refer:ANewEllipticCurveBasedAnalogueofRSA椭圆曲线令p和q是素数，都大于3。并且满足\(4a^3+27b^2\not\equiv0\pmod{p}\)。用\(E_p(a,b)\)表示模p参数为a,b的椭圆曲线。\(y^2\equivx^3+ax+b\pmod{p}\)。椭圆曲线的加法计算定义为\[P+Q=R\tag1\]设\(P=(x_1,y_1)，Q=(x_2,y_2)，R=(x_3,y_3)\)\[x3\equiv\lambda^2-x_1-x_2\mod{p}\tag2\]\[y_3\equiv\lambda(x_1-x_3)-y_1\pmod{p
Math类JDK定义了许多有用的类，其中一个是Math类，它为数学运算提供了预定义的方法。你不需要创建Math类的对象来使用它。要访问它，只需输入Math.和相应的方法。Math.abs()返回参数的绝对值。参数可以是int,float,long,double,short,byte类型。inta=Math.abs(5); //5intb=Math.abs(-10);//10Math.ceil()将一个数进行上舍入，返回值大于或等于给定的参数。doublec=Math.ceil(6.231); //7.0Math.floor()将对一个数进行下舍入，返回给定参数最大的整数，该整数小于或等给定的参
Math类JDK定义了许多有用的类，其中一个是Math类，它为数学运算提供了预定义的方法。你不需要创建Math类的对象来使用它。要访问它，只需输入Math.和相应的方法。Math.abs()返回参数的绝对值。参数可以是int,float,long,double,short,byte类型。inta=Math.abs(5); //5intb=Math.abs(-10);//10Math.ceil()将一个数进行上舍入，返回值大于或等于给定的参数。doublec=Math.ceil(6.231); //7.0Math.floor()将对一个数进行下舍入，返回给定参数最大的整数，该整数小于或等给定的参
希尔排序（Shellsort）的名称源于它的发明者DonaldShell，该算法是冲破二次时间屏障的第一批算法之一，不过，从它的发现之日起，又过了若干年后才证明它的亚二次时间界。它通过比较相距一定间隔的元素来工作，各躺比较所用的距离随着算法的进行而减小，直到只比较相邻元素的最后一趟排序为止。由于这个原因，希尔排序有时也叫作缩小增量排序（diminishingincrementsort）。希尔排序使用一个序列，叫作增量序列（incrementsequence）。在使用增量的一趟排序之后，对于每一个就有（这里它是有意义的），所有相隔的元素都被排序。排序的一般做法是，对于中每一个位置，把其上的元素放
希尔排序（Shellsort）的名称源于它的发明者DonaldShell，该算法是冲破二次时间屏障的第一批算法之一，不过，从它的发现之日起，又过了若干年后才证明它的亚二次时间界。它通过比较相距一定间隔的元素来工作，各躺比较所用的距离随着算法的进行而减小，直到只比较相邻元素的最后一趟排序为止。由于这个原因，希尔排序有时也叫作缩小增量排序（diminishingincrementsort）。希尔排序使用一个序列，叫作增量序列（incrementsequence）。在使用增量的一趟排序之后，对于每一个就有（这里它是有意义的），所有相隔的元素都被排序。排序的一般做法是，对于中每一个位置，把其上的元素放
1.一般中介效应模型1.1基本模型设定不妨考虑一个基本的中介效应模型设定：其中，、和分别代表被解释变量、核心解释变量和中介变量；和为随机扰动项。若假定和相互独立，则X对Y的中介效应（ME，间接影响）可估计如下：那么如何判断X对Y的中介效应ME在统计意义上是否显著呢？实践中，通常采用Sobel检验，或者基于Bootstrap的经验检验。鉴于Bootstrap方法的灵活性，这篇推文重点介绍基于Bootstrap方法的中介效应检验。1.2基于Bootstrap法的检验步骤题外话：Bootstrap法（又称拔靴法、自助法等）由斯坦福大学统计学家BradleyEfron在总结、归纳前人研究成果的基础上提
1.一般中介效应模型1.1基本模型设定不妨考虑一个基本的中介效应模型设定：其中，、和分别代表被解释变量、核心解释变量和中介变量；和为随机扰动项。若假定和相互独立，则X对Y的中介效应（ME，间接影响）可估计如下：那么如何判断X对Y的中介效应ME在统计意义上是否显著呢？实践中，通常采用Sobel检验，或者基于Bootstrap的经验检验。鉴于Bootstrap方法的灵活性，这篇推文重点介绍基于Bootstrap方法的中介效应检验。1.2基于Bootstrap法的检验步骤题外话：Bootstrap法（又称拔靴法、自助法等）由斯坦福大学统计学家BradleyEfron在总结、归纳前人研究成果的基础上提
一.GNN原理介绍1.1GNN简介与优势图(Graph)是一种数据结构，常见的图结构模式包含图的节点(node)和边(edge)，其中边包含实体之间的关系(relationship)信息传统的机器学习所用到的数据是欧氏空间(EuclideanDomain)的数据，欧氏空间下的数据最显著的特征就是有着规则的空间结构，比如图片是统一大小的长方形栅格，语音数据是一维序列，这些数据能够通过一维或二维的矩阵进行表示，进行卷积等操作较为高效。同时，存在一个核心的假设：样本之间是相互独立的但是，在现实生活中许多数据都是不具备规则的空间结构，即是非欧氏空间下的数据，如电子交易、推荐系统等抽象出来的图谱，图谱中
本文首发自【简书】作者【西北小生_】的博客，转载请私聊作者！图1CAM实现示意图一、什么是CAM？CAM的全称是ClassActivationMapping或ClassActivationMap，即类激活映射或类激活图。论文《LearningDeepFeaturesforDiscriminativeLocalization》发现了CNN分类模型的一个有趣的现象：CNN的最后一层卷积输出的特征图，对其通道进行加权叠加后，其激活值（ReLU激活后的非零值）所在的区域，即为图像中的物体所在区域。而将这一叠加后的单通道特征图覆盖到输入图像上，即可高亮图像中物体所在位置区域。如图1中的输入图像和输出图像
先说「二项分布（binomialdistribution）」，因为它是多项分布的特殊情况。二项分布就是抛硬币。现投次硬币，记正面朝上的次数为，反面朝上的次数为，每次投币正面朝上的可能性为，反面朝上的可能性为。最终，有次实验硬币投出正面、有次实验硬币投出反面的可能性为：因为、，该式也可化为我们更熟悉的形式：「多项分布（multinomialdistribution）」，简单来说就是投骰子。这个骰子可以不止有6个面（如果你见过那种神奇的多边形骰子的话；我甚至见过32个面的）。有一种美，叫做数学演绎美，它让我们凭直觉写出正确的表达式——多项分布的联合概率分布：其中，，表示骰子有多少面。一、参数估计：
