设 \sum 是任意集合,\sum^* 是所有的长度有限的字符串 <x_1, .., x_n> ,其中 x_j 取自 \sum ,空字符串 <> ∈ \sum^* 。语言 L 是 \sum^* 的子集。在这种情况下,\sum 是语言 L 的子母表,\sum 中的元素是字母,L 中的元素是单词。如果有规则指定 \sum^* 中的字符串是否属于语言,该规则就被称为语法。如果 L_1 和 L_2 是基于同一个字母表的两个形式语言,且包含了相同的单词集,则称 L_1 和 L_2 是等价的。
有效加引号:理论上:必须在多项式时间内完成。应用上:在特定时间内完成(例如:一分钟内加密1G的数据)。
Hash 函数有助于解决很多问题,如果我们想有效地解决比较字符串的问题,最朴素的办法是直接比较两个字符串,这样做的时间复杂度是
计算复杂度 : 比较两个计算问题的复杂程度 , 首先求计算问题 时间复杂度的数量级 , 比较两个数量级的大小 , 进而得出 哪个计算问题的算法是更快的 ;
【引子】用户的隐私保护涉及多个方面,用户行为的隐私保护更是一个难点。周末读了一篇论文,https://cacm.acm.org/magazines/2010/4/81501-private-information-retrieval/fulltext,涉及了很多数学上的方法和概念,很是费劲,隐私信息检索会过犹不及么?企业这么做的动力在哪里呢?
(1) plot是标准的绘图库,调用函数plot(x,y)就可以创建一个带有绘图的图形窗口(其中y是x的函数)。输入的参数为具有相同长度的数组(或列表);或者plot(y)是plot(range(len(y)),y)的简写。
所有 能够被 确定性 单个带子图灵机 , 在 多项式时间 内 , 能够被 判定的计算问题 ,
雷锋网按:原文标题为《zkSNARKs in a nutshell》,作者是以太坊智能合约语言Solidity的发明人Christian Reitwiessner。译者杨文涛,授权转载自作者知乎专栏。 摘要: zkSNARKs(zero-knowledge succint non-interactive arguments of knowledge)的成功实现让我们印象深刻,因为你可以在不执行,甚至在不知道执行具体内容的情况下确定某个计算的结果是否正确——而你唯一知道的信息就是它正确地完成了。但是不幸的是,
多项式时间规约概念 : 【计算理论】计算复杂性 ( 多项式等价引入 | 多项式时间规约 )
一、常用对象操作:除了一般windows窗口的常用功能键外。 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。 2、who 可以查看当前工作空间变量名, whos 可以查看变量名细节。 3、功能键: 功能键 快捷键 说明 方向上键 Ctrl+P 返回前一行输入 方向下键 Ctrl+N 返回下一行输入 方向左键 Ctrl+B
布尔可满足性问题 ( Boolean Satisfiability Problem , SAT ) , 是历史已经找到了一个
在这个问题中,你想要使用除法散列法将一个长度为r的字符串散列到m个槽中,同时希望除了该串本身占用的空间外,只利用常数个机器字。在这种情况下,你可以考虑使用“除法散列”的一个变种,即“乘法散列”。乘法散列在处理字符串时可以只用常数个机器字。
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。
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。
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
上一回,我讲了一下链表的定义和基本操作的实现;这一会我们来看一下链表相关的一个典型应用:一元多项式!一元多项式的定义
VM 振弦采集模块自 SF3.51 版本开始,新增加了频率和温度的多项式修正功能。测量、计算完成后的频率值和温度值,经过一个 2 次多项式进行修正,最终更新到频率和温度寄存器。
时间复杂度 : 描述一个算法执行的大概效率 ; 面试重点考察 ; 面试时对时间复杂度都有指定的要求 , 蛮力算法一般都会挂掉 ;
根据弹性碰撞的法则使用事件驱动模拟模拟 N 个碰撞粒子的运动。这种模拟在分子动力学(MD)中被广泛应用,以理解和预测粒子级别的物理系统的性质。这包括气体中分子的运动,化学反应的动力学,原子扩散,球体堆积,围绕土星的环的稳定性,铈和铯的相变,一维自引力系统以及前沿传播。相同的技术也适用于其他涉及粒子系统的物理建模领域,包括计算机图形学,计算机游戏和机器人技术。我们将在第七章再次讨��其中一些问题。
假定每次执行第i行所花的时间是常量ci;对 j = 2, 3, … n, 假设tj表示对那个值 j 执行while循环测试的次数。
上一篇构建最终编码流程中,我们获取到最终包含数据码、纠错码和剩余字符的最终编码数据。接下来就是要最终的数据编码和其它必需的功能模块统一分配到 QR 二维码矩阵中。功能模块指的是不含数据,同时 QR 二维码规范中必需的元素,例如 QR 二维码三个角上的定位模块。本篇将介绍如何分配功能模块和数据编码位。
Crypto++ (CryptoPP) 是一个用于密码学和加密的 C++ 库。它是一个开源项目,提供了大量的密码学算法和功能,包括对称加密、非对称加密、哈希函数、消息认证码 (MAC)、数字签名等。Crypto++ 的目标是提供高性能和可靠的密码学工具,以满足软件开发中对安全性的需求。
所有 能够被 确定性 单个带子图灵机 , 在 多项式时间 内 , 能够被 判定的计算问题 ( 语言类 ) ,
1,相乘次数 题目要求描述: 一个整数每一位上的数字相乘,判断是否为个位数,若是则程序结束 ,不是则继续相乘,要求返回相乘次数。 例:39 > 3*9=27 > 2*7=14 > 1*4=4 返回 3 105 > 1*0*5=0 返回0 4 返回0 def multiplicative_times(num): i = 0 #用来计算相乘次数 while num // 10
String类相信大家都不陌生,我们写工程使用String的频率,就像写作文时使用汉字“的”的频率一样高。那么你经常使用它,是否真的“了解”它?请带着问题,一步一步的揭开它神秘的面纱,看看它到底是何许“人”也!
增加了频率和温度的多项式修正参数和对应指令。 $STFP、 $GTFP、 $STTP、 $GTTP
使用方法: gen_crc.pl 输入数据位宽 多项式 多项式输入方法: 从低位向高位依次输入,以USB TOKEN为例,x^5 + x^2 + 1,从低到高位输入为101001 usb token的crc生成方法: gen_crc.pl 8 101001 usb data的crc(x^16+x^15+x^2+1)生成方法: gen_crc.pl 8 10100000000000011
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍两种能够使SVM算法解决非线性数据集的方法,使用多项式特征以及使用多项式核函数。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。在上一小节介绍了多项式回归的基本思想,本小节主要介绍sklearn是如何对多项式进行封装的,之后介绍一种类似Linux中"|"管道的Pipeline类。
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
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
支持向量机(SVM)是监督学习中最有影响的方法之一。它的大致思想是找出距离两个类别(暂时以二分类问题为例)最近的点作为支持向量,然后找出一个最佳决策边界,以使从决策边界到支持向量的距离最大化。因为对于一个二分类问题来说,往往有无数个决策边界可以将两类数据分开,但我们只能选择一条作为我们的决策边界。
今天我们来聊聊轨迹插值,在机器人的运动规划和控制领域,参考轨迹的生成是一个历史悠久的问题,已经发展出了一系列的方法。今天我们就来聊一聊轨迹插值领域中最常见的轨迹插值方法:多项式插值。
纠错码可以帮助 QR 读码器检测 QR 二维码中的错误并予以校正。继对文本数据编码后,本篇将继续介绍生成纠错码的过程。
不可数的集合原数肯定是比可数的集合要大,这就意味着大多数的决策问题是无法用程序解决的。
transient用于指定哪些字段不会被默认序列化,两者同时使用时,transient会被忽略。
本文将主要介绍Bernstein-Vazirani算法的基本概念、Bernstein-Vazirani问题以及该问提的经典与量子解决方式。本文对Bernstein-Vazirani算法的实现将主要使用启科量子的配套产品量子编程框架QuTrunk、可视化量子编程软件QuBranch以及启科量子自研的量子后端设备QuBox。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍使用sklearn实现逻辑回归算法以及添加多项式项的逻辑回归算法,sklearn为逻辑回归自动封装了正则化,通过调整C和penalty以解决模型过拟合的问题。
计算科学可以追溯到在这些现代计算机设备还没有被想象出来之前很长一段时间。在一个更经常被问到的问题中,围绕着编程语言、框架和库的问题,我们常常想当然地认为,计算机的基本概念是必不可少的。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍在逻辑回归算法中使用多项式特征以解决非线性数据的分类问题,并通过具体的编程实现。
提到二维码想必大家都不陌生,扫码支付、添加好友以及关注公众号等,随处可见二维码身影。通常我们见到的二维码会有三个用于定位的黑白嵌套的方块,这基本上就是 QR 二维码(Quick Response Code)。
·输入数据只有一维:房子的面积 ·目标的数据只有一维:房子的价格 根据已知房子的面积和价格进行机器学习和模型预测 数据见文章末尾 数据需要标准化X=(X-aver(sum(Xi)))/std(Xi)
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。
春天是鲜花的季节,水仙花就是其中最迷人的代表,数学上有个水仙花数,他是这样定义的: “水仙花数” 是指一个三位数,它的各位数字的立方和等于其本身,比如:153=1^3+5^3+3^3。 现在要求输出所有在 m 和 n 范围内的水仙花数。
前四节对机器学习概念进行了总体概述。 在本节和随后的一节中,我们将仔细研究几种具体的监督和无监督学习算法,从这里以朴素贝叶斯分类开始。
基本语法 基本语法_菜鸟教程 用\表示特殊形式或允许使用特殊字符,而不调用其特殊含义 不以任何特殊方式在字符串字面值中以'r'前缀处理反斜杠 所以r'\n'包含'\'和'n'两个字符,而'\n'
比如 BAT、Google、Facebook,面试的时候都喜欢考算法、让人现场写代码。公司只能考察他们的基础知识是否牢固。社招就更不用说了,越是厉害的公司,越是注重考察数据结构与算法这类基础知识。相比短期能力,他们更看中你的长期潜力。
相比于逻辑回归,在很多情况下,SVM算法能够对数据计算从而产生更好的精度。而传统的SVM只能适用于二分类操作,不过却可以通过核技巧(核函数),使得SVM可以应用于多分类的任务中。
[A,B,C,...] = textread(filename,format) 以指定的 format 将数据从文件filename 读入到 A、B、C 等变量中,直到整个文件读取完毕。将 filename 和 format输入指定为字符向量或字符串标量。textread 对于读取已知格式的文本文件非常有用。textread 可处理固定格式文件和任意格式文件。
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