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RSS订阅原创 RSA算法
RSA算法定义(1) 选择两个不同的⼤素数p和q；(2) 计算乘积 n=pq 和 Φ(n)=(p-1)(q-1)；(3) 选择⼤于1⼩于Φ(n)的随机整数e，使得gcd(e,Φ(n))=1；注：gcd即最⼤公约数。(4) 计算de=1mod Φ(n)；注：即d使得de mod Φ(n) =1。(5) 对每⼀个密钥k=(n,p,q,d,e)，定义加密变换为Ek(x)=xe mod n，解密变换为Dk(x)=yd mod n，这⾥x,y∈Zn；(6) p,q销毁，以{e,
2022-04-20 14:51:58
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原创 基于神经网络的黄金、外汇价格预测（RNN、LSTM、GRU、CNN+LSTM、BP）
这里写自定义目录标题价格预测研究分析价格预测理论研究价格预测模型选取价格预测模型验证价格预测功能的详细设计与实现结论
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原创 基于AlexNet、VGGnet和GoogleNet的图像检索
卷积神经网络（CNN）基础卷积神经网络（CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，它仿造生物的视觉神经元机制构建，能够进行监督学习和非监督学习，是深度学习网络的代表之一。卷积神经网络具有特征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类，其隐含层内的卷积核参数共享和层间连接的稀疏性使得卷积神经网络能够以较小的参数来进行特征处理。一个卷积神经网络主要由以下5种结构组成： 输入层：输入层是整个神经网络的输入，在处理图像的卷积神经网络中，它一般代表了一张图片的像素矩阵。 卷积层：卷
2020-07-14 10:02:02
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转载 Keras多输入多输出模型的解读
Keras多输入多输出模型的解读来考虑下面的模型。我们试图预测 Twitter 上的一条新闻标题有多少转发和点赞数。模型的主要输入（main_input）将是新闻标题本身，即一系列词语，但是为了增添输入元素的多样性，我们的模型还添加了其他的辅助输入（aux_input）来接收额外的数据，例如新闻标题的发布的时间等。 该模型将通过两个损失函数进行监督学习。较早地在模型中使用主损失函数，是深度学习模型的一个良好正则方法。其中，aux_output(Dense)层通过辅助损失调整网络参数，这一结构被应用于
2020-07-10 15:34:41
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Java+数据库面试题.zip
2020-03-16
手势识别数据集 包括0到5六种数字
2019-12-31
空空如也
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