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。

keras自定义函数时候，正常在模型里自己写好自定义的函数，然后在模型编译的那行代码里写上接口即可。如下所示，focal_loss和fbeta_score是我们自己定义的两个函数，在model.compile加入它们，metrics里‘accuracy’是keras自带的度量函数。 def focal_loss(): ... return xx def fbeta_score(): ... return yy model.compile(optimizer=Adam(lr=0.0001), loss=[focal_loss],metrics=['accuracy',fbeta_sco

1. 导入各种模块 基本形式为： import 模块名 from 某个文件 import 某个模块 2. 导入数据（以两类分类问题为例，即numClass = 2） 训练集数据data 可以看到，data是一个四维的ndarray 训练集的标签 3. 将导入的数据转化我keras可以接受的数据格式 keras要求的label格式应该为binary class matrices，所以，需要对输入的label数据进行转化，利用keras提高的to_categorical函数 label = np_utils.to_categorical(label, numClass 此时的label变为了

1、模型结果设计 2、代码 from keras import Input, Model from keras.layers import Dense, Concatenate import numpy as np from keras.utils import plot_model from numpy import random as rd samples_n = 3000 samples_dim_01 = 2 samples_dim_02 = 2 # 样本数据 x1 = rd.rand(samples_n, samples_dim_01) x2 = rd.rand(samples_n

目的：使用所谓的广义 RAS (GRAS) 方法估计具有外生给定行和列总数的新矩阵 X，该矩阵尽可能接近给定的原始矩阵 X0。 打开保存gras.m的目录，在MATLAB编辑器中写入>> 帮助 gras 并且您将轻松了解如何使用此功能。 GRAS 方法的所有细节在 Temurshoev, U.、Miller RE 和 MC Bouwmeester (2013)，关于 GRAS 方法的注释，经济系统研究，25:3，第 361-367 页中进行了描述。 如果您使用该程序并以工作/讨论论文、期刊文章等形式发表结果，请您引用上述论文（其网络附录包含当前代码）。

RSA密钥生成工具，RSA计算工具，附带使用说明。可作为教学或RSA加密用。

参考资料：《python深度学习》第五章。keras官方中文文档。 使用数据集：数据集来自kaggle  https://www.kaggle.com/tongpython/cat-and-dog。 VGG16模型下载自GitHub：https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases。里面包括各种模型，如果你的keras模型导入过慢，你可以将模型下载下来再进行导入。 序言 当我们的数据集较小，只有几百几千张图片的时候，我们很难在一个新的网络结构上训练出具有很高准确率的模型，为此我们需要借助预训练网络模型（即已经训练好的网络模型，如

对于hec-ras用户手册的简体中文翻译，适用于hec-ras的初学人员。

自己看吧，英文的

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~ print(np.shape(X))#(1920, 45, 20) X=sequence.pad_sequences(X, maxlen=100, padding='post') print(np.shape(X))#(1920, 100, 20) model = Sequential() model.add(Masking(mask_value=0,input_shape=(100,20))) model.add(LSTM(128,dropout_W=0.5,dropout_U=0.5)) model.add(Dense(13,activation