rsa算法的加密解密以及密钥对的产生，C++语言实现，可在VS2010运行

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧！ import keras from keras.layers import Input,Dense,Conv2D from keras.layers import MaxPooling2D,Flatten,Convolution2D from keras.models import Model import os import numpy as np from PIL import Image from keras.optimizers import SGD from scipy import misc root_path = os.getcwd()

在Keras中可以自定义损失函数，在自定义损失函数的过程中需要注意的一点是，损失函数的参数形式，这一点在Keras中是固定的，须如下形式： def my_loss(y_true, y_pred): # y_true: True labels. TensorFlow/Theano tensor # y_pred: Predictions. TensorFlow/Theano tensor of the same shape as y_true . . . return scalar #返回一个标量值 然后在model.compile中指定即可，如： model.compile(los

在2.2.0版本前， from keras import backend as K from keras.engine.topology import Layer class MyLayer(Layer): def __init__(self, output_dim, **kwargs): self.output_dim = output_dim super(MyLayer, self).__init__(**kwargs) def build(self, input_shape): # 为该层创建一个可训练的权重 self.kernel = self

HEC-RAS_60_Setup.exe

在神经网络训练中，好的权重 初始化会加速训练过程。 下面说一下kernel_initializer 权重初始化的方法。 不同的层可能使用不同的关键字来传递初始化方法，一般来说指定初始化方法的关键字是kernel_initializer 和 bias_initializer model.add(Dense(64, kernel_initializer=initializers.random_normal(stddev=0.01))) # also works; will use the default parameters. model.add(Dense(64, kernel_initial

在网上搜过发现关于keras下的模型融合框架其实很简单，奈何网上说了一大堆，这个东西官方文档上就有，自己写了个demo： # Function：基于keras框架下实现，多个独立任务分类 # Writer: PQF # Time: 2019/9/29 import numpy as np from keras.layers import Input, Dense from keras.models import Model import tensorflow as tf # 生成训练集 dataset_size = 128*3 rdm = np.random.RandomState(1) X

本文仅代码，无理论解释 实话实说，我觉得这个算法在C系列的语言下，简直垃圾到爆炸……毕竟是一群完全不懂程序数学家对着纸弄出来的，看起来好像非常的有用，实际上耗时是非常爆炸的。 但是《算法导论》里有啊……然后上课又要求手写一个 于是我就手写了一个……我尽可能的减少使用的空间同时加快速度了，当 n = 512 的时候，内存使用量峰值没有超过 10mb，而且是通过递归实现 Strassen 算法 其中，in.txt 已经预先准备了 3000000 个范围在 0-100 随机数，避免程序在运算过程中爆 int（虽然完全可以取1000） /** * Created by Mauve on 3/29/

Keras应该是最简单的一种深度学习框架了，入门非常的简单. 简单记录一下keras实现多种分类网络：如AlexNet、Vgg、ResNet 采用kaggle猫狗大战的数据作为数据集. 由于AlexNet采用的是LRN标准化,Keras没有内置函数实现,这里用batchNormalization代替 收件建立一个model.py的文件,里面存放着alexnet,vgg两种模型,直接导入就可以了 #coding=utf-8 from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Activatio

rsa 加密实践 1.产生一个随机数在2的l次方跟2的l+1次方间，用Miller-rabin测试它是否是一个素数。 2.给出x和n，用扩展的欧几里得算法计算x的逆y（mod n）。 3.调用上面的两个函数，产生ras参数n=p*q，e和d。 4.给出信息M，用你产生的参数加密。检查你加密的正确通过解密。