采用大数的高基表示方法和Karatsuba递归思想改进了Montgomery模乘中的IFIOS实现算法，该算法可以应用于RSA公钥体制下的模乘法器的设计。模乘运算的速度决定了公钥加密系统和众多通信系统的系统性能，通过与IFIOS算法的比较分析发现，改进后的算法具有使用的乘法次数少、并行性能高等优点，是一种适合设计硬件的高效算法。此算法也适用于其他公钥体制的加解密处理器。

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timeseries-lstm-keras：基于Jason Brownlee教程，在Keras中使用LSTM递归神经网络在Python中进行时间序列预测

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精品！[计算机算法设计与分析(第2版)]第2章 递归与分治策略.ppt

在智能手机上使用递归神经网络（RNN），LSTM和Tensorflow进行人类活动识别 这是我硕士课程的项目，其中涉及使用无线传感器数据挖掘实验室（WISDM）的数据集为端到端系统构建机器学习模型，以使用智能手机加速度计，Tensorflow框架，递归神经网络预测人类的基本活动网络和多个长期短期存储单元（LSTM）堆栈，用于构建具有隐藏单元的深度网络。 训练模型后，将其保存并导出到android应用程序，并使用模型作为概念验证和UI界面进行预测，以使用文本语音API讲出结果。 处理： 清理并合并数据 根据模型要求，通过将每个序列活动的固定长度序列（200个）作为训练数据来进行数据预处理，以最大程度地提高模型的效率。 将数据分为训练（80％）和测试（20％）集。 通过堆叠带有2个完全连接的RNN的多层LSTM内存单元（这将解决消失的梯度问题）来构建一个深层网络。 使用Tensorflow框架构建整个模型，并创建占位符以供模型在端到端系统中访问。 创建最小化损失的损失函数，我们使用最小二乘误差（LSE）或L2范数，因为它将通过一个解决方案提供稳定的解决方案。 在整个训练期间，

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使用半监督递归自动编码器来学习句子的含义并预测电影评论的极性。 通过对轮虫的电影评论数据集进行随机单词初始化，可以达到72％的准确性。 该代码基于Richard Socher的工作，如论文“用于预测情绪分布的半监督递归自动编码器”中所述，以及它们的MATLAB代码。 主文件是main.py

/*解方程v1.0 by viggin 逐步扫描法+递归 2007.2.18*/

向量集像矩阵的列向量一样传递。 该算法利用使用子矩阵（同时有更多向量）的矩阵形式。 我用一个随机的 1000x1000 矩阵（所以 1000 个向量 1000x1）测试了它，结果在 7.4863 秒（5 次执行的平均值......最佳时间 7.2321）