我正在研究一个涉及Koblitz曲线的加密项目在python中需要一个库来实现有限的字段操作，比如galois字段（gf（2^n））中的乘法和逆运算。已尝试下列库：位矢量https://engineering.purdue.edu/kak/dist/BitVector-3.3.2.html不幸的是，即使对于大小为2^163的字段，模逆运算也工作得太慢。 最佳答案 您可以考虑使用张量实现自己的反演函数，并在GPU上运行：https://www.tensorflow.org/api_guides/python/math_ops
我需要允许用户提交对非常非常大的作业的请求。我们说的是100GB的内存和20小时的计算时间。这让我们公司花了很多钱，所以规定任何时候只能运行2个作业，已经有2个作业再请求新的作业会被拒绝(并通知用户服务器忙)。我当前的解决方案使用concurrent.futures中的执行器，并且需要将Apache服务器设置为仅运行一个进程，从而降低响应速度(当前用户数非常少，所以暂时没问题)。如果可能的话，我想为此使用Celery，但我没有在文档中看到任何方式来完成此特定设置。如何在Django应用程序的后台运行有限数量的作业，并在作业因服务器繁忙而被拒绝时通知用户？ 最
2.2.2一维热传导方程热传导方程是描述热量在介质中传导的数学模型。在许多实际应用中，我们需要预测物体的温度随时间和空间的演化情况，这就需要用到热传导方程。热传导方程的背景可以追溯到18世纪，当时科学家们对热的本质和热量如何传递产生了浓厚的兴趣。傅里叶在他的《热理论》一书中，提出了一种新的方法，可以用一组三角函数来表示任何连续函数。这种方法后来被称为傅里叶级数。傅里叶发现，可以用傅里叶级数展开热传导问题的解，从而得到了热传导方程。热传导在三维的等方向均匀介质里的传播可用以下方程表达:∂u∂t=div(Uu)=k
我有一个有限度量空间，作为(对称)kxk距离矩阵给出。我想要一种算法(大约)将其等距嵌入到欧几里德空间R^(k-1)中。虽然通过求解由距离给出的方程组并不总是能够准确地做到这一点，但我正在寻找一种嵌入了一些(非常小的)可控误差的解决方案。我目前使用多维缩放(MDS)，输出维度设置为(k-1)。我突然想到，一般来说，MDS可能会针对您尝试将环境嵌入维数减少到小于(k-1)(通常为2或3)的情况进行优化，并且可能有更好的算法来满足我的限制案例。问题:使用欧氏距离在R^{k-1}中实现大小为k的度量空间的好的/快速算法是什么？一些参数和指针:(1)我的k比较小。说3(2)我实际上并不关心我是
按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭9年前。使用Numpy/Scipy或任何其他库，我对解决2D和3D帧分析问题很感兴趣。到目前为止我遇到了sfepy.虽然它是一个功能齐全的FEM包，但我想知道是否有任何替代品？
按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭9年前。使用Numpy/Scipy或任何其他库，我对解决2D和3D帧分析问题很感兴趣。到目前为止我遇到了sfepy.虽然它是一个功能齐全的FEM包，但我想知道是否有任何替代品？
对于HTML中的属性值来说，多长时间算太长？我在一个新应用程序中使用HTML5样式数据属性(data-foo="bar")，在一个地方存储大量数据(向上)会非常方便100个字符)。虽然我怀疑这个数量没问题，但它提出了多少算太多的问题？ 最佳答案 HTML5对属性值的长度没有限制。作为thespec说，“此版本的HTML因此返回到非SGML基础。”后来在描述如何解析HTML5时，出现了如下一段话(强调加的):ThealgorithmdescribedbelowplacesnolimitonthedepthoftheDOMtreegen
对于HTML中的属性值来说，多长时间算太长？我在一个新应用程序中使用HTML5样式数据属性(data-foo="bar")，在一个地方存储大量数据(向上)会非常方便100个字符)。虽然我怀疑这个数量没问题，但它提出了多少算太多的问题？ 最佳答案 HTML5对属性值的长度没有限制。作为thespec说，“此版本的HTML因此返回到非SGML基础。”后来在描述如何解析HTML5时，出现了如下一段话(强调加的):ThealgorithmdescribedbelowplacesnolimitonthedepthoftheDOMtreegen
一、应用背景电力作为一种清洁能源，给人们带来了舒适、便捷的电气化生活。与此同时，由于使用不当，维护不及时等原因引发的漏电触电和电气火灾事故，也给人们的生命和财产带来了巨大的威胁和损失。为了防止低压配电系统发生漏电和电气火灾事故，传统的方式是在配电系统中设置电气火灾探测器、故障电弧探测器，以及电气防火限流式保护器等产品来监测和保护配电系统，保障系统的安全运行。这些产品都属于监测和事后保护产品，无法从根本上解决触电伤人、接地打火等问题。一旦保护产品运行异常或保护功能丧失，仍然无法保障供电系统的安全。二、概述AlSD系列智能安全配电装置是安科瑞电气有限公司专门为低压配电侧开发的一款智能安全用电产品，
有一种有效的学习方法叫费曼学习法。它的做法是把你学到的东西系统性的讲述出来，如果别人通过你的描述也能理解其中内容，这说明你对所学知识有了一定程度的掌握。目前我正在系统性的研究区块链技术，因此想借助费曼学习法，把我掌握的信息系统性的输出，一来能帮助自己更好的理解消化知识，另一方面也希望能帮助对这方面有兴趣的同学。当然区块链的技术信息汗牛充栋，相比与其他资料，我觉得我的优势在于能体会初学者的难处，因为我自己就是初学者。在我看来区块链技术的两大基础在于加解密和分布式。因此系统性的掌握区块链就需要系统性的掌握这两块。首先我们从加解密这块入手，其中这块中最基础的就是椭圆曲线。从上面图形可以看到，椭圆曲线
