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  • 歐幾里得算法

    摘要:歐幾里得算法描述設(shè)得證明設(shè)也就是有兩邊都除由于為正整數(shù),所以得到 歐幾里得算法描述 設(shè)$$ a = kb + r $$ 得$$ gcd(a,b) = gcd(a,r) = gcd(a, apmod b) $$ 證明 設(shè) d = gcd(a,b), 也就是 d|a, d|b有 r = a - kb兩邊都除 d, r/d = a/d - kb/d = m, 由于m為正整數(shù),所以 d|r得到...

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  • PHP序列化和反序列化注意什么

    摘要:和函數(shù)這兩個是序列化和反序列化中數(shù)據(jù)的常用函數(shù)。序列化數(shù)組輸出結(jié)果反序列化輸出結(jié)果當(dāng)數(shù)組值包含如雙引號單引號或冒號等字符時,它們被反序列化后,可能會出現(xiàn)問題。序列化反序列化但是編碼將增加字符串的長度。序列化數(shù)組輸出結(jié)果反序列化 序列化是將變量轉(zhuǎn)換為可保存或傳輸?shù)淖址倪^程;反序列化就是在適當(dāng)?shù)臅r候把這個字符串再轉(zhuǎn)化成原來的變量使用。這兩個過程結(jié)合起來,可以輕松地存儲和傳輸數(shù)據(jù),使程序...

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  • 機器學(xué)習(xí) 面試常見問題&答案 ①

    摘要:解決模型退化問題避免了過渡訓(xùn)練后,導(dǎo)致模型準(zhǔn)確率反而降低的情況。經(jīng)過實驗后發(fā)現(xiàn)確實能解決這個問題。本人對于這個問題的確切原因并不清楚,但是猜測這個原因很可能是由于梯度消失以及眾多其他原因所造成的。 給定卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入,卷積核大小,padding,步長,求輸出的shape?showImg(https://segmentfault.com/img/remote/146000001781...

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  • 捕獲和增強原生系統(tǒng)的可觀測性來發(fā)現(xiàn)錯誤

    摘要:雖然多數(shù)時候,我們的系統(tǒng)都做了容錯保護(hù),但我們還是需要能盡快的發(fā)現(xiàn)故障,才好進(jìn)行故障轉(zhuǎn)移。而這個故障其實是知道的,所以故障檢測的原理很簡單,從發(fā)起請求的這一端來觀察,如果發(fā)現(xiàn)有問題,那就是有故障了。于是作者開發(fā)了這套系統(tǒng),來對故障進(jìn)行檢測。 作者:唐劉 在對 TiDB 進(jìn)行 Chaos 實踐的時候,我一直在思考如何更好的發(fā)現(xiàn) TiDB 整個系統(tǒng)的故障。最開始,我們參考的就是 Chaos...

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  • 關(guān)于口令強度等級的設(shè)計

    摘要:在不考慮拖庫社工等口令獲取方式的前提條件下,通常情況下,破解口令僅有暴力破解的方式可以選擇,其中亦包括字典攻擊和彩虹表破解。 近來在筆者所參與的一款產(chǎn)品中涉及到口令安全的功能設(shè)計,其中一項功能是有關(guān)于口令強度的。在設(shè)計該功能過程中勢必涉及到口令強度的劃分設(shè)計,怎樣的口令才算是低強度的,怎樣的口令才算是高強度的。目前諸多的Web系統(tǒng)注冊功能中的口令強度設(shè)計及劃分也無統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),更有甚者是直...

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