这个问题涉及到对输入超过一个位的函数所讨论的Deutsch问题的简单概括。这一次,我们有一个布尔函数f,它以一个4位数作为输入,输出0或1,即f:{0,1}4→{0,1}。因此,f的输入是16个可能的4位二进制数字之一:
0000, 0001, 0010, 0011, 0100, 0101, 0110, 0111, 1000, 1001, 1010, 1011, 1100, 1101, 1110, 1111.
我们还被告知f是以下两种类型之一:
either f is a constant function, i.e., f(x) is the same for all 16 possible
我尝试使用sha1代码计算加密文件(file.gpg)的Python3。
我测试两种功能。
import hashlib
import gnupg
def sha1sum(filename):
h = hashlib.sha1()
b = bytearray(128*1024)
mv = memoryview(b)
with open(filename, 'rb', buffering=0) as f:
for n in iter(lambda : f.readinto(mv), 0):
h.upda
我想知道为什么libSVM给出了不同的准确性结果,如果我预测或没有概率,我在找到一个常见问题,上面写着
Q: Why using svm-predict -b 0 and -b 1 gives different accuracy values?
Let's just consider two-class classification here. After
probability information is obtained in training, we do not have
prob > = 0.5 if and only if decision value >