本文用直观几何与网络结构的角度，解释 PCA 如何在深度学习与数据压缩中体现——尤其是与 AutoEncoder（自动编码器）和奇异值分解（SVD）的对应关系。1. PCA：数据压缩的线性基础主成分分析（PCA）通过线性代数实现数据降维：$$ X \in \mathbb{R}^{n\times d},\quad X = U\Sigma V^T $$V 的列向量（特征方向） 是数据方差最大的方向UΣ...
目标：从问题设定出发，系统推导 Pollard ρ 随机游走算法用于离散对数（DLP）的正确性、复杂度与工程化细节；给出改进（r-adding、negation/自同构加速、并行化）与伪代码。默认在素数阶循环群 $G=\langle g\rangle$ 上讨论，$|G|=n$ 为素数；一般情形见§1.3。1. 设定与不变式1.1 离散对数问题（DLP）给定生成元 $g\in G$ 与 $y\in ...
目录加密算法基础对称加密算法非对称加密算法哈希函数密钥交换协议数字签名实际应用场景安全最佳实践加密算法基础密码学基本概念# 基本加密术语示例 class CryptoConcepts: """ 加密基本概念： - 明文：原始可读数据 - 密文：加密后的数据 - 密钥：用于加密和解密的参数 - 加密：将明文转换为密文的过程 - 解密：将密文转换为明文的过程 "...
本文从概念、结构与数学三个层面讲解"跨模态 Transformer（Multimodal Transformer）"的核心思想，解释文本、图像、语音等模态如何在同一框架下进行建模与交互。并通过对比 BERT、GPT、ViT、CLIP、Flamingo 等代表性模型，说明统一架构的几何直觉与数理原理。1. 为什么需要跨模态 Transformer？人类理解世界并不依赖单一模态：我们"看图识字"、"听...
覆盖经典 DH 与 ECDH 的数学原理、正确性证明、安全假设（DLP/CDH/DDH），以及主要离散对数攻击（Pohlig–Hellman、BSGS、Pollard ρ、Index Calculus / NFS-DL）之公式推导与复杂度评估。默认群记为 $G=\langle g\rangle$ 为循环群，阶为 $|G|=N$。1. 群与离散对数问题（DLP）设定：给定循环群 $(G,\cdot)...