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今年熵密杯马上开始了，做一下去年熵密杯题目复健一下。

在part2中讲到了学习算法，这部分讲一讲和此相关的一些算法和参数相关的设定问题。
神经网络的学习的目的是找到使损失函数的值尽可能小的参数。这是寻找最优参数的问题，解决这个问题的过程称为最优化 （ optimization ）。遗憾的是，神经网络的最优化问题非常难。这是因为参数空间非常复杂，无法轻易找到最优解（无法使用那种通过解数学式一下子就求得最小值的方法）。而且，在深度神经网络中，参数的数量非常庞大，导致最优化问题更加复杂。

这是深度学习的第二篇～

简单记录一些深度学习相关知识。

一转眼2025都结束了，想了想今年都干了什么，却发现啥都想不起来了。我只能靠着翻着相册去回忆一下今年干过的事情。

最近闲下来啦，可以想学什么学什么了，可能近期会频繁更blog，涉及各个不同的方向（我要多开！）。这篇学习一下应急响应相关的知识，感觉挺有趣的～

今年碰到的关于油醋签名系统的题还挺多的，第一次听到油和醋的时候还感觉挺有趣的（再加上盐可以做饭了）。浅浅学习一下。

昨天的一场比赛，看了一眼就外出了，今天补上。学到了不少东西。CUSO神力！！

Crypto的工具太多啦，经常想不起来一些工具是怎么使用的，这里简单记录一下一些工具的使用。