图为 RSA公开密钥算法的发明人,从左到右Ron Rivest, Adi Shamir, Leonard Adleman. 照片摄于1978年 (和讯财经原创) RSA加密算法是最常用的非对称加密算法,CFCA在证书服务中离不了它.但是有不少新来的同事对它不太了解,恰好看到一本书中作者用实例对它进行了简化而生动的描述,使得高深的数学理论能够被容易地理解.我们经过整理和改写特别推荐给大家阅读,希望能够对时间紧张但是又想了解它的同事有所帮助. RSA是第一个比较完善的公开密钥算法,它既能用于加密,也…

RSA加密算法是最常用的非对称加密算法,CFCA在证书服务中离不了它.但是有不少新来的同事对它不太了解,恰好看到一本书中作者用实例对它进行了简化而生动的描述,使得高深的数学理论能够被容易地理解.我们经过整理和改写特别推荐给大家阅读,希望能够对时间紧张但是又想了解它的同事有所帮助.RSA是第一个比较完善的公开密钥算法,它既能用于加密,也能用于数字签名.RSA以它的三个发明者Ron Rivest, Adi Shamir, Leonard Adleman的名字首字母命名,这个算法经受住了多年深入的密码…

轻松学习RSA加密算法原理 (转) http://blog.csdn.net/q376420785/article/details/8557266 http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/07/rsa_algorithm_part_two.html 以前也接触过RSA加密算法,感觉这个东西太神秘了,是数学家的事,和我无关.但是,看了很多关于RSA加密算法原理的资料之后,我发现其实原理并不是我们想象中那么复杂,弄懂之后发现原来就只是这样而已.. 学过算法的朋友都知道…

摘要 网上有很多关于RSA的解密脚本,欧拉函数.欧几里得函数什么的,对于一个大专生的我来说,一窍不通,至此经历了三天三夜,我翻阅了RSA的加密原理,以及其底层算法,专研出了一套我自己的解密算法,尚有不足,欢迎评论吐槽! RSA算法原理 RSA公开密钥密码体制的原理是:根据数论,寻求两个大素数比较简单,而将它们的乘积进行因式分解却极其困难,因此可以将乘积公开作为加密密钥. RSA算法的具体描述如下:(1)任意选取两个不同的大素数p和q计算乘积 n = pq,n1 = (p-1)(q-1) :(2)…

笔者在学习数据结构与算法时,尝试着将排序算法以动画的形式呈现出来更加方便理解记忆,本文配合Demo 在Object-C中学习数据结构与算法之排序算法阅读更佳. 目录 选择排序 冒泡排序 插入排序 快速排序 双路快速排序 三路快速排序 堆排序 总结与收获 参考与阅读 选择排序 选择排序是一种简单直观的排序算法,无论什么数据进去都是 O(n²) 的时间复杂度.所以用到它的时候,数据规模越小越好.唯一的好处可能就是不占用额外的内存空间了吧. 1.算法步骤 首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排…

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类: 第一个是个体学习器之间存在强依赖关系: 另一类是个体学习器之间不存在强依赖关系. 前者的代表算法就是提升(boosting)系列算法.在boosting系列算法中, Adaboost是最著名的算法之一.Adaboost既可以用作分类,也可以用作回归.本文就对Adaboost算法做一个总结. 一 回顾boosting算法的基本原理 AdaBoost是典型的Boosting算法,属于Boosting家族的一员.…

catalogue . 个人理解 . 基本使用 . MNIST(multiclass classification)入门 . 深入MNIST . 卷积神经网络:CIFAR- 数据集分类 . 单词的向量表示(Vector Representations of Words) . 循环神经网络(RNN).LSTM(Long-Short Term Memory, LSTM) . 用深度学习网络搭建一个聊天机器人 0. 个人理解 在学习的最开始,我在这里写一个个人对deep leanring和神经网络的粗…

深度学习 目标检测算法 SSD 论文简介 一.论文简介: ECCV-2016 Paper:https://arxiv.org/pdf/1512.02325v5.pdf  Slides:http://www.cs.unc.edu/~wliu/papers/ssd_eccv2016_slide.pdf 二.代码训练测试: https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd  一.论文算法大致流程: 1.类似“anchor”机制: 如上所示:在 feature map…

[ML学习笔记] XGBoost算法 回归树 决策树可用于分类和回归,分类的结果是离散值(类别),回归的结果是连续值(数值),但本质都是特征(feature)到结果/标签(label)之间的映射. 这时候就没法用信息增益.信息增益率.基尼系数来判定树的节点分裂了,那么回归树采用新的方式是预测误差,常用的有均方误差.对数误差等(损失函数).而且节点不再是类别,而是数值(预测值),划分到叶子后的节点预测值有不同的计算方法,有的是节点内样本均值,有的是最优化算出来的比如Xgboost. XGBoost…

接着统计学习中knn算法实验(1)的内容 Problem: Explore the data before classification using summary statistics or visualization Pre-process the data (such as denoising, normalization, feature selection, …) Try other distance metrics or distance-based voting Try other…