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反熵协议(protocol)是八卦协议(protocol)的一种形式。 http://en.wikipedia.org/wiki/Gossip_protocol 。我想知道是否有人可以解释一下这里词熵的重要性。
最佳答案
潜入消息中的噪音可以被视为消息内容中熵增长的一种形式。消除噪声(在本例中通过比较原始消息的多个副本)是熵降低过程的一种形式(即反熵过程,因为熵永远不会自行减少)。
关于protocols - 为什么反熵协议(protocol)中会出现 "entropy"这个词?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/13222713/
In [15]: a = np.array([0.5, 0.5, 0, 0, 0]) In [16]: b = np.array([1, 0, 0, 0, 0]) In [17]: entropy(a
我有一个关于熵解释的问题。对于我数据集中的每个人,我都有一个 17 个字符(年)长的字符串/序列。我特别感兴趣的是在这个观察期内发生了多少变化。 我正在考虑使用 R 的 TraMineR 包为此计算序
我遇到了一个问题,即通过 SSL 使用 java 时速度很慢。解决办法是添加 -Djava.security.egd=file:/dev/./urandom在命令行中运行 java。由于我有多个 JV
我看到在很多地方(包括堆栈)都推荐了这种技术,我无法忘记这会减少熵!毕竟,您正在再次散列一些已经散列并且有碰撞机会的东西。碰撞机会超过碰撞机会会不会导致更多的碰撞机会?经过研究,似乎我错了,但为什么呢
我有一个嵌入式系统。我希望它在开机或以其他方式重置时做的是生成一个唯一的 ID,以便在不同的重新启动时以很高的概率生成一个不同的唯一 ID。 它无法访问实时时钟,但可以访问 ADC 和 UART。我想
我使用这个代码 训练模型的函数 def train(): model.train() total_loss, total_accuracy = 0, 0 # empty list
我正在阅读这本书 ( NLTK ) 并且令人困惑。 熵 是 defined as : Entropy is the sum of the probability of each label times
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我在 Ted Talk 链接中看到了 Alex Wissner-gross 和他的智能行为理论 Here .我试图阅读链接的学术论文 Here ,这与他的演讲有关,但我对数学和物理学的理解不够,无法真
我对 BQ 的人有一个建议:我认为如果有一个内置函数可以返回列的熵,那将非常有用。一列离散类别或值相对容易。想法?这是否已经存在,但我没有找到它? 最佳答案 简单的解决方案如下 - 它计算列中不同值的
反熵协议(protocol)是八卦协议(protocol)的一种形式。 http://en.wikipedia.org/wiki/Gossip_protocol 。我想知道是否有人可以解释一下这里词熵
如果我使用 Matlab entropy() 函数估计标准正态随机变量向量的熵,我得到的答案在 4 左右,而 actual entropy应该是 0.5 * log(2*pi*e*sigma^2) 大
我用这个生成随机字符串: $characters = '0123456789QWERTYUIOPASDFGHJKLZXCVBNMqwertyuiopasdfghjklzxcvbnm'; $cl =
我正在尝试使用 scipy.stats.entropy 来估计两个分布之间的 Kullback–Leibler (KL) 散度。更具体地说,我想使用 KL 作为衡量标准来确定两个分布的一致性。 但是,
我很难理解 JPEG 文件格式的 ITU-T T.81 规范。希望这里的其他人已经尝试解析 JPEG 文件和/或了解此文件格式的详细信息。 规范表明 ECS0 段在 SOS 段之后开始,但我无法在规范
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我在 Linux Ubuntu 上运行的 apache 服务器有问题。出于某种原因,我在日志文件中有以下警告:AH01990:PRNG 仍然包含不足的熵!。有时我可以访问该网站,但大多数时候我会收到以
我正在使用 Keras 并尝试从上下文中预测单词,例如来自一句话“我不得不说食物很美味!”我希望得到这样的东西: [say the ? was tasty] -> food, meals, spagh
我的图像有一个非白色区域(例如段落但不处理 OCR)。这些区域之间的空间有些规则,观看图像的人将能够看到这些区域之间有空白。 我打算做的是找到所有区域的顶角和底角,从底角开始到下一个区域的顶角,取每条
我希望通过使用 rpy2 调用 R 的 RTransferEntropy 包来计算 JupyterLab 笔记本中的传输熵,但这样做时遇到问题。 我正在使用 Anaconda 和 Python 3.7
我是一名优秀的程序员,十分优秀!