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2021-10-15 15:43:09 372KB 维护 单页 html 源码
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MiniSom 自组织图 MiniSom是自组织图(SOM)的一种基于Numpy的简约实现。 SOM是一种人工神经网络,能够将高维数据项之间的复杂,非线性统计关系转换为低维显示器上的简单几何关系。 Minisom旨在使研究人员可以轻松地在其之上进行构建,并使学生能够快速掌握其细节。 有关MiniSom的更新发布在。 安装 只需使用pip: pip install minisom 或将MiniSom下载到您选择的目录并使用安装脚本: git clone https://github.com/JustGlowing/minisom.git python setup.py install 如何使用它 为了使用MiniSom,您需要将数据组织成一个Numpy矩阵,其中每一行都对应一个观测值,或者组织成如下列表的列表: data = [[ 0.80 , 0.55 , 0.22 , 0.03 ], [ 0.82 , 0.50 , 0.23 , 0.03 ], [ 0.80 , 0.54 , 0.22 , 0.03 ], [
2021-10-15 09:45:19 5.21MB machine-learning clustering som neural-networks
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具有椭圆曲线密码学的可链接自发匿名组签名。 椭圆曲线上简约 pythonic 实现。 使用此包,您可以对一组公钥执行环签名,而无需透露生成签名的一组公钥的对应私钥。 这个实现是从有限群适应到椭圆曲线的。 该方案使用加密函数作为随机预言机将数字映射到 finit 组中。 该实现通过使用“Try-and-Increment”方法散列成椭圆曲线来采用随机预言模型。 更多信息可以在。 此实现用作概念证明。 请勿尝试将其用于任何实际使用情况。 这尚未经过外部测试。 签署并验证消息: from linkable_ring_signature import ring_signature , verify_ring_signature from ecdsa . util import randrange from ecdsa . curves import SECP256k1 number_
2021-10-12 16:14:15 145KB python hashing cryptography elliptic-curves
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