学习笔记 - 秘鲁四人调查团队发布反腐 AI

在博尔赫斯的一篇小说《博闻强识的富内斯》中，描写了一个具有超凡观察力和记忆力的天才——富内斯（Funes）。年轻的 Funes 在一次坠马意外后，获得了惊人的记忆力和观察力。他能够回忆出过往经历的每一个细节，书里的每一个文字。甚至能够观察到生活、自然界中如新芽生发、花瓣凋落的细微变化。小说里的

使用机器学习结合从工业物联网进行预测故障

预测性维护应用数据和模型来预测设备或资产何时发生故障。这种方法可以通过预测故障，来帮助公司主动解决可能导致代价高昂的停机或中断情况。有三种维护方法：1、被动性被动性维护方法意味着我们仅在部件出现故障时才进行更换。这种方法会导致严重且昂贵的后果，根据我们所谈论的机器类型，它甚至可能

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IoT Edge，是边缘计算在物联网行业的应用。作为物联网边缘“小脑”，IoT Edge 在靠近物或数据源头的边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供计算和智能服务，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。

分享机器学习趋势论文——四元数知识图嵌入

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机器学习算法的优缺点(5)-人工神经网络

人工神经网络是受生物神经网络启发而构建的算法模型。它是一种模式匹配，常被用于回归和分类问题，但拥有庞大的子域，由数百种算法和各类问题的变体组成。举例：感知器反向传播Hopfield 网络径向基函数网络（Radial Basis Function Network，RBFN）优点：在

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深入学习区块链的隐私保护（四）秘密共享

秘密共享是指将秘密以适当的方式拆分，拆分后的每一个份额由不同 的参与者管理，单个参与者无法恢复秘密信息，只有若干个参与者一同协 作才能恢复秘密消息。秘密共享的概念最早由著名密码学家Shamir[1] 和 Blakley[2] 于1979 年分别基于拉格朗日插值法、多维空间点的性质给出了

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Python基础学习之邮件操作（实用版，复制可直接使用）

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深入学习区块链的隐私保护（三）Schnorr签名

Schnorr签名算法是由Claus Schnorr提出，是一个椭圆曲线上的签名算法，我们回顾下素数域上一些术语：椭圆曲线的阶：椭圆曲线所有点的个数，包含无穷远点； 椭圆曲线上点的阶：若P为椭圆曲线上的点，nP=无穷远点，n取最小整数，即n为P的阶。 基点：椭圆曲线参数之一，用G表示，是椭圆曲线上的一点；

《Python大规模机器学习》— 2.3.2 ​随机梯度下降

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