java代碼加密

1、Java代碼加密：這點(diǎn)因?yàn)镴ava是開源的，想達(dá)到完全加密，基本是不可能的，因?yàn)樵诜淳幾g的時(shí)候，雖然反編譯回來(lái)的時(shí)候可能不是您原來(lái)的代碼，但是意思是接近的，所以是不行的。

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2、可以使用Virbox Protector Standalone 加殼工具對(duì)java的class類進(jìn)行加密，支持各種開發(fā)語(yǔ)言的程序加密。

3、如果你說(shuō)的是文本加密，有很多方法，自己也可以寫個(gè)字符變換程序 如果是代碼加密，沒用的，java就是開源。

4、通常比較簡(jiǎn)單的加密方法就是你把文本文件加載讀取以后，得到的每一個(gè)char加上一個(gè)固定的整數(shù)，然后再保存，這樣內(nèi)容就看不懂了。再讀取以后，把每一個(gè)char減去固定的整數(shù)，然后保存，就還原回來(lái)了。

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svm算法是什么?

SVM是由模式識(shí)別中廣義肖像算法（generalized portrait algorithm）發(fā)展而來(lái)的分類器，其早期工作來(lái)自前蘇聯(lián)學(xué)者Vladimir N. Vapnik和Alexander Y. Lerner在1963年發(fā)表的研究。

支持向量機(jī)（英語(yǔ)：support vector machine，常簡(jiǎn)稱為SVM，又名支持向量網(wǎng)絡(luò)）是在分類與回歸分析中分析數(shù)據(jù)的監(jiān)督式學(xué)習(xí)模型與相關(guān)的學(xué)習(xí)算法。

SVM(Support Vector Machine)中文名為支持向量機(jī)，是常見的一種判別方法。

SVM算法的目的是找到一個(gè)將分類效果達(dá)到最合理化的超平面，這個(gè)超平面即是分類器 。

中文名叫支持向量機(jī)。SVM是一個(gè)面向數(shù)據(jù)的分類算法，它的目標(biāo)是為確定一個(gè)分類超平面，從而將不同的數(shù)據(jù)分隔開。

SVM的全稱是Support Vector Machine，即支持向量機(jī)，主要用于解決模式識(shí)別領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)分類問題，屬于有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的一種。SVM要解決的問題可以用一個(gè)經(jīng)典的二分類問題加以描述。

SVM原理(1)

1、對(duì)SVM思想有一定理解之后，設(shè)超平面為 。我們講解一下函數(shù)間隔和幾何間隔的區(qū)別。給定一個(gè)樣本 ， 表示點(diǎn)x到超平面的距離。通過(guò)觀察 和 是否同號(hào)，我們判斷分類是否正確。

2、SVM對(duì)于二元線性可分?jǐn)?shù)據(jù)的基本原理如下；SVM 是一種二類分類模型。它的基本模型是在特征空間中尋找間隔最大化的分離超平面的線性分類器。

3、可以取閾值為0，這樣當(dāng)有一個(gè)樣本 需要判別的時(shí)候，我們就看 的值。若 ，就判別為類別 ，若 ，則判別為類別 （等于的時(shí)候就拒絕判斷）。此時(shí)也等價(jià)于給函數(shù) 附加一個(gè)符號(hào)函數(shù) ，即 是真正的判別函數(shù)。

4、SVM是一種有監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法，主要針對(duì)小樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)、分類和預(yù)測(cè)，類似的根據(jù)樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)的方法還有決策樹歸納算法等。

5、SVM是統(tǒng)計(jì)學(xué)概念上一個(gè)有監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法，用來(lái)進(jìn)行分類和回歸分析。SVM原理 svm是一種有堅(jiān)實(shí)理論的基礎(chǔ)的、新穎的小樣本學(xué)習(xí)方法。svm的理論基礎(chǔ)式結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原理和基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的VC維理論。

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