RSA介绍 根据加密原理,可以将大部分的加密算法分为两大类:对称加密算法和非对称加密算法.对称加密算法的加密和解密采用的是同一套算法规则.而非对称加密算法加密时用的是公钥(公开给所有人),解密时用的是私钥(只有相关人员拥有), 非对称加密算法中使用最广泛的就是RSA算法.RSA算法非常可靠,密钥越长,就越难破解.当今互联网中已经纰漏的破解方法是针对768位密钥.所以一般认为1024位的密钥加密是安全的,2048位是绝对安全的 RSA算法原理 RSA的算法是基于一个大因数是很难计算分解这一原理的.

题目链接:https://cn.vjudge.net/problem/LightOJ-1282 题意 给出两个正整数n(2 ≤ n < 231), k(1 ≤ k ≤ 1e7) 计算n^k的前三位,末三位 思路 首先末三位很好算,这里就只需模算数+快速幂 然后考虑前三位的算法,这里主要问题是数据溢出(pow(n, k)计算不可行) 那么考虑把n换成浮点数,同时除掉10^m,再去pow(n, k) 我们可以通过$ 1\leq (\frac{n}{10^m})^k \leq 1000 $大概估计范围

十岁的小男孩 本文为终端移植的一个小章节. 目录 引言 FFT Conv2d (7x7, 9x9) Winograd Conv2d (3x3, 5x5) 引言 本节针对CNN进行加速计算的,主要有以下两种方法,FFT和Winograd两种方法. FFT Conv2d (7x7, 9x9) FFT(Fast Fourier Transformation)是离散傅氏变换(DFT)的快速算法.即为快速傅氏变换.它是根据离散傅氏变换的奇.偶.虚.实等特性,对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的.  FFT

目录 1.算法简述 1.1.MinFilter(MaxFilter) 算法简述 1.2.MinFilter(MaxFilter) 快速算法简述 2.实现代码 2.1.MinFilterOneRow 单行滤波代码 2.2.MinFilterOneMatrix 单个二维矩阵滤波代码 3.测试 3.1 测试截图 3.2 测试代码 参考资料: MinFilter - Wolfram 语言与系统参考资料中心 ImageFilter - Wolfram 语言与系统参考资料中心 Streaming Maxim

Karatsuba 快速乘积算法是具有独特合并过程(combine/merge)的分治算法(Karatsuba 是俄罗斯人).此算法主要是对两个整数进行相乘,并不适用于低位数(如 int 的 32 位的整数). 1. 大整数乘法的实现 所谓的大整数,就是超出编程语言关于 integral 类型的最大值的那些位数很大的数,也即如果用这些类型进行存储的话,会造成数值溢出(arithmetic overflow),此时可以使用 vector<int> 逐位存储这些数. 执行两数的乘法的方法就是我们小

次方求模 时间限制:1000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:3   描述 求a的b次方对c取余的值   输入 第一行输入一个整数n表示测试数据的组数(n<100)每组测试只有一行,其中有三个正整数a,b,c(1=<a,b,c<=1000000000) 输出 输出a的b次方对c取余之后的结果 样例输入 3 2 3 5 3 100 10 11 12345 12345 样例输出 3 1 10481 /* Name: NYOJ--102--次方求模 Copyright: ©20

一.取模运算 取模(取余)运算法则: 1. (a+b)%p=(a%p+b%p)%p; 2.(a-b)%p=(a%p-b%p)%p; 3.(a*b)%p=(a%p * b%p)%p; 4.(a^b)%p=(   (a%p)^b  )%p; 5. (  (a+b)%p+c  )%p=( a+(b+c)%p  )%p; 6.( a*(b*c)%p )%p =( c*(a*b)%p )%p; 7.( (a+b)%p*c )%p= ( (a*c)%p + (b*c)%p )%p; 几条重要性质: 1.a≡

https://www.cnblogs.com/Denise-hzf/p/6612212.html 一.隐含马尔可夫模型(Hidden Markov Model) 1.简介 隐含马尔可夫模型并不是俄罗斯数学家马尔可夫发明的,而是美国数学家鲍姆提出的,隐含马尔可夫模型的训练方法(鲍姆-韦尔奇算法)也是以他名字命名的.隐含马尔可夫模型一直被认为是解决大多数自然语言处理问题最为快速.有效的方法. 2.马尔可夫假设 随机过程中各个状态St的概率分布,只与它的前一个状态St-1有关,即P(St|S1,S2

ACE算法源自retinex算法,可以调整图像的对比度,实现人眼色彩恒常性和亮度恒常性,通过差分来计算目标点与周围像素点的相对明暗关系来校正最终像素值,有很好的增强效果.但是计算复杂度非常高,本文提出一种有效的快速实现方法. 为叙述方便,这里假设后面的图像都是归一化到[0,1]之间的浮点数图像. ACE算法的计算公式为: Y =   ∑(g(I(x0)-I(x))w(x0,x))  / ∑(w(x0,x))                                    x属于I    

//seed array ,,,,,,,,,}; //随机数个数 ; //结果存放在里面 ]; ; i < N; i++) { //从剩下的随机数里生成 , startArray.length - i); //赋值给结果数组 resultArray[i] = startArray[seed]; //把随机数产生过的位置替换为未被选中的值 startArray[seed] = startArray[startArray.length - i - ]; } 今儿写一段生成随机数的东西,需要用到产生N

最近认真研究了一下算法导论里面的多项式乘法的快速计算问题,主要是用到了FFT,自己也实现了一下,总结如下. 1.多项式乘法 两个多项式相乘即为多项式乘法,例如:3*x^7+4*x^5+1*x^2+5与8*x^6+7*x^4+6*x^3+9两个式子相乘,会得到一个最高次数项为13的多项式.一般来说,普通的计算方法是:把A多项式中的每一项与B中多项式中的每一项相乘,得到n个多项式,再把每个多项式相加到一起,得到最终的结果,不妨假设A,B的最高次项都为n-1,长度都为n,那么计算最终的结果需要o(n^

小明的求助 时间限制:2000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:2 描述 小明对数学很有兴趣,今天老师出了道作业题,让他求整数N的后M位,他瞬间感觉老师在作弄他,因为这是so easy! 当他看到第二道题目的时候,他就确定老师在捉弄他了,求出N^P的后M位,因为他不会了.你能帮他吗? 输入 第一行包含一个整数T(T <= 1000),代表测试数据组数. 接下来的T行每行含三个整数,N,P,M(1 <= N <= 10^10,1 <= P <= 10^15,1

参考:https://blog.csdn.net/qq_40513946/article/details/79839320 传送门:https://www.nowcoder.com/acm/contest/80/B 题意:输入n,m,求 (n*n-m)/n*n 在 取模998244353下的解: 思路:   题目给出的条件是费马小定理,那么可以知道 x负一次方等于x的(p-2)次mod(MOD)  ,所以只要快速幂求出x的(p-2) 就可以了,时间复杂度 O(logMod). ac代码: #in

次方求模 时间限制:1000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:3   描述 求a的b次方对c取余的值   输入 第一行输入一个整数n表示测试数据的组数(n<100)每组测试只有一行,其中有三个正整数a,b,c(1=<a,b,c<=1000000000) 输出 输出a的b次方对c取余之后的结果 样例输入 3 2 3 5 3 100 10 11 12345 12345 样例输出 3 1 10481 注意用long long 型 #include<stdio.h>

这篇讨论使用期望最大化算法(Expectation-Maximization)来进行密度估计(density estimation). 与k-means一样,给定的训练样本是,我们将隐含类别标签用表示.与k-means的硬指定不同,我们首先认为是满足一定的概率分布的,这里我们认为满足多项式分布,,其中,有k个值{1,…,k}可以选取.而且我们认为在给定后,满足多值高斯分布,即.由此可以得到联合分布. 整个模型简单描述为对于每个样例,我们先从k个类别中按多项式分布抽取一个,然后根据所对应的k个多值

使用期望最大化算法(Expectation-Maximization)来进行密度估计(density estimation). 与k-means一样,给定的训练样本是,我们将隐含类别标签用表示.与k-means的硬指定不同,我们首先认为是满足一定的概率分布的,这里我们认为满足多项式分布,,其中,有k个值{1,-,k}可以选取.而且我们认为在给定后,满足多值高斯分布,即.由此可以得到联合分布. 整个模型简单描述为对于每个样例,我们先从k个类别中按多项式分布抽取一个,然后根据所对应的k个多值高斯分布

一.极大似然已经发生的事件是独立重复事件,符合同一分布已经发生的时间是可能性(似然)的事件利用这两个假设,已经发生时间的联合密度值就最大,所以就可以求出总体分布f中参数θ 用极大似然进行机器学习有监督学习:最大熵模型无监督学习:GMM 二.熵和信息自信息i(x) = -log(p(x)) 信息是对不确定性的度量.概率是对确定性的度量,概率越大,越确定,可能性越大.信息越大,越不确定. 熵是对平均不确定性的度量.熵是随机变量不确定性的度量,不确定性越大,熵值越大.H(x) = -∑p(x)log⁡

十岁的小男孩 本文为终端移植的一个小章节. Sparse Block Net 本节为优化加速的第二章节,主要介绍Sparse-block net.上章节为OP算子层的加速,本节为层级间的加速,主要针对CNN的加速.首先通过看一篇大佬JYZhang_sh的博客,之后通过一篇论文实际应用在网络层级结构. 论文:SBNet: Sparse Blocks Network for Fast Inference 论文地址 GitHub源码 论文解读 稀疏块网络(SBNet),这是一种用于TensorFlow

次方求模 时间限制:1000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:3 描述 求a的b次方对c取余的值 输入 第一行输入一个整数n表示测试数据的组数(n<100) 每组测试只有一行,其中有三个正整数a,b,c(1=<a,b,c<=1000000000) 输出 输出a的b次方对c取余之后的结果 样例输入 3 2 3 5 3 100 10 11 12345 12345 样例输出 3 1 10481 来源 [张云聪]原创 上传者 张云聪 我胡汉三又回来了 #include<st

思想 以100以内为例. 生成一个全是True的101大小的数组 2开始,遇到2的倍数(4,6,8,10...)都赋值为False 因为这些数字都有因子 2 3开始,遇到3的倍数(6,9,12...)都赋值为False 因为这些数字都有因子 3 以此类推,把所有数字的倍数都赋值为False 输出值是True的数组下标 代码 """ 求100以内的素数 """ n = 100 l1 = [True for i in range(n+1)] for

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