強演算法
建議使用Bz2壓縮。一般的壓縮率都有30%，我有個文件，4GB壓成300MB。你說呢？不過Bz2是Linux系統的一款壓縮軟體。
❷ 一道需要強大演算法支持的C語言題目(不是C++）
#include<stdio.h>
#defineLEN1000000
inta[LEN+1];
intinput[LEN+1];
intmain(void)
{
intx,cnt;
intn;
cnt=0;
scanf("%d",&n);//取總數
intmaxk=-1;
for(inti=0;i<n;i++)
{
scanf("%d",&x);
input[i]=x;
if(maxk<x)
maxk=x;
}
for(inti=1;i<=LEN;i++)
{
intm=0;
for(intj=1;j<=i;j++)
{
if(i%j==0)
m++;
if(m>4)
break;//提前跳出
}
if(m==4)
{
a[cnt]=i;
cnt++;
if(cnt>maxk)
break;
}
}
for(inti=0;i<n;i++)
{
printf("%d ",a[input[i]-1]);
}
return0;
}
❸ https加密能力有多強
很強，rsa2048，aes256演算法，以目前的計算能力暴力破解要算到宇宙末日。
追蹤這個詞含義不清，於https無關。本質上破解很難，是不可能任務，但是某些時候可以用sslstrip2之類中間人劫持工具做降級劫持，或者在用戶電腦上種馬hook底層的ssl庫。
保證安全，一個是注意openssl庫的版本和安全，一個是去掉弱演算法，只保留強演算法，再一個就是啟用hsts和pre load。HTTP加密獲取：網頁鏈接
❹ 運動負荷強度演算法
我是體育教師，以前也是專門搞田徑的。
我沒看過原書，從你貼出來的看，我覺得這公式本身，以及對公式解釋都有問題，很模糊。
先不說公式本身了。就拿他那段字
第一，「在練速度耐力時，其100米均速強度和量之比」
「練速度耐力」，這種提法會不會太模糊，練速度耐力我可以安排跑1個800米，2個400米，也可以安排跑4個150米。 是不是都按他公式要求的三個速度跑就是所謂強度跑？
第二，他只提了訓練中量和強度的關系，似乎長時間慢跑就是練耐力，短時間快跑就是練速度。兩者適中就練速度耐力。 卻沒提另一個考慮的重點：訓練間歇時間。
按照書上的說法，
我大強度跑2個200米，每個200米中間休息1個小時。
我小強度跑10個200米，每個200米中間休息10秒。
這樣的訓練效果是否相同，是否都達到練速度耐力的目的？
綜上所述，此書內容低劣，漏洞百出。
你訓練隊的和體院的學生？如果你有什麼疑問，可M我討論。
即使你用公式法算出你分段速度了，你訓練時控制不了速度還不是沒用。
關鍵是平時訓練要培養跑的速度感。這種公式演算法適合紙上談兵，不適合實際訓練。
我覺得更好的運用跑完即刻測脈搏，來判斷運動強度。
下面的朋友， 我是一個舉例，映襯那本書的對強度和量解釋的疏忽。
我的意思是 不是跑的快就是強度，訓練數量多就是量。而應該考慮中間休息時間。
❺ https加密有多強
很強，rsa2048，aes256演算法，以目前的計算能力暴力破解要算到宇宙末日。
追蹤這個詞含義不清，於https無關。本質上破解很難，是不可能任務，但是某些時候可以用sslstrip2之類中間人劫持工具做降級劫持，或者在用戶電腦上種馬hook底層的ssl庫。
保證安全，一個是注意openssl庫的版本和安全，一個是去掉弱演算法，只保留強演算法，再一個就是啟用hsts和pre load.
❻ 軸有哪幾種強度計算方法
軸的常用強度計算方法有四種：
（1）按扭轉強度條件計算，主要應用於設計傳動軸，初步估算軸徑以便進行結構設計等。
（2）按彎扭合成強度條件計算，主要應用於計算一般重要的、彎扭復合的軸。
（3）按疲勞強度條件進行精確校核，主要應用於重要的、計算精度較高的軸。
（4）按靜強度條件進行校核，主要應用於瞬時過載很大或應力循環的不對稱性較為嚴重的軸。
❼ 魔獸中騎士的ap是指近戰傷害嗎ap值在哪看啊
ap就是強度
對於懲戒QS來說就是近戰強度
在這里看點下圖
❽ 機器學習的方法之回歸演算法
我們都知道，機器學習是一個十分實用的技術，而這一實用的技術中涉及到了很多的演算法。所以說，我們要了解機器學習的話就要對這些演算法掌握通透。在這篇文章中我們就給大家詳細介紹一下機器學習中的回歸演算法，希望這篇文章能夠幫助到大家。
一般來說，回歸演算法是機器學習中第一個要學習的演算法。具體的原因，第一就是回歸演算法比較簡單，可以讓人直接從統計學過渡到機器學習中。第二就是回歸演算法是後面若干強大演算法的基石，如果不理解回歸演算法，無法學習其他的演算法。而回歸演算法有兩個重要的子類：即線性回歸和邏輯回歸。
那麼什麼是線性回歸呢？其實線性回歸就是我們常見的直線函數。如何擬合出一條直線最佳匹配我所有的數據？這就需要最小二乘法來求解。那麼最小二乘法的思想是什麼呢？假設我們擬合出的直線代表數據的真實值，而觀測到的數據代表擁有誤差的值。為了盡可能減小誤差的影響，需要求解一條直線使所有誤差的平方和最小。最小二乘法將最優問題轉化為求函數極值問題。
那麼什麼是邏輯回歸呢？邏輯回歸是一種與線性回歸非常類似的演算法，但是，從本質上講，線型回歸處理的問題類型與邏輯回歸不一致。線性回歸處理的是數值問題，也就是最後預測出的結果是數字。而邏輯回歸屬於分類演算法，也就是說，邏輯回歸預測結果是離散的分類。而邏輯回歸演算法劃出的分類線基本都是線性的(也有劃出非線性分類線的邏輯回歸，不過那樣的模型在處理數據量較大的時候效率會很低)，這意味著當兩類之間的界線不是線性時，邏輯回歸的表達能力就不足。下面的兩個演算法是機器學習界最強大且重要的演算法，都可以擬合出非線性的分類線。這就是有關邏輯回歸的相關事項。
在這篇文章中我們簡單給大家介紹了機器學習中的回歸演算法的相關知識，通過這篇文章我們不難發現回歸演算法是一個比較簡答的演算法，回歸演算法是線性回歸和邏輯回歸組成的演算法，而線性回歸和邏輯回歸都有自己實現功能的用處。這一點是需要大家理解的並掌握的，最後祝願大家能夠早日學會回歸演算法。
❾ 抖音哪家賣的珠寶可信
任何新平台新業態都有紅利期，先知先覺的人走對了路吃了螃蟹，後知後覺的人亦步亦趨很有可能碰一鼻子灰，更有可能撞得頭破血流。
應該所有的珠寶從業者都知道新媒體營銷、短視頻營銷的重要性，大家都認為傳統電商平台要做，微信公眾號要做，小紅書要做，抖音快手要做，B站要做，微信視頻號也要做……要學的要做的，似乎永遠跟不上趨勢的變化和平台的涌現。
然而，從去年到今時今刻，對於絕大多數的入局嘗試者來說，焦慮的重心卻已經從如何做好抖音，又重新回到該不該做抖音短視頻和直播的方向了。是的，而且這一次的思考回歸是完全建立在真金白銀的試錯上。
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花費200多萬的抖音入局嘗試
東哥我身邊，就有這樣一個典型的案例。他從去年年末開始組建團隊、投入資金和精力去做抖音短視頻和直播，截至目前一共實際花費了200多萬，至今尚未實現盈虧平衡。
為什麼東哥我一定要說這樣一個案例呢？因為他的身後，站著成千上萬的珠寶同行，他的試錯嘗試折射出了當下的珠寶線上營銷困局，以及無數珠寶企業的生存現狀。
他這200多萬到底是怎麼花的？碰到了哪些問題？又為什麼會持續虧損？且聽東哥我逐一道來。
在上半年抖音直播尚未成為主流模式的時候，大家對抖音的重點投入，都在短視頻的製作和推廣上。
以運營半年，每月更新10條精品視頻的賬號來拆分，60條視頻的拍攝製作費用就達到15萬-20萬，加上每條視頻1000元的抖加和其他廣告，總推廣費用就去掉6萬多，加上運營人員的薪資，半年就花費了10萬左右，這些全部算下來，三十多萬預算是跑不了的。一年下來，就是六七十萬的投入。
這還只是簡單的計算，而事實上，如果想要真正做出幾十萬點贊的爆款視頻，或者保持穩定的粉絲增長，需要投入的資金更多。即便是做了兩三年已經積累幾十上百萬粉絲的珠寶賬號，也不容易持續打造爆款視頻。煞費苦心拍攝製作的視頻能不能火？真的既要看運氣，還要看能力、看實力，更要看財力。
比較令人沮喪的是，通過這些短視頻內容沉澱到微信的粉絲非常少，即便是加上微信的，轉化鏈條和路徑也很長，真正帶來的銷售很少。而短視頻掛的小黃車，也只能賣些價格很低的銀飾合金飾品。
這只是內容端的投入，後期抖音直播基地開設之後，他也入駐了直播基地，後期又組建了主播、運營、產品人員，同時還需要有直播間引流推廣的預算。撇開官方扣點不說，要把抖音直播業務開展起來，這筆投入也不小了。
他的兩個抖音直播間，一共投入了近20個人團隊，人力成本每月就15萬多，每天的廣告費1萬一個月就30萬了。前期為了跑量，他還做了大量的九塊九包郵福利。至今也是以200元以內的銀飾為主，他說高價的商品不是不能賣，偶爾出一兩單，但是非常難轉化，所以索性就主打低價飾品。截至目前，他每天的銷售額兩個直播間一起能穩定在10萬左右，即便是這樣，也是虧損的。
足足做了一年抖音短視頻和直播，他說現在心力交瘁，覺得這個業務一直不溫不火的，非常苦惱。雖然也高薪聘請了專業的抖音直播間運營和投放高手，但依然搞不懂抖音的演算法機制。流量什麼時候來？視頻什麼時候火？直播間什麼時候轉化率高？依然像謎一樣不可捉摸。
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抖音是珠寶賣貨的理想平台嗎？
抖音核心業績機密是數據演算法，這點人人皆知，用戶在APP頁面上刷到的視頻，全部是由系統根據「用戶行為+爆款流量視頻推薦」的雙重演算法篩選匹配。沒有首頁，不怎麼突出賬號屬性，不存在多級頁面架構。久而久之，這種機制促使優質視頻曝光率不斷增加，從而使優質創作者獲利，不斷使平台上視頻的質量製作和用戶瀏覽活躍度得到正循環。
對於廣告營銷商家很好，但是對於賣貨商家而言，不管是珠寶大品牌或小商家，這種機制都並不友好。對於大多數珠寶同行來說，看到的，只是類似中國黃金、周大生、香港周六福等大品牌以及某些頭部網紅達人動不動就大幾千萬過億的成交額，卻從不關心也無從得知他們每一場直播花掉的廣告費用。在抖音直播賣珠寶首飾，如何用強火力的商業付費流量去拉動免費的公域流量，這是大家都在苦思冥想的問題。
大品牌需要的是用戶最終對品牌本身的認知與忠誠度，最後的結果一定是要落在品牌本身，但是抖音目前的產品架構和機制不支持用戶的行為落在品牌或是抖音小店上面。抖音直到目前，對於商家的主要價值還是強廣告平台，而不是不可或缺的電商渠道。
而對小品牌或無品牌的小商家來說，憑借無法操控的演算法推薦，交易將極其不穩定。因為商家無法預測自己的直播或視頻什麼時候能紅，哪款能紅？這必然導致，抖音並不是一個商家通過確定的平台規則，可長期投入發展的穩定交易平台。其作用，仍為自己在其他電商平台的店鋪或私域流量引流。
更尷尬的是，抖音的強演算法推薦，不像快手所採取的演算法+關注推薦機制形成KOC與粉絲之間的小圈子邏輯，抖音的創作者與觀看者之間的關系較弱，這導致從抖音中沉澱私域流量較難。自然，依靠創作者與用戶之間的信任促成交易的終極轉化，一樣很難。
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結語
目前抖音珠寶首飾直播主流賣的是翡翠玉石和低價銀飾金飾，可能後期隨著平台消費者的成熟和商家的優勝劣汰，能有更高價值的珠寶能夠售賣。畢竟，抖音坐擁8億活躍用戶，前期進場的玩家均會在巨大的流量池中，分得一點流量紅利。正如很多珠寶同行表示，他們在不止抖音的所有新渠道均鋪了店鋪，就是因為害怕錯失機會。但這仍是完成在抖音投放廣告之後，仍有餘力才做的舉措。
❿ 如何面對最強演算法MD5被破譯
一、MD5是何方神聖？
所謂MD5，即"Message-Digest Algorithm 5（信息-摘要演算法）"，它由MD2、MD3、MD4發展而來的一種單向函數演算法（也就是HASH演算法），它是國際著名的公鑰加密演算法標准RSA的第一設計者R.Rivest於上個世紀90年代初開發出來的。MD5的最大作用在於，將不同格式的大容量文件信息在用數字簽名軟體來簽署私人密鑰前"壓縮"成一種保密的格式，關鍵之處在於——這種"壓縮"是不可逆的。
為了讓讀者朋友對MD5的應用有個直觀的認識，筆者以一個比方和一個實例來簡要描述一下其工作過程：
大家都知道，地球上任何人都有自己獨一無二的指紋，這常常成為公安機關鑒別罪犯身份最值得信賴的方法；與之類似，MD5就可以為任何文件（不管其大小、格式、數量）產生一個同樣獨一無二的"數字指紋"，如果任何人對文件做了任何改動，其MD5值也就是對應的"數字指紋"都會發生變化。
我們常常在某些軟體下載站點的某軟體信息中看到其MD5值，它的作用就在於我們可以在下載該軟體後，對下載回來的文件用專門的軟體（如Windows MD5 Check等）做一次MD5校驗，以確保我們獲得的文件與該站點提供的文件為同一文件。利用MD5演算法來進行文件校驗的方案被大量應用到軟體下載站、論壇資料庫、系統文件安全等方面。 筆者上面提到的例子只是MD5的一個基本應用，實際上MD5還被用於加密解密技術上，如Unix、各類BSD系統登錄密碼（在MD5誕生前採用的是DES加密演算法，後因MD5安全性更高，DES被淘汰）、通信信息加密（如大家熟悉的即時通信軟體MyIM）、數字簽名等諸多方面。
二、MD5的消亡之路
實際上，從MD5誕生之日起，來自美國名為Van Oorschot和Wiener的兩位密碼學專家就發現了一個暴力搜尋沖突的函數，並預算出"使用一個專門用來搜索MD5沖突的機器可以平均每24天就找到一個沖突"。不過由於該方案僅僅從理論上證明了MD5的不安全性，且實現的代價及其誇張（當時要製造這種專門的計算機，成本需要100萬美元），於是MD5自其誕生十多年來一直未有新版本或者被其它演算法徹底取代。
在接下來的日子裡，有關MD5的破譯又誕生了"野蠻攻擊"，也就是用"窮舉法"從所有可能產生的結果中找到被MD5加密的原始明文，不過由於MD5採用128位加密方法，即使一台機器每秒嘗試10億條明文，那麼要破譯出原始明文大概需要10的22次方年，而一款名為"MD5爆破工具"的軟體，每秒進行的運算僅僅為2萬次！
經過無數MD5演算法研究專家的努力，先後又誕生了"生日攻擊"、"微分攻擊"等多種破譯方法（相關信息大家可以參考研究成果，大大推進了md5演算法消亡的進程。盡管在研究報告中並沒有提及具體的實現方法，我們可以認為，md5被徹底攻破已經掃除了技術上的障礙，剩下的僅僅是時間和精力上的問題。/" target=_blank>http://www.md5crk.com）。此次山東大學幾位教授的最新研究成果，大大推進了MD5演算法消亡的進程。盡管在研究報告中並沒有提及具體的實現方法，我們可以認為，MD5被徹底攻破已經掃除了技術上的障礙，剩下的僅僅是時間和精力上的問題。
三、MD5完蛋了，放在銀行的存款還安全嗎？
由於MD5應用極其廣泛，即使是在銀行數字簽名證書中，它依然占據著比較重要的地位，此次MD5被成ζ埔氳男攣湃貌簧儼幻魎緣娜爍械?恐懼"，認為這是對整個密碼界的徹底顛覆，甚至有人開始擔心"自己放在銀行或者網路銀行賬戶中的存款也有被盜取的可能"。
其實這種憂慮完全是杞人憂天，以目前主流的網路銀行的加密技術為例，它們都構建於PKI（Pubic Key Infrastructure，公鑰加密技術）平台之上，與公鑰成對的私鑰只掌握在與之通信的另一方，這一"信任關系"是通過公鑰證書來實現的。PKI的整個安全體系由加密、數字簽名、數據完整性機制等技術來共同保障，其密碼演算法包括對稱密碼演算法（如DES、3DES）、公開密鑰密碼演算法（如ECC、RSA），即使在同樣有應用的HASH演算法方面，目前網路銀行所採用的大多是SHA-1演算法，該演算法與MD5的128位加密相比，使用了160位加密方式，比MD5安全性高不少。
其實，就目前網路銀行的安全隱患來看，更多的是來自客戶接入端（如Web入口），而非銀行的加密技術本身。
四、MD5的繼承者們
"天下沒有不透風的牆"，實際上任何一種演算法都會有其漏洞，即使是目前大行其道的MD5和SHA-1，當對漏洞的研究發展到其能夠被有效利用時，則標志著該演算法滅亡的時候到了。所謂"天下無不散之筵席"，MD5逐漸退出歷史舞台後，下一個接任者又會是誰呢？
實際上，長期以來，密碼界一直在致力於對新加密演算法的研究，而且在高度機密的安全領域，所採用的加密演算法也絕非MD5，各國政府、各大公司都在研究擁有獨立技術的加密演算法，其中比較出色的代表有SHA-1、SHA-224等。此次MD5破譯報告發表後，美國國家技術與標准局（NIST）表示，鑒於MD5被破譯以及SHA-1漏洞被發現，他們將逐漸放棄目前使用的SHA-1，於2010年前逐步推廣更安全的SHA-224、SHA-256、SHA-384和SHA-512。這些演算法與MD5的128位加密相比，加密位數和安全性能都提高了很多倍。
盡管MD5被淘汰已經成為必然，不過鑒於它開源以及免費的特性，而且目前還沒有真正有效的快速破解方法，因此它還將繼續在歷史舞台活躍一段時間。