令人费解的 “公钥加密算法”。
【深度学习-RNN系列】SRU
背景RNN、LSTM、GRU都存在一个严重的问题，在 GPU 上实现时，效率不高，主要是由于前后两个时刻 t-1 和 t 的计算存在依赖性。
the sequential dependencies that are central to recurrent architectures limit
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python c java 的变量、堆、栈
背景知识
栈: 是向低地址扩展的数据结构，是一块连续的内存区域。 栈顶的地址和栈的最大容量是系统预先规定好的，在 WINDOWS 下，栈的大小是 2M （也有的说是 1M ，总之是一个编译时就确定的常数），如果申请的空间超过栈的剩余空间时，将提示 overflow 。因此，能从栈获得的空间较小。
由
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递归
递归递归是⼀种优雅的问题解决⽅法，是一种分⽽治之(divide and conquer，D&C)的⽅法。递归，就是函数调⽤⾃⼰。
递归的核心思想就是：把问题分解成规模更小，但和原问题有着相同解法的问题。
#编写递归函数时，必须告诉它何时停⽌递归。正因为如此，每个递归函数都有两部分：
基线条
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【比特币源码】交易 transaction
名词 术语
交易: 简单地说，交易指把⽐特币从⼀个地址转到另⼀个地址。更准确地说，⼀笔“交易”指⼀个经过签名运算的，表达价值转移的数据结构。每⼀笔“交易”都经过⽐特币⽹络传输，由矿⼯节点收集并封包⾄区块中，永久保存在区块链某处。
交易验证: 被验证成功的交易放入本地内存交易池中（Local Memo
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逻辑斯谛回归与最⼤熵模型
逻辑斯谛回归（logistic regression）是统计学习中的经典分类⽅法。最⼤熵是概率模型学习的⼀个准则，将其推⼴到分类问题得到最⼤熵模型（maximum entropy model）。逻辑斯谛回归模型与最⼤熵模型都属于对数线性模型。
逻辑斯蒂分布，logit转换⾸先介绍逻辑斯谛分布（log
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softmax的困扰、改进
简介数学上的softmax在数学，尤其是概率论和相关领域中，Softmax函数，或称归一化指数函数，是逻辑函数的一种推广。它能将一个含任意实数的K维向量 ${\displaystyle \mathbf {z} }$“压缩”到另一个K维实向量 ${\displaystyle \sigma (\ma
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python collection
collections — High-performance container datatypes¶
collections是Python内建的一个集合模块，在2.4版本开始被引入，该模块实现了专用容器数据类型来替代python的通用内置容器：dict（字典），list（列表）， set（集合
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