人工智能安全是近年来随着人工智能技术的迅猛发展而变得日益重要的研究领域。它的核心目的在于确保人工智能系统的安全性、可控性和可靠性，使得人工智能能够在各个应用场景中安全地运作，避免产生潜在的负面效果。本课程件由李剑主讲，深入探讨了人工智能安全的原理与实践，覆盖了从基础理论到实际应用的广泛内容。 课程件将对人工智能的基本概念进行回顾，包括人工智能的定义、历史、主要研究领域和发展方向。了解这些基础知识对于深入理解人工智能安全是至关重要的。紧接着，课程将介绍人工智能系统的构成要素，如数据、算法、计算资源等，并分析这些要素在安全性方面的潜在风险和挑战。 随后，李剑将引导我们进入人工智能安全的核心内容。这部分内容将详细讨论人工智能系统在数据安全、模型安全、系统安全和应用安全四个层面可能遇到的问题。数据安全层面，将涉及数据泄露、数据篡改、隐私侵犯等问题；模型安全层面，将关注模型的鲁棒性、模型的解释性以及对抗性攻击；系统安全层面，将探讨基础设施的威胁、系统漏洞以及攻击检测和防御技术；应用安全层面，则将分析人工智能在特定领域如自动驾驶、医疗诊断中可能遇到的安全问题。 在理论知识的基础上，李剑还将提供一系列实践案例和解决方案。例如，对于如何提高数据处理过程中的隐私保护，会介绍差分隐私、同态加密等技术；在模型防御对抗性攻击方面，会讨论模型训练过程中的正则化、模型检测中的异常检测技术等。此外，课程件还将包含人工智能安全的法律法规和伦理问题，如数据使用的合法性、人工智能的伦理边界等。 为了强化学习效果，课程件还将提供一些实验指导，让学习者通过实际操作来加深对人工智能安全知识的理解。这包括设置实验室环境、运行安全测试、进行安全评估等实验步骤。这些实践操作将帮助学习者从应用的角度理解理论，并掌握解决实际问题的方法。 李剑将对人工智能安全的未来发展趋势进行展望，介绍目前行业内正在研究的一些前沿技术，以及未来可能出现的新安全挑战。这部分内容将鼓励学习者持续关注人工智能安全领域的最新动态，并准备好迎接未来可能出现的挑战。 整个课程件不仅是人工智能安全领域初学者的入门教材，也适合对人工智能安全有兴趣的从业者和研究者深入了解当前该领域的研究热点和实际应用中的安全策略。通过本课程件的学习，读者能够对人工智能安全有一个全面的认识，为个人的职业发展和相关领域的技术进步做出贡献。

信道编码技术详解：Turbo码及其相关编码、译码原理与实践应用,关于Turbo码与多种信道编码原理及其仿真结果文档解析,信道编码-Turbo码 编码、译码原理文档及代码均有 包含：线性分组码、卷积码、RSC递归系统卷积码、交织、解交织、咬尾卷积编码、打孔删余、Log-Map译码算法等等。 支持1 3、1 5等多种码率灵活变，附上示例误码率、误包率仿真图如下。 ,信道编码; Turbo码; 编码原理; 译码原理; 码率变换; 误码率仿真图; 交织解交织; 咬尾卷积编码; 打孔删余; Log-Map译码算法,Turbo码技术文档：编码原理、译码算法及性能仿真

书中程序与代码，详细的很

为编写实际的应用程序做好准备：无论你是为了进行软件开发还是进行其他领域的工作。《C++程序设计原理与实践(英文版)》假定你的最终目标是学会编写实际有用的程序。以基本概念和基本技术为重点：与传统的C++教材相比，《C++程序设计原理与实践(英文版)》对基本概念和基本技术的介绍更为深入。这会为你编写有用、正确．易维护和有效的代码打下坚实的基础。, 用现代C++语言编程：, 《C++程序设计原理与实践(英文版)》一方面介绍了通用的程序设计方法（包括面向对象程序设计和泛型程序设计）。另一方面还对软件开发实践中使用最广泛的程序设计语言——C++进行了很好的介绍。《C++程序设计原理与实践(英文版)》从开篇就开始介绍现代C++程序设计技术，并介绍了大量关于如何使用C++标准库来简化程序设计的内容。, 适用于初学者以及任何希望学习新知识的人：, 《C++程序设计原理与实践(英文版)》主要是为那些从未编写过程序的人编写的。而且已经由超过1000名大学一年级新生试用过。不过，对于专业人员和高年级学生来说，通过观察公认的程序设计大师如何处理编程中的各种问题。同样也会获得新的领悟和指引。, 提供广阔的视野：, 《C++程序设计原理与实践(英文版)》第一部分非常广泛地介绍了基本程序设计技术，包括基本概念、设计和编程技术、语言特性以及标准库。这些内容教你如何编写具有输入、输出、计算以及简单图形显示等功能的程序。《C++程序设计原理与实践(英文版)》第二部分则介绍了一些更专门性的内容（如文本处理和测试），并提供了大量的参考资料。

云计算原理与实践-课后答案-王伟.docx

中文版 密码编码学与网络安全原理与实践

针对冲击地压巷道围岩难以控制的问题,提出采用桁架锚索-锚杆联合支护冲击地压巷道。采用理论分析、现场实践相结合的方法,研究桁架锚索支护冲击地压巷道的原理。运用材料力学、岩体力学理论,建立锚索支护巷道的力学模型,对比研究普通单体锚索和桁架锚索支护冲击地压巷道抗冲效果。研究表明:普通单体锚索难以适应巷道围岩和锚杆的变形而先行破坏,锚索-锚杆支护体系被各个击破,从而导致冲击地压发生;相对于单体锚索,桁架锚索锚固区围岩最大拉应力降低Fsinα+F,最大剪应力降低Fsinα,变形量增加ckcosα,并一定程度上能够实现桁架锚索-锚杆协同防冲支护;能量理论分析表明,桁架锚索支护系统比普通锚索支护系统要多吸收D(22 2a/cosa+2c-2a)能量,抗冲震级也加大。现场应用表明,桁架锚索-锚杆联合支护能够有效地防止巷道冲击地压的发生。

编译原理及实践 附录 源代码 本书英文名:Compiler Construction: Principles and Practice 作者:Kenneth C.Louden 电子书中文版下载地址:http://download.csdn.net/detail/bbeikke/4794677 电子书英文版下载地址:http://download.csdn.net/detail/bbeikke/4847099

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梯度下降法（Gradient Descent）是机器学习和深度学习中最基本、最重要的优化算法之一。它被用于训练神经网络、拟合模型参数和解决各种问题。本博客将深入探讨梯度下降法的原理、不同变种、超参数调优和实际应用，帮助您全面理解这一关键概念。 目录 介绍 什么是梯度下降法？ 为什么需要梯度下降法？ 梯度下降法的原理 目标函数与损失函数 梯度的定义 梯度下降的基本思想 梯度下降的变种 批量梯度下降（Batch Gradient Descent） 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent） 小批量梯度下降（Mini-batch Gradient Descent） 超参数调优 学习率的选择 收敛条件 动量与学习率衰减 梯度下降的实际应用 线性回归 逻辑回归 神经网络训练 梯度下降的优化技巧 自适应学习率 Adam优化器 梯度下降的局限性 局部最小值问题 鞍点问题 总结与展望 梯度下降的优点 未来发展方向