趣说密码学(五)秘密分享——shamir,中国剩余定理,Brickell和Blakley

假如你和你的朋友们正在一起面临某种生存困境,比如在野外迷路了,或是被困在沙漠中,或是核冬天,或是丧尸来袭,你们难以获取食物,只好将剩下的食物的收集到一起放进保险箱。但是有个问题——你们并不相信其他人,其他人很可能趁大家不注意将食物偷走。这时候,保险箱的钥匙应该怎么保管?

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趣说Viterbi 维特比算法

今天天朗气清,惠风和畅,我与一群认识不认识的人出去郊外好好玩了一天,我也把家里配置很不错的专业照相机带去,记录了我们在一起抓小鱼,野炊,登山顶的美好的时光,并分享给大家。我们一直玩到傍晚,才启程回去,我正在欣赏我拍的照片的时候,突然有个异性对我说:”你的照片拍的不错啊。明天有空吗,我们一起去吃个饭吧?”

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《》现代密码学理论与实践

很不错的一本密码学书籍,很详细,介绍了很多《应用密码学》上没有的东西,例子也很多,完全不用看不懂。 量子秘钥分配协议 NP与P 你要验证一个很大的数x是不是素数很难,这是NP问题。 但要验证y可不可以整除x很简单,这是P问题。 循环群和群生成元 乘法群 生成元 Blum整数 对RSA的攻击——折半搜索 电话抛硬币之Blum 抛硬币之量子力学 遇事不决,量子学。但这个感觉像是玩家不过是把硬币在盒子中竖了起来而已。 https://algassert.com/puzzle/quantum/2014/04/13/Deflipping-a-Quantum-Coing.html 零知 以前对零知的了解只限于图同构。 wiki上复制粘贴一把模函数 ElGamal vs Cramer…

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详细分析Baum–Welch algorithm

臭名昭著的犯罪团伙落脚在一个小镇上,负隅顽抗着。此犯罪团伙的反侦查意识极强,前几次次组织武警去搜捕,却总是几乎扑空,武警部长再也坐不下去了,每让这个犯罪团伙多存在一天,就多一份对公民的威胁。于是你以特派专家的身份,被武警部长邀请去计划一下次搜捕行动。

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设事件A是ta喜欢我,然而是个人都知道,我和ta并没有特殊交集,所以ta现在喜欢上我的概率实在太低了,比如P(A) = 0.0000001。有什么办法提高这个概率?

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趣说最大似然估计与最大后验概率估计

我今天加班加到很晚,坐着空无一人的末班车回去,在到家的一条必经之小巷上,我看到一个不明黑色影子向我靠近。这条小巷一到晚上就寂静得可怕,加上今天路灯又突然坏了,以前看过的恐怖电影的情节在我的脑海中重放,我不由得相信那个黑色影子就是冲我来的,它现在已经决定了要把我捉拿去地狱。我知道自己无力反抗,最后摆脱不了悲惨的命运。不过在放弃挣扎前,我想了想:“桥豆麻袋,我不能这么不明不白地就挂了,我得弄清楚那黑色影子为什么而来 ,以及究竟是什么,。” 贝叶斯公式 我想知道,在这条小巷里,究竟是那个黑色影子的到来,导致路灯坏掉,还是路灯坏掉,导致黑色影子的到来呢?我究竟应该更认同哪一种观点呢,或者说我对某个事物的发生的相信程度是多少呢? 于是我把那个黑色影子到来定义为事件A,路灯坏掉定义为事件B。 很显然,路灯坏掉后,黑色影子到来的概率为P(A|B),如果再乘上路灯坏掉的概率P(B),就是两件事同时发生的概率P(A ∩ B)。即 P(A|B)P(B) = P(A ∩ B) 同样,黑色影子到来后,路灯坏掉的概率 P(B|A),再乘上黑色影子到来的概率P(A),就是两件事同时发生的概率P(A ∩ B)。即 P(B|A)P(A) = P(A…

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node2vec: Embeddings for Graph Data

嵌入…每个数据科学家到目前为止都已经听到的一个词,但是主要是在NLP的背景下。那么,为什么我们还要打扰嵌入的东西呢?正如我所看到的,创建高质量的嵌入并将其输入到模型中,与著名的说法“垃圾进,垃圾出”完全相反。当您将低质量的数据输入到模型中时,您将整个学习工作都放在了模型上,因为它必须学习所有可以从数据中得出的必要结论。相反,当您使用质量嵌入时,您已经在数据中添加了一些知识,从而使模型的学习问题变得更加容易。要考虑的另一点是信息与领域知识。例如,让我们考虑单词嵌入(word2vec)和单词表示袋。虽然它们都可以掌握有关句子中哪些单词的全部信息,但单词嵌入还包括领域知识,例如单词之间的关系等。在本文中,我将讨论一种称为node2vec的技术,该技术旨在为图中的节点创建嵌入(以G(V,E,W)表示)。

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Geometric folding algorithms – linkages, origami, polyhedra【第二章翻译】Upper and Lower Bounds

该领域最早的成就之一是Schwartz和Sharir提出的算法,它可以解决任何“运动计划”问题,包括基本上所有的链接问题。 该技术是为该机制显式构造自由空间的表示形式,然后用该表示形式回答所有问题。 例如,重新配置决策问题简化为确定初始配置A是否与最终配置B在自由空间的相同连接组件中。示出了存在障碍物的2连杆臂的配置空间的示例 如图2.1所示。

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