13是一个什么数啊，为什么说它是一个不吉利的数字呢。谢谢？ 12+1上千年以来，13已被人们认为是一个不吉利的数字，也许是因为人类自古就是利用自己的十只手指和双脚脚趾来学习数数的。12是个能被掌控自如且容易除尽及分配的数字，因此比它大的数字就变得望而生畏及难以把握。――“选一个数字”《纽约时报》（1963年10月）在最流行的关于13的理论中有一个理论根植于数学原理。由于12被长久看成是完整或完美的化身（奥林匹斯山上有12位神，黄道有12宫，一年有12个月、耶稣有12位使徒），所以“12+1”被认为是“完美加上一”，变成一个不确定、难预测的数字。从而引发了这样一个疑问：为何12是完美的化身？在此，有一个相关的理论可以来为我们解答这个疑问：远古人类开始学算术时，便是用十只手指再加上两只脚做为总数12来计算的。12在远古时期是计算单位里最大的单位，我们的文明长久以来保留了这个具有局限性的古代烙印。倘若接受这样的说法，那么由“最后的晚餐”所产生的“不吉利13”的迷信只不过是早期人类信仰的延伸和投射。我在一位英国人查尔斯？布赖特的著作《盛行的迷信》（1925）中查到了这个理论的最早记录。在假设远古人是利用手指学习从1数到10之后，布赖特却不认为他们“能够心算11和12。这个计数方法是一个令人惊叹的。
入侵检测中应用的数学算法和仿真算法有哪些？ printf(\"请输入三个整数以空格隔开！\\n\")；scanf(\"%d%d%d\"，&s[0]，&s[1]，&s[2])；ps=sort(s，3)；printf(\"排序后得：\\n\")；for(i=0；ps[i]。10000；i+){printf(\"%d\"，ps[i])；}printf(\"\\n\")；return 0；
如何自学Python？ python自学是有一些难度的，当然，如果你现在只想入门，等工作后再同时学习的话，入门是没问题的。但就是不知道你有编程和计算机方面的基础吗？比如，学过《计算机基础》、《C语言》、《数据结构》、《操作系统》这些课吗？我在这里假设你没有接触过。学习编程是一项长期战斗的过程，尤其自学，希望你不要脑子一热，买教程，看视频，没过几天，热情就褪去了，最后完成了从入门到放弃的全过程，究其原因主要是缺乏清晰的目标，没有方向，或者方向不明确。学习python，可以找什么工作Python 编程有很多方向，有网络爬虫、数据分析、Web开发、测试开发、运维开发、机器学习、人工智能、量化交易等等，各个方向都有特定的技能要求，比如学数据分析就要重点掌握统计学、SQL 等知识，搞运维就要非常熟悉 Linux 系统，所以你首先要清楚你选择的是什么方向，这个方向有哪些知识是需要重要掌握的。这里只举2个例子【如下图】。如果你想从事具体的工作，想了解最新的行业信息，给你教一个办法，直接看网上该职位的招聘要求，你就能知道企业的要求。这样学习，就会有一个方向，知道自己学到什么程度，就可以工作了。剩下的深入学习，你可以和工作同时进行。先解决自己的生存问题。选择。
哪位高手有聚类算法在入侵检测中的应用的源代码
入侵检测系统是什么 入侵检测系统（IDS）是一种对网络传输进行即时监视，在发现可疑传输时发出警报或者采取主动反应措施的网络安全设备。它与其他网络安全设备的不同之处便在于，IDS是一种积极。
1.什么是误用入侵检测？ 。所谓入侵检测，就是指检测对计算机或网络进行非授权使用或入侵的过程。入侵检测系统是实现检测功能的软件或硬件系统。IDS(intrusion detection system)可以检测出破坏计算机或网络的完整性、机密性和可用性的攻击行为。入侵检测技术与入侵检测系统是两个不同的概念。入侵检测技术主要是指研究使用什么样的方法来检测入侵行为，而入侵检测系统是指根据一定的监视对象构建的执行检测任务的系统。入侵检测技术主要分为异常检测技术和误用检测两种，检测系统主要分为基于主机的入侵检测系统和基于网络的入侵检测系统两种。每一种技术都可应用于任意一种检测系统，每一种检测系统也可以使用任意一种检测技术。答案补充3。密码算法是用于加密和解密的数学函数，密码算法是密码协议的基础。现行的密码算法主要包括序列密码、分组密码、公钥密码、散列函数等，用于保证信息的安全，提供鉴别、完整性、抗抵赖等服务。假设我们想通过网络发送消息P（P通常是明文数据包），使用密码算法隐藏P的内容可将P转化成密文，这个转化过程就叫做加密。与明文P相对应的密文C的得到依靠一个附加的参数K，称为密钥。密文C的接收方为恢复明文，需要另一个密钥K-1（上标）完成反方向的运算。。
电子取证技术是不是很复杂？
入侵检测系统的检测方法 在异常入侵检测系统中常常采用以下几种检测方法：基于贝叶斯推理检测法：是通过在任何给定的时刻，测量变量值，推理判断系统是否发生入侵事件。基于特征选择检测法：指从一组度量中挑选出能检测入侵的度量，用它来对入侵行为进行预测或分类。基于贝叶斯网络检测法：用图形方式表示随机变量之间的关系。通过指定的与邻接节点相关一个小的概率集来计算随机变量的联接概率分布。按给定全部节点组合，所有根节点的先验概率和非根节点概率构成这个集。贝叶斯网络是一个有向图，弧表示父、子结点之间的依赖关系。当随机变量的值变为已知时，就允许将它吸收为证据，为其他的剩余随机变量条件值判断提供计算框架。基于模式预测的检测法：事件序列不是随机发生的而是遵循某种可辨别的模式是基于模式预测的异常检测法的假设条件，其特点是事件序列及相互联系被考虑到了，只关心少数相关安全事件是该检测法的最大优点。基于统计的异常检测法：是根据用户对象的活动为每个用户都建立一个特征轮廓表，通过对当前特征与以前已经建立的特征进行比较，来判断当前行为的异常性。用户特征轮廓表要根据审计记录情况不断更新，其保护去多衡量指标，这些指标值要根据经验值或一段时间内的。
matlab神经网络目前有什么具体的实际应用？ MATLAB中文论坛2010年出过一本书，北航出版社的，叫《MATLAB神经网络30个案例分析(豆瓣)》。我觉得把它…
