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
从题意来看,这道题平平无奇,基本上没有什么特别的。但是我们继续看它的note就会发现问题,其中x是浮点数,它的范围是-100到100。而n的范围则是32位int的范围,到这里就有问题了。
编写程序,求出某个自然数的阶乘。一个正整数的阶乘是所有小于及等于该数的正整数的积,并且0的阶乘为1。自然数n的阶乘写作n!
对于RSA算法,给出两个大的素数很容易,但是对于给出两个大素数的乘积,去找他们的因子就非常的困难,这也是为什么RSA算法的关键所在。因此,如何产生一个随机的大素数,变得非常重要。下面给出产生伪素数以及其素性的检验算法,并采用Python语言编写。
最初学习数据分析只是出于兴趣,自学了Python。最近才生出转行数据分析的想法,目前已经辞职,准备全身心地投入到学习中。
决策树在很多公司都实际运用于风险控制,之前阐述了决策树-ID3算法和C4.5算法和Python中应用决策树算法预测客户等级。
算法的重要性,我就不多说了吧,想去大厂,就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以,为了提高大家的算法能力,这个公众号后续每天带大家做一道算法题,题目就从LeetCode上面选 !
如果用php的+-*/计算浮点数的时候,可能会遇到一些计算结果错误的问题,比如echo intval( 0.58*100 );会打印57,而不是58,这个其实是计算机底层二进制无法精确表示浮点数的一个bug,是跨语言的,我用python也遇到这个问题。所以基本上大部分语言都提供了精准计算的类库或函数库,比如php有BC高精确度函数库,下面达内php培训老师介绍一下一些常用的BC高精确度函数使用。
原文Basic Sound Processing with Python描述了怎样在Python中通过pylab接口对声音进行基本的处理。
其实这些结果都并非语言的 bug,但和语言的实现原理有关, js 所有数字统一为 Number, 包括整形实际上全都是双精度(double)类型。
Numpy提供了灵活的、静态类型的、可编译的程序接口口来优化数组的计算,也被称作向量操作,因此在Python数据科学界Numpy显得尤为重要。Numpy的向量操作是通过通用函数实现的。今天小编会给大家较为全面地介绍下Numpy的通用函数。
给你一根长度为 n 的绳子,请把绳子剪成整数长度的 m 段(m、n都是整数,n>1并且m>1),每段绳子的长度记为 k[0],k[1]...k[m] 。请问 k[0]k[1]...k[m] 可能的最大乘积是多少?例如,当绳子的长度是8时,我们把它剪成长度分别为2、3、3的三段,此时得到的最大乘积是18。
整数 :可以表示正数,例如 123;可以表示负数,例如 123;使用 0 表示零。
2020-09-22:已知两个数的最大公约数和最小公倍数,并且这两个数不能是最大公约数和最小公倍数本身。如何判断这两个数是否存在?
根据 PYPL 发布的 7 月编程语言指数榜,Python 保持上涨趋势,8月流行指数再次上涨 5.5%,以 23.59% 的份额甩开 Java 排名第一,并逐渐与 Java 拉开差距。
导语:本文在上篇线性回归的基础上,延伸到广义线性模型,并把广义线性模型目的、假设条件来源,指数族分布、连接函数等各个函数的关系都进行详细地解释。最后用两个常见的GLM特例Logistics回归、So
NumPy提供了大量的数值编程工具,可以方便地处理向量、矩阵等运算,极大地便利了人们在科学计算方面的工作。另一方面,Python是免费,相比于花费高额的费用使用Matlab,NumPy的出现使Python得到了更多人的青睐
首先确定b的范围,b的范围一定在[2,logN]里。然后遍历b,求a的范围,如果范围长度等于0,说明这个正整数是a的b次方。
这期文章真的是Python基础中的基础,相信有一定编程基础的小伙伴们都一定能看懂的…
例如,如果我们求2的次方3,我们将其计算为2 * 2 * 2,这会得到 的结果8。
在JavaScript中有一个库函数(Math.pow())可以对一个数进行次方运算,本文将实现一个类似pow功能的函数,欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。
看过我其他一些文章的人,可能想象不出我会写一篇关于斐波那契数列的文章。因为可能会感觉1,1,2,3…这样一个数列能讲出什么高深的名堂?嗯,本篇文章的确是关于斐氏数列,但我的目的还是为了说一些应该有95
选自Machine Learning Mastery 作者:Jason Brownlee 机器之心编译 参与:Edison Ke、黄小天 本文介绍了机器学习中的基本数学符号。具体来说有算数符号,包括各种乘法、指数、平方根以及对数;数列和集合符号,包括索引、累加以及集合关系。此外,本文还给出了 5 个当你在理解数学符号遇到困难时可以应急的小技巧。 在机器学习中,你永远都绕不过数学符号。 通常,只要有一个代数项或一个方程符号看不懂,你就完全看不懂整个过程是怎么回事了。这种境况非常令人沮丧,尤其是对于那些正在成长
本文介绍了机器学习中的基本数学符号。具体来说有算数符号,包括各种乘法、指数、平方根以及对数;数列和集合符号,包括索引、累加以及集合关系。此外,本文还给出了 5 个当你在理解数学符号遇到困难时可以应急的小技巧。 在机器学习中,你永远都绕不过数学符号。 通常,只要有一个代数项或一个方程符号看不懂,你就完全看不懂整个过程是怎么回事了。这种境况非常令人沮丧,尤其是对于那些正在成长中的机器学习初学者来说更是如此。 如果你能了解一些基本的数学符号以及相关的小技巧,那你就在看懂机器学习方法的论文或书籍描述上前进了一
# NumPy ### 安装 - 通过安装Anaconda安装NumPy,一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项,包含了大量的科学计算相关的包,其中就包括NumPy - 通过pip安装, - 在windows中,控制台中输入命令安装 ```python >pip install numpy ``` - 在ubuntu中,控制台输入命令安装 ```python XXX:~/Desktop$sud
为什么不使用 int 函数仍然能输出呢?其实这是我们使用第二种方式的时候,程序已经自动给我们套了一层 int 了,这样就减少了我们书写代码的工作量。除了 int 之外,python 中还有很多的高效语法,这也是python高效开发的原因之一。
最近,发现原来每天从网站获取的某个指数不是最新的,重新检查该指数的链接时,发现加入了一个参数(v=159#######),且这个数字会随着链接的刷新每次都不一样:
导语:本文在上篇线性回归的基础上,延伸到广义线性模型,并把广义线性模型目的、假设条件来源,指数族分布、连接函数等各个函数的关系都进行详细地解释。最后用两个常见的GLM特例Logistics回归、Softmax模型进行了推导。
当我们在使用 PyTorch 中的浮点数时,我们都知道它们并不能占满整个实数集 R。这主要是由于两个原因:精度和表示范围。对于计算机处理浮点数而言,精度不够的情况一般会选择截断,而超出表示范围的情况则通常会返回无穷大。然而,一旦 PyTorch 中的浮点数变成无穷大,将会出现非常奇怪的报错。因此,我们需要思考一下如何解决 PyTorch 中浮点数超出表示范围的问题。
根据输入文章,撰写摘要总结。
参考链接: Python中的统计函数 2(方差度量) 转载自:博客园:寻自己 https://www.cnblogs.com/xunziji/p/6772227.html?utm_source=it
给定两个字符串,求解这两个字符串的最长公共子序列(Longest Common Sequence)。比如字符串1:BDCABA;字符串2:ABCBDAB。则这两个字符串的最长公共子序列长度为4,最长公共子序列是:BCBA
写在前面 我们构建了非常强大的私募基金数据库,并基于这个数据库,衍生出了FOF Easy数据可视化终端和FOF Power组合基金管理系统,涉及到非常多复杂的模型及算法。在背后支撑着的,是我们可爱又有实力的研发同志们,他们大多有着非常深厚的金融统计背景。因此,私募云通将在接下来一段时间内,推出《用Python玩转统计模型》系列,用最通俗易懂的语言带你走进统计模型的世界。 赶快转发,让更多小伙伴知道这个消息吧! 什么是OLS回归? 回归分析是实现从数据到价值的不二法门。 它主要包括线性回归、0-1回归、定序
比特宇宙编程语言联合委员会准备举办一次大会,主题为哈希表,给各大编程语言帝国都发去了邀请函。
福哥答案2020-10-05:#福大大架构师每日一题# 简单回答: y*y=x mod p,已知x,p并且互质,求y。 1.判断是否存在模平方根。 1.1.欧拉判别法。有代码。 x**(p-1)/2%p==1。 1.2.高斯二次互反律。无代码。 2.Tonelli–Shanks算法。有代码。 代码用python编写,代码如下: # -*-coding:utf-8-*- def quick_power(a, b, p): """ 求快速幂。ret = a^b%p。 Args:
与 C、Rust 和 Go 不同,Python 默认的int 具有任意大小。[注1] 、[注2]
预测是时间序列相关知识中比较重要的一个应用场景。我们在前面说过时间序列数据(上),时间序列可以分为平稳时间序列与非平稳时间序列两种。今天这一篇就主要介绍下《平稳时间序列》预测相关的方法。
函数是Python内建支持的一种封装,我们通过把大段代码拆成函数,通过一层一层的函数调用,就可以把复杂任务分解成简单的任务,这种分解可以称之为面向过程的程序设计。函数就是面向过程的程序设计的基本单元。 而函数式编程(请注意多了一个“式”字)——Functional Programming,虽然也可以归结到面向过程的程序设计,但其思想更接近数学计算。 我们首先要搞明白计算机(Computer)和计算(Compute)的概念。 在计算机的层次上,CPU执行的是加减乘除的指令代码,以及各种条件判断和跳转指令,所以,汇编语言是最贴近计算机的语言。 而计算则指数学意义上的计算,越是抽象的计算,离计算机硬件越远。 对应到编程语言,就是越低级的语言,越贴近计算机,抽象程度低,执行效率高,比如C语言;越高级的语言,越贴近计算,抽象程度高,执行效率低,比如Lisp语言。 函数式编程就是一种抽象程度很高的编程范式,纯粹的函数式编程语言编写的函数没有变量,因此,任意一个函数,只要输入是确定的,输出就是确定的,这种纯函数我们称之为没有副作用。而允许使用变量的程序设计语言,由于函数内部的变量状态不确定,同样的输入,可能得到不同的输出,因此,这种函数是有副作用的。 函数式编程的一个特点就是,允许把函数本身作为参数传入另一个函数,还允许返回一个函数! Python对函数式编程提供部分支持。由于Python允许使用变量,因此,Python不是纯函数式编程语言。
自TOIBE编程语言排行榜发布20年以来,C和Java语言一直占据排行榜第一、第二的位置,不过这一局势在本月发生了扭转,C语言依然位列第一,但是Java第二名的位置已经被Python取代了。
这篇文章里,我们使用python + numpy实现一个线性分类器,使用mnist的数据集对线性分类器进行训练与预测。文章会详细介绍线性分类器的实现细节包括,前向传播,反向传播实现。
要求你的算法返回幂运算a^b的计算结果与 1337 取模(mod,也就是余数)后的结果。就是你先得计算幂a^b,但是这个b会非常大,所以b是用数组的形式表示的。
今天来聊一道与数学运算有关的算法题目,LeetCode 372 题 Super Pow,让你进行巨大的幂运算,然后求余数。
今天的题目 每天的题目见github(看最新的日期): https://github.com/gzc426 具体的题目可以去牛客网对应专题去找。
0.Python的floor除法现在使用“//”实现,那3.0//2.0你目测会显示什么内容?
快速幂算法。计算 a^b mod 1337,a 是一个正整数,b 是一个非常大的正整数且以数组形式给出。
一年一度的“618”已经过去,会爬虫技能的小伙伴刚好处在一个很有趣的时间点。之所以说“有趣”,是因为618不仅是电商折扣季这么简单,更是Python技术兼职接单的超级高潮期!
总结统计工作中几个常用用法在python统计函数库scipy.stats的使用范例。
使用Python中的Sympy库解决高等数学中极限、导数、偏导数、定积分、不定积分、双重积分等问题
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