image.png 苹果今天修复了iOS 13.3的一个漏洞，该漏洞允许任何人通过强迫用户进入一个不可避免的循环，暂时将用户与iphone和ipad隔离。...Kishan Bagaria在AirDrop中发现了一个漏洞，它允许用户在iOS设备之间共享文件。他发现这个漏洞让他可以反复向所有能够在攻击者的无线范围内接收文件的设备发送文件。...但是，由于iOS没有限制设备可以接受的文件请求的数量，攻击者可以简单地反复发送文件，反复显示文件接受框，导致设备陷入一个循环。...一旦用户超出了攻击者的无线范围，他们就可以关闭蓝牙。 他开玩笑说:“我不知道这在飞机上能有多好用。” 苹果公司增加了一个速率限制来防止短时间内接二连三的请求，从而修复了这个漏洞。...但由于这个漏洞严格来说并不是一个安全漏洞，苹果公司表示，它不会发布一个通常与安全相关问题相关的普通漏洞和暴露(CVE)评分，而是在安全咨询中“公开承认”Bagaria的发现。
事件总线是一个项目开发中必不可少的能力，市面上也有几个非常有名的事件库，比如 EventBus 以及基于 RxJava 的 RxBus 等 但是他们在使用的时候都必须要手动注册/反注册监听，我们能否实现一个不需要手动反注册的事件总线呢...让 Observer 具备生命周期感知能力 借助 androidx-lifecycle 中的 LifecycleEventObserver 我们可以让 EventObserver 具备生命周期感知能力...) { // 用于解绑生命周期，后续介绍 open fun detachObserver() {} } 复制代码 实现一个生命周期感知能力的 Observer —— LifecycleBoundObserver...detachObserver() } } 复制代码 如此，我们就实现了一个具备生命周期感知能力的 Observer，在使用的时候传入对应的 LifecycleOwner 就可实现自动解绑监听...isMainThread(): Boolean { return Looper.myLooper() == Looper.getMainLooper() } } 复制代码 至此，一个完整的具备生命周期感知能力的
UTC 可以视为一个世界统一的时间，其他时区的时间都是在这个基础上增加或减少的，比如 北京和新加坡的时间比 UTC 快 8 小時，可记做 UTC + 8 美国东部时区时间比 UTC 慢 5 个小时，可记做...from datetime import datetime, timedelta, timezone 创建一个不考虑时区的日期时间，如果你处理的问题不需要考虑多个时区，那么这个时间可看做是你处理问题所在地区的时间...() 对象定义一个负 5 个小时的时间差，并传入 timezone() 对象中定义美东时区 ET。...但是对应到 UTC 上，丢失的那一个小时找回来，使得对应的美东时间的 UTC offset 变了，由原来的 UTC-4 变成了 UTC-5，即从原来慢 4 个小时又回到正常情况的慢 5 个小时，如下图所示...用 dateutil.tz 可以方便设定时区 很多国家有夏令时，一年调节两次时间，先调慢再调快 UTC 是标准，不管你怎么变，对应在 UTC 上的时间不会变，比较不同时区的时间最好转成 UTC 再比较
注意到，最后收敛的结果会随着和的选取不同而不同。 有一个漂亮的理论（novikoff定理）给出了在训练数据集上误分类次数的上界（课本42页），也就是在线性可分的时候，感知机总能收敛。...朴素贝叶斯的直观性肯定是不如第二第三章的，所以这里花了一些篇幅来说明“为什么”这件事情为了让你看不懂。 朴素贝叶斯法也是一个用来分类的方法。...朴素贝叶斯里面做了一个比较强的假设，就是各个特征之间相互独立，叫做条件独立性的假设（这个假设让朴素贝叶斯法更简单，但是有时会牺牲准确度），也就是： 在有了这些东西之后，怎么用朴素贝叶斯分类器做分类？...但是我们能控制的东西只有，也就是要找到这样的，使得取得最小（注意不能直接提出来说让这个东西最小就可以了，这是不对的）。...这一个过程可以用argmin刻画（因为要证明的东西也就是argmax的形式，转换一下应该就能证出来了），也就是： 这里括号里的指的是 这就是我们在朴素贝叶斯里面做的事情。
统计学习方法总结 本书介绍了10种主要的统计学习方法：感知机、k邻近法、朴素贝叶斯、决策树、逻辑斯蒂回归与最大熵模型、支持向量机、提升发方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场。...BBC关于熵的理解-宇宙的奇迹：时间之箭 BBC 3.感知机和支持向量机 这两部分都属于对几何空间的划分，可以放在一块学，支持向量机是感知机的升级版，该系列对数学的要求较高，是块难啃的骨头。...支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界） 4.朴素贝叶斯方法 深刻的贝叶斯原理，它的哲学绝对不是一行简单的贝叶斯公式所能描述的。...条件随机场 它是这本书的终极大boss，谁叫它放在了最后呢，它可谓是朴素贝叶斯、逻辑斯蒂回归、最大熵模型及隐马尔科夫模型的综合升级版。所以必须最后一个学，否则云里雾里。...参考博文有： Demon之条件随机场笔记 知乎之如何用简单易懂的例子解释条件随机场（CRF）模型？它和HMM有什么区别？
(df['Datetime'],format='%d-%m-%Y %H:%M')#4位年用Y，2位年用y df.index=df['Timestamp'] df=df.resample('D').mean...()#按天采样，计算均值 train['Timestamp']=pd.to_datetime(train['Datetime'],format='%d-%m-%Y %H:%M') train.index...=train['Timestamp'] train=train.resample('D').mean() test['Timestamp']=pd.to_datetime(test['Datetime'...label='训练') plt.plot(test.index,test['Count'],label='测试') plt.plot(y_hat.index,y_hat['naive'],label='朴素预测法...') plt.legend(loc='best') plt.title("朴素预测法") plt.show() 算法：朴素预测法是给定上一个时刻的值来预测下一个时刻的值的方法，是一种“跟踪”算法，适用于稳定性很高的数据集
Machine Learning Mastery 机器学习算法教程 机器学习算法之旅 利用隔离森林和核密度估计的异常检测 机器学习中的装袋和随机森林集成算法 从零开始实现机器学习算法的好处 更好的朴素贝叶斯...：从朴素贝叶斯算法中收益最大的 12 个技巧 机器学习的提升和 AdaBoost 选择机器学习算法：Microsoft Azure 的经验教训 机器学习的分类和回归树 什么是机器学习中的混淆矩阵 如何使用...Python 从零开始实现逻辑回归 如何用 Python 从零开始实现机器学习算法指标 如何在 Python 中从零开始实现感知机算法 如何在 Python 中从零开始实现随机森林 如何在 Python...机器学习中的朴素贝叶斯 机器学习中的朴素贝叶斯教程 机器学习算法的过拟合和欠拟合 参数化和非参数化机器学习算法 理解任何机器学习算法的 6 个问题 在机器学习中拥抱随机性 如何使用 Python 从零开始扩展机器学习数据...如何评估用于人类活动识别的机器学习算法 用于时间序列预测的多层感知机网络的探索性配置 比较时间序列预测的的经典和机器学习方法的结果 如何通过深度学习快速获得时间序列预测的结果 如何利用 Python
C#现状简述 在编程的世界里，复杂性往往被视为一种力量的象征。然而，真正的高手，却能在纷繁复杂的技术堆中，找到最简洁的路径，用最朴素的代码，构建出既高效又可扩展的系统。...关键在于，你是否找到了最适合项目需求的解决方案。有时候，一个简单的内存缓存，就能解决大部分性能问题。...简单代码的力量 下面是一个简单的例子，展示如何用最基础的C#代码实现一个简单的日志系统： using System; using System.IO; public class SimpleLogger...(StreamWriter writer = new StreamWriter(_filePath, true)) { writer.WriteLine($"{DateTime.Now...它演示了如何创建一个简单的日志记录器，将消息追加到文件中。 结语 在编程的世界里，简单是一种力量，一种美。它让我们的代码更加清晰、更加易于维护。
建立基线对于任何时间序列预测问题都是至关重要的。 性能基准让您了解所有其他模型如何在您的问题上实际执行。 在本教程中，您将了解如何开发持久性预测，以便用Python计算时间序列数据集的性能基准级别。...这包括： 您打算用来训练和评估模型的数据集。 您打算用来估计技术性能的重采样技术（如，训练/测试分离）。 您打算用于评估预测的性能指标（例如均方误差）。...准备好之后，您需要选择一个朴素的方法，您可以使用此方法进行预测并计算基准性能。 目标是尽可能快地获得时间序列预测问题的基线性能，以便您更好地了解数据集并开发更高级的模型。...可重复：一种确定性的方法，意味着它在给定相同的输入的情况下产生预期的输出。 用于建立基准性能的常用算法是持久性算法。 持久性算法（“朴素”预测） 监督机器学习最常见的基线方法是零规则算法。...持久性算法是朴素的。它通常被称为朴素的预测（naive forecast）。 它并不假定它所适用的时间序列问题的具体情况。这使得理解变得容易，实施和评估也变得很快。
求解出参数后，带入一个 的值，就能够得到一个的 概率取值。最后再求连乘便能够获得相应的概率。...如果分类的目标不是要追求对概率的预测，可以先试试高斯朴素贝叶斯的效果（运算很快速，不需要太多的样本），如果效果很不错，就很幸运地得到了一个表现优秀又快速的模型。...如果没有得到比较好的结果，可以选择再更换成更加复杂的模型。 多项式朴素贝叶斯MultinomialNB 与高斯朴素贝叶斯原理类似，只是假设概率分布是服从一个简单多项式分布。...基于这个权重，补充朴素贝叶斯中一个样本的预测规则为： 即求解出的最小补集概率所对应的标签就是样本的标签，因为 的概率越小，则意味着 的概率越大，所以样本属于标签类别 。...}".format(recall_score(Ytest,y_pred))) print("\tAUC:{:.3f}".format(AUC(Ytest,proba))) print(datetime.datetime.fromtimestamp
我们曾制定过2016年的学习计划，还有如何从软件工程转行到数据科学的文章。这一次，我们将制定一个更为详细更全面的学习计划，让读者们在今年有更多的收获，学到更多有用的数据科学知识。...我们还会提供测试资源，让你对自己的学习有一个评判标准。作为此计划的一部分，你还可以将所学的概念知识运用到实际问题当中并获得实际操作经验。...3.3.2.Python 课程（强制性）：《IntrotoPythonforDataScience》由DataCamp开发的一个交互式课程，教你如何用Python进行数据科学学习。...朴素贝叶斯 课程：《IntrotoMachineLearning》在这个课程中，塞巴斯蒂安·苏恩用简单的英语解释了朴素贝叶斯。...它还将介绍运用朴素贝叶斯建立一个模型的实际操作。 《naïveBayesforMachineLearning》通过这篇文章来理解为什么朴素贝叶斯算法对机器学习很重要。
图片来自网络 4.如何用Python获取接口响应时间？ requests发请求时，接口的响应时间，也是我们需要关注的一个点，如果响应时间太长，显然是不合理的。...当然，如果服务端没及时响应，也不能一直等着，可以设置一个timeout超时的时间。...具体查看该博客：https://www.cnblogs.com/hls-code/p/14861813.html elapsed方法：计算的是从发送请求到服务端响应回来的这段时间（也就是时间差），发送第一个数据到收到最后一个数据之间...，不能一直等着，可以设置一个超时时间，让它抛出异常。...主要操作步骤有以下几项： 1）安装软件，如tomcat、jdk、mysql等； 2）上传项目包，如war包，放到tomcat的webapps目录下，解压war包的命令：unzip xxx.war； 3）
本文为大家详细介绍了传统机器学习的基本概念和神经网络的基本结构，以及如何设计神经网络结构让神经网络表达出朴素贝叶斯和决策树这两大传统算法模型。...在近期AI研习社公开课上，资深Python工程师何宇健为我们分享了如何设计神经网络结构让神经网络表达出朴素贝叶斯和决策树这两大传统算法模型。希望这种设计能让大家从直观上感受到神经网络的强大。...有些同学可能对机器学习相关概念不熟悉，因此分享的所有内容都从最基础的开始讲起。 分享主要内容通过设计神经网络结构来让神经网络表达出朴素毕叶思和决策树这两大传统算法模型。...它会用频率估计概率的方法来把各个概率都估计出来，说的直白点就是数数。 ? 事实证明我们确实能通过一个数据集把朴素贝叶斯模型生成出来。 下面来看看如何用神经网络来表达生成出来的朴素贝叶斯模型。...决策树很简单，它会先把特征向量空间划分为一个一个互不相交的子空间，划分完之后会给子空间打标签。做预测的时候，会根据输入的X，看它是属于哪个子空间，然后将相应的标签输出给它。 ?
评论文本挖掘的主要步骤: 数据收集：从各种在线平台（如亚马逊、Yelp、Twitter等）收集评论数据。这些数据可以是结构化的（如评分、标签等）或非结构化的（如文本评论）。...这可以通过基于词典的方法、机器学习算法（如支持向量机、朴素贝叶斯等）或深度学习模型（如卷积神经网络、循环神经网络等）实现。 主题建模：通过对评论文本进行聚类或分类，发现评论中的主要主题和观点。...如何用数值来表示文本 机器不懂人类的自然语言，我们要将自然语言转换为机器易于理解的“语言”，NLP（Natural language processing) NLP 里面，最细粒度的是词语，词语组成句子...词干提取是自然语言处理中的一个步骤，主要是针对英文语料进行的处理。...render_json(): 将词云图转换为JSON格式的数据。返回一个包含词云图数据的字典。 repr_html_(): 返回一个包含词云图的HTML代码字符串。
今天我们就来探讨另一个问题，如何用Python比较两个日期？ datetime 如果需要用Python处理日期和时间，大家肯定会先想到datetime、time、calendar等模块。...在这其中，datetime模块主要是用来表示日期时间的，就是我们常说的年月日/时分秒。...datetime模块中常用的类： 类名 功能说明 date 日期对象，常用的属性有year，month，day time 时间对象 datetime 日期时间对象，常用的属性有hour，minute，second...，microsecond timedelta 时间间隔，即两个时间点之间的长度 tzinfo 时区信息对象 那么，如何用datetime模块比较两个日期？...但如果用户输入的、或批量导入的日期和时间是字符串格式，我们在进行比较的第一步就是先将str转换为datetime。 至于转换方法也非常简单，只需要通过datetime.strptime即可实现。
本篇我们来看下医学假阴性在机器学习中是如何用来衡量预测结果好坏的。 近日来，新冠肺炎核酸检测“假阴性”引起了关注。所谓的假阴性，就是患者是新型冠状病毒感染者，但是核酸没检测出来，报告阴性。...本篇我们来看下假阴性在机器学习中是如何用来衡量预测结果好坏的。 这里的“真或假”其实就是指（医学上）检测正确或错误，（机器学习中）预测正确或错误。...这里仅用朴素贝叶斯举个例子。 朴素贝叶斯是一种利用贝叶斯概率定理对未知类进行预测的分类算法。它使用概率来决定一个测试点属于哪个类。朴素贝叶斯是一个纯粹的统计模型。...由于假设数据集中的特征/属性是相互独立的，因此此算法称为朴素算法。 在本文中，我们将使用朴素贝叶斯分类器来预测数据集中的患者是否患有糖尿病。...，来度量朴素贝叶斯模型预测的效果： ?
你和我之前的人生， 就像是来自同一个分布族的共轭曲线， 即使有各自的参数空间， 也注定要相识相念。...他最伟大的论文《机遇理论中一个问题的解》，在他死后第三年才发表，1764年被发表在伦敦皇家学会的《Philosophical Transactions》上。...二、贝叶斯定理 如果想判断未知样本的类别，即，已知它的三个属性X1、X2、X3，判断它是属于第一类（C=1）还是第二类（C=2），前面有介绍过如何用Knn邻均值和决策树来判断分类，本文介绍用这种新的思路...朴素贝叶斯分类 利用贝叶斯定理，找出最大的P(X|C)P(C)即可对未知样本进行分类，如max{P(X|C)P(C)}=P(X|C=n)P(C=n)，则说明未知样本属于第n类，其中， （1）P(C=i)...如短期内发生资金收付行为，长期闲置的账户不明原因突然启用等。 （2） 交易流向、交易来源的异常。
通过算法类型进行分组 这里有很多不同的方法可以让一个算法针对一个问题里涉及的经验，或者环境，又或者输入数据的名称进行建模。...这里仍然有很多函数很容易对诸如学习矢量量化来求出神经网络和以实例为基础的最优模型的多分类学习问题。这里也有很多的分类，它们有相同的名字来描述问题和算法的类别，如回归和聚类。...最热门的朴素贝叶斯算法有： 朴素贝叶斯 高斯朴素贝叶斯 多项式朴素贝叶斯 平均一个依赖估计值）（AODE） 贝叶斯信念网络（BBN） 贝叶斯网络...人工神经网络最流行的算法有： 感知 反向传播网络 Hopfield神经网络 径向基函数网络（RBFN） ?...以下这些文章，你可以根据你的兴趣有选择性的进行阅读： How to Learn Any Machine Learning Algorithm：这本书提供了一个系统的方法让你学习、运用并理解任何一个算法，
，其目的是为了让该文件在编译的时候自动复制到输出目录。...如果采用基于物理文件的配置，我们可以为不同的环境提供对应的配置文件，具体的做法如下：除了提供一个基础配置文件（如appsettings.json），我们还需要为相应的环境提供对应的差异化配置文件，后者通常采用环境名称作为文件扩展名...（如appsettings.production.json）。...前面演示的应用程序采用JSON文件作为配置源，我们希望应用程序能够感知该文件的改变，并在发生改变的时候将新的配置应用到程序之中。为了演示配置的同步，我们对程序做了如下改变。...在IConfiguration对象成功构建之后，我们调用它的GetReloadToken方法并利用返回的IChangeToken对象来感知配置源的变化的。
朴素贝叶斯是从 贝叶斯定理(Bayes' theorem) 发展来的。贝叶斯定理由 18 世纪的统计学家 托马斯·贝叶斯 提出，它根据与一个事件相关联的其他条件来计算该事件发生的概率。...解决一个现实世界里的问题 这篇文章展示了朴素贝叶斯分类器解决现实世界问题（相对于完整的商业级应用）的能力。...在这篇文章里，我会演示如何用朴素贝叶斯预测帕金森氏病。需要用到的数据集来自 UCI 机器学习库。...超参数 朴素贝叶斯作为一个简单直接的算法，不需要超参数。然而，有的版本的朴素贝叶斯实现可能提供一些高级特性（比如超参数）。...缺点：朴素贝叶斯的预测只是估计值，并不准确。它胜在速度而不是准确度。 缺点：朴素贝叶斯有一个基本假设，就是所有特征相互独立，但现实情况并不总是如此。 从本质上说，朴素贝叶斯是贝叶斯定理的推广。
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