歐拉函數(shù)及其重要性質(zhì) 是任意正整數(shù)，歐拉函數(shù)以表示，等于所有小于等于的正整數(shù)中與互質(zhì)的個數(shù)。比如在1~8里，與8互質(zhì)的數(shù)字是1、3、5、7，因此。我們探討一些歐拉函數(shù)的特殊性...
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RSA算法的數(shù)學(xué)原理
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中美兩國是如何發(fā)行基礎(chǔ)貨幣的關(guān)于貨幣的創(chuàng)造機制，人們總是有許多誤區(qū)。許多外行人會以為，央行所謂的創(chuàng)造基礎(chǔ)貨幣，就是打個電話給印鈔廠要求他們印刷幾張鈔票，然后丟到市場那么簡單。但事實并非如此。 美國基礎(chǔ)貨...
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基于股債利差模型的2023年股市走勢判斷自從研究生畢業(yè)、上班以來，我基本沒在網(wǎng)絡(luò)上寫過一篇文章了，這樣不好。寫財經(jīng)類文章對于強迫刺激自己收集整理數(shù)據(jù)、思考與推演未來時勢都有非常強的幫助，這是僅僅靠閱讀做不到的。寫算...
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【橋水研報】2022年全球展望：MP3政策的成功及不良后果原文地址：https://www.bridgewater.com/research-and-insights/our-2022-global-outlook-the-succ...
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VSCode的C++開發(fā)環(huán)境配置C++編譯原理簡介 一個完整的C++程序開發(fā)大致經(jīng)歷以下幾個步驟： coding: 使用編輯器編寫程序，這個文件就是程序源代碼。 compile: 編譯源代碼，這意味著將程序...
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Hive JOIN的MapReduce原理和優(yōu)化背景 最近在工作中有一個數(shù)據(jù)統(tǒng)計的任務(wù)，需要把一個萬級別和一個億級別的表join，通過查看hive日志，發(fā)現(xiàn)在reduce階段出現(xiàn)了很嚴重的數(shù)據(jù)傾斜情況。故在此學(xué)習(xí)一下hiv...
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推薦系統(tǒng)工程篇之搭建以圖搜圖服務(wù)基于內(nèi)容的召回在推薦系統(tǒng)中是比較常見的召回策略，常見有基于用戶或物品的標簽召回或者基于用戶的年齡，地域等召回，一般該策略的實現(xiàn)是基于開源軟件 Elasticseach 實現(xiàn)的...
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局部敏感哈希算法及其SparkScala實現(xiàn)
我們想要在海量embedding數(shù)據(jù)中，找到一些與目標embedding相似的數(shù)據(jù)。這個相似可以是歐氏距離。在數(shù)據(jù)量太大的時候，例如1億的數(shù)據(jù)量，把數(shù)據(jù)庫中每一條embedd...
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《債務(wù)危機》雷·達里奧——讀書筆記及書評
達里奧本人研究了歷史上多次發(fā)生的債務(wù)周期，總結(jié)出了一套債務(wù)周期的模板。達里奧寫的書，文風(fēng)枯燥且啰嗦，和我寫博客的文風(fēng)一樣哈哈哈哈。他在書中描述了兩種普遍存在的債務(wù)周期：通貨緊...
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美元霸權(quán)1.0版本：布雷頓森林體系二戰(zhàn)期間的貿(mào)易體系 第一次世界大戰(zhàn)結(jié)束后，歐美各國列強簽訂了凡爾賽條約。該條約要求德國向戰(zhàn)勝國賠付2260億馬克或113億英鎊，且以黃金支付，而后又減至49.9英鎊。這筆錢在...
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[論文泛讀]2021多篇GNN論文閱讀Diffusion Improves Graph Learning - NIPS 2019 假設(shè)T是原始的轉(zhuǎn)移矩陣（或者說圖卷積矩陣、信息傳遞矩陣），那么圖擴散矩陣定義為：為...
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[論文精讀]Correct and Smooth: 用一個MLP超越GNN
Overview 從label propagation得到啟發(fā)，作者提出了一種建模思路，先訓(xùn)練好一個MLP，再對MLP的結(jié)果進行平滑，node classification的...
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[論文泛讀]ICML 2021多篇GNN文獻泛讀Interpretable stability bounds for spectral graph filters本文計算了圖擾動時的穩(wěn)定性上界，對量化模型的魯棒性、對抗攻擊...
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Graph Classification常用數(shù)據(jù)集通過復(fù)現(xiàn)《How powerful are graph neural networks?》這篇論文，熟悉圖分類常用數(shù)據(jù)集。必須注意到cora, citeseer和pubmed...
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圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過平滑理論綜述
GCN over smoothing問題最早應(yīng)該是《Deeper Insights into Graph Convolutional Networks for Semi-Su...