（1）结合示范代码了解曲线生成原理与算法实现，尤其是Bezier曲线。 （2）调试、编译、修改示范程序。
了解曲线的生成原理，掌握几种常见的曲线生成算法，利用VC+OpenGL实现Bezier曲线生成算法。
行人分类研究在计算机视觉领域具有重要的理论研究意义及应用价值。由于远红外图像相对于可见光图像来讲，有着不受天气、光照因素影响的独特优势，因此受到了相关学者的广泛关注。红外行人分类可以为驾驶辅助系统提供关键技术支撑，图1给出了驾驶辅助系统的结构图。从图中可发现，行人分类结果是行车安全评估的重要依据，在实际应用中行人分类错误可能会导致严重的交通事故。
根据路透社的独家报道，NSA 在安全行业领导企业RSA的两个加密产品都植入了随机数生成器后门，而不只是此前斯诺登爆料的一个。 2013年12月路透社曾爆料称著名加密产品开发商RSA在收取NSA上千万美元后，在其软件Bsafe中嵌入了NSA开发的，被植入后门的伪随机数生成算法（Dual_EC——DRBG，双椭圆曲线确定性随机比特生成器），NSA还利用NIST认证该漏洞算法为安全加密标准，使得该算法成为大量软件产品默认使用的随机数生成器，而这个后门算法使得NSA能够大规模破解加密数据。 在第一个R
可是，你能够如数家珍地说出所有常用的分类算法，以及他们的特征、优缺点吗？比如说，你可以快速地回答下面的问题么:
不可还原的加密算法（暴力撞库除外），常见的算法有：MD5、SHA1、SHA256、SHA512。
选自Statsbot 作者：Vadim Smolyakov 机器之心编译 参与：Jane W 集成学习（Ensemble learning）通过组合几种模型来提高机器学习的效果。与单一模型相比，该方法可以提供更好的预测结果。正因为如此，集成方法在许多著名的机器学习比赛（如 Netflix、KDD 2009 和 Kaggle 比赛）中能够取得很好的名次。 集成方法是将几种机器学习技术组合成一个预测模型的元算法，以达到减小方差（bagging）、偏差（boosting）或改进预测（stacking）的效果。 集
导读：大部分的机器学习算法主要用来解决两类问题——分类问题和回归问题。在本文当中，我们介绍一些简单但经典实用的传统机器学习算法，让大家对机器学习算法有一个基本的感性认识。
YOUChain 研究团队，成员毕业于国内外顶级名校，有长期的工业界经验。我们持续跟踪的区块链学界和业界的前沿发展，致力于深入区块链本质，推动学术和技术发展。团队诚邀加密、算法、区块链、工程人才加入！
密钥协商这一概念也得以提出。一方面它能为参与者提供身份认证，另一方面，也能与参与者协商并共享会话密钥。
原文：ICLR 2023 Spotlight | EVA3D：从二维图像集合中学习三维人体生成
机器之心专栏 机器之心编辑部 在 ICLR 2023 上，南洋理工大学 - 商汤科技联合研究中心 S-Lab 团队提出了首个从二维图像集合中学习高分辨率三维人体生成的方法 EVA3D。得益于 NeRF 提供的可微渲染，近期的三维生成模型已经在静止物体上达到了很惊艳的效果。但是在人体这种更加复杂且可形变的类别上，三维生成依旧有很大的挑战。本文提出了一个高效的组合的人体 NeRF 表达，实现了高分辨率（512x256）的三维人体生成，并且没有使用超分模型。EVA3D 在四个大型人体数据集上均大幅超越了已有方案，
国密即国家密码局认定的国产密码算法。主要有SM1，SM2，SM3，SM4。密钥长度和分组长度均为128位。 SM1 为对称加密。其加密强度与AES相当。该算法不公开，调用该算法时，需要通过加密芯片的接口进行调用。 SM2为非对称加密，基于ECC。该算法已公开。由于该算法基于ECC，故其签名速度与秘钥生成速度都快于RSA。ECC 256位（SM2采用的就是ECC 256位的一种）安全强度比RSA 2048位高，但运算速度快于RSA。 SM3 消息摘要。可以用MD5作为对比理解。该算法已公开。校验结果为256位。 SM4 无线局域网标准的分组数据算法。对称加密，密钥长度和分组长度均为128位。
众所周知，为了保障商用密码的安全性，国家商用密码管理办公室制定了一系列密码标准，包括SM1（SCB2）、SM2、SM3、SM4、SM7、SM9、祖冲之密码算法（ZUC)那等等。
机器之心专栏 机器之心编辑部 会 freestyle 的AI来了，给定起始动作与音乐，新方法 DanceNet3D 就可以生成一段与音乐合拍且流畅优美的舞蹈。 近来，AI 舞蹈生成技术的擂台大有你方唱罢我登场之势。谷歌团队的 AI Choreographer 刚推出不久，就迎来了强劲的对手——DanceNet3D。 先来看段 Demo ： DanceNet3D 是由来自慧夜科技、北航以及港中文 MMLab 的学者联合推出的高质量三维舞蹈动作生成算法。给定起始动作与一段音乐，该算法可以生成一段与音乐合拍且
信息与通信工程学院 阵列信号处理实验报告(自适应波束形成 Matlab 仿真) …
在前端开发中，生成伪随机正态分布的数据对于模拟和实验非常有用。本文将介绍正态分布的基本概念，并探讨如何使用JavaScript实现伪随机正态分布。
山西省政府办公厅印发了《关于促进全省煤炭绿色开采的意见》(简称《意见》)，提出在确保安全的前提下，持续探索煤炭绿色开采技术路线，积极应用成熟技术，高标准建设不同类型的示范煤矿。
题外话：不知道鸽了多久了，这次补更一下，出的密码学加密算法还挺少的，打算先搞4期密码算法，国密SM系列。
不管你在数据科学的哪一个方向研究，可能数据不平衡(imbalanced data)都是一个常见的问题。很多人总是会强调极端状况下的数据不平衡，如医疗数据，犯罪数据等。但在实际中，更多的不平衡并不会显得那么极端。如果你关注过kaggle上的比赛冠军的分享，你会发现观察数据尤其是了解不平衡情况经常会是第一步（当然还会有其他的预处理和分析）。
无论是在分布式系统中的ID生成，还是在业务系统中请求流水号这一类唯一编号的生成，都是软件开发人员经常会面临的一场景。而雪花算法便是这些场景的一个解决方案。
在《精通比特币》这本书里有一张经典的图，用来说明私钥、公钥和比特币地址三者之间的关系。私钥可以生成公钥，公钥再生成比特币地址，反过来皆不可行。 摘自《精通比特币》 在区块链的世界里，我们持有的比特币只
列生成算法 (Column Generation) 01 列生成算法的背景 多年来，寻找大规模的、复杂的优化问题的最优解一直是决策优化领域重要的研究方向之一。列生成算法通常被应用于求解大规模整数规划问题的分支定价算法(branch-and-price algorithm)中，其理论基础是由Danzig等于1960年提出。当求解一个最小化问题时，列生成算法主要的作用是为每个搜索树节点找到一个较优的下界(lower bound)。本质上而言，列生成算法就是单纯形法的一种形式，是用来求解线性规划问题
加密算法通常分为对称性加密算法和非对称性加密算法。对于对称性加密算法，信息接收双方都需事先知道密匙和加解密算法且其密匙是相同的，之后便是对数据进行加解密了。
在国家的十四个五年规划和2035年远景目标纲要中的第五篇《加快数字化发展 建设数字中国》中第二节中提出培育壮大人工智能、大数据、区块链、云计算、网络安全等新兴数字产业：区块链部分明确要求通过推动区块链的技术创新，进一步为区块链服务平台和金融科技，供应链管理，政务服务等应用方案做好基础服务，并进一步完善管理机制。最新的《“十四五”数字经济发展规划》提到，“构建基于区块链的可信服务网络和应用支撑平台”。作为数字经济时代重要底层技术之一，区块链对推动企业数字化转型，促进产业数字化发展，推进数字中国建设都起着强大支撑作用。当前，政策叠加效应深度释放，我国区块链产业发展驶入“快车道”，已经成为驱动数字经济高质量发展的重要引擎。
本篇为《DEDECMS伪随机漏洞 (一) ：PHP下随机函数的研究》的续篇，研究DEDECMS的cookie生成的算法, 以及rootkey生成的算法, 确认rootkey使用的随机算法的强度, 计算攻击耗时。
本次案例的代码都已上传到Review_Reverse上面，后面会持续更新，大家可以Fork一波。
为什么使用集成算法 简单算法一般复杂度低，速度快，易展示结果，但预测效果往往不是特别好。每种算法好像一种专家，集成就是把简单的算法（后文称基算法/基模型）组织起来，即多个专家共同决定结果。 如何组织算法和数据 这里我们的着眼点不是某个算法，某个函数，而是对数据和算法整体的规划。 从数据拆分的角度看：可以按行拆分数据，也可以按列给属性分组。 从算法组合的成份看：可以集成不同算法，也可以集成同一算法不同参数，还可以集成同一算法使用不同数据集（结合数据拆分）。 从组合的方式看：可以选择少数服从多数，或加
识别率97.5%，图片接口支持手动测试，以图片形式返回结果；文本接口需要联系作者，测试额度1000次限24小时内使用。
// 编者按：随着智能汽车的不断发展，消费者对车身娱乐系统的要求也不断加强。虽然车身摄像头数量越来越多，但是依然面临画质不佳、存在畸变等问题，那么如何解决这些问题呢？LiveVideoStackCon2022音视频技术大会上海站邀请到了美摄科技的侯康老师，为我们分享美摄汽车图像及视频处理方案，将介绍图像画质增强、智能视频剪辑和虚拟场景娱乐等内容。 文/侯康 整理/LiveVideoStack 大家好，我是来自美摄科技的侯康，是美摄的AI负责人。今天，我将和大家分享美摄汽车图像及视频处理方案里的算法
智慧矿山是一个汇聚了多学科、多主题、多维空间信息的复杂系统，是在矿山地表和地下开采矿产资源的工程活动中所涉及的各种静、动态信息的全部数字化管理，智能分析，可视化展示，从而达到降本增效，实现企业利益的最大化。
在机器学习中通常分为有监督学习、无监督学习，半监督学习和强化学习四大类。而随机森林是一种典型的有监督学习算法，它是在决策树基础上得到的一种集成学习（bagging）算法。
这几天勤奋的小编一直在精确算法的快乐学习之中不能自拔。到列生成算法这一块，看了好几天总算把这块硬骨头给啃下来了。
集成学习通过综合多个模型来帮助改进机器学习结果。与单一模型相比，这种方法可以产生更好的预测性能。这就是为什么集成方法被广泛应用在许多著名的机器学习竞赛中，比如Netflix Competition，KDD 2009和Kaggle。
伪随机数生成算法在计算机科学领域应用广泛，比如枪击游戏里子弹命中扰动、数据科学里对样本进行随机采样、密码设计、仿真领域等等，背后都会用到伪随机数生成算法。
集成学习（Ensemble Learning）作为一种流行的机器学习，它通过在数据集上构建多个模型，并集成所有模型的分析预测结果。常见的集成学习算法包括：随机森林、梯度提升树、Xgboost等。
让机器像人一样表达和创作是人工智能的重要愿景，实现这一愿景的核心技术领域之一是智能写作。智能写作近年来不仅在技术上发展迅速，在应用中也体现出愈发重要的价值。
【新智元导读】“你最喜欢的机器学习算法是什么？”这个问题有些像“你最喜欢的颜色是什么？”说不重要吧，细究起来，颇有深意。本文摘选一些机器学习大牛在 Quora 的回答，看看他们爱用的算法和原因。 Yann LeCun，Facebook AI研究总监，纽约大学教授 Backprop。 Carlos Guestrin，机器学习 Amazon 教授，Dato CEO 和看电影一样，没有哪个机器学习算法是我的唯一最爱，但有若干的算法是我最喜欢的，每个有每个的理由。下面是我最喜欢的几个算法和模型： 最简洁的：感知器算
random 模块基于 Mersenne Twister 算法提供了一个快速的伪随机数生成器。Mersenne Twister 最初开发用于为蒙特卡洛模拟器生成输入，可生成具有分布均匀，大周期的数字，使其可以广泛用于各种应用。
大象为什么跳不高跑不快？因为它很重。HTTPS为什么访问比较慢为什么消耗CPU资源呢？同样也是因为它很重。HTTPS的重，体现在如下几方面：
安妮 千平 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 各位亲爱的文化圈权威，今年不用再看画了：近年来最大的艺术成就已经发生了。 这项艺术成就的诞生地，不是北京、新加坡、柏林郊区颜料四溅的画室中，不是威尼斯双年展上。请记住它出现的地点：美国新泽西州新布朗斯维克（New Brunswick），就在Turnpike高速公路9号出口附近。 新布朗斯维克是美国罗格斯大学（Rutgers）的主校区所在地，这所学校的艺术与人工智能实验室（AAIL）就在这里。与其说这个实验室像一个艺术孵化器，
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