z3 API解算时间太长 - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

发布

用西尔特编程器解密芯片_配方法解一元二次方程

完整API文档可参考：https://z3prover.github.io/api/html/namespacez3py.html 下面我们看看z3的基本用法：数学运算先以一个简单例子入门： ♊️二元一次方程...♋️ 比如使用z3解二元一次方程： x − y = 3 x-y = 3 x−y=3 3 x − 8 y = 4 3x-8y=4 3x−8y=4 solve直接求解： from z3 import *...x, y = Ints('x y') solve([x > 2, y < 10, x + 2*y == 7]) 结果： [y = 0, x = 7] 当然，实际可行的解不止这一个，z3只能找到其中一个可行的解...：{ result[t].as_decimal(4)}s") 刹车距离：56.25m，刹车时间：3.75s 到这里，大家算是已经对z3的用法入门了。...八皇后问题就是期望找到满足这种要求的放棋子方式：如果我们要求找到所有满足条件的解，则只想使用回溯算法进行递归求解，但是如果只需要一个可行解时，我们则可以使用z3求解器。

2.8K1 0

Z3简介及在逆向领域的应用

，有解的时候会回显sat，无解的时候会回显unsat model() 在存在解的时候，该函数会将每个限制条件所对应的解集的交集，进而得出正解。...，下面我们简单来看一下假设有方程组： 30x+15y=675 12x+5y=265 我们使用z3来解这个方程组： 1.设未知数 In [1]: from z3 import * In [2]: x =...利用z3解逻辑算数题可能上面解方程组大家觉得这个模块给我们带来的方便并没有那么大，那么通过下面的题目我们或许会对z3有一个全新的认识在网上翻了很多题目，最终我找到了15年的一道公务员考试题 ?...这个问题的逻辑稍显复杂，我们现在用z3做一下，同样也需要经历上面四个步骤：设，列，解，得设：2014年小李年龄：a，小李弟弟年龄：b，小王年龄：c，小王哥哥年龄：d 节省篇幅，直接写出求解代码： from...可以看到我们仅用几行代码就得出了答案，如果用普通的解法，我们要算4个方程所组成的方程组，所以使用z3有时候会大大增加我们的计算效率，简化我们的计算步骤。

6.5K3 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

Z3Py在CTF逆向中的运用

CTF逆向中的应用现在的CTF逆向中，求解方程式或者求解约束条件是非常常见的一种考察方式，而ctf比赛都是限时的，当我们已经逆向出来flag的约束条件时，可能还需要花一定的时间去求解逆过程。...Z3会在找到合适解的时候返回sat。我们认为Z3能够满足这些约束条件并得到解决方案。该解决方案被看做一组解决约束条件的模型。模型能够使求解器中的每个约束条件都成立。最后我们遍历model中的解。...得到x1,x2,x3,x4的解后，我们将其代入逆向题中，得出v1,v2,v7,v8,v9,v9,v10,v11,v12的值，然后进行下一步的求解： ?...这样的话我们就花了比较少的时间得到我们想要的flag，还是比较方便的。但是现实中很多的逆向题都是基于位运算的，同样在Z3Py中可以使用Bit_Vectors进行机器运算。...第八届极客大挑战的REConvolution 我们打开文件，也是比较直观的看到约束条件，我试着逆向了这个过程，花费了挺多的时间才得到答案，但是如果我们使用Z3Py来求解的话就会非常的快。

1.9K2 0

Z3prover 学习记录

（应该会有办法的，要不这条研究路线就断了）后期可能需要造一些轮子，这么说来还是需要花挺多时间的（尤其是假期即将结束，需要挺多时间复习开学期考功课）官方使用文档：https://rise4fun.com.../z3/tutorialcontent/guide z3py功能手册：https://z3prover.github.io/api/html/namespacez3py.html z3py使用文档：https...://ericpony.github.io/z3py-tutorial/guide-examples.htm > 如果二进制版的z3不便于后期结合，还需要花时间学下z3py z3所使用的语法标准...用z3证明 f(f(x)) = x, f(x)=y, x!...如果存在一种解使得所有式子为真，那么结果就为sat，并且称这个解释为一个model，使用get-model可以查看；如果不存在解释，则结果为unsat，也无法获取可行的model。

1.8K3 0

飞跃式发展的后现代 Python 世界

最简单的例子（来自极好的Kaleidescope教程）是创建一个简单的本地乘加函数，然后通过解箱三个Python整数调用它： ?...虽然这个例子不太直观，但是可以生成很快的JIT’d函数，与NumPy这样的库集成的很好，把数据做为大块的解箱内存存储。...生成的API非常优雅，但是使得推理控制流和异常非常复杂。 ? 控制流展示在下面： ?...DSLs Z3工程是嵌在Python对象层的扩展API。用Z3的实例来解决N皇后问题可以被描述为Python表达式和扩展SMT来解决问题: ? end

1.2K6 0

使用 AD4858 设计实际采集系统（YUNSJW 计算）.下

上文是完整的设计过程，但是我觉得非常典型，这篇就做一个总结，因为文章太长，大家就不行了：输入网络的基本模型模拟输入前端视为一个由高通、低通与采样保持组成的级联系统：其中：AC 耦合高通（去除低频与直流...传递函数：截止频率：设计示例： ADC 内部采样保持（S/H）模型采样电容、采样电阻共同决定内部时间常数：对 AD4858：建立误差与 RC 约束采样保持时间内，输入信号的建立误差为...：要求：对于 20 位 ADC：反解得到可容许的 RC 上限：在时：因此：即可保证建立误差时间常数设计、误差约束到功耗与防护，全部基于公式推理，算吧，一算一个不吱声。

791 0

用随机梯度下降优化人生最优解是啥？

---- 新智元报道来源：知乎编辑：瘦瘦好困【新智元导读】随机梯度下降好是好，奈何我算力不够啊。...然而不是所有人生都是「类凸函数」，也不是所有人都有足够的「算力」。「晚夜朝阳」说，有些人是含着4路3090出生的，而有些人只是集显罢了。...因果关系不明确，不过是消耗时间成本罢了。说到底，「做一些错误的决定」并不能迈过舒适圈，也必然不是最好的答案。这个观点获得了大量点赞。随后，其他人纷纷表示在实现目标的过程中遇到很多困难。...尤其是在过程中遇到的压力与焦虑，除了躺平并没有最优解。你用你内心的激情来迈步子。步子太小走不动，步子太长容易过早消耗掉了激情。周期性的调大调小步长效果挺好。所以你可以时不时休息休息。...由此看来预训练可以看作遗传基因，蒸馏是学习过程，算力是你所掌握的资源和财富或许，很多人也陷入了一个局部最优问题：只想着如何达到「最优」，如果达不到的话，你说的这些又有什么意义呢？

6493 0

matlab 采用simulink仿真较慢的原因和对策分享

3.过小的步长或采样时间。在仿真过程中，保持小步长对捕获重要事件非常重要，但同时，步长过小会产生不必要的输出点，并减慢仿真速度。 4.maximum step size设置太小。...6.时间跨度（总仿真时间）可能太长。建议缩短。 7.模型中有使用 Memory 模块。该模块会导致变量阶解算器在每个时间步长计算时，被重置回一阶。...12.模型的刚度很大，但使用的是非刚性解算器。请尝试使用ode15s。 13.过零检测（zero crossing），可能导致模型在某些仿真时刻“卡住”。可以禁用该检测。...减小仿真时间： - 减少仿真时间是提高仿真速度的最直接方法。可以考虑减少仿真时长，或者将仿真的时间段缩短。 2. 优化模型： - 简化模型结构：删除不必要的子系统、减少模块数量等。

3.3K1 0

有了这个工具，不执行代码就可以找PyTorch模型错误

如果 Z3 的约束求解花费太多时间，PyTea 会停止并发出「don’t know」提示。 PyTea 的整体结构。...PyTea 由两个分析器组成，在线分析器：node.js (TypeScript / JavaScript)；离线分析器：Z3 / Python。...在线分析器：查找基于数值范围的形状不匹配和 API 参数的滥用。如果 PyTea 在分析代码时发现任何错误，它将停在该位置并将错误和违反约束通知用户；离线分析器：生成的约束传递给 Z3 。...Z3 将求解每个路径的约束集并打印第一个违反的约束（如果存在）。...首先是 PyTorch 程序结构，PyTorch、TensorFlow 和 Keras 等现代机器学习框架需要使用 Python API 来构建神经网络。

1.2K4 0

世界算力简史（上）

祖冲之除了算筹之外，我们还有一个更知名的算力工具，那就是算盘。算盘的具体诞生时间已经无从考证。有人说是秦朝，也有人说是东汉。东汉时期徐岳的著作《数术记遗》中，最早出现了“珠算”这个字眼。...后人复刻的差分机二号，验证了可以正常工作在这个过程中，1834年，巴贝奇还提出了一个更大胆的想法——设计一个以蒸汽为动力的通用数学计算机，能够自动解算有100个变量的复杂算题，每个数可达25位，速度可达每秒钟运算一次...1941年12月，德国人康拉德·楚泽（Konrad Zuse）制作完成了世界上第一台可编程电子计算机——Z3。...后来，Z3毁于柏林轰炸。...康拉德·楚泽和Z3（复刻版） 1942年，美国爱荷华州立大学物理系副教授阿塔纳索夫（John V.Atanasoff）和他的学生克利福德·贝瑞（Clifford Berry）设计制造了世界上第一台电子计算机

8282 0

《算法导论》动态规划笔记(2)

利用“剪切-粘贴”的技术证明：作为构成原问题最优解的组成部分，每个子问题的解就是它本身的最优解。刻画子问题空间的经验是：保持子问题空间尽可能简单，只在必要时才扩展它。...动态规划就是利用了这个性质，对每个子问题只求解一次，将解存入一个表中，当再次需要这个子问题时直接查表，每次查表的时间代价为常量时间。...., xm>，另一个序列Z=z3, ..., zk>，即存在一个严格递增的X的下标序列，对所有的j=1， 2， 3，。。。， k....对于一个有m个元素的序列，子序列一共有2的m次方种可能，时间复杂度为O（2^m），对于较长序列不适用。定理：最长公共子序列问题的最优子结构: 两个序列的LSC包含两个序列的前缀的LCS。...表b用来帮助构造最优解，b[i,j]保存的是子问题的最优解。

8239 0

从复现人类智能到挑战AI大工程，智能计算正经历什么考验？

灵活而多样的算力配置是复杂的数学问题，但曙光智算却化繁为简，只对外提供即插即用式的接口，这正是「智算+」API新模式。「智算+」API新模式，依托于曙光智算API接口。...2 计算新时代：开放无界以AC平台和「智算+」API为基础，曙光智算正在以“横向耦合、纵向解耦”的方式，来推动硬件、算力、算法、技术的深度联动融合。...在AI领域中，深度学习盛行的当下，人工智能近乎有了一致的数学语言，同时也就有了更加灵活的协同效应，而耦合与解耦的协同也在深度学习领域发挥重要作用。...同样，算力的耦合与解耦的协同也在曙光智算的设想之中。...；其次，「智算+API」则像经过千锤百炼的Transformer模型，以“好用、通用黑箱”的、“纵向解耦”的方式，最大限度推动硬件资源、算力网络、算法应用之间的协调适配，以实现计算价值最大化，体现技术无界优势

4882 0

当我用ChatGPT摸了一上午鱼，结果......

计算当前firstVisible和lastVisible，并与上次的记录进行对比，从而计算出曝光的Item，这种方式也是简单有效，但是弊端在于统计粒度比较粗，如果以后产品要按照「Item展示大于x%才算曝光...不得不说，你创造API的能力是一流的。态度挺好，但是，这错的是不是有点多啊，能不能一次改完？终于改完了，我们现在在试试变更需求，看它能不能理解。不错，再加点难度。...到这个时候，我已经失去耐心了，这个bug来来回回改了这么多次，依然有问题，也许是跟我对话时间太长，变蠢了？总而言之，我花了一个上午的时间想利用ChatGPT来摸鱼，但最后发现竟然比我自己做还累？？...我不仅要检查它的思路是否正确，还得给它解bug？

2932 0

用R解析Mahout用户推荐协同过滤算法(UserCF)

运行程序由于时间仓促，R的代码中，有不少for循环影响性能，请暂时跳过! 1)....=0)) #可计算的列 sum<-0 for(z3 in num){ sumz3]-M[z2,][z3])^2 } s[z2,z1]算欧氏距离时，并不是标准的 similar = 1/(1+sqrt( (a-b)2 + (a-c)2 )) 而是改进的算法 similar = n/(1+sqrt( (a-b)2 + (a-c)2

1.2K12 0

算力卡是什么

一、架构解耦：从硬件绑定到服务化接口算力卡并非简单的资源预售凭证，其本质是计算能力的原子化封装。...通过以下三层抽象实现算力解耦：硬件抽象层（HAL）基于KVM/QEMU虚拟化技术，将异构硬件（FPGA/GPU/TPU）转化为统一的计算单元，支持跨厂商设备的指令集兼容。...（动态扩展）单epoch耗时23min19min（+17%效率）峰值显存占用98%82%（智能碎片整理）异常中断恢复时间>15min43s（检查点自动迁移）总拥有成本（3年）$286k$174k（-39%...）五、工程化挑战与解决方案1、冷启动延迟优化预置容器镜像缓存（Warm Pool占资源池5%）基于CRIU的容器状态快照技术（恢复时间API调用示例（Python SDK）from compute_card

1.7K1 0

【DL笔记5】一文上手TensorFlow，并搭建神经网络实现手写数字识别

---- 之前又有很长一段时间在讲理论，上次实践还是用python实现Logistic regression。...因此我们如何定义我们的cost呢： cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=Z3,labels=Y))...的值给取出来，这样通过分析Z3，即可知道预测值是什么了。...z3,acc = sess.run([Z3,accuracy],feed_dict={X:X_test,Y:Y_test}) print("Test set accuracy:",acc)...这里也推荐大家试试TensorFlow的高度封装的api——Keras，也是一个深度学习框架，它可以更加轻松地搭建一个网络。之后的文章我也会介绍keras的使用。 ----

9816 0

基于求解器的路径规划算法实现及性能分析

CPLEX可以多种形式提供服务： CPLEX Interactive Optimizer是可执行程序，能够实现问题读取、问题求解和解的交付； Concert Technology是提供API的C++、Java...、.Net类库； CPLEX Callable Library 是使用C语言编写的库，可以在能调用C语言的其它语言编写的应用程序中实现嵌入CPLEX优化器； Python API提供支持CPLEX优化功能的...不及Jsprit，求解时间差距相较于客户规模为200的算例来说变得更加显著。...，运行时间上限设为2分钟，测试结果如下表所示：由上述测试结果可知，CPLEX对于小规模的算例场景有着最好的求解质量，Jsprit 具有最快的求解速度，OR-Tools在求解质量和求解时间方面均不具备优势...对于规模为200的算例，OR-Tools的求解质量略优于Jsprit，而Jsprit由于初始解的优越性，在很小的迭代次数下就已经达到了最优解。

9.3K2 0

什么是算法？从枚举到贪心再到启发式（下）-终于有人把邻域搜索讲清了！

所以啊枚举法时间太长没法用贪心质量太差人们就需要另辟蹊径找到一条既能够得到一个比较优质的解又能将求解资源控制在一定范围内的社会主义道路这时候启发式算法就应运而生啦说白了，启发式算法就是在一个合理的求解资源范围内...（合理的时间，合理的内存开销等）求得一个较为满意的解。...Summary 我们上述的Greedy和LocalSearch对9个TSP算例进行了测试，结果如下表所示： ? 其中： Inst表示算例的名称。...每个算例均比LocalSearch高出不少，个别算例还高出一大截。究竟差了多少，我们可以从上表中的Gap列看出。...一般情况下启发式算法的时间是随着问题规模增长而呈线性增长的 image.png 从上面的时间曲线也可以看出，至于为什么在算例gr202上面顶了个小帐篷呢，是因为我们设置了一个比较坑爹的搜索条件，有改进就持续进行搜索

1.4K1 0

读Flink源码谈设计：FileSystemConnector中的整洁架构

于是我要了一份现场的HeapDump，丢到了分析软件上进行查看，发现org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.filesystem.Bucket的对象特别多...问了下现场，同步的数据时间跨度是不是特别大，现场同学确认后，时间跨度为3年多。于是建议降低时间跨度，或者降低分区时间。最终将全量批次进行切分后解决了这个问题。 2....那么怎样才算活跃呢？代码很简短： boolean isActive() { return inProgressPart != null || !...shouldRollOnProcessingTime：检查当前打开时间是否太长来盘判断符合关闭的条件。...比如是key还是date等等 |-- BucketFactory #负责每个Bucket的创建由于职责切分粒度较细，数据的流转逻辑与外部具体实现是解耦的，我们举几个例子：如果我们要基于自己的DSL

3791 0

从马尔科夫链到吉布斯采样与PageRank

并且下一个时间的state只和上一个时间的state有关。稳定态想象上述的马尔科夫链，state不停的变化，我们可以求出不同state的概率，也就是state的概率分布。...最简单的办法是列出不同state的概率公式，然后解线性方程组求解，如下： ?...最后，根据z1,z2,z3,...{z^1,z^2,z^3,...}得到P(z)(z=z1,...,zN)P(z) (z = {z_1,...,z_N})的分布。 ?...Gibbs Sampling与Markov 吉布斯采样的数据z1,z2,z3,...

1.8K6 0

点击加载更多

用西尔特编程器解密芯片_配方法解一元二次方程

Z3简介及在逆向领域的应用

Z3Py在CTF逆向中的运用

Z3prover 学习记录

飞跃式发展的后现代 Python 世界

使用 AD4858 设计实际采集系统（YUNSJW 计算）.下

用随机梯度下降优化人生最优解是啥？

matlab 采用simulink仿真较慢的原因和对策分享

有了这个工具，不执行代码就可以找PyTorch模型错误

世界算力简史（上）

《算法导论》动态规划笔记(2)

从复现人类智能到挑战AI大工程，智能计算正经历什么考验？

当我用ChatGPT摸了一上午鱼，结果......

用R解析Mahout用户推荐协同过滤算法(UserCF)

算力卡是什么

【DL笔记5】一文上手TensorFlow，并搭建神经网络实现手写数字识别

基于求解器的路径规划算法实现及性能分析

什么是算法？从枚举到贪心再到启发式（下）-终于有人把邻域搜索讲清了！

读Flink源码谈设计：FileSystemConnector中的整洁架构

从马尔科夫链到吉布斯采样与PageRank

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐