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密码验证器 使用原始熵值的简单密码验证器。 如果觉得有用，请用星号打该项目 :star: 由支持 该项目可用于前置密码强度计，或仅在服务器上验证密码强度。 好处： 没有愚蠢的规则（不需要大写，数字，特殊字符等） 一切都基于熵（密码的原始加密强度） 不会将大量数据加载到内存中-非常快速且轻巧 不联系任何API或外部系统 受此启发 :gear: 安装 在Go模块之外： go get github.com/lane-c-wagner/go-password-validator :rocket: 快速开始 package main import ( passwordvalidator "github.com/

matlab偏度和峰度代码最大熵 此文件夹包含 Matlab 代码，开发用于查找拉格朗日乘法器，以拟合具有最大信息熵的分布。 它使用数据的均值、方差、偏度和峰度作为约束来找到分布。

pent 用于估计Copula熵的R包 介绍 Copula熵是用于统计独立性度量的数学概念[1]。在双变量情况下，Copula熵被证明等同于互信息。与Pearson相关系数不同，Copula熵是为非线性，高阶和多元情况定义的，这使其普遍适用。 它具有广泛的应用，包括但不限于： 结构学习； 变量选择[2]； 因果发现（估计转移熵）[3]。 该算法包括两个步骤：使用秩统计量估计经验语料密度，以及使用kNN方法从估计的经验语料密度中估计语料熵。由于两个步骤都使用非参数方法，因此可以将copent算法应用于任何情况而无需进行假设。 在copent包的预印纸上的arXiv。有关更多信息，请参阅[1-3]。有关中文的更多信息，请点击。 功能 copent-主要功能; Construct_empirical_copula-算法的第一步，它通过秩统计来估计数据的经验copula; entknn-算法的

香农代码的matlab Local_Shanon_Entropy LSE-局部香农熵-此Matlab代码用于查找块大小熵。 注意：如果您在系统或项目中使用我的代码，则应始终引用我的论文作为参考 Functions: Main function : main.m Entropy calculating function : entr.m Local shanon entropy function : lse.m %%%%%%%%%%%-------------------$$$$$$$$>>>>> BY JITHIN K C <<<<$$$$$$$$$-----------------%%%%%%%%%%%%%% @@@ for any queries contact: jithinkc22@gmail.com

熵 分布。 随机变量的为 其中lambda > 0是rate参数。 安装 $ npm install distributions-exponential-entropy 要在浏览器中使用，请使用 。 用法 var entropy = require ( 'distributions-exponential-entropy' ) ; 熵（lambda [，opts]） 计算参数为lambda的分布的。 lambda可以是number ， array ，typed array或matrix 。 var matrix = require ( 'dstructs-matrix' ) , data , mat , out , i ; out = entropy ( 0.5 ) ; // returns ~1.693 lambda = [ 0.5 , 1 , 2 , 4 ] ;

本文将对以下几种tensorflow中常用的交叉熵损失函数进行比较： tf.losses.sigmoid_cross_entropy tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits tf.losses.softmax_cross_entropy tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2 tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy 1. tf.losses.sigmoid_cross_entropy import tensorflow as tf batch_size = 4

多点最优最小熵解卷积调整Geoff McDonald (glmcdona@gmail.com) 的代码，2015 McDonald、Geoff L.和赵青。 “多点最优最小熵解卷积和卷积修复：应用于振动故障检测。” 机械系统和信号处理 82 (2017)：461-477。 有关该论文的 PDF 版本，请参阅我的博客： http : //www.split-code.com/rotation.html 多点最优最小熵解卷积 (MOMEDA) 计算算法。 这提出方法求解用于从信号中解卷积周期性脉冲序列的最优解。 最适合应用于从振动信号到去卷积的旋转机器故障与许多齿轮和轴承故障相关的脉冲式振动。 此上传包括用于基础解卷积的“momeda”和用于绘图的“momeda_spectrum” 光谱。 通常，此光谱将在对应于临界值的周期处产生峰值频率，以及由此产生的幅度可以被跟踪以监视机器组件的运行状

逆强化学习配套专栏2-最大熵学习的会议论文-presentation的PPT，含paper的主要思想和公式

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