(转)慢慢的,就没有了,就像从未存在过

GFW

几年以前,我曾经嘲笑过某科技界大佬。当时他说:也许90后、95后会慢慢不知道谷歌是什么网站。

  那一年,这对于我来说简直就是世界上最好笑的笑话。谷歌,全世界最卓越的互联网公司,活在互联网的一代中国人,会不知道他们的网站?

  今天,我收回这句嘲笑。因为这件不可能的事,它慢慢变成了现实。

  没有人再关注什么谷歌不谷歌。对他们来说,百度也蛮好用的,反正他们几乎没用过谷歌。没有谷歌又怎样?大家还是开心的刷微博,看微信,听歌,看娱乐节目。对于从来就不知道谷歌的人来说,少了谷歌又有什么影响?

慢慢的,就没有了,就像从未存在过

FFT求快速卷积的思考

ACM

离散型卷积的定义是:$$y(n)=\sum_{m=0}^{n} x(m)h(n-m)$$

注意,h函数是反转的。

在Chipher Messages一题中,b串需要反转再与a串匹配。

比如说:

a串: 110110110,则:

b`串:1011<——这里才是原来b串的头。但是向上对应到a串时,已经是m-1这个位置了。所以说,小于m-1的卷积是没有意义的。

于是,base=m。整体匹配。

(转)关于卷积的一个血腥的讲解,看完给跪了

ACM

比如说你的老板命令你干活,你却到楼下打台球去了,后来被老板发现,他非常气愤,扇了你一巴掌(注意,这就是输入信号,脉冲),于是你的脸上会渐渐地(贱贱地)鼓起来一个包,你的脸就是一个系统,而鼓起来的包就是你的脸对巴掌的响应,好,这样就和信号系统建立起来意义对应的联系。下面还需要一些假设来保证论证的严谨:假定你的脸是线性时不变系统,也就是说,无论什么时候老板打你一巴掌,打在你脸的同一位置(这似乎要求你的脸足够光滑,如果你说你长了很多青春痘,甚至整个脸皮处处连续处处不可导,那难度太大了,我就无话可说了哈哈),你的脸上总是会在相同的时间间隔内鼓起来一个相同高度的包来,并且假定以鼓起来的包的大小作为系统输出。好了,那么,下面可以进入核心内容——卷积了!