加载算法F1

⑴ 电脑一直提示按F1和F2是什么意思

1、开机提示按F1和F2，可以确定是硬件有故障报警的，通常问题有：CPU风扇错误，检测内存错误，BIOS电池没电了等等，根据提示做出相应的设置，以后就不会显示按这二个键了。
2、有的电脑开机显示按F1和F2，是进入BIOS里设置的提醒，你可以进去设置一下，或者恢复主板出厂设置试试。

⑵ 3G的AKA协议中F1至F5的服务网络端实现

3G的认证使用5参数的认证向量AV（RAND□XRES□CK□IK□AUTN），执行AKA（Authen-tiCAtion and Key Agreement）认证和密钥协商协议， HE/HLR表示用户归属区的用户归属寄存器；AV表示认证向量；AUTN表示认证令牌；RES和XRES分别表示用户域的应答信息和服务网的应答信息；RAND表示生成的随机数；CK和IK分别表示数据保密密钥和数据完整性密钥。AKA用于USIM、访问位置寄存器（VLR）、归属位置寄存器（HLR）间的双向认证及密钥分配，3G系统为实现完备的安全功能定义了12个算法（f0，f1， f1*，.f2…f5，f5*，f6…f9）。其具体定义如下图所示： 图14 f1-f5算法图 RAND 128位的随机询问数，f1, f1*, f2, f3, f4, f5 and f5*的输入 OP 128位的运算变量，f1, f1*, f2, f3, f4, f5 and f5*的成分 RES 至多128位至少32位 OPC 从OP和K得到的128值 SQN 48位的序列值，f1and f1*的输入 SQNMS 同SQN中，指用在f1* AMF 16位的认证管理域，f1 and f1*.的输入 AMF 认证管理域码AMF（用于支持多种认证算法和设置密钥生命期） 第一组的输入： IN1[0] .. IN1[47] = SQN[0] .. SQN[47] IN1[48] .. IN1[63] = AMF[0] .. AMF[15] IN1[64] .. IN1[111] = SQN[0] .. SQN[47] IN1[112] .. IN1[127] = AMF[0] .. AMF[15] SQN ||AMF|| SQN|| AMF：长度为128位。 OPC = OP ? E[OP]K c1,c2,c3,c4,c5的定义如下： c1[i] = 0 for 0 ￡ i ￡ 127 c2[i] = 0 for 0 ￡ i ￡ 127, except that c2[127] = 1 c3[i] = 0 for 0 ￡ i ￡ 127, except that c3[126] = 1 c4[i] = 0 for 0 ￡ i ￡ 127, except that c4[125] = 1 c5[i] = 0 for 0 ￡ i ￡ 127, except that c5[124] = 1 r1, r2, r3, r4, r5定义如下: r1 = 64; r2 = 0; r3 = 32; r4 = 64; r5 = 96 移位方法是循环左移 5个128位的输出OUT1, OUT2, OUT3, OUT4, OUT5用表达式可如下表示：

⑶ 比准确率更准确的 F1指标是怎么回事

算法工程师除了准确率（Accuracy）之外，经常会用F1值（F1 Score）评判模型的优劣。虽然F1值好用，但解释起来颇为困难。翻阅了网上很多介绍F1值的文章，大部分只会介绍F1 值是怎么计算的，而很少从业务角度介绍F1值，所以整理这篇文章，作为备忘。

首先，什么是模型的准确率？以二元分类模型为例，模型对10个样本进行推理，每次推理的结果要么正确要么错误，准确率就是正确推理的样本数所占百分比，如果只出现1次错误就是90%，出现2次错误就是80%，以此类推。

事实上准确率存在一个问题，不管什么类型的样本，推理错误都一样对待，统计比较粗糙，而F1值就不一样，它会把错误和正确根据样本的不同再细分，考虑问题更细致全面。我们假设做一个模型来玩扫雷游戏,扫雷游戏的规则是雷区判断错误游戏马上结束，但在安全区标雷区游戏还能继续。

F1值之所以比模型准确率更能评判模型的优劣，根本原因是其统计的更精细更全面，如果把准确率比作一把测量模型的直尺，那么F1值就是一把千分尺。