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fallshuang
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深度学习,数据回归算法求大牛指点

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  •   fallshuang · 2022-01-15 15:12:46 +08:00 · 773 次点击
    这是一个创建于 1022 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    联系方式, email: 14882367 # qq.com

    首先,用下面的 代码生成 3 万条测试数据:

    import binascii
    import os
    
    def fake_crc(val):
    	#return 32bit crc checksum
    	ret = binascii.crc32(val)
    	return ret >> 31
    if __name__ == "__main__":
    	data = []
    	for n in range(0,30000):
    	rv = os.urandom(32)
    	v = int(binascii.hexlify(rv), 16)
    	result = fake_crc(rv)
    	data.append(result)
    	print( f"{n}\t{v:#0{64+2}x}\t{result:#0{1+2}x}" )
    

    这个代码 生成了 3 万个 256bit 的随机数 作为输入, 对每个随机数做一次 crc32 运算, 然后取 crc32 的 checksum 的第一个 bit 作为输出。

    1. 目标 通过机器学习,数据回归等办法: 对任意一个 256bit 的输入, 能较为准确地预测输出数据(crc32 checksum)的第一个 bit 。 譬如预测准确性能达到 70-80%
    2 条回复    2022-01-19 20:01:47 +08:00
    ruxuan1306
        1
    ruxuan1306  
       2022-01-16 16:36:00 +08:00
    邮件了。
    ruxuan1306
        2
    ruxuan1306  
       2022-01-19 20:01:47 +08:00
    很难,还是得大牛
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