的信息。基于不同的 key 的加密算法也是不一样的，所有解密没有它是非常困难的。 密码有不同的表现形式。分组密码致力于符号块，通常是固定大小的，而流密码致力于连续的符号流。对称性密码加密和解密使用相同的密钥（key），而非对称性加密使用不同的密钥。如果非对称性加密的密钥不能从其他地方得到，那么可以创建公钥/私钥对公开共享。 ## • Credential 凭证是一块信息，用来验证 user/Subject 的

的信息。基于不同的 key 的加密算法也是不一样的，所有解密没有它是非常困难的。密码有不同的表现形式。分组密码致力于符号块，通常是固定大小的，而流密码致力于连续的符号流。对称性密码加密和解密使用相同的密钥（key），而非对称性加密使用不同的密钥。如果非对称性加密的密钥不能从其他地方得到，那么可以创建公钥/私钥对公开共享。 - Credential 凭证是一块信息，用来验证 user/Subject 的身份。在认证尝试期间，一个（或多个）凭证与

c $ ,then a $ \rightarrow c $ irreflexive (反自反性): $ \forall a,a\rightarrow a $ antisymmetric(非对称性): $ \forall a,b $ ,where $ a\neq b $ ,if $ a\to b $ then $ b\rightarrow a $ ’ alt=‘OCR图片’/> happen-before

我们可以得出统计学中最有用的方程之一: Bayes定理 (Bayes' theorem)。根据乘法法则 (multiplication rule) 可得到 $ P(A, B) = P(B \mid A)P(A) $ 。根据对称性, 可得到 $ P(A, B) = P(A \mid B)P(B) $ 。假设 $ P(B) > 0 $ , 求解其中一个条件变量, 我们得到 $$ P(A\mid B)=\frac{P(B\mid } $$ ## 打破对称性 神经网络设计中的另一个问题是其参数化所固有的对称性。假设我们有一个简单的多层感知机，它有一个隐藏层和两个隐藏单元。在这种情况下，我们可以对第一层的权重 $ W^{(1)} $ 进行重排列，并且同样对输出层的权重进行重排列，可以获得相同的函数。第一个隐藏单元与第二个隐藏单元没有什么特别的区别。换句话说，我们在每一层的隐藏单元之间具有排列对称性。 假设输出层将上述两 度的迭代（例如，小批量随机梯度下降）之后， $ \mathbf{W}^{(1)} $ 的所有元素仍然采用相同的值。这样的迭代永远不会打破对称性，我们可能永远也无法实现网络的表达能力。隐藏层的行为就好像只有一个单元。请注意，虽然小批量随机梯度下降不会打破这种对称性，但暂退法正则化可以。 #### 4.8.2 参数初始化 解决（或至少减轻）上述问题的一种方法是进行参数初始化，优化期间的注意和适当的正则化也可以进一步提高稳定性。

是关联的，⽽⾮复制。 ⼀个普通的桌⼦有⼀个桌⾯和四条腿。先建模出⼀条腿，然后关联复制出另外 三条腿。如果今后修改⽹格，所有的桌腿仍然是⼀样的。关联复制也适⽤于⼀ 套酒杯、汽车上的车轮……任何有重复或对称性的情形。 See also 关联库复制 关联库 也是⼀种复制的形式。任何其他blend⽂件中的物体或数据块可以在当 前⽂件中重复使⽤。 Hint 如果要将变换属性（即物体数据块）成为 "关联的" ，请参阅 这意味着，如果你的⽹格包含四边⾯或其他多边形，剩余⾯的数量会⼤ 于预期数量，因为如果他们的边缘不塌陷的话，四边⾯是保持不变的。 反细分模式下的精简修改器。 在禁⽤了 三⾓化 选项时，上⾯的话才算正确。 对称 保持⼀个轴上的对称性. 三⾓化 保留任何在精简过程产⽣的三⾓形。 顶点组 控制哪部分⽹格被精简的顶点组。 系数 顶点组 对精简的影响量. 反细分 可以认为是反向的细分。它试图删除细 分操作的结果。它主要⽤于基于⽹格的 拓扑（不提供不均匀的⼏何形状）的⽹ 参与解包操作的⾯。属于任何其他⾯的UV将不会受到影响。 缝合边 边缘，⽤于标记⽹格被 "切割 "的地⽅，以达到解包的⽬的。 边距 UV孤岛之间的间距。 填充洞⾯ 在解包前虚拟填充⽹格中的孔，以更好地避免重叠和保持对称性。 属性 ⽅法 该⽅法提供了不错的⽹格的⼆维表达。 使⽤LSCM (Least Squared Conformal Mapping)。UV映 射效果通常没有基于⾓度准确，不过对于简单物体效 果更好。

a316/p139_2.jpg) Figure 7-29. 有 grandChild 的左旋操作 可以观察到，右旋和左旋操作在逻辑上是镜像对称的，它们分别解决的两种失衡情况也是对称的。基于对称性，我们可以轻松地从右旋的代码推导出左旋的代码。具体地，只需将「右旋」代码中的把所有的 left 替换为 right，将所有的 right 替换为 left，即可得到「左旋」代码。 # === File: [Image](/uploads/documents/9/1/c/4/91c4019b4d086494d4d78de29f06a316/p186_1.jpg) Figure 10-5. 查找最左边和最右边元素的对称性  以上代码采取的都是“双闭区

454e/p145_2.jpg) Figure 7-29. 有 grandChild 的左旋操作 可以观察到，右旋和左旋操作在逻辑上是镜像对称的，它们分别解决的两种失衡情况也是对称的。基于对称性，我们可以轻松地从右旋的代码推导出左旋的代码。具体地，只需将「右旋」代码中的把所有的 left 替换为 right，将所有的 right 替换为 left，即可得到「左旋」代码。 /// == File: [Image](/uploads/documents/5/f/9/b/5f9b60ee497ab1719aacd20a03f9454e/p193_1.jpg) Figure 10-5. 查找最左边和最右边元素的对称性  以上代码采取的都是“双闭区

66c56/p146_2.jpg) Figure 7-29. 有 grandChild 的左旋操作 可以观察到，右旋和左旋操作在逻辑上是镜像对称的，它们分别解决的两种失衡情况也是对称的。基于对称性，我们可以轻松地从右旋的代码推导出左旋的代码。具体地，只需将「右旋」代码中的把所有的 left 替换为 right，将所有的 right 替换为 left，即可得到「左旋」代码。 /// == File: [Image](/uploads/documents/0/d/9/f/0d9f50721bc7a6045f1e51b470566c56/p197_1.jpg) Figure 10-5. 查找最左边和最右边元素的对称性  以上代码采取的都是“双闭区

5982/p145_2.jpg) Figure 7-29. 有 grandChild 的左旋操作 可以观察到，右旋和左旋操作在逻辑上是镜像对称的，它们分别解决的两种失衡情况也是对称的。基于对称性，我们可以轻松地从右旋的代码推导出左旋的代码。具体地，只需将「右旋」代码中的把所有的 left 替换为 right，将所有的 right 替换为 left，即可得到「左旋」代码。 /// == File: [Image](/uploads/documents/e/4/7/3/e473e9e1d7e451068c1e109098c05982/p193_1.jpg) Figure 10-5. 查找最左边和最右边元素的对称性  以上代码采取的都是“双闭区