伯努利数、欧拉数与泰勒展开式
伯努利数和正切函数泰勒展开式1.伯努利数2.三角函数泰勒展开式3.双曲三角函数展开式4.自然幂指数和5. 程序应用与计算参考1.伯努利数伯努利数是十八世纪瑞士数学家雅各布·伯努利引入的一个数。伯努利数是一个有理数数列。一般地有两种定义的方法：生成函数定义方法设伯努利数列为BnB_{n}Bn，定义复变函数f(z)=zez−1=∑n=0∞Bnznn!f(z)=\frac{z}{e^{z}-1}=\sum\limits_{n=0}^{\infty}B_{n}\frac{z^{n}}{n!}f(z)=e
MacOS系统安装homebrew
MacOS系统安装homebrew1. homebrew简介2.安装过程3.更换homebrew国内源参考1. homebrew简介2.安装过程官方给出的这是一般安装homebrew的方法/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"笔者在安装过程中出现了以下的问题:error: RPC failed; curl 18 transfer clos
多元函数中的泰勒公式的表达
多元函数中的泰勒公式的表达一元函数的泰勒公式二元函数的泰勒公式多元函数中的泰勒公式多元函数中最优化问题的目标函数往往是一个复杂的函数，简化问题的时候，通常表达为在某一点的泰勒展开的表达式。与一元函数类似，多元函数中的泰勒公式在应用问题上也具有着举足轻重的作用。基本思想 不论是多元函数也好，还是一元函数也好，最基本的泰勒公式的展开式基本思想是用多项式函数逼近函数本身。一元函数的泰勒公式设函数f(x)f(x)f(x)在点x0x_{0}x0处的邻域内有n+1n+1n+1阶导数，那么就会有泰勒展开式f(
manimlib的安装与使用教程(一)
manimlib的安装笔者最近想使用一款比较好的项目软件创建一个非常好的数学视频动画，很巧的是在github上找到manimlib这一个数学动画制作的项目。它能够非常好的使用各种数学方法和公式来对数学原理进行演绎。manimlib安装环境需要python3.7。安装如下所示pip3 install manimlib笔者使用的环境是ubuntu19.10环境。安装过程中需要的依赖库有numpy，scipy，pillow，opencv，pycario等等依赖库。在编译安装pycairo过程中出现了X1
ArchLinux+deepin桌面+NVIDIA+CUDA+CUDNN的安装
ArchLinux+deepin桌面+NVIDIA+CUDA+CUDNN的安装1. 绪论2. ArchLinux Base系统的安装2.1 网络配置2.2 分区2.3 安装基本系统以及环境配置2.4 系统启动器的安装3. NVIDIA显卡驱动安装4.桌面环境的安装4.1 deepin桌面4.2 Gnome桌面4.3 KDE桌面4.4 XFace4桌面4.5 LXDE桌面5.CUDA+CUDNN环境的安装6. 安装的后续过程6.1添加国内源6.2 安装yaourt包管理器6.3 安装google浏览器或者fi
Gentoo Linux+KDE Plasma桌面安装教程
Gentoo+NVIDIA+Pantheon 桌面安装教程1.Gentoo简介以及特点2.Gentoo基本系统框架安装2.1 网路连接2.2 分区操作2.3 源码下载以及文件系统的安装2.4 系统环境配置2.5 后续3.Gentoo桌面环境安装参考1.Gentoo简介以及特点Gentoo是一个基于Linux的自由操作系统，它能为几乎任何应用程序或需求自动地作出优化和定制。它几乎较为高度自由化和个性化，构建自己特点的操作系统，灵活性高。但是由于是通过下载源码然后再进行编译过程的操作系统使得很多人望而却步.
Fedora32操作系统NVIDIA驱动+CUDA+CUDNN安装教程
Fedora32操作系统NVIDIA驱动+CUDA+CUDNN安装教程1.绪论2.安装过程参考1.绪论在2020年4月21日正式发布Fedora32，除了主要的Fedora 32映像外，还包括的版本有Fedora Workstation， Fedora Server和Fedora CoreOS。此版本进行了重大改进，其中一个值得注意的增加是GNOME 3.36。Fedora 32还删除了Python 2，并继续使用Python 3.8，因为旧版本已经寿终正寝了。但是，Fedora的团队已决定为仍需要此旧
FreeBSD 更换国内源以加速ports树同步以及加速pkg
FreeBSD 更换国内源以加速ports树同步以及加速pkg1.简介2.操作方法参考1.简介2.操作方法由于FreeBSD默认的源太慢，所以这篇文章用于修改系统源加速FreeBSD。由于我们使用nano、pkg、sudo工具，所以在root用户下先安装pkg，然后安装nano：pkg install nano sudo修改sudo文件visudo并添加username ALL=(ALL) ALL安装好了之后，用ssh远程登录然后进行修改。修改pkg源，并禁用系统源创建用户级别
笔记本实体机安装FreeBSD操作系统(KDE-Plasma5桌面环境+NVIDIA显卡驱动)
笔记本实体机安装FreeBSD操作系统1.绪论2.安装过程2.1 刻录FreeBSD启动U盘2.2 安装xorg服务以及nvidia显卡驱动程序2.3 安装sddm管理器以及KDE-plasma5桌面环境3.后续过程3.1 安装Konsole终端、Dolphin文件管理器3.2 安装C/C++以及python运行环境3.3 安装中文输入法参考1.绪论FreeBSD是一种类UNIX操作系统，是由经过BSD、386BSD和4.4BSD发展而来的Unix的一个重要分支。FreeBSD 为不同架构的计算机系统提
debootstrap构建自己的debian系统
debootstrap构建自己的debian系统1. debootstrap工具简介2. 最小化安装过程2.1 分区2.2 debootstrap工具进行安装系统2.3 基本系统配置3.后续工作参考1. debootstrap工具简介2. 最小化安装过程2.1 分区然后加载系统分区sudo swapon /dev/sdaXsudo mount /dev/sdY /mntsudo mkdir -p /mnt/boot/efisudo mount /dev/sdZ /mnt/boot/efi
Ubuntu20.04系统中安装微信、QQ和钉钉等应用(使用DeepinWine)
Ubuntu20.04系统中安装微信、QQ和钉钉等应用1.安装deepin-wine2. 安装Windows字体文件3. 安装QQ、微信和钉钉参考1.安装deepin-wine首先将系统中的源修改为阿里云源或者是清华镜像源等等国内源，备份系统源并编辑apt源文件:sudo mv /etc/apt/source.list /etc/apt/source.list.backupsudo nano /etc/apt/source.list这里笔者使用了清华镜像源，具体内容参考Ubuntu镜像使用帮助
Ubuntu20.04系统下安装 CNTK深度学习框架
Ubuntu20.04系统下安装 CNTK深度学习框架1. CNTK框架简介2. 安装参考1. CNTK框架简介Computational Network Toolkit (CNTK) 是微软出品的开源深度学习工具包。根据微软开发者的描述，CNTK的性能比Caffe，Theano， TensoFlow等主流工具都要强。它支持CPU和GPU模式，所以没有GPU，或者神经网络比较小的实验，直接用CPU版的CNTK跑就行了。 其开源主页在CNTK github 它把神经网络描述成一个有向图的结构，叶子节点代
【论文】论文搜集+摘要翻译
1．【Blockchained On-Device Federated Learning】通过利用区块链，这封信提出了一种区块链联合学习（BlockFL）架构，在该架构中可以交换和验证本地学习模型更新。通过利用区块链中的共识机制，这使得无需任何集中训练数据或协调即可进行设备上机器学习。此外，我们分析了BlockFL的端到端延迟模型，并通过考虑通信，计算和共识延迟来描述最佳块生成速率。2.【Decentralized Privacy Using Blockchain-Enabled Federa.
【论文笔记】《Blockchained On-Device Federated Learning》精读笔记
1.INTRODUCTION传统的联邦学习主要有以下局限性：（1）依赖单一的中央服务器，容易受到服务器故障的影响；（2）没有合适的奖励机制来刺激用户提供数据训练和上传模型参数。对此，作者提出了【基于区块链的区块链联邦学习（BlockFL）】：（1）用区块链网络来代替中央服务器，区块链网络允许交换设备的本地模型更新；（2）加入验证和提供相应的奖励机制。加入区块链之后，还要考虑延迟问题，因为越高的延迟会导致越多的forking现象。造成延迟的原因主要有以下几个：comp
【论文】几篇论文核心思想概述
1.《Blockchain and Federated Learning for Privacy-Preserved Data Sharing in Industrial IoT》在本文中，作者提出了一种基于许可区块链的不同私有的多方数据模型共享方法。我们没有直接共享原始数据，而是结合了联邦学习算法，将原始数据映射到相应的数据模型中，通过由本地用户进行分布式培训，解决了学习阶段的隐私问题。我们还设计了一个基于区块链的分布式数据共享体系结构，使区块链能够保证数据的检索，并保证模型的精确训练。本文中的主要贡
【论文】核心计算机科学会议排名
CORE Computer Science Conference RankingsAcronym Standard Name Rank AAAI National Conference of the American Association for Artificial Intelligence A+ AAMAS International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems A+
【论文笔记】《FLchain: Federated Learning via MEC-enabled Blockchain Network》精读笔记
Information of the paper：DOI:10.23919/APNOMS.2019.8892848目录1. Abstract2. Preliminaries and Definitions2.1 Channel2.2 Global Model State Trie3. System Model3.The Operation of FLchain3.1FLchain过程3.2 Transaction Pool3.3 Global Mo...
Ubuntu 使用命令向QQ邮箱发送邮件
1、安装heirloom-mailxsudo apt-get install heirloom-mailx2. 修改/etc/s-nail.rc中来添加外部SMTP服务器如下：这是个只读文件，先改权限: sudo chmod 777 /etc/s-nail.rc在普通用户下执行：vim /etc/s-nail.rc在文件最后加上：【把××××××××××换成你的邮箱地址】set from=××××××××××@qq.comset smtp=smtps://s
【联邦学习】《联邦学习》读书笔记（一）
0、前言1.联邦学习的动机（1）保护用户隐私和数据安全。（2）最大化地利用云系统下终端设备地计算能力。2.FL模式（1）B2C。如Google地Gboard系统。它也能支持边缘计算，云系统地终端（边缘）设备可以处理许多计算任务，从而减少了通过原始数据与中央服务器通信地需要。（2）B2B。多个组织联合起来搭建一个共享地机器学习模型。3.FL需要多个学科领域地合作。机器学习算法、分布式机器学习、密码学与安全、隐私保护数据挖掘、博弈论与经济学原理、激励机制设计、法律与监管要求。
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