引用：https://zhuanlan.zhihu.com/p/100636577 https://zhuanlan.zhihu.com/p/99260386
CRC，即Cyclic Redundancy Check，循环冗余校验，是一种数字通信中的常用信道编码技术。其特征是信息段和校验字段的长度可以任意选定。
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
引用：https://zhuanlan.zhihu.com/p/103167410
今天是画师和各位大侠见面了，执笔绘画FPGA江湖，本人写了篇关于FPGA的伪随机数发生器学习笔记，这里分享给大家，仅供参考。
今天是画师本人第一次和各位大侠见面，执笔绘画FPGA江湖，本人写了篇关于FPGA的伪随机数发生器学习笔记，这里分享给大家，仅供参考。
秘密共享技术是密码学和信息安全的一个重要研究内容，Shamir密钥分享算法最早是由Shamir和Blackly在1970年基于Lagrange插值和矢量方法提出的，其基本思想是分发者通过秘密多项式，将秘密s分解为n个秘密分发个持有者，其中任意不少于k个秘密均能恢复密文，而任意少于k个秘密均无法得到密文的任何信息。
经典电路设计是数字IC设计里基础中的基础，盖大房子的第一部是打造结实可靠的地基，每一篇笔者都会分门别类给出设计原理、设计方法、verilog代码、Testbench、仿真波形。然而实际的数字IC设计过程中考虑的问题远多于此，通过本系列希望大家对数字IC中一些经典电路的设计有初步入门了解。能力有限，纰漏难免，欢迎大家交流指正。快速导航链接如下：
区块链技术最初给我们第一印象是其拥有匿名性，不可篡改性，一致性，分布式等特点。其中匿名性随着对区块链的进一步分析和一些信息情报的收集，一般区块链公链的匿名性都是较弱的。我们熟悉的比特币，以太坊等区块链的匿名性都是较弱的，可以实现交易追踪和地址的聚类，我们在区块链追踪这边也做了一些基础的工作，实现区块链的威胁情报与监管。但是可以通过密码学技术进一步增强区块链的匿名性，其中主流的方法有两种，一种是采用混币的方式其中最具代表性的公链技术是门罗币，这个技术我们在上一篇《区块链隐私保护技术解析——之门罗币(monero)》中进行了详细的分析；另一种技术是采用零知识证明的方式实现强匿名性具有代表性的公链技术是大零币ZEC（Zerocash）。
虽然这些参数在统计学上是有意义的，但这并没有任何意义。与高中相比，大学学历怎么可能使你的工资减少5105？
那么就有我们的方程：Y=x2+2x+1，然后使用np中的多项式函数可以写成这个样子：
（一） MyCurveErrorLearn 题目定义的问题可以被描述为ECHNP(DH)ECHNP(DH)：指定素数p、正整数m，以及上的椭圆曲线。点Q \in E, R\in 。定义E上的函数f，未知数P\in E，存在预言机\mathcal{O}_{P,R}(t)=f(P+[t]R)。通过预言机\mathcal{O}_{P,R}恢复P。 参考文献HNP第7.1节 Elliptic Curve Hidden Number Problem中的构造，考虑输入0，则可以得到，此时分别输入，则可以得到多项式 F
1）LFSR:线性反馈移位寄存器（linear feedback shift register, LFSR）是指给定前一状态的输出，将该输出的线性函数再用作输入的移位寄存器。异或运算是最常见的单比特线性函数：对寄存器的某些位进行异或操作后作为输入，再对寄存器中的各比特进行整体移位。
计算机的随机数都是由伪随机数，即是由小M多项式序列生成的，其中产生每个小序列都有一个初始值，即随机种子。（注意：小M多项式序列的周期是65535，即每次利用一个随机种子生成的随机数的周期是65535，当你取得65535个随机数后它们又重复出现了。）
一、数组方法 创建数组：arange()创建一维数组；array()创建一维或多维数组，其参数是类似于数组的对象，如列表等 反过来转换则可以使用numpy.ndarray.tolist()函数，如a.tolist() 创建数组：np.zeros((2,3))，或者np.ones((2,3))，参数是一个元组分别表示行数和列数 对应元素相乘，a * b，得到一个新的矩阵，形状要一致；但是允许a是向量而b是矩阵，a的列数必须等于b的列数，a与每个行向量对应元素相乘得到行向量。 + - / 与
一、数组方法 创建数组：arange()创建一维数组；array()创建一维或多维数组，其参数是类似于数组的对象，如列表等 反过来转换则可以使用numpy.ndarray.tolist()函数，如a.tolist() 创建数组：np.zeros((2,3))，或者np.ones((2,3))，参数是一个元组分别表示行数和列数 对应元素相乘，a * b，得到一个新的矩阵，形状要一致；但是允许a是向量而b是矩阵，a的列数必须等于b的列数，a与每个行向量对应元素相乘得到行向量。 + - / 与 * 的运
闪电贷和创造失衡当然值得写博客文章。但本文我们将仔细研究Tornado.cash[5]。
① 可靠性服务 : “数据链路层” 在 物理层 提供的服务的基础上 , 提供可靠性服务 ;
MATLAB的强大功能之一体现在能直接处理向量或矩阵。当然首要任务是输入待处理的向量或矩阵。
📷 import numpy as np #主要用于处理矩阵相关运算 import random #主要用于随机数处理 import matplotlib.pyplot as plt #数据可视化模块 #多项式的次数 m=10#生成样本数据点 x=np.arange(-1,1,0.02) y=[((a*a-1.55)**3+(a-0.3)**7+4*np.sin(5*a)) for a in x] #可视化真实曲线 plt.plot(x,y,color='g',linestyle='--',mar
链路加密非常有效，是因为几乎任何有用消息都被加密保护。加密范围包括用户数据、路由信息和协议信息等。因此，攻击者将不知道通信的发送和接受者的身份、不知道信息的内容、甚至不知道信息的长度以及通信持续的时间。而且，系统的安全性将不依赖任何传输管理技术。密钥管理也相对简单，仅仅是线路的两端需要共同的密钥。线路两端可以独立于网络的其他部分更换密钥。
拟合（Fitting）是数据分析中常用的一种方法，它可以根据已有的数据，找到最适合这些数据的函数模型。Python提供了丰富的库和工具，可用于进行线性拟合、多项式拟合和对数拟合。本文将讲解如何使用Python实现这些拟合方法。
机器之心报道 编辑：魔王、小舟 iO（Indistinguishability Obfuscation，不可区分混淆）是密码学中黑科技一样的存在，但很多人认为它并不存在。最近，一些研究人员提出了新的 iO 协议。 2018 年，加州大学洛杉矶分校博士生 Aayush Jain 前往日本演讲，介绍他和同事正在开发的一款强大的加密工具。在他陈述团队在 iO 方面的努力时，有观众提问：「我认为 iO 不存在。」 当时，这种看法较为普遍。如果 iO 确实存在，它不仅可以隐藏数据集合，还可以隐藏计算机程序的内部工作机
我们在本体技术视点 | 从密码学到区块链，你无法绕开的哈希函数中介绍了哈希函数这一重要的密码学原语，知道了哈希函数是一个确定性函数，可以将任意比特的输入变换成固定长度的输出。同时，我们还了解了密码学哈希函数相关的一些特性，比如正向计算有效性、逆向计算困难性、抗碰撞性和散列性等等。在采用哈希函数构造其它密码学方案时，有时候哈希函数会被抽象成随机预言机模型，并在此模型下证明构造的密码学方案具有相应的安全性质。
本文使用sklearn的逻辑斯谛回归模型，进行二分类预测，并通过调整各种参数，对预测结果进行对比。
下面部分引用自https://blog.csdn.net/HHTNAN/article/details/79500003
1、!dir 可以查看当前工作目录的文件。 !dir& 可以在dos状态下查看。
以前在工作中遇到了一个数据错误的问题，顺便写下 用 Math.Net 解决的思路。
本文所用数据说明：所有模型使用数据为股市数据，与线性回归模型中的数据一样，可以做参考，此处将不重复给出。
本文介绍了机器学习中过拟合和欠拟合的概念，以及如何解决过拟合问题。作者通过实验和分析，得出了在数据量不足的情况下，使用数据增强能够很好地解决过拟合问题。同时，对于模型复杂度不足的情况，可以通过增加模型复杂度来解决过拟合问题。在实际应用中，可以通过数据清洗、数据增强、模型正则化等方式来解决过拟合问题，提高模型的泛化能力。
选自arXiv 机器之心编译 参与：黄小天、刘晓坤 近日，田渊栋等人在 arXiv 上发表了一篇题为《When is a Convolutional Filter Easy To Learn?》的论文
版权声明：博客文章都是作者辛苦整理的，转载请注明出处，谢谢！ https://blog.csdn.net/Quincuntial/article/details/79416240
今天给大侠带来基于FPGA的扩频系统设计，由于篇幅较长，分三篇。今天带来第一篇，中篇。话不多说，上货。
rand()和srand()要一起使用，其中srand()用来初始化随机数种子,rand()用来产生随机数。
zero-knowledge protocol：是一组数学规则，根据这些规则，在给定 instance 后，prover 可以向 verifier 证明自己知道该 instance 的 witness 而不揭露 witness 任何信息。
前面两节已经介绍了线性SVC与非线性SVC的分类原理。本节将在理论的基础上，简单介绍下sklearn中的支持向量机是如何实现数据分类的。并参照理论中的概念对应介绍重要参数的含义，以及如何调节参数，使得模型在数据集中得到更高的分数。
作者 | 蒋刚 审校 | 刘连响 ---- 今天向大家介绍下RSFEC的原理，它通过生成冗余数据来恢复丢失的信息，首先介绍下背景，之后重点介绍RSFEC如何计算冗余和恢复数据的，分为异或方式和矩阵方式，异或方式可以认为是矩阵方式的特殊形式，最后做下总结。 - 背景介绍 - RSFEC广泛应用于存储、通信、二维码等领域，比如RAID利用它生成冗余盘提升容错性，视频通话中利用它生成冗余数据对抗网络丢包，太空中远距离传输数据时也用到它，第三张图片是旅行者一号应用RSFEC将太空中拍摄的照片传回地
近几年门限密码学在区块链系统里开始逐渐被应用，分为门限加密和门限签名，一般见于随机预言机、防审查、减少通信复杂度（HotStuff）、共识网络中防拜占庭（HoneyBadgerBFT 中用于 BA 环节的 common coin）以及作为分布式伪随机数生成器（coin tossing）的重要原语，其优越的资产协同防盗特性也慢慢被新兴数字资产托管机制所重视，今天我们主要讨论公钥密码学（PKC）里的门限签名机制。一种理想的门限签名系统是可以在异步的网络环境里做到容错容灾不可伪造（non-forgeability），并且拥有极度可靠安全的消息传输通道，签名份额的生成和验证是完全非交互式的，在初始密钥阶段具备可以防止拜占庭行为的异步分布式密钥生成（DKG）机制。
一个集合 G 和该集合上的某种二元运算。群 G 中的两个元素通过某种二元运算可得到该群中的另一个元素。群要满足一些性质，比如交换律、结合律、元素存在逆等。
数据挖掘中的预测问题通常分为2类：回归与分类。 简单的说回归就是预测数值，而分类是给数据打上标签归类。 本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合，以及如何对拟合结果的误差进行分析。 本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点，然后尝试用1、2、100次方的多项式对该数据进行拟合。 拟合的目的是使得根据训练数据能够拟合出一个多项式函数，这个函数能够很好的拟合现有数据，并且能对未知的数据进行预测。 代码如下： import matplotlib.pyplot as plt import nu
机器学习中的预测问题通常分为2类：回归与分类。 简单的说回归就是预测数值，而分类是给数据打上标签归类。 本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合，以及如何对拟合结果的误差进行分析。 本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点，然后尝试用1、2、100次方的多项式对该数据进行拟合。 拟合的目的是使得根据训练数据能够拟合出一个多项式函数，这个函数能够很好的拟合现有数据，并且能对未知的数据进行预测。 代码如下： [python] view plaincopy import matplotlib.p
机器学习中的预测问题通常分为2类：回归与分类。 简单的说回归就是预测数值，而分类是给数据打上标签归类。 本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合，以及如何对拟合结果的误差进行分析。 本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点，然后尝试用1、2、100次方的多项式对该数据进行拟合。 拟合的目的是使得根据训练数据能够拟合出一个多项式函数，这个函数能够很好的拟合现有数据，并且能对未知的数据进行预测。 代码如下： [python] view plaincopy import matplotlib.py
移位密码。和凯撒密码原理类似。只不过移动的key不是3而可以是0~25中的任何值。所以Caesar Cipher是Shift Cipher的一种特例。
之前我们学习了一般线性回归，以及加入正则化的岭回归与Lasso，其中岭回归可以处理数据中的多重共线性，从而保证线性回归模型不受多重共线性数据影响。Lasso主要用于高维数据的特征选择，即降维处理。
谢谢大家支持，可以让有兴趣的人关注这个公众号。让知识传播的更加富有活力，谢谢各位读者。 很多人问博主为什么每次的头像是奥黛丽赫本，因为她是博主女神，每天看看女神也是不错的嘛！ 查看之前文章请点击右上角，关注并且查看历史消息，谢谢您的阅读支持 机器学习中的预测问题通常分为2类：回归与分类。 简单的说回归就是预测数值，而分类是给数据打上标签归类。 本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合，以及如何对拟合结果的误差进行分析。 本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点，然后尝试用1、2、100次方
一个简单的方法就是将每一个特征的幂次方添加为一个新的特征，然后在这个拓展的特征集上进行线性拟合，这种方法成为多项式回归。
对二维矢量场计算笛卡尔一极坐标转换的方位角（角度）部分。该矢量场是由两个独立的单通道矩阵组成。当然这两个输入矩阵的尺寸相同。（如果你有一个二通道的矩阵，那么调用cv2.phase()将会做你所需要的。）然后，dst中的每一个元素都从x和y的相应元素中计算两者的反正切值得到。
众所周知，过参数化的深度神经网络（DNN）是一类表达能力极强的函数，它们甚至可以以 100% 的训练准确率记住随机数据。这种现象就提出了一个问题：为什么它们不会轻易地过度拟合真实数据？为了回答这个问题，我们使用傅立叶分析研究了深度神经网络。我们证明了具有有限权重（或者经过有限步训练）的深度神经网络天然地偏向于在输入空间上表示光滑的函数。具体而言，深度 ReLU 网络函数的一个特定频率分量（k）的大小至少以 O（k^(-2)）的速率衰减，网络的宽度和深度分别以多项式和指数级别帮助网络对更高的频率建模。这就说明了为什么深度神经网络不能完全记住 delta 型的峰函数。我们的研究还表明深度神经网络可以利用低维数据流形的几何结构来用简单的函数逼近输入空间中存在于简单函数流形上的复杂函数。结果表明，被网络分类为属于某个类的所有样本（包括对抗性样本）都可以通过一条路径连接起来，这样沿着该路径上的网络预测结果就不会改变。最后，我们发现对应于高频分量的深度神经网络（DNN）参数在参数空间中所占的体积较小。
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