CSGrandeur's Thinking

乘法逆元的定义及用途，以及求逆元的三种算法：扩展欧几里得、费马小定理、递推求逆元。

1. 给一个字符串，求最短循环节，如abcabcabcabc循环节为abc
2. 给一个字符串，求在末尾最少补多少字母后成为一个有循环节的字符串，如abcabca需要补充bc

凸优化是个大话题，常见却又从未系统去理解，这里做一些初步了解。

开头一段是故事，可跳过看正文

几年前师兄让我研究一下为深度学习训练提供云服务时，如何解决用户的数据隐私顾虑，精度允许有损耗。

当时一腔热血展开调研，对着CNN结构苦思冥想，不给数据怎么训练？给了数据怎么隐私？

然后顺理成章的钻进了数据加密的死胡同。原想着“加密->训练->解密”做成端到端或许行得通，跑了一波实验只能得到雪花点。发现一个无比牛叉的发明——同态加密，啃了好几天终于略有些理解，却是框架难实现、模型难收敛、图像难处理。

在同态加密的死胡同里挣扎了一番，还是数学能力不足放弃了，感觉是个无解的问题。

今年突然发现了“联邦学习”这个名词，科研界与工业界早已炒得火热，第一反应就是“啊？这样训练也能用？也能刷论文？也能做产品？”

好吧感觉这么多年还是不够懂科研。想起那个水笔的故事——墨水只能灌那么高，再高会漏墨，怎么办呢，把笔芯就生产成那么高墨水的就好了，完全能用啊。

如今坑都填差不多了，剩下的要么是人不想做的，要么是无比难搞的。

这世上精明人那么多，哪有那么多舒服的方向给你。而且也给过你机会了。

静下心来不要挑三拣四，总能做出点东西。

进入vscode时代，sublime atom 那一套事情都打算切过来了。

本篇博客与基于vscode与wsl配置c++环境（ACM向） 联动。

MinGW 相对 wsl 而言，小白使用更方便。

本文基于 wsl1 配置，wsl2 暂未试过。

参考vscode官方基于wsl cpp环境配置： https://code.visualstudio.com/docs/cpp/config-wsl

该内容在紫书中有详述

这里贴一份模板方便讲解使用

用 git 多年，网上 git 使用的博客也层出不穷，然而让学生使用 git 的时候，却困难重重。

找资料不如写资料，写篇小白入门，希望能有些效果。

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