单一样本的预测结果只有YesorNo，即：真或者假两种结果，所以全体样本经二分类模型处理后，处理结果不外乎四种情况，每种情况都有一个专门称谓，如果用一个2行2列表格描述，得到的就是“混淆矩阵”，以下是遵循sklearn规范的混淆矩阵布局（本文地址：https://laurence.blog.csdn.net/article/details/129006571，转载请注明出处！)： 预测为’假’预测为’真’实际为’假’真阴性/TN(TrueNegative)假阳性/FP(FalsePositive)实际为’真’假阴性/
服务器定义服务器是计算机的一种。它比普通计算机运行速度更快、负载更高且价格更高。服务器的英文名称为“Server”，是指在网络上提供各种服务的高性能计算机。作为网络的节点，存储、处理网络上80%的数据、信息，因此也被称为x络的灵魂。服务器的主要特点包括R:Reliability一可靠性，能连续正常运行多长时间;A:Availability一可用性，系统正常运行时间和使用时间的百分比:S:Scalability一可扩展性，包括两方面，一方面是硬件的可扩展性，另一方面是软件对操作系统的支持能力:U:Usability一易用性，服务器的硬件和软件易于维护和修复;M:Manageability一可管理
我是一名正在尝试熟悉MongoDB的学生。我目前正在使用Java制作一个程序，该程序使用twitter流获取推文，并使用MongoDB将这些推文存储到数据库中。我已经将推文保存到MongoDB，现在我想按单词对这些推文进行分类。像这样:让我们说:Tweet1="IamA"Tweet2="IamB"我想做的是当我以某种方式对它们进行分类时，我希望它看起来像这样:I:Tweet1,Tweet2Am:Tweet1,Tweet2A:Tweet1B:Tweet2我必须为此使用索引吗？它实际上是在更改数据库还是只是通过索引搜索并不重要。我只希望我的结果看起来像这样。这是我第一次使用数据库，所以所有
❤作者主页：欢迎来到我的技术博客😎❀个人介绍：大家好，本人热衷于Java后端开发，欢迎来交流学习哦！(￣▽￣)~*🍊如果文章对您有帮助，记得关注、点赞、收藏、评论⭐️⭐️⭐️📣您的支持将是我创作的动力，让我们一起加油进步吧！！！🎉🎉阿里云存储OSS一、对象存储OSS1.开通“对象存储OSS”服务阿里云：https://www.aliyun.com/申请阿里云账号实名认证开通“对象存储OSS”服务进入管理控制台2.创建Bucket选择：标准存储、公共读、不开通。 3.上传默认头像 4.创建RAM子用户二、使用SDK 1.创建Mavaen项目aliyun-oss2.pomcom.aliyun.os
1、背景知识：卷积神经网络 卷积神经网络作为深度学习的经典算法之一，凭借局部连接和权值共享的优点，有效地降低了传统神经网络的复杂度。卷积神经网络结构由输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层等构成。图卷积神经网络 卷积层采用多组卷积核与输入层进行卷积运算，从输入层的原始数据中提取出新的特征信息。 池化层通过缩小卷积层提取出的特征信息的大小，挖掘提取特征的深度信息，实现特征信息的降维。 全连接层在卷积网络中充当着“分类器”的作用，将全连接层全部神经元学到的目标对象特征，映射到目标对象的标记空间，实现分类的目的。2.数据集：轴承数据集数据集
目录1二极管基础知识储备1.1半导体1.1.2类型 1.2二极管简介 1.2.1构成1.2.2性质1.2.3主要参数1.2.4极性的判断1.2.5二极管故障检测2常见二极管的分类 2.1整流二极管2.1.1整流桥2.2开关二极管2.3稳压二极管2.4变容二极管2.5 肖特基二极管2.6 快恢复二极管1二极管基础知识储备1.1半导体导电性能介于导体与绝缘体之间的材料称为半导体，常见半导体材料有硅、锗等1.1.1特性掺杂性：向纯净半导体中掺入少量某些物质，半导体导电性大大增强热敏性：温度上升，导电性增强光敏性：光线照射半导体，导电性显著增强1.1.2类型 本征半导体：纯净的半导体，导电能力很弱N型
写在前面：首先感谢兄弟们的关注和订阅，让我有创作的动力，在创作过程我会尽最大能力，保证作品的质量，如果有问题，可以私信我，让我们携手共进，共创辉煌。（专栏订阅用户订阅专栏后免费提供数据集和源码一份，超级VIP用户不在服务范围之内，不想订阅专栏的兄弟们可以私信我详聊）本篇博文，我们将使用PyTorch深度学习框架搭建ResNet实现钢轨缺陷识别，附完整的项目代码和数据集，可以说是全网最详细的手把手教程，初学者可以很好的入门，其他研究者可以加深ResNet的理解。先看本项目训练的ResNet模型的识别效果：ResNet（ResidualNeuralNetwork）由微软研究院的KaimingHe等
终于忙完初稿，开心地写一篇博客。“网络安全提高班”新的100篇文章即将开启，包括Web渗透、内网渗透、靶场搭建、CVE复现、攻击溯源、实战及CTF总结，它将更加聚焦，更加深入，也是作者的慢慢成长史。换专业确实挺难的，Web渗透也是块硬骨头，但我也试试，看看自己未来四年究竟能将它学到什么程度，漫漫长征路，偏向虎山行。享受过程，一起加油~前文详细介绍如何学习提取的API序列特征，并构建机器学习算法实现恶意家族分类，这也是安全领域典型的任务或工作。这篇文章将讲解如何构建深度学习模型实现恶意软件家族分类，常见模型包括CNN、BiLSTM、BiGRU，结合注意力机制的CNN+BiLSTM。基础性文章，希
1.OpenCV级联分类器的基本原理基于Haar特征的级联分类器的目标检测是PaulViola和MichaelJones在2001年的论文中提出的一种有效的目标检测方法。这是一种基于机器学习的方法，从大量的正面和负面图像中训练级联函数。然后用它来检测其他图像中的物体。Haar特征是一种反映图像的灰度变化的，像素分模块求差值的一种特征。它分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征。就像卷积核一样。每个特征都是一个单独的值，由黑色矩形下的像素和减去白色矩形下的像素和得到。用黑白两种矩形框组合成特征模板，在特征模板内用黑色矩形像素和减去白色矩形像素和来表示这个模版的特征值。例如：脸部的一些特
