用TensorFlow写个简单的神经网络
这次就用TensorFlow写个神经网络，这个神经网络写的很简单，就三种层，输入层--隐藏层----输出层；
首先导入我们要使用的包
# -*- coding: utf-8 -*-import tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport matplotlibfrom sklearn import datasetsfrom matplotlib.font_manager import FontProperties
然后在设定一下我们画图的时候要显示中文的字体，因为Python自带的不支持中文的解释
#设置中文font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc", size=14)zhfont1 = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname=rc:\windows\fonts\simsun.ttc)
定义一个会话，因为图是必须在会话中启动的
#定义一个图会话sess=tf.Session()
这里我选用公开的数据莺尾花的数据集，这个数据集虽然都被大家玩烂了，不过这个是一个学习代码，就不计较那么多了；
#莺尾花数据集iris=datasets.load_iris()x_vals=np.array([x[0:3] for x in iris.data])y_vals=np.array([x[3] for x in iris.data])
这里设置一个随机种子，为了可以让大家把结果复现出来
#设置一个种子求结果seed=211tf.set_random_seed(seed)8np.random.seed(seed)
开始有模有样的划分数据集了，一个是训练集，一个是测试集，训练集占80%，测试集占20%
#划分测试机和训练集train_indices=np.random.choice(len(x_vals),round(len(x_vals)*0.8),replace=True)test_indices= np.array(list(set(range(len(x_vals)))-set(train_indices)))x_vals_train=x_vals[train_indices]x_val s_test = x_vals[test_indices]y_vals_train = y_vals[train_indices]y_vals_test = y_vals[test_indices]
在这里我们在将特征进行一个归一化，也就是将数值型特征全部都转换为0-1之间的数值，
十分钟学号脉 在临床中，基本上来个病人就把手脖伸到诊桌上让中医大夫号脉，但辩脉是很复杂的，脉学共有27种，但作为非专业人员，掌握以下10种现象就足够了，也比较容易理解。 人体的五脏,就是说,左手的寸、关、尺对应人体的心、肝、肾, 右手的寸、关、尺对应人体的肺、脾，命门从这个角度入手比，沉浮滑容易多了。号脉时左手寸脉能摸到代表心脉正常摸不到说明心血不足。大多都有心悸接不上气的现象左手关脉正常为不强不弱太强说明肝气太盛，太弱也不行，大多有胃炎一类的病左手尺脉太弱，头上不是头晕就头痛或头脑不清醒，有时我分不清就说患者头有问题。 右手寸脉太弱为肺虚一般有咳嗽现象太强也不行。
右手关脉太弱为脾弱有便溏腹痛一类太强左手关脉弱 的话胃炎是跑不掉的。 右手尺脉弱大多腰痛身上沉困。 以上是一点心得，希望为大家指点方向，请深资中医，老中医们不要把我批评的体完无肤。 戏说脉诊 告诉你一个秘密，教你轻轻松松学中医，自自在在学脉诊，也许，你从这里起步，开始了你的学习中 医的生涯，成为一名上好的中医大夫。一个好的中医大夫就是一座医院，带着三个手指头可以走遍天下,这 是西医永远也做不到的。闲话少叙，书回正传： 学习脉诊首先从实用脉诊开始，从习以为常入门。实用脉诊分:大小，快慢，硬软，浮沉，匀乱10种。有人要问了，书上有几十种，你的才10种，有否搞错?错不了!这是脉学和实践中总结出来的一点东西，写出来供大家欣赏多了繁琐，少了不够，要明白看下去就知了。 1、脉大小。主管察气。脉大气旺，脉小气虚。（看，多简便呀！）
2、脉快慢。主管察精，脉快精虚，脉慢精足。（现在脉慢的人不多了，只有初中生，军人，运动员了。） 3、脉硬软。主管察火，脉硬火多，脉软火少。（太简便了吧？） 4、脉浮沉。主管表里。（亦可说阴阳）脉浮表症，脉沉里症。（一目了然，简单得不可思义呀！） 5、脉匀乱。主管察安危。脉匀则生命及心脏平安，脉乱则生命及心脏危险。（太直观了！） 例如：肝硬化的脉，是快、小、硬、沉，（两关独居中）。套入脉理，则为精亏，气虚，火多，里即病在内脏，两关微浮一些，为气火位于肝胃，（我又把它戏为黄豆脉，一切癌症艾滋病白血病均为黄豆脉），你叫我看病，不用你出声，我一看脉就能说出你有什么病，好玩吧? 比如感冒的脉:大，浮，硬，快，套入脉理，为气旺，病表（表即躯体感冒属表症）火多，精亏，看到这样的脉，你说你肚疼，那你在说谎，一摸你的脉，你体内隐藏的病，便无处躲藏，现形毕露，好玩吧?只要你到了这种水平，心情就愉快了。 当你学习实用脉诊学好之后，你再继续学习经典，学习李时珍的《李频湖脉诀》,王叔和的《脉诀》,大学教材《中医诊断学》《难经》等，到那时你就是一个诊脉高手，诊病断病如举手之劳，爽吧！
最简单的人工神经网络实现 人工神经网络算法是模拟人的神经网络的一种算法. 该算法像人一样，具有一定的学习能力。人工神经网络可以学会它所能表达的任何东西. 该算法在模拟人类抽象思维方面较传统的算法具有优势，如图像识别(人脸识别，车牌识别)，声音识别方面已经有成熟的运用。 举个简单的例子可以说明人工神经网络和传统算法的差别所在(等会也要实现): 假设要解决这个问题: 写一个程序，判断0, 1, 2, 3 ... 9 这10个数的奇偶性 1. 如果是传统算法，则是模拟人的逻辑思维，对这个问题进行形式化和逻辑化: if (input 模 2 == 零) { input 是偶数 } else { input 是奇数 } 2. 如果是ANN算法，则要提供一组正确的数据对处理这个问题的神经网络ANN进行训练: 未进行训练的神经网络，就像刚出生的婴儿一样，什么都不懂。这个时候, 你要教他0 是偶数，1是奇数...., 教完之后问ANN懂了没有，懂了则停止训练(网络已经形成)，不懂则继续训练. while (1) { 训练;
if (测试通过) { 跳出循环; } } 训练完之后，这个ANN以后便能够正确处理奇偶性判断的问题了. 处理上面这个问题，只需要模拟一个神经元即可，再复杂的问题，可能需要多个神经元，再再复杂，需要多层多神经元的配合来实现(以后再研究) 下面是实现: [cpp]view plaincopyprint? 1. /***************************************** 2. * 感知器判断数字奇偶性 3. * 4. * 关键点,阈值应该怎么定? 5. ****************************************/ 6. #include
你好朋友 百度收索看【紫风剑客黑客入门教程】 是由黑基团队10个黑客高手呕心沥血编写的教程 包括从入门到精通全三套高清视频教程和高手进阶脚本电子书！ 全套还包括我们团队全套内部vip黑客工具 工具包包括编，壳，攻，防所有类型的黑客软件！ 听说紫风剑客黑客教程都是视频形式的，课程通俗易懂只要会打字就能学会不需要基础，由浅入深， 很火。并且课程的内容会随着技术的更新而更新，因为没有课程终结这个说法。并且他们有YY讲课，有不懂的地方24小时为你服务 学习黑客需要有耐心，要有全套的教程，才可以学会，首先要有视频 讲解，靠个人的参悟是很难学会的，下面了解下学习黑客的步骤： 一、前期 1、了解什么是黑客，黑客的精神是什么。当然了解一下几大着 名黑客或骇客的“发家史”也是很有必要的。 2、黑客必备的一些基础命令，包括DOS命令，以及UNIX / Linux 下的命令。 3、远程扫描、远程刺探技术。包括通过系统自带命令的信息刺 探以及使用工具扫描等。 4、密码破解。了解现在的密码破解的适用范围，以及操作技巧 等等。 5、溢出攻击。溢出工具的使用方法。 6、注入攻击。注入攻击只是一个简称，这里还要包括XSS、旁注 、远程包含等一系列脚本攻击技巧。 7、学会各种编译工具的使用方法，能编译所有ShellCode。 8、学会手动查杀任何木马、病毒，学会分析Windows操作系统， 以使自己百毒不侵。 二、中期 1、学习所有Windows下服务器的搭建步骤（ASP、PHP、JSP）。 2、掌握例如Google黑客、cookies 、网络钓鱼、社会工程学等 等等等。 3、学习HTML、JavaScript、VBScript。 4、学习标准SQL语言，以及大多数数据库的使用。 5、学习ASP，并拥有发掘ASP脚本漏洞的能力。 6、学习PHP，并拥有发掘PHP脚本漏洞的能力。 7、学习JSP，并拥有发掘JSP脚本漏洞的能力。 8、学习掌握最新脚本的特性性以及发掘漏洞的方法，例如眼下 的WEB2.0。 三、后期 1、确定自己的发展方向
如何学习脉诊
如何学习脉诊 在临床中，基本上来个病人 就把手脖伸到诊桌上让中医大夫号脉。 但辩脉是很复杂的，脉学共有27 种。 但作为非专业人员，掌握以下10种现象就足够了。 也比较容易理解。
人体的五脏,就是说,左手的寸、关、尺对应人体的心、肝、肾； 右手的寸、关、尺对应人体的肺、脾； 命门从这个角度入手比，沉浮滑容易多了。 号脉时左手寸脉能摸到代表心脉正常。 摸不到说明心血不足，大多都有心悸接不上气的现象。 左手关脉正常为不强不弱太强说明肝气太盛； 太弱也不行大多有胃炎一类的病。 左手尺脉太弱头上不是头晕就头痛或头脑不清醒。 有时分不清就说患者头上有问题。 右手寸脉太弱为肺虚，一般有咳嗽现象，太强也不行； 右手关脉太弱为脾弱，有便溏，腹痛一类的病。 左手关脉弱的话胃炎是跑不掉的。 右手尺脉弱大多腰痛身上沉困。 深资中医戏说脉诊 告诉你一个秘密， 教你轻轻松松学中医，自自在在学脉诊， 也许你从这里起步， 开始了你的学习中医的生涯， 成为了一名上好的中医大夫。 一个好的中医大夫就是一座医院。 带着三个手指头可以走遍天下； 这是西医永远也做不到的。 学习脉诊首先从实用脉诊开始，从习以为常入门。 实用脉诊分:大小，快慢，硬软，浮沉，匀乱，10 种。 有人要问了，书上有几十种，你说的才10种， 有否搞错?错不了! 这是脉学和实践中总结出来的东西， 供大家欣赏，多了繁琐，少了不够， 要明白看下去就知道了 1、脉大小。主管察气。脉大气旺，脉小气虚。 （看，多简便呀！） 2、脉快慢。主管察精，脉快精虚，脉慢精足。 （现在脉慢的人不多了，只有初中生，军人，运动员了。） 3、脉硬软。主管察火，脉硬火多，脉软火少。 （太简便了吧？） 4、脉浮沉。主管表里。（亦可说阴阳） 脉浮是表症，脉沉是里症。 （一目了然，简单得不可思义呀！） 5、脉匀乱。主管察安危。脉匀则生命及心脏平安； 脉乱则生命及心脏危险。
Train.txt 5.0,3.0,1.6,0.2,1 5.0,3.4,1.6,0.4,1 5.2,3.5,1.5,0.2,1 5.2,3.4,1.4,0.2,1 4.7,3.2,1.6,0.2,1 4.8,3.1,1.6,0.2,1 5.4,3.4,1.5,0.4,1 5.2,4.1,1.5,0.1,1 5.5,4.2,1.4,0.2,1 4.9,3.1,1.5,0.1,1 5.0,3.2,1.2,0.2,1 5.5,3.5,1.3,0.2,1 4.9,3.1,1.5,0.1,1 4.4,3.0,1.3,0.2,1 5.1,3.4,1.5,0.2,1 5.0,3.5,1.3,0.3,1 4.5,2.3,1.3,0.3,1 4.4,3.2,1.3,0.2,1 5.0,3.5,1.6,0.6,1 5.1,3.8,1.9,0.4,1 4.8,3.0,1.4,0.3,1 5.1,3.8,1.6,0.2,1 4.6,3.2,1.4,0.2,1 5.3,3.7,1.5,0.2,1 5.0,3.3,1.4,0.2,1 6.6,3.0,4.4,1.4,2 6.8,2.8,4.8,1.4,2 6.7,3.0,5.0,1.7,2 6.0,2.9,4.5,1.5,2 5.7,2.6,3.5,1.0,2 5.5,2.4,3.8,1.1,2 5.5,2.4,3.7,1.0,2 5.8,2.7,3.9,1.2,2 6.0,2.7,5.1,1.6,2 5.4,3.0,4.5,1.5,2 6.0,3.4,4.5,1.6,2 6.7,3.1,4.7,1.5,2 6.3,2.3,4.4,1.3,2 5.6,3.0,4.1,1.3,2 5.5,2.5,4.0,1.3,2 5.5,2.6,4.4,1.2,2 6.1,3.0,4.6,1.4,2 5.8,2.6,4.0,1.2,2
第一步 下载必备的工具软件。1号软件就是端口扫描工具“网络刺客II”，2号软件就是著名的国产木马冰河2.2的控制端。 下载完毕并解压缩之后跟我进行第二步! 第二步 运行1号软件，首先出现的是“网络刺客II注册向导”，别理它，点击“稍后(Q)”就进入了网络刺客II的主界面。 第三步 在网络刺客II的主界面里选“工具箱(U)”-》“主机查找器(H)”，就进入了“搜索因特网主机”界面。 第四步 进入“搜索因特网主机”界面后，“起始地址”栏填XXX.XXX.0.0其中XXX.XXX自己去选 “结束地址”栏填XXX.XXX.255.255其中XXX.XXX 择了，比如你可以选61.128或选61.200等等， 的选择要和前面一样。“端口”栏填7626，其他栏保持默认不动。 好了，以上设置就是要搜索从XXX.XXX.0.0到XXX.XXX.255.255这一段IP地址中有冰河木马的计算机了，再检查一下填对没有?如果一切OK，请点击“开始搜索”。 第五步 观察“总进度”和“段进度”是否在走动。如果没有走动，那一定是IP地址设置不对，请认真检查。如果两个进度都在走动，呵呵，你就成功一半了，至少你会使用网络刺客II 扫描网上开放某一端口的计算机了。 下面你要作的就是静静的等待，学用黑客软件是需要耐心的。大约20-30分钟后，最下面的记录栏里就应该出现记录了(一般情况下，应该有5、6条记录)。每一条记录代表找到的中了冰河木马的一台计算机，前面是该计算机的IP地址，后面是7626(冰河木马端口)。 第六步 点击“停止搜索”，但不要退出程序，到第十二步时还要用。运行2号软件冰河，进入冰河主界面。选“文件[F]”-》“添加主机[A]”进入添加主机窗口。 第七步 在“添加主机”窗口，“显示名称”里填入第五步里搜索到的第一条IP地址，当IP地址填入“显示名称”里后，“主机地址”里就自动填入相同的IP了。“访问口令”不填，“监听端口”保持默认的7626。 好了，检查一下IP有没有填错，如果OK，点击“确定”，在冰河主界面的“文件管理器”里就出现了刚才填入的IP地址了。 第八步 这一步和下一步最重要，请认真看清楚!在冰河的主界面里，点击“文件管理器”里的“我的电脑”，这时“文件管理器”右边的框里就会出现你自己的硬盘分区。比如，如果你的硬盘分的是四个区，“文件管理器”右边的框里就会从上往下依次出现C:、D:、E:、F:，如果你的硬盘分的是两个区，就会出现C:、D:。 第九步 点击“文件管理器”里刚才输入的第一条IP地址，稍等片刻(网速慢的情况下约10-30秒)，在“文件管理器”右边的框里就会出现对方计算机的硬盘分区了。看到了吗?看到了?呵呵，祝贺你，你已经成功地进入对方的计算机了!!!!! 第十步 你发现没有出现对方计算机的硬盘分区!!呵呵，别急，看看冰河主界面最下端的状态栏里有什么提示，如果是下面两种情况，就放弃，返回第七步，填入搜索到的第二条IP地址:
第六单元脉诊 一、A1 1、常脉中有神的表现是 A、不大不小 B、软滑从容 C、不浮不沉 D、柔和有力 E、尺脉沉取有力 2、以下哪项不是脉有胃气的表现 A、来去从容 B、节律一致 C、不疾不徐 D、不浮不沉 E、尺脉有力 3、诊脉手法中手指用力较重的是 A、举法 B、按法 C、寻法 D、推循 E、触指 4、医生用较轻的指力诊脉的手法是 A、举法 B、按法 C、寻法 D、推法 E、单按 5、脉象八要素不包括的是 A、脉位 B、脉率 C、脉伏 D、脉长 E、脉势 6、脉诊的“寻”法是指 A、轻按 B、重按 C、左右推寻 D、从重到轻 E、一指按其寸口
7、具有浮取散漫，中候似无，沉取不应，伴节律不齐特征的脉象是 A、结脉 B、动脉 C、疾脉 D、散脉 E、代脉 8、以下哪种脉象不见于常人 A、长脉 B、大脉 C、滑脉 D、缓脉 E、短脉 9、革脉的脉象是 A、如水漂木 B、如按葱管 C、如按琴弦 D、如按鼓皮 E、如循刀刃 10、数脉的特征是 A、一息四五至 B、一息五六至 C、一息五至以上 D、一息六至以上 E、一息七八至 11、脉体宽大，来盛去衰的脉象是 A、数脉 B、芤脉 C、实脉 D、洪脉 E、长脉 12、三部脉举之无力，按之空豁，应指松软的脉象是 A、浮脉 B、微脉 C、弱脉 D、虚脉 E、芤脉 13、特征为极细极软，按之欲绝，若有若无的脉象是 A、伏脉
D、革脉 E、牢脉 14、代脉的特征是 A、缓而时止，止无定数 B、数而时止，止无定数 C、迟而时止，止有定数 D、数而时止，止有定数 E、脉来时止，止有定数 15、脉来数而时有一止，止无定数，其脉象为 A、促脉 B、疾脉 C、结脉 D、动脉 E、代脉 16、轻取不应，重按始得，举之不足，按之有余为 A、浮脉 B、沉脉 C、迟脉 D、虚脉 E、弱脉 17、往来流利，应指圆滑，如盘走珠为 A、弦脉 B、滑脉 C、濡脉 D、涩脉 E、结脉 18、风热袭表所致表热证的脉象是 A、浮紧 B、浮数 C、浮缓 D、滑数 E、洪数 19、素体痰湿而又感外邪的脉象特点是 A、浮数脉 B、浮滑脉 C、浮紧脉
OpenCV的ml模块实现了人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）最典型的多层感知器（multi-layer perceptrons, MLP）模型。由于ml模型实现的算法都继承自统一的CvStatModel基类，其训练和预测的接口都是train(),predict()，非常简单。 下面来看神经网络CvANN_MLP 的使用~ 定义神经网络及参数： [cpp]view plain copy 1.//Setup the BPNetwork 2. CvANN_MLP bp; 3.// Set up BPNetwork's parameters 4. CvANN_MLP_TrainParams params; 5. params.train_method=CvANN_MLP_TrainParams::BACKPROP; 6. params.bp_dw_scale=0.1; 7. params.bp_moment_scale=0.1; 8.//params.train_method=CvANN_MLP_TrainParams::RPROP; 9.//params.rp_dw0 = 0.1; 10.//params.rp_dw_plus = 1.2; 11.//params.rp_dw_minus = 0.5; 12.//params.rp_dw_min = FLT_EPSILON; 13.//params.rp_dw_max = 50.; 可以直接定义CvANN_MLP神经网络，并设置其参数。BACKPROP表示使用 back-propagation的训练方法，RPROP即最简单的propagation训练方法。 使用BACKPROP有两个相关参数：bp_dw_scale即bp_moment_scale： 使用PRPOP有四个相关参数：rp_dw0, rp_dw_plus, rp_dw_minus, rp_dw_min, rp_dw_max：
7 ! ! Step2? q ?r? ē? q r ? d q r?q r?q ?? r??ēω q ?? rd ? ?? q? r?q r d Step3??q ?? r? ē ?q r ē q ? C O M r ē ? q ?r? ē ? ? d ? ? DCOM ? ?135 ? 2. ?137 138 ? Windows 137 ?? ? ? ?IIS Samba Lotus Notes ?? ?? ? I P ? 137 ? ? 137 ? ǜ ? Windows ?NetBIOS over TCP/IP?NBT?? 137 ? ? ? ??? ? ?? ? IIS ? ? ? ? ? 138 NetBIOS ? ?? ? ?? 137 ? ? ?? 138 ? NetBIOS ? ? NetBIOS ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? NetBIOS ? ? 138 137 ? ? ? ? 137 138 ? ? ?NetBIOS ? ? ?? 6-3? 137/138 ? ? ? TCP/IP ? NetBIOS ? ? ǖ Tufq2! ? ? Tufq!3! ?? ! ?
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洪脉:体内邪热极度亢盛 细脉:体内气血亏耗 滑脉:脉象圆滑流利，如珠走盘，丝毫没有阻滞和羁绊 1体内气血充足往来流利，正常 2喜脉 3痰饮病的主要脉症，痰饮的特性是湿浊黏滑 弦脉：具有一定的紧张度和绷紧感，比细脉略粗具有一定的力度 1往往不是由于体内气血亏耗引起的 2肝气郁结，疼痛，疟疾， 3血管产生收缩 紧脉：紧脉跟弦脉类似，是血管收缩而表现出来的一种脉象，但紧脉在血管收缩程度上要超过弦脉，，紧脉在脉的形状上比弦脉更粗大，在力度上更胜弦脉，甚至可以感到脉搏在指下有左右弹手的感觉，紧脉的形成机理与弦脉相似，多见于寒邪侵犯人体。另外，剧烈的疼痛也会出现紧脉。 长脉：脉的长度超过三个手指所按的部位。长脉是体内气血有余的表现，常见于体质健壮之人。如果脉象长而兼弦，那有常是肝火过旺的表现。 短脉:脉的长度不能充盈寸，关，尺三部，三个手指按在寸，关，尺，三个部位，如果寸部不能满指或是尺部不能满指，这种脉象称为短脉，短是一种不足的表现，寸部短，为心，肺精气不足。尺部短，为肾脏精气亏损。此外，如果体内有痰浊或淤血阻滞经络，气血不能正常流通，也会出现短脉。这就需要结合全身其他症状加以鉴别和区分。 弱脉：沉而无力，人体元阳气血亏耗 芤脉：按如葱管，中空，轻按和重按都可以摸到脉，唯独中等力度下却感到脉象空空如也，这种脉象的出现往往是由于血急剧减少，不能充盈血管，而血管却仍然维持有一定的容积和紧张度，所以表现出中空的特征，常见于急性失血或大吐，大泻导致的津液大量丢失等疾病。 结脉：脉搏跳动缓慢，中间时有停跳，两次停跳之间间隔的时间往往不相等。结脉的出现和心脏的搏动异常有关，往往是人体阳气亏损，寒邪凝滞心脉。
BP神经网络模型 第1节基本原理简介 近年来全球性的神经网络研究热潮的再度兴起，不仅仅是因为神经科学本身取得了巨大的进展．更主要的原因在于发展新型计算机和人工智能新途径的迫切需要．迄今为止在需要人工智能解决的许多问题中，人脑远比计算机聪明的多，要开创具有智能的新一代计算机，就必须了解人脑，研究人脑神经网络系统信息处理的机制．另一方面，基于神经科学研究成果基础上发展出来的人工神经网络模型，反映了人脑功能的若干基本特性，开拓了神经网络用于计算机的新途径．它对传统的计算机结构和人工智能是一个有力的挑战，引起了各方面专家的极大关注． 目前，已发展了几十种神经网络，例如Hopficld模型，Feldmann等的连接型网络模型，Hinton等的玻尔茨曼机模型，以及Rumelhart等的多层感知机模型和Kohonen的自组织网络模型等等。在这众多神经网络模型中，应用最广泛的是多层感知机神经网络。多层感知机神经网络的研究始于50年代，但一直进展不大。直到1985年，Rumelhart等人提出了误差反向传递学习算法（即BP算），实现了Minsky的多层网络
设想，如图34-1所示。 BP 算法不仅有输入层节点、输出层节点，还可有1个或多个隐含层节点。对于输入信号，要先向前传播到隐含层节点，经作用函数后，再把隐节点的输出信号传播到输出节点，最后给出输出结果。节点的作用的激励函数通常选取S 型函数，如 Q x e x f /11)(-+= 式中Q 为调整激励函数形式的Sigmoid 参数。该算法的学习过程由正向传播和反向传播组成。在正向传播过程中，输入信息从输入层经隐含层逐层处理，并 传向输出层。每一层神经元的状态只影响下一层神经
人工神经网络是一种模仿人脑结构及其功能的信息处理系统，能提高人们对信息处理的智能化水平。它是一门新兴的边缘和交叉学科，它在理论、模型、算法等方面比起以前有了较大的发展，但至今无根本性的突破，还有很多空白点需要努力探索和研究。 1 人工神经网络研究背景 神经网络的研究包括神经网络基本理论、网络学习算法、网络模型以及网络应用等方面。其中比较热门的一个课题就是神经网络学习算法的研究。 近年来己研究出许多与神经网络模型相对应的神经网络学习算法，这些算法大致可以分为三类：有监督学习、无监督学习和增强学习。在理论上和实际应用中都比较成熟的算法有以下三种： (1) 误差反向传播算法(Back Propagation，简称BP 算法)； (2) 模拟退火算法； (3) 竞争学习算法。 目前为止，在训练多层前向神经网络的算法中，BP 算法是最有影响的算法之一。但这种算法存在不少缺点，诸如收敛速度比较慢，或者只求得了局部极小点等等。因此，近年来，国外许多专家对网络算法进行深入研究，提出了许多改进的方法。 主要有： (1) 增加动量法：在网络权值的调整公式中增加一动量项，该动量项对某一时刻的调整起阻尼作用。它可以在误差曲面出现骤然起伏时，减小振荡的趋势，提高网络训练速度； (2) 自适应调节学习率：在训练中自适应地改变学习率，使其该大时增大，该小时减小。使用动态学习率，从而加快算法的收敛速度； (3) 引入陡度因子：为了提高BP 算法的收敛速度，在权值调整进入误差曲面的平坦区时，引入陡度因子，设法压缩神经元的净输入，使权值调整脱离平坦区。 此外，很多国内的学者也做了不少有关网络算法改进方面的研究，并把改进的算法运用到实际中，取得了一定的成果： (1) 王晓敏等提出了一种基于改进的差分进化算法，利用差分进化算法的全局寻优能力，能够快速地得到BP 神经网络的权值，提高算法的速度； (2) 董国君等提出了一种基于随机退火机制的竞争层神经网络学习算法，该算法将竞争层神经网络的串行迭代模式改为随机优化模式，通过采用退火技术避免网络收敛到能量函数的局部极小点，从而得到全局最优值； (3) 赵青提出一种分层遗传算法与BP 算法相结合的前馈神经网络学习算法。将分层遗传算法引入到前馈神经网络权值和阈值的早期训练中，再用BP 算法对前期训练所得性能较优的网络权值、阈值进行二次训练得到最终结果，该混合学习算法能够较快地收敛到全局最优解；
神经网络Matlab p=p1';t=t1'; [pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t); %原始数据归一化net=newff(minmax(pn),[5,1],{'tansig','purelin'},'traingdx');%设置网络,建立相应的BP网络 net.trainParam.show=2000; % 训练网络 net.trainParam.lr=0.01; net.trainParam.epochs=100000; net.trainParam.goal=1e-5; [net,tr]=train(net ,pn,tn); %调用TRAINGDM算法训练BP网络 pnew=pnew1'; pnewn=tramnmx(pnew,minp,maxp); anewn=sim(net,pnewn); %对BP网络进行仿真 anew=postmnmx(anewn,mint,maxt); %还原数据 y=anew'; 1、BP网络构建 （1）生成BP网络 = net newff PR S S SNl TF TF TFNl BTF BLF PF (,[1 2...],{ 1 2...},,,) R?维矩阵。 PR：由R维的输入样本最小最大值构成的2
S S SNl：各层的神经元个数。 [1 2...] TF TF TFNl：各层的神经元传递函数。 { 1 2...} BTF：训练用函数的名称。 （2）网络训练 = [,,,,,] (,,,,,,) net tr Y E Pf Af train net P T Pi Ai VV TV （3）网络仿真 = [,,,,] (,,,,) Y Pf Af E perf sim net P Pi Ai T {'tansig','purelin'},'trainrp' BP网络的训练函数 训练方法训练函数 梯度下降法traingd 有动量的梯度下降法traingdm 自适应lr梯度下降法traingda 自适应lr动量梯度下降法traingdx 弹性梯度下降法trainrp Fletcher-Reeves共轭梯度法traincgf Ploak-Ribiere共轭梯度法traincgp Powell-Beale共轭梯度法traincgb 量化共轭梯度法trainscg 拟牛顿算法trainbfg 一步正割算法trainoss Levenberg-Marquardt trainlm
coolfire黑客入门教程系列之（六） 这不是一个教学文件, 只是告诉你该如何破解系统, 好让你能够将自己的系统作安全的保护, 如果 你能够将这份文件完全看完, 你就能够知道电脑骇客们是如何入侵你的电脑, 我是CoolFire, 写 这篇文章的目的是要让大家明白电脑安全的重要性, 并不是教人Crack Password 若有人因此文件 导致恶意入侵别人的电脑或网路, 本人概不负责!! 在昨天, 我们的首页造访人数破万了~~ 应该是增加了很多人, 而不是有人故意灌水的吧? 希望新 朋友们能喜欢我们的内容, 有人问到: 有没有跟我们首页性质相近的中文站台? 很遗憾的是目前 我还没有找到.... 看得到的大多是软体, 注册机之类的破解站台. 如果你也有这样的站台的话, 欢迎你写信给我们进行连结. 有很多网友报怨档案抓不下来, 先前我们已经尽了很大的努力将档 案放在国内Server 中, 我想, 由HiNet 连这边应该很快吧? 还是水管塞住的问题?? 如果有人 的位址在.edu.tw 附近的, 欢迎来信要求Mirror~~ 我很乐意将档案Mirror 给你, 让其它网 友更方便取这些档案. 好久没有再弄出一些文章出来了, 不过最近倒是回了蛮多关於Hacker 方面的问题, 也收到了许多 的回应信件, 有许多的问题在这一篇文章中都会有答案, 甚至到现在还有很多的网友们询问甚么https://www.doczj.com/doc/c07328750.html, 是shadow password 的, 请各位多翻翻以前的文章吧!! 在CGI Holes 方面的问题也很多, 所以在 这一篇之後我会找个时间写一写System Holes #2 来让大家对一些网路上常见的程式漏洞有一些基 本的认识. 最近有许多软体更新了, 最令我们注意的当然就是NT 4.0 罗, 因为它的更新肯定会带来很多的 人更新系统, 当然这样先进的作业系统我们还是很期待有人会很快的将它的Bugs 找出来的啦!! UpYours 这套重量级的MailBomb 也出现的新的版本, 这次的V4.0 Beta 2 经试用後发现实在是 改进了很多, 但是相对的危险性也跟著提高, 其改用Delphi 来设计, 使得安装更为方便, 不过
文章编号 2 2 2 一种快速神经网络路径规划算法α 禹建丽? ∏ √ 孙增圻成久洋之 洛阳工学院应用数学系日本冈山理科大学工学部电子工学科 2 清华大学计算机系国家智能技术与系统重点实验室日本冈山理科大学工学部信息工学科 2 摘要本文研究已知障碍物形状和位置环境下的全局路径规划问题给出了一个路径规划算法其能量函数 利用神经网络结构定义根据路径点位于障碍物内外的不同位置选取不同的动态运动方程并针对障碍物的形状设 定各条边的模拟退火初始温度仿真研究表明本文提出的算法计算简单收敛速度快能够避免某些局部极值情 况规划的无碰路径达到了最短无碰路径 关键词全局路径规划能量函数神经网络模拟退火 中图分类号 ×°文献标识码 ΦΑΣΤΑΛΓΟΡΙΤΗΜΦΟΡΠΑΤΗΠΛΑΝΝΙΝΓ ΒΑΣΕΔΟΝΝΕΥΡΑΛΝΕΤ? ΟΡΚ ≠ 2 ? ? ≥ 2 ≥ ∏ ΔεπαρτμεντοφΜατηεματιχσ ΛυοψανγΙνστιτυτεοφΤεχηνολογψ Λυοψανγ
ΔεπαρτμεντοφΕλεχτρονιχΕνγινεερινγ ΦαχυλτψοφΕνγινεερινγ ΟκαψαμαΥνι?ερσιτψοφΣχιενχε 2 Ριδαι2χηο 2 ?απαν ΔεπαρτμεντοφΧομπυτερΣχιενχε Τεχηνολογψ ΣτατεΚεψΛαβοφΙντελλιγεντΤεχηνολογψ Σψστεμσ ΤσινγηυαΥνι?ερσιτψ Βει?ινγ ΔεπαρτμεντοφΙνφορματιον ΧομπυτερΕνγινεερινγ ΦαχυλτψοφΕνγινεερινγ ΟκαψαμαΥνι?ερσιτψοφΣχιενχε 2 Ριδαι2χηο 2 ?απαν Αβστραχτ ∏ √ √ √ × ∏ ∏ ∏ ∏ ∏ ∏ 2 ∏ √ × ∏ ∏ ∏ ∏ √ ∏ Κεψωορδσ ∏ ∏ ∏ 1引言Ιντροδυχτιον 机器人路径规划问题可以分为两种一种是基于环境先验完全信息的全局路径规划≈ 另一种是基于传感器信息的局部路径规划≈ ?后者环境是未知或者部分未知的全局路径规划已提出的典型方法有可视图法 ! 图搜索法≈ ! 人工势场法等可视图法的优点是可以求得最短路径但缺乏灵活性并且存在组合爆炸问题图搜索法比较灵活机器人的起始点和目标点的改变不会造成连通图的重新构造但不是任何时候都可以获得最短路径可视图法和图搜索法适用于多边形障碍物的避障路径规划问题但不适用解决圆形障碍物的避障路径规划问题人工势场法的基本思想是通过寻找路径点的能量函数的极小值点而使路径避开障碍物但存在局部极小值问题且不适于寻求最短路径≈ 文献≈ 给出的神经网络路径规划算法我们称为原算法引入网络结构和模拟退火等方法计算简单能避免某些局部极值情况且具有并行性及易于从二维空间推广到三维空间等优点对人工势场法给予了较大的改进但在此算法中由于路径点的总能量函数是由碰撞罚函数和距离函数两部分的和构成的而路径点 第卷第期年月机器人ΡΟΒΟΤ? α收稿日期
神经网络 在石灰窑炉的建模与控制中的应用神经网络应用广泛，尤其在系统建模与控制方面，都有很好应用。下面简要介绍神经网络在石灰窑炉的建模与控制中的应用，以便更具体地了解神经网络在实际应用中的具体问题和应用效果。 1 石灰窑炉的生产过程和数学模型 石灰窑炉是造纸厂中一个回收设备，它可以使生产过程中所用的化工原料循环使用，从而降低生产成本并减少环境污染。其工作原理和过程如图1所示，它是一个长长的金属圆柱体，其轴线和水平面稍稍倾斜，并能绕轴线旋转，所以又 CaCO（碳酸钙）泥桨由左端输入迴转窑，称为迴转窑。含有大约30%水分的 3 由于窑的坡度和旋转作用，泥桨在炉内从左向右慢慢下滑。而燃料油和空气由右端喷入燃烧，形成气流由右向左流动，以使泥桨干燥、加热并发生分解反应。迴转窑从左到右可分为干燥段、加热段、煅烧段和泠却段。最终生成的石灰由右端输出，而废气由左端排出。 图1石灰窑炉示意图 这是一个连续的生产过程，原料和燃料不断输入，而产品和废气不断输出。在生产过程中首先要保证产品质量，包括CaO的含量、粒度和多孔性等指标，因此必须使炉内有合适的温度分布，温度太低碳酸钙不能完全分解，会残留在产品中，温度过高又会造成生灰的多孔性能不好，费燃料又易损坏窑壁。但是在生产过程中原料成分、含水量、进料速度、燃油成分和炉窑转速等生产条件经常会发生变化，而且有些量和变化是无法实时量测的。在这种条件下，要做到稳定生产、高质量、低消耗和低污染，对自动控制提出了很高的要求。 以前曾有人分析窑炉内发生的物理-化学变化，并根据传热和传质过程来建立窑炉的数学模型，认为窑炉是一个分布参数的非线性动态系统，可以用二组偏
CoolHC Volume 1 By CoolFire 这不是一个教学文件, 只是告诉你该如何破解系统, 好让你能够将自己的系统作安全的保护, 如果你能够将这份文件完全看完, 你就能够知道电脑骇客们是如何入侵你的电脑, 我是 CoolFire, 写这篇文章的目的是要让大家明白电脑安全的重要性, 并不 是教人 Crack Password 若有人因此文件导致恶意入侵别人的电脑或网路, 本人概不负责 !! #1 甚麽是 Hacking ? 就是入侵电脑! 有甚麽好解释的! 大部份有关介绍 Hacker 的书籍或小说及文件 等都有清楚的介绍, 沉迷於电脑的人... 破坏... 唉! 一大堆怪解释就是了, 最 好不要成为一个 "骇客", 我... 不是! #2 为甚麽要 Hack ? 我们只是为了要了解更多关於系统的技术, 入侵它, 了解它是如何运作的, 试试 它的安全性, 然後学著去使用它, 读取系统中有关操作的说明, 学习它的各项操 作 !! 为了安全性而作革命! #3 Hack 守则 1. 不恶意破坏任何的系统, 这样作只会给你带来麻烦. 恶意破坏它人的软体将导致法律刑责, 如果你只是使用电脑, 那仅为非法使 用!! 注意: 千万不要破坏别人的软体或资料 !! 2. 不修改任何的系统档, 如果你是为了要进入系统而修改它, 请在答到目的後 将它改回原状. 3. 不要轻易的将你要 Hack 的站台告诉你不信任的朋友. 4. 不要在 bbs 上谈论你 Hack 的任何事情. 5. 在 Post 文章的时候不要使用真名. 6. 正在入侵的时候, 不要随意离开你的电脑. 7. 不要侵入或破坏政府机关的主机. 8. 不在电话中谈论你 Hack 的任何事情. 9. 将你的笔记放在安全的地方. 10. 想要成为 Hacker 就要真正的 Hacking, 读遍所有有关系统安全或系统漏洞 的文件 (英文快点学好)! 11. 已侵入电脑中的帐号不得清除或修改. 12. 不得修改系统档案, 如果为了隐藏自己的侵入而作的修改则不在此限, 但仍须 维持原来系统的安全性, 不得因得到系统的控制权而将门户大开 !! 13. 不将你已破解的帐号分享与你的朋友. #4 破解之道 1. 进入主机中 2. 得到 /etc/passwd 3. 得到系统帐号 4. 得到最高权限 -*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*- How 1. 进入主机有好几种方式, 可以经由 Telnet (Port 23) 或 SendMail (Port 25) 或 FTP 或 WWW (Port 80) 的方式进入, 一台主机虽然只有一个位址, 但是它可能 同时进行多项服务, 所以如果你只是要 "进入" 该主机, 这些 Port 都是很好的进 行方向. 当然还有很多 Port, 但是 DayTime 的 Port 你能拿它作甚麽??? 我不知
教你学诊脉 一、指法： 诊脉的指法很简单，没有什么特殊的要求。中指定关，（腕后高骨即为关）三指分别排开，同时根据人之体型合理布指。高大者指宜疏，瘦小者指宜紧 二、腕脉各主脏腑及常脉 中医秉持xx原则： “知常达变”。这一观念一定要明记在心。只有知常，以常态为尺度，才能知道不正常的表现。 左寸口主心，心脉常态为浮大。 左关上主肝胆，此脉以长弦为常态。 右寸口主肺，肺脉常态为浮涩短。 右关上主脾胃，此脉以缓大为常态。 左右尺中属肾，此脉宜沉软。 同时还要xx四时脉之常态。 对于脉的把握是一个实践过程，在现实生活中多分析品评，才能深入掌握。这不在本讲的陈述范围。本讲主要针对外感脉进行简单的说明。从六经的角度不讲，只讲太阳经证脉象 三、脉之基础 对于初学者来说，诊脉是道门坎儿。是一件说难不难说易不易的事情，在一般人看来，不就是用手摸脉吗？或者说所有的脉都是跳动的呀。其实脉里乾坤大有学问！
首先从诊脉不难说起。知道怎么定位，这就是小小的一个入门，至少你知道怎么把脉了。 然后要了解的就是脉的至数，也就是正常脉的跳动次数。古代没有钟表，不可能以分钟来计脉搏跳动次数，而是以一息为准。何为一息？就是正常情况下的一呼一吸。标准是什么呢？一息四至为平脉。就是说一呼一吸间，脉搏跳动四次，这是正常的。比此慢或快于此，皆为病脉。 一息四至号和平，更加一至无大疴， 三至为迟一二败，两息一至即云殂， 六至为数七至极，八脱九险十危急。 １、浮脉 浮脉属阳脉，主表。那么什么叫浮脉呢？从字面上理解，就是浮在皮肤上的脉，用手指轻轻的搭在皮肤上就能感觉到脉的跳动。从外感的角度来看，此时外邪尚未入里。一般外感初起，易现浮脉（体质虚弱正气不足者除外）。 ２、浮脉主病 浮脉为阳表病居，迟风数热紧寒拘； 浮而有力多风热，无力而浮是血虚。 寸浮头痛眩生风，或有风痰聚在胸， 关上土衰兼xx，尺中溲便不流通。 浮脉主表，有力表实，无力表虚，浮迟中风，浮数风热，浮紧风寒，浮缓风湿，浮虚伤暑，浮芤失血，浮洪虚热，浮散劳极。 外感多以浮迟、浮数、浮紧、浮缓为特征，在具体的临床应用中，值得注意的是人迎脉的把握。 左手人迎脉一盛，便是风寒暑湿症，
BP 神经网络模型 近年来全球性的神经网络研究热潮的再度兴起，不仅仅是因为神经科学本身取得了巨大的进展．更主要的原因在于发展新型计算机和人工智能新途径的迫切需要．迄今为止在需要人工智能解决的许多问题中，人脑远比计算机聪明的多，要开创具有智能的新一代计算机，就必须了解人脑，研究人脑神经网络系统信息处理的机制．另一方面，基于神经科学研究成果基础上发展出来的人工神经网络模型，反映了人脑功能的若干基本特性，开拓了神经网络用于计算机的新途径．它对传统的计算机结构和人工智能是一个有力的挑战，引起了各方面专家的极大关注． 目前，已发展了几十种神经网络，例如Hopficld 模型，Feldmann 等的连接型网络模型，Hinton 等的玻尔茨曼机模型，以及Rumelhart 等的多层感知机模型和Kohonen 的自组织网络模型等等。在这众多神经网络模型中，应用最广泛的是多层感知机神经网络。多层感知机神经网络的研究始于50年代，但一直进展不大。直到1985年，Rumelhart 等人提出了误差反向传递学习算法（即BP 算），实现了Minsky 的多层网络设想，如图34-1所示。 BP 算法不仅有输入层节点、输出层节点，还可有1个或多个隐含层节点。对于输入信号，要先向前传播到隐含层节点，经作用函数后，再把隐节点的输出信号传播到输出节点，最后给出输出结果。节点的作用的激励函数通常选取S 型函数，如 Q x e x f /11 )(-+= 式中Q 为调整激励函数形式的Sigmoid 参数。该算法的学习过程由正向传播和反向传播组成。在正向传播过程中，输入信息从输入层经隐含层逐层处理，并传向输出层。每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果输出层得不到期望的输出，则转入反向传播，将误差信号沿原来的连接通道返回，通过修改各层神经元的权值，使得误差信号最小。 社含有n 个节点的任意网络，各节点之特性为Sigmoid 型。为简便起见，指定网络只有一个输出y ,任一节点i 的输出为O i ,并设有N 个样本(x k ,y k )(k =1,2,3,…,N ),对某一输入x k ，网络输出为y k 节点i 的输出为O ik ,节点j 的输入为net jk = ∑i ik ij O W 并将误差函数定义为∑=-=N k k k y y E 12 )(21