今天，我们站在暂时仅仅把数学当作考试工具的孩子们那里聊聊，到底什么是数学分析能力，怎么培养和锻炼呢？
新的一年开始了，ACM算法日常一晃已经走过了3个年头，在新的一年里面，先来立一个Flag，虽然不能保证一定会照着这个计划执行，但有个初步的计划总会好些。也好让大家有一个初步的了解，特别是我自己也好顺着这个方向切实的去做事情。
最近在对基于区块链构建的信任社会（未来社会形态）非常感兴趣，区块技术去中心化的特性，让没有金融机构成为了可能（包括央行，以及各种商业银行）。 除了在数字货币领域大放异彩外，在包括供应链，网络购物，公平
能够将魔方快速复原一直是魔方爱好者乐此不疲的事，目前人类的纪录是3.47秒，由来自中国的杜宇生创造。
获得这届「计算机界诺贝尔奖」——ACM A.M.图灵奖的，是普林斯顿高等研究院数学学院的教授Avi Wigderson。
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2021年挪威科学院决定将阿贝尔奖授予来自匈牙利厄特沃什·罗兰大学教授拉兹洛·洛瓦兹（László Lovász）和美国普林斯顿高等研究院教授艾维·维格森（Avi Wigderson）。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者｜钱天培 导读： 从交通优化、信息传播优化、用户网络分析，组合优化这一传统计算问题在日常应用中无处不在。然而，这类问题往往是NP难题（NP-hard），并需要大量的专业知识和试错来解决。在许多实际生活的应用中，相似的组合优化问题一次又一次的出现，而每次面对具有相同形式、但数据不同的问题，却需要大量人力一遍又一遍的设计新的算法方案。在机器学习席卷各个行业的同时，我们不禁想问：组合优化这一传统的应用数学问题是否也会有新的自动化的解决方法呢？ 后台回复“图论”获取宋乐教授论文L
区块链是去中心化的，没有中心记账节点，所以需要全网对账本达成共识。目前有POW、POS、DPOS、POOL四种共识机制。 今天我们用通俗的例子来分析下其中的两种：POW、POS。 POW：有一道数学题非常难算 POW（Proof of Work），工作量证明，引入了对一个特定值的计算工作。 比特币采用的共识算法就是POW，矿工们在挖一个新的区块时，必须对SHA-256密码散列函数进行运算，区块中的随机散列值以一个或多个0开始。随着0数目的上升，找到这个解所需要的工作量将呈指数增长，矿工通过反复尝试找到这个解
此次国际赛一共分为五场比试，其中在4月19日国际赛的上半场，上半场的比赛中中国战队有四人参与比赛，分别是郑林凯、凡正阳、丁若虚和王易木。
在当今数字时代，计算机科学和软件开发成为了高度需求的领域之一。然而，有一个长期存在的问题是，程序员是否真的需要数学好呢？这个问题一直以来都备受争议，因为程序员的工作范围涵盖了广泛的领域，从简单的网站开发到复杂的人工智能系统。
在世界的某个角落里，有四个年轻人。他们正在合租房中，默默无语的埋头摆弄着手里的Matlab。屋里的气氛有些安静，有些单调，有些无聊。
最近，微软亚洲研究院、北大、北航等机构的研究人员，通过97个回合的「苏格拉底式」严格推理，成功让GPT-4得出了「P≠NP」的结论！
上一讲，我们学习了黄金法则的三部分核心内容：认证、授权、审计。它们描述了用户在使用应用的各个环节，我们需要采取的安全策略。
微信公号大数据文摘编辑，转载请保留 上一篇中我们提到了大牛莱布尼茨。他率先建立了人类思维可被分解为最基本的用二元判定来表示的单位结构。莱布尼茨说，这些二元选择可以被一个接一个地堆叠成任意长度，形成越来
有些计算问题是确定性的，例如加减乘除，只要按照公式推导，按部就班一步步来，就可以得到结果。
【新智元导读】作为一名开发者，怎么才能加入时下正火热的机器学习？本文作者Jason认为，传统的方法，包括从经典图书、博客文章或线上课程进行学习成效不大，甚至“错得离谱”。最好的方法其实是动手，不要停留在理论层面，动手实践才能高效的学习。在文章中，作者给出了自己的建议，特别强调机器学习实践过程中的细节，此外，他还推荐了一些可用的机器学习训练平台及数据库。 这篇文章要回答的问题是“我该如何开始机器学习”？ “我是一个开发者。我读了一些关于机器学习的文章和书，也在Coursera上学习了机器学习课程。但我仍不知道
今天，Google DeepMind、威斯康星大学麦迪逊分校和里昂大学的研究人员联手提出全新方法——FunSearch，竟首次利用LLM发现数学科学中的开放问题！
在《嫌疑人X的献身》中，石神和汤川讨论，解决一个命题和判断一个命题是否正确，哪个更难。讨论中，他们提到了P≠ NP的证明。这是一个困扰了不仅仅是计算机科学家，也包括数学家、经济学家、甚至哲学家以久的问题。同时，P/NP是7个千禧年数学难题之一，足见其重要性和难度之大。
算法时代，似乎一切都可以有新的组织方式：有的算法能告诉我们读什么书、跟谁约会，甚至告诉警察应该逮捕哪个人。
AI 中的编程竞赛问题可用于评估程序员处理人工任务的能力并测试当前算法的边界。因此来自麻省理工学院、微软研究院和艾伦人工智能研究所的一个研究团队开源了 Python 编程谜题 (P3)。P3是一款全新的编程挑战套件 ，可以捕捉谜题的本质，用于教授和评估人工智能编程的熟练程度。
选自venturebeat 作者：MARIYA YAO, TOPBOTS 机器之心编译 参与：蒋思源、李亚洲、韩小西 深度学习较其他机器学习方法在各类任务中都表现优异，各个机构或院校也花了巨大的精力和时间投入到深度学习，并取得了令人惊叹的成就。但深度学习近来也暴露出其内在缺陷，很多学界领军人物都在积极探讨解决办法和替代方案。因此本文力图阐述深度学习的局限性，引发更多对深度学习的思考。 人工智能已经达到了炒作的顶峰。新闻报告称有的公司已经使用 IBM Watson 取代了工人、算法在诊断上击败了职业医生。每天
这个名为 LCS35 的难题是由加密算法界元老、RSA 暗码系统发现者之一、MIT 教授 Ron Rivest 在 1999 年 4 月提出的。发起者们曾预测：以 1999 年的芯片计算速度作为起点并考虑到摩尔定律的话，即使用最快的增长模型，破解这一难题所需的算力也要在 35 年之后（也就是今天看来，最快 15 年之后）才能出现。
这个话题是个很常见的话题，也是一个很难说明的问题。每当闲着无事的时候，我都会去思考一下关于数学的问题。正值假期，我有很多的时间来思考。 昨天大年三十，母校老师问了我一个微分方程y''+py'+qy=Aerx的解法问题，当然在此之前也问过我类似的方程的解答问题，虽然我已经很久没有去想微分方程的解析解问题，但是依稀还记得微分方程的一些知识。于是用纸张比划了很多，一通推导，关于此类方程的解法，引申出了线性空间、基、解空间的问题乃至比这个更复杂的高阶问题的解答。自己觉得还算满意，庆幸还没有完全把此类问题还给
编程几乎已经成为了人类所知每个行业的必要组成部分，如今有越来越多的人开始了他们的编程之旅。 如果你正在在学习编程，那么我可以告诉你一个提高技能的好方法，那就是敢于去解决编码过程中遇到的难题。解决不同类
作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！
我 1983 年去美国留学的时候，有一个巨人叫 AT&T，好像是永远不会倒的，而我当时最大的梦想，并不是毕业之后到大学里面做教授，而是去贝尔实验室工作，因为这里曾产生 30 位诺奖得主。
【新智元导读】机器学习的“难”通常不在于数学，因为机器学习本身不需要很高强度的数学计算，而在于 debugging 难的问题。机器学习 debug 要比普通计算机程序难得多：出现问题的情形多，而且调试周期长。本文深入讨论了这个难题，提出了在 debug 时需要注意的要点。 在过去的几年里，机器学习便捷化方面的技术已经取得了显著的发展：出现了很多相关的网络在线课程、精编书籍和架构理论。这些精编课程对前沿科技研究分析，分解成通俗易懂的语言。而架构理论方面则将普通问题抽象化，与构建机器学习系统相结合形成理论系统。
信息加密（Encryption）是将明文信息转换为密文信息，使之在缺少特殊信息时不可读的过程。只有拥有解密方法的对象，经由解密过程，才能将密文还原为正常可读的内容。
《Java数据结构和算法》(第2版)以一种易懂的方式教授如何安排和操纵数据的问题，其中不乏一些难题：了解这些知识以期使计算机的应用获得最好的表现。不管使用何种语言或平台，掌握了数据结构和算法将改进程序的质量和性能。 《Java数据结构和算法》(第2版)提供了一套独创的可视讨论专题用以阐明主要的论题：它使用Java语言说明重要的概念，而避免了C/C++语言的复杂性，以便集中精力论述数据结构和算法。经验丰富的作者RorbertLafore先生提供了许多简单明了的例子，避免了对于这类例题常见的冗长、繁锁的数学证明。在第二版中，他利用Java语言最新特性，修改并扩充了他的例子。在每一章后都有问题和练习，使读者有机会测试自己的理解程度。
自从1974年被一位匈牙利建筑师发明以来，魔方一直令很多玩家头疼，目前最快的吉尼斯世界记录是由MIT制作的机器人保持，仅用了0.38秒。
编程几乎已经成为了人类所知每个行业的必要组成部分，如今有越来越多的人开始了他们的编程之旅。 如果你正在在学习编程，那么我可以告诉你一个提高技能的好方法，那就是敢于去解决编码过程中遇到的难题。解决不同
注意审题，以上只是方程x³+y³+z³=3的前两组整数解，第3组整数解是多少，你知道吗？
为何学人工智能首推Python？需要学习哪些知识？简单地讲，人工智能就是图像处理，数据处理，语言处理等多技术融合，在我们生活中经常可见。比如，人脸扫码付款，就是运用人工智能图像处理技术，机器人语言识别，常见的案例为第1个击败人类职业围棋选手的狗，包括在超市购物的扫码付款，都属于人工智能领域。
4月3日，重庆国家应用数学中心与广域铭岛共同开展了工业互联网与应用数学的专题研讨会。会上，双方围绕工业领域关键“卡脖子”技术攻关、前沿科技产品研发、工业场景的前瞻性研究等方面进行深入交流与探讨。未来，双方将在运筹学算法、机器视觉、ChatGPT等前沿技术的研究与应用上进行更多的合作探索。
感觉明天就可以结束了。。。。加油！！！！！！！学校什么时候解封，要疯了。。。。。。。
采访嘉宾：Leslie Lamport 微软研究院首席研究员，2013年图灵奖获得者，美国计算机协会院士 采访视频：http://www.csdn.net/article/2015-12-21/2826528/5 采访文字实录 CSDN：您为何选择计算机研究作为自己的职业，并潜心研究这么多年？其中最有乐趣和最困难的部分都是什么？有没有什么故事能够与我们分享？ Leslie Lamport：我成为计算机科学家是很偶然的。我原先的专业是数学，我打算成为一名数学家。我编写计算机程序，是为了支持我自己的研究，
本文转自清华大学计算机系校友会官方公众帐号 胡事民，1968年生于浙江长兴。1986年考入吉林大学数学系；1990年免试进入浙江大学数学系攻读硕士学位，师从金以文教授；1993年在浙大数学系攻读博士学位，师从金通洸教授；1996年进入清华大学计算机系计算机科学与技术博士后流动站，师从孙家广院士从事计算机辅助设计的研究，1998年出站后留在清华大学计算机系任教。现为清华大学计算机系教授、教育部长江学者特聘教授。研究方向主要为计算机图形学与交互技术、智能信息处理与系统软件。2002年获国家杰出青年基金资助，20
腾讯星火计划2021 暨科技少年挑战周启动招募 五大战场 真剑胜负 也许 在学科竞赛的“战场”上 你敲出的代码拿下了一座座“城池” 在科技项目的“战场”上 你de的bug抵抗住了一次次“进攻” 但这一次 我们将带领你走向真正的科技战场 真剑胜负！ Let's Fight! “星火计划”由腾讯青少年科技学习中心发起，旨在为对计算机领域有强烈兴趣及非凡天赋的高潜青少年，打造多元培养、技术实战、朋辈交流的平台，为推动中国科技发展点燃星星之火，践行腾讯“科技向善”新愿景。 Abo
---- 新智元报道 编辑：桃子 袁榭 【新智元导读】哥德尔奖两度得主、IMU算盘奖得主，数学与计算机科学界的巨擘丹尼尔 · 斯皮尔曼，在接受专访时称自己是躺平界资深人士。 他，毕业于耶鲁MIT，曾2次获得哥德尔奖。 他，兼具两种身份，数学教授和计算机教授。 「静静地坐着思考」是他的一种生活方式。 他就是丹尼尔 · 斯皮尔曼（Daniel Spielman），一位能将失败化为突破的计算机科学家。 研究，只有意外之喜 斯皮尔曼本科就读于耶鲁大学，并在1992年获得了双学位：数学和计算机科学学士学位
现如今，阿兰·图灵、马文·明斯基、约翰·麦卡锡这些来自西方国家的计算机科学和人工智能之父的姓名即便还不是家喻户晓，但至少在相关领域内人尽皆知。但是，很少有人知道苏联的铁幕之下也曾有过人工智能开发活动，尽管有时在这一领域中两种体制之间竞争的激烈程度要低于太空竞赛。本文通过主角 Andrey Leman 及其同事的人生故事，带你回首被世人遗忘的苏联 AI 往事。
DH 算法又称“Diffie–Hellman 算法”，像往常的算法名字一样，这是用俩个数学牛人的名字来命名的算法，实现安全的密钥交换，通讯双方在完全没有对方任何预先信息的条件下通过不安全信道创建起一个密钥。
作为今年 AI 圈的顶流，大型语言模型（LLM）擅长的是组合概念，并且可以通过阅读、理解、写作和编码来帮助人们解决问题。但它们能发现全新的知识吗？
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