利用循环的方法，注意语法即可进行一个整数的因式分解。通过实验、实践等证明提出的方法是有效的，是能够解决开头提出的问题。
2018 年，谷歌发布了基于双向 Transformer 的大规模预训练语言模型 BERT，刷新了 11 项 NLP 任务的最优性能记录，为 NLP 领域带来了极大的惊喜。很快，BERT 就在圈内普及开来，也陆续出现了很多与它相关的新工作。
如果有一数n，其真因数（Proper factor）的总和等于n，则称之为完美数（Perfect Number）， 例如以下几个数都是完美数： 6 = 1 + 2 + 3 28 = 1 + 2 + 4 + 7 + 14 496 = 1 + 2 + 4 + 8 + 16 + 31 + 62 + 124 + 248
BERT 带来的影响还未平复，CMU 与谷歌大脑提出的 XLNet 在 20 个任务上超过了 BERT 的表现，并在 18 个任务上取得了当前最佳效果。令人激动的是，目前 XLNet 已经开放了训练代码和大型预训练模型，这又可以玩一阵了～
目前在NLP领域，出彩的预训练模型的新工作，几乎都是基于BERT的改进，前面我们就介绍了XLNET。今天我来介绍一个更新的工作，相比于BERT，它更轻量，效果也要好。
这是继BERT发布以来又一个令广大NLPer兴奋的消息， CMU 与谷歌大脑提出的 XLNet 在 20 个任务上超过了 BERT 的表现，并在 18 个任务上取得了当前最佳效果。
最大公因数使用辗转相除法来求，最小公倍数则由这个公式来求：GCD * LCM = 两数乘积
在进行数学计算时很多时候我们都要进行因式分解，如何利用python对1000以内的数字进行因式分解呢？
摘要：BERT因为效果好和适用范围广两大优点，所以在NLP领域具有里程碑意义。实际项目中主要使用BERT来做文本分类任务，其实就是给文本打标签。因为原生态BERT预训练模型动辄几百兆甚至上千兆的大小，模型训练速度非常慢，对于BERT模型线上化非常不友好。本篇研究目前比较火的BERT最新派生产品ALBERT来完成BERT线上化服务。ALBERT使用参数减少技术来降低内存消耗从而最终达到提高BERT的训练速度，并且在主要基准测试中均名列前茅，可谓跑的快，还跑的好。希望对需要将BERT线上化感兴趣的小伙伴有些许帮助。
质数是只有两个因数的独特数字，一个和数字本身。这类数字的一些例子是3,7,11,13,等等。
3 月 21 日是著名音乐家约翰·塞巴斯蒂安·巴赫的生日，谷歌决定以一种特殊的方式向他致敬：让人人都能以巴赫的风格创作自己的乐曲。 通过机器学习算法，谷歌开发了 Coconet 多功能模型，可以让你用巴赫的风格演奏自己写下的乐谱。你也可以通过这个小工具来体验 AI 算法如何将一些我们熟悉的旋律「巴赫化」，亦或你和巴赫「合作」的乐曲将呈现出怎样更加现代摇滚的曲风。
近日，国际计算语言学协会年会ACL在官网(https://www.aclweb.org)公布了2020年度的论文收录名单，其中腾讯共有30篇论文入选，入选论文数刷新国内企业记录，领跑国内业界AI研究第一梯队。
tkinter库的那篇博客（python笔记：可视化界面写作尝试）真的是写的我心力憔悴啊，其实东西并不难，就是多，然后一开始又没有找到比较靠谱的官方文档，搞得我没写一个组件的应用就得去看源码，然后自己写代码尝试，搞得累的半死。
本文提出了一种新的上下文感知推荐模型——卷积矩阵因式分解（convmf），将卷积神经网络（cnn）与概率矩阵因式分解（pmf）相结合。因此，convmf捕获了文档的上下文信息，进一步提高了评级预测的准确性。我们对三个现实数据集的广泛评估表明，即使在评级数据非常稀疏的情况下，convmf仍显著优于最先进的推荐模型。我们还证明convmf成功地捕获了文档中单词的细微上下文差异。
对因果推理感兴趣的读者想必对图灵奖得主 Judea Pearl 并不陌生，他的《The Book of Why: The New Science of Cause and Effect》详细阐述了自己在因果推理领域的研究成果，深受国内外读者的欢迎。近日，这位大牛在 Twitter 上推荐一本新书——《Handbook of Graphical Models》。
这篇文章我本来是想写了放到极客时间上我写的专栏里面的，但是专栏的内容是需要仔细斟酌的。这篇文章我认为还是偏难，不适合整个专栏的内容和难度的定位，因此我把它稍微加工了一下，放到我这个博客上。
“本来打算介绍ERS&FDS 在频域上的计算，因为一个算法始终和参考文献对不拢，所以拖了很久很久，最近疫情在家，电脑游戏也玩腻了，就找个新的主题梳理总结一下。本文主要介绍Butterworth滤波器的s函数及z变换，以期对Matlab，Python等软件自带程序有更深入的理解，从而实现自行编程进行滤波计算。本文有很多数学公式推导，希望可以把该滤波器讲清楚。”
与基于自回归语言建模的预训练处理方法相比，基于自编码的预训练处理方法（比如BERT）具有良好的双向上下文建模能力。然而，由于依赖于使用掩码破坏输入，BERT忽略了掩码位置之间的依赖关系，并出现了预训练-微调（pretrain-finetune）差异。
本文大概1000字，读完共需5分钟 Diffie–Hellman加密算法的劣势 上一篇文章我们聊到 Diffie–Hellman key exchange 这个算法。（密钥交换有点不安全 No.8
编写程序，用户从键盘输入一个小于1000的整数，对其进行因式分解。例如：10=2 X 5 ； 60 = 2 X 2 X 2 X 3 X 5
█ 本文译自 Bill Gosper 在 Wolfram 社区发表的热点文章：Solving polynomials 多项式是由一组常数系数，a、b、c、……（数值）确定的。 TableForm[{a x + b, a x^2 + b x + c, a x^3 + b x^2 + c x + d, ". . ."}] // TraditionalForm 多项式求解问题就是找到一个值 x，使这些项的总和等于 0. 根据 x 的最高次数分别称为线性、二次、三次、四次、五次、六次、七次、八次......
因式分解 - Factor 一个 Factor 把多项式都分解了，有些还有分步解答哦。家教估计亚历山大了 Factor[x^105 - 1] 📷 📷
在两周前的 BBL 上，我给团队介绍了 bitcoin，相关的 slides 见： github.com/tyrchen/unchained 其中花了点时间谈论了 quantum computing
1981年，物理学家理查德·费曼(Richard Feynman)作了著名的“用计算机模拟物理”的报告，提出一个问题 “计算机能否有效地模拟量子物理系统？”这提出了一个挑战，因为基于二进制逻辑(1和0)进行计算的电子计算机并不擅长捕捉量子力学中固有的不确定性。
由于BERT参数众多，模型庞大，推理速度较慢，在一些实时性要求较高、计算资源受限的场景，其应用会受到限制。因此，讨论如何在不过多的损失BERT性能的条件下，对BERT进行模型压缩，是一个非常有现实意义的问题。
短除法是求最大公因数的一种方法：先把每个数的因数找出来，然后再找出公因数，最后在公因数中找出最大公因数。
一道积分计算题（暴力因式分解） 计算积分 \displaystyle \int \dfrac{dx}{x^8+x^4+1} 解析：分解因式，将原式拆分成积分和， x^8+x^4+1=(x^4+1)^2-x^4=(x^4+x^2+1)(x^4-x^2+1) x^4+x^2+1=(x^2+1)^2-x^2=(x^2+x+1)(x^2-x+1) x^4-x^2+1=(x^2+1)^2-3x^2=(x^2+\sqrt{3}x+1)(x^2-\sqrt{3}x+1) 带入，则有 \begin{align*}&\df
10月中旬，政府高层强调要充分认识推动量子科技发展的重要性和紧迫性，加强量子科技发展战略谋划和系统布局，把握大趋势，下好先手棋。
输入第一行是一个整数s（0<s<=100)，表示测试数据的组数 随后的s行, 每行有两个整数n，m。输出输出m的个数。样例输入
题目：输入一个正整数，按照从小到大的顺序输出它的所有质数的因子（如180的质数因子为2 2 3 3 5 ），最后一个数后面也要有空格。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 版权方授权转载，如需再次转载，请征求版权方同意 作者:George Dvorsky 译者:Justin Wu 摘自:程序员那些事(微信ID: iProgrammer) 此时此刻，如果你已经学过算法的话，那么在你阅读那篇文章时，你脑海中所浮现的第一件事也许是“作者是否明白算法是什么？”或是“Facebook的新闻提要是一种算法？”，因为如果Facebook的新闻提要也算是一种算法的话，那么最终你可以把几乎所有的东西都归类为算法。因此，在本文中我会试着去解释什么是算法，以及哪
我们从表示的话题开始：我们如何选择概率分布来为世界的一些有趣方面建模？ 建立一个好的模型并不容易：我们在介绍中看到，垃圾邮件分类的朴素模型需要我们指定一些参数，这些参数对于英文单词数量是指数级的！
一篇有趣的文章《统治世界的十大算法》中，作者George Dvorsky试图解释算法之于当今世界的重要性，以及哪些算法对人类文明最为重要。 1 排序算法 所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。排序算法，就是如何使得记录按照要求排列的方法。排序算法在很多领域得到相当地重视，尤其是在大量数据的处理方面。一个优秀的算法可以节省大量的资源。
书籍地址：http://immersivemath.com/ila/index.html
RSA是一种非对称加密算法，它由 公钥（n/e），私钥(n/d)，明文M和密文C组成。我们做CTF题目时，一般题目中会给出公钥和密文让我们推出对应的私钥或者明文。RSA的相关公式都写在上面脑图中，在正式讲解RSA加密算法前我们先来普及一波数学的基本知识。 一. 相关数学基础 1.1 素数和互质数 素数也称质数，它的定义为除本身和 1 的乘积外，不能表示其他数的乘积。比如2，3，5，7，11，13，17……等都是素数。 互素数也称互质数，定义是公约数只有1的两个自然数，如： 1和任何自然数 1 & 2
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本期责编：Sophie 文|Marcos Otero 译|伯乐在线 - Justin Wu 不久前的某一天，我在浏览Reddit发现了一篇有趣的文章《统治世界的十大算法》，作者George Dvorsky在那篇文章中试图解释算法之于当今世界的重要性，以及哪些算法对人类文明最为重要。 此时此刻，如果你已经学过算法的话，那么在你阅读那篇文章时，你脑海中所浮现的第一件事也许是“作者是否明白算法是什么？”或是“Facebook的新闻提要是一种算法？”，因为如果Facebook的新闻提要也算是一种算法的话，那么最终你
一篇有趣的文章《统治世界的十大算法》中，作者George Dvorsky试图解释算法之于当今世界的重要性，以及哪些算法对人类文明最为重要。
看到文章的名字，可能很多人都没懂意思，如果叫它的另一个名字：代数运算，或许你就懂了；与正常的数值计算对数值处理有点不一样，符号运算处理的是符号；符号除了可以代表数以外，还可以代表多项式、函数、数学结构等等，MATLAB的符号数学工具箱（Symbolic Math Toolbox简称sym）具有丰富的内容，工具箱中符号表达式的计算都是在Maple内核下运行。Maple是一款数学软件，具体我也没了解过，反正符号运算功能很强就对了
在本教程里将指导您创建第一个零知识 zkSnark电路。它将介绍各种编写电路的技术，并向您展示如何创建证明并在以太坊[1]上进行链外和链上验证。
这次是关于欧拉函数的单调非递减序列，他通过初等论证证明了一个名为M(x)函数的渐近式。
这篇文章是如何使用几种不同的矩阵分解算法计算相关艺术家。代码用Python编写，以交互方式可视化结果。
近日谷歌的有关量子霸权的论文登上了Nature杂志150年刊的封面位置，而再次罢占各大媒体的头条位置，其实这篇文章之前曾经短暂上过NASA的网站，而这次美国的伊万卡公主甚至也直接发推，官宣美国实现量子霸权。
非对称加密技术，在现在网络中，有非常广泛应用。加密技术更是数字货币的基础。 所谓非对称，就是指该算法需要一对密钥，使用其中一个（公钥）加密，则需要用另一个（私钥）才能解密。 但是对于其原理大部分同学应该都是一知半解，今天就来分析下经典的非对称加密算法 - RSA算法。 通过本文的分析，可以更好的理解非对称加密原理，可以让我们更好的使用非对称加密技术。 题外话: 并博客一直有打算写一系列文章通俗的密码学，昨天给站点上https, 因其中使用了RSA算法，就查了一下，发现现在网上介绍RSA算法的文章都写的太难理
通常而言，在预训练自然语言表征时增加模型大小可以提升模型在下游任务中的性能。但在某些情况下，由于 GPU/TPU 内存限制、训练时间延长以及意外的模型退化等原因，进一步增加模型大小的难度也随之增加。
提出了一种深度模型加速的算法，可以在基本不影响准确率的前提下大大减少计算时间和参数数量。为移动和嵌入式视觉应用提出了一种有效的解决方案。可以应用在目标检测、细粒度分类、人脸识别和大规模定位上。
注意：论文中，很多的地方出现baseline,可以理解为参照物的意思，但是在论文中，我们还是直接将它称之为基线， 也就是对照物，参照物. 这片论文中，作者没有去做实际的实验，但是却做了一件很有意义的事，他收罗了近些年所有推荐系统中涉及到深度学习的文章 ，并将这些文章进行分类，逐一分析，然后最后给出了一个推荐系统以后的发展方向的预估. 那么通过这篇论文，我们可以较为 系统的掌握这些年，在推荐系统方面，深度学习都有那些好玩的应用，有哪些新奇的方法,这片论文起到了一个简报的作用，下面是论文的一个粗糙翻译： 概述
小明和小红经常玩一个博弈游戏。给定一个n×n的棋盘，一个石头被放在棋盘的左上角。他们轮流移动石头。每一回合，选手只能把石头向上，下，左，右四个方向移动一格，并且要求移动到的格子之前不能被访问过。谁不能移动石头了就算输。
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