算法书值得推荐的有哪些

时间: 2023-11-10 22:33:51 浏览: 45
以下是一些值得推荐的算法书: 1. 《算法导论》(Introduction to Algorithms):由Thomas H. Cormen、Charles E. Leiserson、Ronald L. Rivest和Clifford Stein共同编写,是一本经典的算法教材,涵盖了各种基础算法和高级算法,并提供了大量的例子和习题。 2. 《算法设计与分析基础》(Foundations of Algorithm Design and Analysis):由Richard Neapolitan和Kumarss Naimipour共同编写,是一本介绍算法设计和分析基础的教材,包括分治法、贪心法、动态规划等算法。 3. 《算法竞赛入门经典》(Introduction to Algorithms Competition):由刘汝佳编写,是一本介绍算法竞赛基础知识和常用算法的教材,适合初学者入门。 4. 《算法图解》(Grokking Algorithms):由Aditya Bhargava编写,是一本通俗易懂的算法入门教材,包括二分查找、选择排序、快速排序、图算法等。 5. 《算法基础课:数据结构、算法与高质量题解》:由胡伯涛、陈启峰、洪磊等编写,是一本适合学习算法和数据结构的入门教材,同时提供了大量高质量的题解,适合准备参加算法竞赛或者面试的人员。 6. 《算法之美》(Beauty of Algorithms):由吴军编写,是一本介绍算法应用和算法思维的书籍,适合对算法感兴趣的读者。
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python图书推荐算法

推荐算法是机器学习中的一个重要应用,Python 也有很多相关的图书。以下是一些值得推荐的 Python 图书: 1.《Python机器学习基础教程》 2.《Python数据科学手册》 3.《Python深度学习》 4.《Python数据分析实战》 5.《Python编程:入门到实践》 希望这些推荐能够帮助你找到适合自己的 Python 图书。

有什么书籍可以了解rsa算法

### 回答1: 了解RSA算法的书籍有很多,以下推荐几本: 1. 《RSA公开密钥加密算法及其应用》(作者:区块链研究团队):这本书详细介绍了RSA算法的原理和应用,包括密钥生成、加密、解密以及数字签名等方面的内容,适合初学者入门。 2. 《Applied Cryptography》(作者:Bruce Schneier):这是一本经典的密码学书籍,其中包含了RSA算法的详细介绍和实现细节,以及其他常见加密算法的讲解,书中还涉及到密码学的应用和实际应用案例。 3. 《Cryptography: Theory and Practice》(作者:Douglas R. Stinson):这本书是密码学领域的著名教材之一,其中包含了RSA算法的详细介绍和数学原理,适合对密码学有一定了解的读者。 4. 《Introduction to Cryptography with Coding Theory》(作者:Wade Trappe, Lawrence C. Washington):这是一本系统介绍密码学和编码理论的教材,其中包含了RSA算法的原理和应用案例,适合大学密码学课程的学习。 以上是一些推荐的书籍,选择适合自己水平和需求的书籍,结合学习中的实践,可以更好地理解和掌握RSA算法。 ### 回答2: 了解RSA算法的书籍有很多。以下是几本值得推荐的书籍: 1.《密码学与网络安全》:作者是William Stallings(威廉·斯泰林斯),这本书是经典的密码学教材,其中对RSA算法进行了详细讲解。 2.《Applied Cryptography》:作者是Bruce Schneier(布鲁斯·施奈尔),这本书是非常著名的密码学指南,其中也详细介绍了RSA算法的原理和应用。 3.《RSA and Public-Key Cryptography》:作者是Richard A. Mollin(理查德·A·莫林),这本书专门讲解了RSA算法及其公钥密码学的相关理论和实践。 4.《Introduction to Mathematical Cryptography》:作者是Jeffrey Hoffstein, Jill Pipher和Joseph H. Silverman(杰弗里·霍夫斯坦、吉尔·派弗和约瑟夫·H·西尔弗曼),这本书是密集数学密码学的入门指南,其中包括对RSA算法的介绍和分析。 无论选择哪本书,建议先掌握基本的密码学概念和数学知识,以便更好地理解和应用RSA算法。此外,亦可参考网络上的教程和公开的学术论文来加深了解。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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