L0

L0phtCrack 这是一款网络管理员的必备的工具,它可以用来检测Windows、UNIX 用户是否使用了不安全的密码,同样也是最好、最快的Win NT/2000/XP/UNIX 管理员帐号密码破解工具。事实证明,简单的或容易遭受破解的管理员密码是最大的安全威胁之一,因为攻击者往往以合法的身份登陆计算机系统而不被察觉。 安装后,用压缩包中的文件替换安装后的主文件即可. 相关使用说明: 一、简介 L0phtCrack是在NT平台上使用的口令审计工具。它能...

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L0、L1与L2范数

https://my.oschina.net/u/4312121/blog/3216587

L0-norm:L0范数,向量中非零元素的个数。 L1-norm:L1范数,向量中各个元素绝对值之和。 L2-norm:L2范数,向量中各个元素的平方和的平方根。 L0、L1、L2范数详解地址: http://blog.csdn.n...

04/01 00:00

L0、L1、L2范数正则化

https://my.oschina.net/u/4269071/blog/3357920

一、范数的概念 向量范数是定义了向量的类似于长度的性质,满足正定,齐次,三角不等式的关系就称作范数。 一般分为L0、L1、L2与L_infinity范数。 二、范数正则化背景 1. 监督机器学习问题无...

2019/10/31 00:00

论文笔记:Image Smoothing via L0 Gradient Minimization

https://my.oschina.net/u/4356324/blog/4199029

今天要分享的这篇论文是我个人最喜欢的论文之一,它的思想简单、巧妙,而且效果还相当不错。这篇论文借助数学上的 $L_0$ 范数工具对图像进行平滑,同时保留重要的边缘特征,可以实现类似水彩...

2018/01/10 00:00

深度学习——L0、L1及L2范数

https://my.oschina.net/u/4288933/blog/3746377

在深度学习中,监督类学习问题其实就是在规则化参数同时最小化误差。最小化误差目的是让模型拟合训练数据,而规则化参数的目的是防止模型过分拟合训练数据。 参数太多,会导致模型复杂度上升...

2018/11/19 00:00

L0/L1/L2范数的联系与区别

https://my.oschina.net/u/4303492/blog/3710233

范数(norm) 数学中的一种基本概念。在泛函分析中,它定义在赋范线性空间中,并满足一定的条件,即①非负性;②齐次性;③三角不等式。它常常被用来度量某个向量空间(或矩阵)中的每个向量的...

2018/12/17 00:00

L0,L1,L2范数(双竖线,有下标)

https://my.oschina.net/u/4573513/blog/4331505

来源:https://blog.csdn.net/u013066730/article/details/83106443

07/01 00:00

L0、L1、L2范数在机器学习中的应用

https://my.oschina.net/u/4352624/blog/4318383

正则化在机器学习中经常出现,但是我们常常知其然不知其所以然,今天将从正则化对模型的限制、正则化与贝叶斯先验的关系和结构风险最小化三个角度出发,谈谈L1、L2范数被使用作正则化项的原因...

06/21 00:00

机器学习中的范数规则化之L0、L1与L2范数

https://my.oschina.net/u/4258161/blog/3905117

  今天看到一篇讲机器学习范数规则化的文章,讲得特别好,记录学习一下。原博客地址(http://blog.csdn.net/zouxy09)。   今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化...

2018/07/14 00:00

机器学习(二十三)— L0、L1、L2正则化区别

https://my.oschina.net/u/4301507/blog/3877789

1、概念   L0正则化的值是模型参数中非零参数的个数。   L1正则化表示各个参数绝对值之和。   L2正则化标识各个参数的平方的和的开方值。 2、问题   1)实现参数的稀疏有什么好处吗?...

2018/08/06 00:00

机器学习中的范数规则化之 L0、L1与L2范数、核范数与规则项参数选择

https://my.oschina.net/u/4347209/blog/3931602

装载自:https://blog.csdn.net/u012467880/article/details/52852242 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化。我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。...

2018/06/21 00:00

计算线段或直线与线段的交点

https://my.oschina.net/u/2924317/blog/783288

1. 使用矢量叉乘积判断线段与线段(或直线)是否相交。如果结果是相交,那么在后面就可以将线段全部看做直线来考虑。 2.两条线段共线情况需要单独考虑。 3.使用直线或线段方程计算,可以把方程...

2016/11/07 00:00

【sql(mysql + oracle)】

https://my.oschina.net/u/347414/blog/359832

【Mysql】 查看owner栏位中每个值的出现次数。 select distinct owner as uowner , count(*) as countfrom t_l0 group by uowner order by count DESC 【Mysql】模式匹配 REGEXP SELECT * FR...

2014/12/24 00:00

判断线段相交是否相交

https://my.oschina.net/u/265368/blog/511714

一.矢量基本知识 因为后面的计算需要一些矢量的基本知识,这里只是简单的列举如下,如果需要更加详细的信息,可以自行搜索wikipedia或google。 1.矢量的概念:如果一条线段的端点是有次序之分...

2015/09/27 00:00

参考图像详解

https://my.oschina.net/u/3908734/blog/4556797

03/20 00:00

浅析Cassandra LeveledCompactionStrategy

https://my.oschina.net/u/1464083/blog/3116999

前言 Cassandra是基于LSM架构的分布式数据库。LSM中有一个很重要的过程,就是压缩(Compaction)。默认的压缩策略是SizeTieredCompactionStrategy,今天主要说一下另一种压缩策略LeveledComp...

2019/10/14 00:00

4.01串

https://my.oschina.net/u/2608895/blog/600286

4.01串 (sequence.cpp/c/pas) 【问题描述】 给定7个整数N,A0,B0,L0,A1,B1,L1,要求设计一个01串S=s1s2…si…sN,满足: si=0或si=1,1<=i<=N;对于S的任何连续的长度为L0的子串sjsj+1…sj+L0...

2016/01/10 00:00

jquery页面新增元素并删除该元素,其绑定的事件会错位

https://www.oschina.net/question/2471600_2133538

我有两种给页面新增元素添加事件的方法. 第一种是: var message='over'; //行 $('.model3').on( "mouseover mouseout",".lineN",{msg:message}, function(event) { if(event.data.msg=='over...

2015/09/23 00:00

【零基础】神经网络优化之L1、L2

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一、序言   前面的文章中,我们逐步从单神经元、浅层网络到深层网络,并且大概搞懂了“向前传播”和“反向传播”的原理,比较而言深层网络做“手写数字”识别已经游刃有余了,但神经网络还...

2019/10/18 00:00

C++11中的mutex, lock,condition variable实现分析

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本文分析的是llvm libc++的实现:http://libcxx.llvm.org/ C++11中的各种mutex, lock对象,实际上都是对posix的mutex,condition的封装。不过里面也有很多细节值得学习。 std::mutex 先来看下...

2018/06/08 00:00
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