一般使用scp远程拷贝操作时，需要输入目标服务器的用户名和密码，这个时候可以做linux服务器之间ssh互信配置， 这样在多个linux服务器之间做操作时就可以免密登陆。
原理 双向,顾名思义,双方互通,此处的意思是多台 linux 两两免密登录.双向比单向多了些操作,单向只需把某一个linux的公钥发送给其他linux即可,而双向要实现集群中的每一台机器都保存其他所有 …
前言 基于Keepalived实现LVS双主高可用集群。什么是Keepalived呢，keepalived观其名可知，保持存活，在网络里面就是保持在线了， 也就是所谓的高可用或热备，用来防止单点故障的发生。本文将详细讲述Keepalived工作原理及高可用解决方案的实现。 相关介绍 Keepalived简介 Keepalived采用VRRP(virtual router redundancy protocol，虚拟路由冗余协议)热备份协议，以软件的方式实现linux服务器的多机热备功能。VRRP是针对路由器
设置互信信息 首先添加rac2节点 依次点击 SSH Connectivity ,填写 oracle 密码，最后点击setup，安装程序会自动建立两节点互信 如之前建立过互信需勾选 reuse private and publick key选项
MIC 即：Maximal Information Coefficient 最大互信息系数。 使用MIC来衡量两个基因之间的关联程度，线性或非线性关系，相较于Mutual Information（MI）互信息而言有更高的准确度。MIC是一种优秀的数据关联性的计算方式。本篇文章将会详细介绍MIC的算法原理，优缺点以及Python的具体实现方式，并给出一个可视化方案。
主要是基于图深度学习的入门内容。讲述最基本的基础知识，其中包括深度学习、数学、图神经网络等相关内容。该教程由代码医生工作室出版的全部书籍混编节选而成。偏重完整的知识体系和学习指南。
在概率论和信息论中，两个随机变量的互信息（Mutual Information，简称MI）或转移信息（transinformation）是变量间相互依赖性的量度。不同于相关系数，互信息并不局限于实值随机变量，它更加一般且决定着联合分布 p(X,Y) 和分解的边缘分布的乘积 p(X)p(Y) 的相似程度。互信息(Mutual Information)是度量两个事件集合之间的相关性(mutual dependence)。互信息最常用的单位是bit。
熵可以从随机变量状态需要的平均信息量角度理解, 也可以从描述统计力学中无序程度的度量角度理解.
【导读】专知于11月24日推出胡老师的基于信息理论的机器学习报告系列教程，大家反响热烈，胡老师PPT内容非常翔实精彩，是学习机器学习信息理论不可多得的好教程，今天是胡老师为教程的第四部分也是报告的最后一部分（为第五章和第六章内容）进行详细地注释说明，请大家查看！ ▌概述 本次tutorial的目的是，1.介绍信息学习理论与模式识别的基本概念与原理；2.揭示最新的理论研究进展；3.从机器学习与人工智能的研究中启发思索。由于时间有限，本次只是大概介绍一下本次tutorial的内容，后续会详细介绍每一部分。 本
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/83
有失真信源编码的数学模型如下图所示，将编码过程看成信息经过有扰信道传输的过程。信道输出 Y 即为编码输出。
需求：四台Linux主机,IP地址为192.168.10.10/11/12/13,配置登录用户的互信 1.各节点ssh-keygen生成RSA密钥和公钥
解压 p13390677_112040_Linux-x86-64_3of7.zip 文件提取grid安装文件
Variational Discriminator Bottleneck: Improving Imitation Learning, Inverse RL, and GANs by Constraining Information Flow.（ICLR 2019高分论文） 首先讲一下需要了解的知识： A.信息瓶颈 他的原理是，在信息传播过程中，设置一个瓶颈，通过这个瓶颈的信息是有限的，然而仅用这些有限的信息还要完成分类或者回归的任务，所以流过瓶颈的这些“有限的信息”肯定是最重要，少而精的。通过信息瓶颈，可以获取到重要特征。 B.互信息 三种理解1)互信息度量 x 和 y 共享的信息。2）y的发生给x的不确定度的减少，也就是x如果发生能够带来的信息量减少了。就好比扔骰子，y是扔出偶数，x是扔出6。原本x能带来的信息量比发生y后要多，而这部分减少的信息量叫做互信息。3）如下图所示，A和B的交，I（X，Y）表示为互信息。
公钥认证的基本思想 对信息的加密和解密采用不同的key，这对key分别称作private key（私钥）和public key（公钥），其中，public key存放在欲登录的服务器上，而private key为特定的客户机所持有。当客户机向服务器发出建立安全连接的请求时，首先发送自己的public key，如果这个public key是被服务器所允许的，服务器就发送一个经过public key加密的随机数据给客户机，这个数据只能通过private key解密，客户机将解密后的信息发还给服务器，服务器验证正
之前在《记录一则Linux SSH的互信配置过程》、《Vertica 7.1安装最佳实践（RHEL6.4）》中，都分别提到了配置ssh互信的方法，本文在此基础上进一步整理配置ssh互信的方法，目的是将步骤尽可能的简化，从而更加适合在较大规模的集群中对ssh互信进行快速配置。
对于两个随机变量，MI是一个随机变量由于已知另一个随机变量而减少的“信息量”（单位通常为比特）。互信息的概念与随机变量的熵紧密相关，熵是信息论中的基本概念，它量化的是随机变量中所包含的“信息量”。
摘要： 监督学习在很多应用方面有了巨大的进步，但是非监督学习却没有如此广的应用，非监督学习是人工智能方面非常重要也非常具有挑战性的领域。这篇论文提出了 constrative predictive coding，一个非监督的通用的算法用于在高维度数据中提取有用的表示信息。算法的核心是通过强大的自回归（autoregressive）模型来学习未来的（预测的）隐变量表示。论文使用对比损失概率（probabilistic contrastive loss）来引入最大化预测样本的信息的隐变量。大多数其他研究的工作都集中在使用一个特殊的修正（公式）评估表示，论文（CPC）所使用的方法在学习有用信息表示的时候表现非常优异。
TLDR: 本文针对现有自监督和图神经网络结合的模型局限性，提出了一种能够根据下游任务进行自适应监督信号增强的模型GFormer，同时引入了任务相关性等模块的设计，提升了模型的表达能力和适应性表现。
【导读】专知于11月24日推出胡老师的基于信息理论的机器学习报告系列教程，大家反响热烈，胡老师PPT内容非常翔实精彩，是学习机器学习信息理论不可多得的好教程，今天是胡老师为教程的第三部分（为第四章内容）进行详细地注释说明，请大家查看！ ▌概述 ---- 本次tutorial的目的是，1.介绍信息学习理论与模式识别的基本概念与原理；2.揭示最新的理论研究进展；3.从机器学习与人工智能的研究中启发思索。由于时间有限，本次只是大概介绍一下本次tutorial的内容，后续会详细介绍每一部分。 胡老师的报告内容分为三
通信系统中若发端的符号为 X 收端的符号为 Y。如果是 一一对应信道, 接收到 Y 后对 X 的不确定性将完全消除： H(X|Y) = 0，一般情况 H(X|Y) < H(X), 即了解 Y 后对 X 的不确定度将减少。
阿里云95块钱买的ECS要到期了，续费的话需要1000多。想了想服务器上也没啥重要的东西，于是趁着腾讯云折扣，花了288买了个三年的CVM。CVM就是一个云虚拟机，这里就暂且叫它服务器。
信息量是通过概率来定义的：如果一件事情的概率很低，那么它的信息量就很大；反之，如果一件事情的概率很高，它的信息量就很低。简而言之，概率小的事件信息量大，因此信息量可以定义如下：
AI 研习社按：本文由图普科技编译自《Exemplar CNNs and Information Maximization》，雷锋网 AI 研习社独家首发。文中相关链接详见文末“阅读原文”。 前几周，我针对一篇题为《Unsupervised Learning by Predicting Noise》的论文写了自己的解读和看法。在文章中，我提到了解读这一方法的另一个角度——信息最大化，即寻找有限熵数据的非线性表征，同时最大程度地保留输入的信息。 在那篇文章中，我简单地提了一下“Exemplar-CNNs”的方
近些年的顶会，出现了一部分利用互信息取得很好效果的工作，它们横跨NLP、CV以及graph等领域。笔者最近也在浸淫（meng bi）这一方向，在这里和大家简要分享一些看法，如有雷同，不胜荣幸。
当我们想要得到一个随机事件的概率分布时，如果没有足够的信息来完全确定其概率分布，那么最为保险的方法就是选择一个使得熵最大的分布。
基本概念 概率(probability) 最大似然估计(maximum likelihood estimation) 条件概率(conditional probability) 全概率公式(full probability) 贝叶斯决策理论(Bayesian decision theory) 贝叶斯法则(Bayes’theorem) 二项式分布(binomial distribution)
在MySQL搭建MHA高可用架构的时候，需要打通master、slave、以及mha manager之间的ssh互信，通常情况下，运维人员需要手动打通ssh互信，在自动化构建的过程中很不方便。如果可以使用自动化的脚本打通服务器之间的ssh互信，对自动化运维会有很大的帮助。
HanLP中的词语提取是基于互信息与信息熵。想要计算互信息与信息熵有限要做的是 文本分词进行共性分析。在作者的原文中，有几个问题，为了便于说明，这里首先给出短语提取的原理。在文末在给出pyhanlp的调用代码。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 本文转载自 | 知乎 作者 | 光某人 地址 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/346686467 A 『引入』 深度学习的成功往往依赖于海量数据的支持，其中对于数据的标记与否，可以分为监督学习和无监督学习。 1. 监督学习：技术相对成熟，但是对海量的数据进行标记需要花费大量的时间和资源。 2. 无监督学习：自主发现数据中潜在的结构，节省时间以及硬件资源。 2.1 主要思路：自主地从大量数据中学习同类数据的相同特性，并将其编码为
本篇是来自木东居士的超赞文章，是关于特征工程的一些常用的方法理论以及python实现，大家在做特征工程的时候，可以有所借鉴。
数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见，特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应用当中，可以说特征工程是机器学习成功的关键。
在N多年前，搭建Oracle RAC环境的时候，其中有一项非常艰巨的任务就是配置节点服务器的互信关系，每次到了这个部分的时候就有点晕，因为文件需要在两个节点间拷过来，拷过去。 每次到了这个部分，就需要打开我的攻略笔记，然后严格按照上面的步骤来完成。到了OCM考试的时候，当时Oracle是提供了一个建立互信关系的脚本，直 接运行即可。搭建的过程省事不少。到了11g的RAC搭建中，在检查项中有一个就是建立互信关系，只需要在界面上点击即可完成。可见互信关系的建立过程是 越来越简化了。 当然回到工作环境中
信息瓶颈（Information Bottleneck, IB)一般说的是对于信息的一种压缩方法，目标是有损压缩数据，保真关于其关于目标的信息。之前有用来做神经网络的解释性分析，虽然似乎被怼了，但是可以用来做其他事情啊，比如这篇文章就是说的用信息瓶颈来增强模型的鲁棒性。这篇文章讲的是一种在图上做信息瓶颈压缩结构与节点信息，旨在希望能滤除不重要的邻居节点，增强模型鲁棒性。
只需要在管理机上安装，推荐使用 yum install ansible。 被管理机上需要有python环境。
信息论是一个重要的领域，它对深度学习和人工智能作出了重大贡献，但很多人对它却并不了解。信息论可以看作是微积分、概率论和统计学这些深度学习基本组成部分的复杂融合。人工智能中的很多概念来自信息论或相关领域：
熵的概念比较晦涩难懂。但是，我们还是想最大化的用容易理解的语言将它说明白。尽量不要让这部分知识成为大家学习的绊脚石。
选自TowardsDataScience 作者：Mukul Malik 机器之心编译 参与：Pedro、思源 信息论在机器学习中非常重要，但我们通常熟知的是信息论中交叉熵等模型度量方法。最近很多研究者将信息论作为研究深度方法的理论依据，而本文的目标不是要去理解神经网络背后的数学概念，而是要在信息论的视角下可视化与解读深度神经网络。 「Information: the negative reciprocal value of probability.」—克劳德 香农 编码器-解码器 编码器-解码器架构绝不仅仅
本文主要基于这篇文章：A Note on the Inception Score，属于读书笔记的性质，为了增加可读性，也便于将来复习，在原文的基础上增加了一些细节。
通过Hi-C技术可以得到全基因组范围内的染色质交互信息, 在不同的分辨率下，首先得到bin之间的交互矩阵contact matrix, 通过热图的形式来展示该交互矩阵，即得到了contact map。在完整的contac matrix的基础上，可以进行A/B隔室，拓扑结构域，染色质环等不同层级空间结构单元的分析。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 一、关键词提取概述 关键词是能够表达文档中心内容的词语，常用于计算机系统标引论文内容特征、信息检索、系统汇集以供读者检阅。关键词提取是文本挖掘领域的一个分支，是文本检索、文档比较、摘要生成、文档分类和聚类等文本挖掘研究的基础性工作。 从算法的角度来看，关键词提取算法主要有两类：无监督关键词提取方法和有监督关键词提取方法。 1、无监督关键词提取方法 不需要人工标注的语料，利用某些方法发现文本中比较重要的词作为关键词，进
今天给大家解读一篇NIPS2021中GNN与对比学习结合的论文，后面会持续更新NIPS2021中关于对比学习（Contrastive Learning）论文的解读，欢迎大家关注。
Geoffrey Hinton 是谷歌副总裁、工程研究员，也是 Vector Institute 的首席科学顾问、多伦多大学 Emeritus 荣誉教授。2018 年，他与 Yoshua Bengio、Yann LeCun 因对深度学习领域做出的巨大贡献而共同获得图灵奖。
1、什么是SSO（单点登录Single Sign On） SSO是一种统一认证和授权机制，指访问同一服务器不同应用中的受保护资源的同一用户，只需要登录一次，即通过一个应用中的安全验证后，再访问其他应用中的受保护资源时，不再需要重新登录验证。 2、解决问题 解决了用户只需要登录系统一次就可以访问相互信任的应用系统 3、SSO原理 所有认证都在SSO认证中心认证 SSO认证中心通过一些方法通知WEB当前用户是否已认证用户 SOO认证中心和WEB应用要有信任关系 4、CAS原理 4.1访问服务
单点登录（Single Sign-On，SSO）是一种用户认证方式，用户在多个应用系统中只需要登录一次，就可以访问所有相互信任的应用系统。SSO 的实现原理涉及身份认证、令牌管理、会话管理等多个方面，下面将详细介绍其实现原理和常用的实现方式。
通常我们总希望信息通过信道传输时输入与输出之间的互信息最大，是在信道给定情况下的要求。而这里是在信源给定而不是信道给定条件下传输。信息率失真理论要解决的问题就是计算满足失真要求的传输所需的最小信道容量或传输速率，以达到降低信道的复杂度和通信成本的目的。
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