纯LDP pure-LDP是一个Python软件包，提供了各种最新LDP算法（“频率Oracle”和“重磅炸弹”）的简单实现，其主要目标是提供一个简单的接口来对这些算法进行基准测试和实验。 Wang等人在一文中详细介绍了pure-LDP，它最初是用于纯LDP频率预言的软件包，但后来演变为实现许多其他最新的LDP频率估计协议，例如Apple的CMS / HCMS和Google的RAPPOR。 它还包含各种重击手协议的实现，例如Apple的Sequence Fragment Puzzle（SFP）和Prefix Extending Method（PEM）。 该库的主要目标是开发一个框架，该框架允许轻松使用频率预言数据库（FO）进行基准测试和实验，轻松扩展以实施新的预言数据库以及灵活替换当前协议中的FO（即，将FO与繁重的混合和匹配）打手协议）。 安装 使用软件包管理器进行安装。 pip

预言服务端源码

用于量子公钥加密的量子随机预言模型

行业分类-作业装置-一种基于区块链的预言机器人.zip

该代码的主要目的是基于O18和SP值预测N2O /（N2O + N2）值。 它包含四个文件，测试代码。 R，Training.RData，test_ file.txt和Result.txt文档。 测试代码文件。 r是执行代码文件，其中包含要运行的代码。 Training.RData文件是经过训练的随机森林模型。 test_ file.txt的文件是一个示例输入文件，包含O18和SP列值。 Result.txt的文件是预测的N2O /（N2O + N2）结果文件，包括三列N2O /（N2O + N2）预测值以及输入O18和SP值。 用户可以根据test-code.r文件中的代码打开R语言软件来运行，并导入test_ file.txt和Training.RData以获取Result.txt文档。

网络人的未来：移动互联网和大数据时代的100个预言-沈拓.pdf