通信协议是“自时钟”的是什么意思？

我试图了解该Flatten功能在Keras中的作用。 下面是我的代码，它是一个简单的两层网络。它接收（3，2）的二维数据，并输出（1，4）的一维数据： 输出y为（1、4）的向量。但是，如果我删除该Flatten行，则会输出（1、3、4）的y。 根据我对神经网络的了解，该model.add(Dense(16, input_shape=(3, 2)))函数正在创建一个具有16个节点的隐藏的全连接层。每一个节点都连接到3x2输入元素中的每个值。因此，该第一层的输出处的16个节点已经“平坦”。因此，第一层的输出应为（1、16）。然后，第二层将此作为输入，并输出形状为（1、4）的数据。 因此，如果第一层的输出已经“平坦”并且为（1，16），为什么我需要使用Flatten行？

如何在PyTorch中的网络中初始化权重和偏差（例如，使用He或Xavier初始化）？

为什么传输过程中，TCP包会丢失？

什么是OSI模型和TCP/IP模型？

Apriori算法 Apriori是逐层发现的关联算法，用于发现数据间的关联规则。 主要步骤： k=1 统计每个k项候选集的支持度，找出频繁的k项集：Lk 利用频繁的k项集生成k+1项候选集(Candidateitemset )：Ck+1 k=k+1; 转至步骤2 描述 基于Python对于Apriori算法进行了实现，是通过自主构建函数创建变量实现Apriori算法。可用于数据间关联规则的挖掘以及对于算法原理的深入理解。

内容 下载并分析了2009年1月至2018年12月的整个比特币交易图。使用24小时的时间间隔，我们提取了网络上的每日交易并形成了比特币图。由于赎金金额很少低于此阈值，因此我们过滤掉了传输率低于B0.3的网络边缘。 勒索软件地址来自三个广泛采用的研究：蒙特利尔，普林斯顿和帕多瓦。请参阅BitcoinHeist文章以获取参考。 属性 address: String. Bitcoin address. year: Integer. Year. day: Integer. Day of the year. 1 is the first day, 365 is the last day. length: Integer. weight: Float. count: Integer. looped: Integer. neighbors: Integer. income: Integer. Satoshi amount (1 bitcoin = 100 million satoshis). label: Category String. Name of the ransomware family (e.g., Cryptxxx, cryptolocker etc) or white (i.e., not known to be ransomware). 我们的图形功能旨在量化特定的交易模式。循环旨在计算i）拆分硬币的交易数量；ii）通过使用不同的路径在网络中移动这些硬币，最后，iii）将它们合并到一个地址中。然后，可以出售位于此最终地址的硬币并将其转换为法定货币。 注释 权重量化合并行为（即，交易具有比输出地址更多的输入地址），其中多个地址中的硬币分别通过一系列合并交易传递并累积在最终地址中。与权重相似，计数功能旨在量化合并模式。 但是，计数功能代表有关交易数量的信息，而权重特征表示有关交易金额（这些交易占输出的百分比）的信息。长度用于量化比特币上的混合回合，其中交易使用新创建的地址并且在多个回合中接收和分配相似数量的硬币，以隐藏硬币的来源。 白色的比特币地址每天上限为1K（比特币每天有80万个地址）。 尽管我们确定了勒索软件的标签，但我们不知道所有白色地址是否实际上都与勒索软件无关。 与非勒索软件地址相比，勒索软件地址在特征值的分布中表现出更深的右偏性。 **转载自：**http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/BitcoinHeistRansomwareAddressDataset

这是包含发布亚马逊产品的每个subreddit的前100种产品（按提及数排序）的数据集。数据是从Google Bigquery的Reddit Comment数据库中提取的。 文件结构为： reddits//.csv 找产品/ r / Watches的示例： reddits/w/Watches.csv 内容 name 在Amazon上的产品名称。 category 在Amazon上的产品类别。 amazon_link 到Amazon上产品的链接。 total_mentions 在Reddit上找到产品的总次数。 subreddit_mentions 在该subreddit上找到产品的总次数。 via:https://www.kaggle.com/residentmario/things-on-reddit