modularEquation考虑求解多项式同余方程f(x)=0

参考资料：VI参考：PRMLChapter10.SGVI原文：Auto-EncodingVariationalBayes--Kingma.VAE参考1：TutorialonVariationalAutoencoders--CARLDOERSCH.VAE参考2：StanfordUniversityCS236:DeepGenerativeModels.泛函和变分法本章主要是了解："变分"这个名称是怎么来的。

更好的阅读体验？前言前置知识：二叉搜索树其实Splay的实现蛮多的，如果真的要能懂的话建议自己画图理解。加油。基础操作准备操作我们先把节点要维护的先定义出来。子树大小节点的权值左儿子右儿子父亲sizevalch[0]ch[1]fastructnode{intsize,val,

6求解三对角矩阵背景对于求解线性代数方程组\(Ax=B\)​，有两种方法：直接法：通过有限步骤的算术运算求解线性方程组。克拉默法则（Cramer'sRule）​这里D是矩阵A的行列式（det(A)），\(D_j\)是把矩阵A的第j列替换成b后求得的新矩阵A'的行列式。矩阵求逆：\(x=A^{-1}B\)​高斯消元法：通

4中心差分和迎风差分背景在《3.有限体积法：推导方程》等之前的课程中，我们已经讨论了如下方程，一个是稳态对流-扩散方程：\[\begin{equation}\nabla\cdot(\rho\boldsymbol{u}\phi)=\nabla\cdot(\Gamma\nabla\phi)^{+}S_{\phi}\end{equation}\]它关于一个控制体积的积分形式

4中心差分和迎风差分背景在《3.有限体积法：推导方程》等之前的课程中，我们已经讨论了如下方程，一个是稳态对流-扩散方程：\[\begin{equation}\nabla\cdot(\rho\boldsymbol{u}\phi)=\nabla\cdot(\Gamma\nabla\phi)^{+}S_{\phi}\end{equation}\]它关于一个控制体积的积分形式

[LitCTF2023]factordb(中级)攻击代码：importgmpy2fromCrypto.Util.numberimportlong_to_bytese=65537p=275127860351348928173285174381581152299q=319576316814478949870590164193048041239n=8792434826413240687527614051449993714505089366560259299241817

根据这段伪代码（Algorithm1）和描述提供的信息，以下是对动作选择流程的详细分析，以及如何解决策略$\pi_\theta$和逆向模型$h_{\phi-}$在动作生成和修正中的作用：UGAT算法的核心流程预训练策略$\pi_\theta$（第1行）在虚拟环境$E_\text{sim}$中，用强化学习对策略$\p

本文是LLM系列文章，针对《Phi-4TechnicalReport》的翻译。Phi-4技术报告摘要1引言2数据方法3预训练细节4后训练5基准考虑6关键基准上的表现7安全8弱势摘要我们介绍了phi-4，这是一个140亿参数的语言模型，使用集中关注数据质量的训练配方开发。与大

这段内容主要讨论了GroundedActionTransformation(GAT)框架的逻辑和目标。GAT是一种用于强化学习中仿真环境和真实环境动力学（transitiondynamics）对齐的方法。以下是详细解读：整体背景与问题挑战：仿真环境$E_{sim}$和真实环境$E_{real}$的动力学$P$存在差

在计算机图形学中，球坐标系是一种用于表示三维空间中点的位置的坐标系统。它通过半径和两个角度来描述点的位置，通常表示为(r,θ,φ)，其中：r：表示从原点到该点的距离（即半径）。它是一个非负数，表示点到原点的直线距离。θ（theta）：表示从Z轴到该点的夹角。这个角度通常在0到

  开发者朋友们大家好： 这里是「RTE开发者日报」，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享RTE（Real-TimeEngagement）领域内「有话题的新闻」、「有态度的观点」、「有意思的数据」、「有思考的文章」、「有看点的会议」，但内容仅代表编辑

 前言这是博主这队最终排名害，出题人。。。。我想说。。。。有点啥，你应该懂的 QWQ——>TWT(╯‵□′)╯︵┻━┻一定要看到最后，看看博主是怎么破防的！！！话不多说！！！上题           Crypto：签到1,下载宽窄文件,然后打开看完之后没啥思路，文件提

在人工智能领域，语言模型的发展日新月异。微软作为行业的重要参与者，一直致力于推动语言模型技术的进步。近日，微软推出了最新的小型语言模型Phi-4，这款模型以其卓越的复杂推理能力和在数学领域的出色表现，引起了广泛关注。Phi-4的出现不仅挑战了“模型越大越好”的传统观念，还为

微软宣布，其Phi系列生成式AI模型迎来了新成员——Phi-4。与之前的版本相比，Phi-4在多个方面有所改进，尤其在数学问题的解决能力上表现突出，这得益于训练数据质量的提升。截至周四晚上，Phi-4的访问权限相对有限，仅在微软最新推出的AzureAIFoundry开发平台上可用，且仅限于微软研究

标题简述：内容是第一遍学，不扎实，遇到一些题目还是无法下手或者有思路有误等等ctfshow1.funnyrsa1e1=14606334023791426p1=1210097727354602353649406229894338076192119260154940874536747476143312950400636797224222982865494936981506906949651061038223153784619701

SoftActorCritic系列一、基本问题强化学习可以用来优化确定性策略和随机策略。但是目前大多数主流算法（DDPG、TD3、Q-Learning）最终都是优化了一个确定性策略随机性策略更加倾向于探索，目前确定性策略提高探索程度的方法有添加噪声（DDPG,TD3）高熵随机策略初始化（A3C）为什么

ProCom:AFew-shotTargetedCommunityDetectionAlgorithm翻译ProCom:一种少样本目标社区检测算法XixiWu；KaiyuXiongKDD2024复旦大学YunXiong通信作者社区检测方法标注数据较少，论文通过预训练提示学习的方法解决该问题。3方法在本节中，将介绍提议的ProCo

WINERT:TOWARDSNEURALRAYTRACINGFORWIRELESSCHANNELMODELLINGANDDIFFERENTIABLESIMULATIONS1.OverviewThetaskofchannelmodelingistopredictchannelattributes(\(a_{k}(t)\),\(\tau_{k}(t)\),\(\Theta_{k}(t)\))foragivenenvironmen

⭕考察内容1、非标准RSA加密算法2、逆元求解3、因式分解(yafu)一、题目给出一串代码，大概看一眼是类似RSA的加密算法，但是其n的选取并非2个素数的乘积，而是5个素数的乘积，所以并不是标准的RSA加密。再看一眼文件，发现给出了n和e二、解题1、因数分解由于n仅有96位，所以尝试使

更新日志2024/12/04：添加线性筛法求欧拉函数完整证明以及模板前言一些话以及借鉴感谢[点击展开]从这里开始重写（学）数论，从头开始，就不搬运原博客了。欧拉函数部分借鉴这一篇博客，线性筛算法证明借鉴这一篇博客，在此一并感谢。线性筛法模板改自原博客，感觉当初的证明很神秘，使用

ComE（CommunityEmbedding）LearningCommunityEmbeddingwithCommunityDetectionandNodeEmbeddingonGraphs用社区检测和图上的节点嵌入学习社区嵌入论文来源：CIKM2017https://www.sentic.net/community-embedding.pdf【2017】项目地址：https://github.com/andompesta/Co

在这个快速发展的科技时代，人工智能（AI）已经成为我们生活中不可或缺的一部分。随着技术的不断进步，智能代理（Agent）作为一种新兴的应用形式，正在逐步改变我们与信息互动的方式。今天，我们将深入探讨一个名为phidata的框架，它为构建智能代理系统提供了强大的工具和资源。通过这个框

平面图形的面积直角坐标系y=f(x)

感觉这种题都比较套路。思路我们考虑定义势能函数\(\Phi(x)\)，满足：对于一个随机过程，\(E(\Phi(A_{x+1})-\Phi(A_{x})|A_x,\cdots,A_0)=-1\)。\(\Phi(A_t)\)为定值，并且\(\Phi(A_t)=\Phi(A_i)\)当且仅当\(i=t\)。此时，\(\Phi(x)+x\)为离散时间鞅。根据停时定理，\(E(\Phi(A