数论选讲 文章目录 数论选讲 一,素数判定与因数分解 1.素数判定 1.1 Miller-Rabin 二次探测证明: 1.1.1 算法流程(判断数n是否为质数): 2.因数分解 2.1 Fermat整
随笔- 25 文章- 0 评论- 0 php算法 1、首先来画个菱形玩玩,很多人学C时在书上都画过,咱们用PHP画下,画了一半。 思路:多少行for一次,然后在里面空格和星号for一次。 1 2 3
长短时记忆网络的训练 熟悉我们这个系列文章的同学都清楚,训练部分往往比前向计算部分复杂多了。LSTM的前向计算都这么复杂,那么,可想而知,它的训练算法一定是非常非常复杂的。现在只有做几次深呼吸,再一头
卷积神经网络的训练 和全连接神经网络相比,卷积神经网络的训练要复杂一些。但训练的原理是一样的:利用链式求导计算损失函数对每个权重的偏导数(梯度),然后根据梯度下降公式更新权重。训练算法依然是反向传播算
有几张表没有权限,所以跑不起来。 目测黄色部分比较坑爹,死了n多脑细胞才看懂,又死了n多脑细胞才改出来。对5034进行了2次扫描,并多次分组排序求和。(分组和排序算法相对来说比较耗性能) 改为只扫描一
鉴于我刚开始学习支持向量机(Support vector machines,简称SVM)时的一脸懵逼,我认为有必要先给出一些SVM的定义。 下面是一个最简单的SVM: 图一 分类算法:支持向量机(SV
目前信贷项目需要用到MD5加密,收集了以下案例,供参考。 1、Java: ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 2
四、递归 递归是设计和描述算法的一种有力的工具,由于它在复杂算法的描述中被经常采用,为此在进一步介绍其他算法设计方法之前先讨论它。 能采用递归描述的算法通常有这样的特征:为求解规模为N的问题,设法将它
02 October 2015 1. 次梯度 在优化问题中,我们可以对目标函数为凸函数的优化问题采用梯度下降法求解,但是在实际情况中,目标函数并不一定光滑、或者处处可微,这时就需要用到次梯度下降算法。
Gradient Descent 机器学习中很多模型的参数估计都要用到优化算法,梯度下降是其中最简单也用得最多的优化算法之一。梯度下降(Gradient Descent)[3]也被称之为最快梯度(St