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入门打工人
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- [论文笔记]Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization
愤怒的可乐
#文本匹配[论文]论文翻译/笔记自然语言处理论文阅读人工智能
引言为了理解CoSENT的loss,今天来读一下CircleLoss:AUnifiedPerspectiveofPairSimilarityOptimization。为了简单,下文中以翻译的口吻记录,比如替换"作者"为"我们"。这篇论文从对深度特征学习的成对相似度优化角度出发,旨在最大化同类之间的相似度sps_ps
- 【论文笔记】Multi-Task Learning as a Bargaining Game
xhyu61
机器学习学习笔记论文笔记论文阅读人工智能深度学习
Abstract本文将多任务学习中的梯度组合步骤视为一种讨价还价式博弈(bargaininggame),通过游戏,各个任务协商出共识梯度更新方向。在一定条件下,这种问题具有唯一解(NashBargainingSolution),可以作为多任务学习中的一种原则方法。本文提出Nash-MTL,推导了其收敛性的理论保证。1Introduction大部分MTL优化算法遵循一个通用方案。计算所有任务的梯度g
- [论文笔记] LLaVA
心心喵
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一、LLaVA论文中的主要工作和实验结果ExistingGap:之前的大部分工作都在做模态对齐,做图片的representationlearning,而没有针对ChatBot(多轮对话,指令理解)这种场景优化。Contribution:这篇工作已经在BLIP-2之后了,所以Image的理解能力不是LLaVA希望提升的重点,LLaVA是想提升多模态模型的Instruction-Followingab
- [论文笔记] LLM模型剪枝
心心喵
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AttentionIsAllYouNeedButYouDon’tNeedAllOfItForInferenceofLargeLanguageModelsLLaMA2在剪枝时,跳过ffn和跳过fulllayer的效果差不多。相比跳过ffn/fulllayer,跳过attentionlayer的影响会更小。跳过attentionlayer:7B/13B从100%参数剪枝到66%,平均指标只下降1.7~
- 【论文笔记】Training language models to follow instructions with human feedback B部分
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大模型论文整理论文笔记论文阅读语言模型人工智能自然语言处理
TraininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanfeedbackB部分回顾一下第一代GPT-1:设计思路是“海量无标记文本进行无监督预训练+少量有标签文本有监督微调”范式;模型架构是基于Transformer的叠加解码器(掩码自注意力机制、残差、Layernorm);下游各种具体任务的适应是通过在模型架构的输出后增加线性权重WyW_{y}Wy实
- 【论文笔记】:LAYN:用于小目标检测的轻量级多尺度注意力YOLOv8网络
hhhhhhkkkyyy
论文阅读目标检测YOLO
背景针对嵌入式设备对目标检测算法的需求,大多数主流目标检测框架目前缺乏针对小目标的具体改进,然后提出的一种轻量级多尺度注意力YOLOv8小目标检测算法。小目标检测精度低的原因随着网络在训练过程中的加深,检测到的目标容易丢失边缘信息和灰度信息等。获得高级语义信息也较少,图像中可能存在一些噪声信息,误导训练网络学习不正确的特征。映射到原始图像的感受野的大小。当感受野相对较小时,空间结构特征保留较多,但
- 激光SLAM--(8) LeGO-LOAM论文笔记
lonely-stone
slam激光SLAM论文阅读
论文标题:LeGO-LOAM:LightweightandGround-OptimizedLidarOdometryandMappingonVariableTerrain应用在可变地形场景的轻量级的、并利用地面优化的LOAMABSTRACT轻量级的、基于地面优化的LOAM实时进行六自由度位姿估计,应用在地面的车辆上。强调应用在地面车辆上是因为在这里面要求雷达必须水平安装,而像LOAM和LIO-SA
- 论文浅尝 - AAAI2020 | 迈向建立多语言义元知识库:用于 BabelNet Synsets 义元预测...
开放知识图谱
机器学习人工智能知识图谱自然语言处理深度学习
论文笔记整理:潘锐,天津大学硕士。来源:AAAI2020链接:https://arxiv.org/pdf/1912.01795.pdf摘要义原被定义为人类语言的最小语义单位。义原知识库(KBs)是一种包含义原标注词汇的知识库,它已成功地应用于许多自然语言处理任务中。然而,现有的义原知识库建立在少数几种语言上,阻碍了它们的广泛应用。为此论文提出在多语种百科全书词典BabelNet的基础上建立一个统一
- [论文笔记] LLM数据集——LongData-Corpus
心心喵
论文笔记服务器ubuntulinux
https://huggingface.co/datasets/yuyijiong/LongData-Corpus1、hf的数据在开发机上要设置sshkey,然后cat复制之后在设置在hf上2、中文小说数据在云盘上清华大学云盘下载:#!/bin/bash#BaseURLbase_url="https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/0670fcb14d294c97b5cf/fi
- [论文笔记] eval-big-refactor lm_eval 每两个任务使用一个gpu,并保证端口未被使用
心心喵
论文笔记restful后端
1.5B在eval时候两个任务一个gpu是可以的。7B+在evalbelebele时会OOM,所以分配时脚本不同。eval_fast.py:importsubprocessimportargparseimportosimportsocket#参数列表task_name_list=["flores_mt_en_to_id","flores_mt_en_to_vi","flores_mt_en_to_
- 【论文笔记】Separating the “Chirp” from the “Chat”: Self-supervised Visual Grounding of Sound and Language
xhyu61
机器学习学习笔记论文笔记论文阅读
Abstract提出了DenseAV,一种新颖的双编码器接地架构,仅通过观看视频学习高分辨率、语义有意义和视听对齐的特征。在没有明确的本地化监督的情况下,DenseAV可以发现单词的"意义"和声音的"位置"。此外,它在没有监督的情况下自动发现并区分这两种类型的关联。DenseAV的定位能力源于一种新的多头特征聚合算子,该算子直接比较稠密的图像和音频表示进行对比学习。相比之下,许多其他学习"全局"音
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去模糊的3D高斯泼溅,看Demo比3D高斯更加精细,对场景物体细节的还原度更高,[官网](https://benhenryl.github.io/Deblurring-3D-Gaussian-Splatting/)背景技术Volumetricrendering-basednerualfields:NeRF.Rasterizationrendering:3D-GS.Rasterization比vol
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这篇论文提出的Transformer-XL主要是针对Transformer在解决长依赖问题中受到固定长度上下文的限制,如Bert采用的Transformer最大上下文为512(其中是因为计算资源的限制,不是因为位置编码,因为使用的是绝对位置编码正余弦编码)。Transformer-XL能学习超过固定长度的依赖性,而不破坏时间一致性。它由段级递归机制和一种新的位置编码方案组成。该方法不仅能够捕获长期
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小样本学习
前言目前大多数小样本学习器首先使用一个卷积网络提取图像特征,然后将元学习方法与最近邻分类器结合起来,以进行图像识别。本文探讨了这样一种可能性,即在不使用元学习方法,而仅使用最近邻分类器的情况下,能否很好地处理小样本学习问题。本文发现,对图像特征进行简单的特征转换,然后再进行最近邻分类,也可以产生很好的小样本学习结果。比如,使用DenseNet特征的最近邻分类器,在结合均值相减(meansubtra
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(cilp)LearningTransferableVisualModelsFromNaturalLanguageSupervision从自然语言监督中学习可迁移的视觉模型openAI2021年2月48页PDFCODECLIP(ContrastiveLanguage-ImagePre-Training)对比语言图像预训练模型引言它比ImageNet模型效果更好,计算效率更高。尤其是zero-sho
- 【论文笔记 · PFM】Lag-Llama: Towards Foundation Models for Time Series Forecasting
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Lag-Llama:TowardsFoundationModelsforTimeSeriesForecasting摘要本文提出Lag-Llama,在大量时间序列数据上训练的通用单变量概率时间序列预测模型。模型在分布外泛化能力上取得较好效果。模型使用平滑破坏幂律(smoothlybrokenpower-laws)。介绍目前任务主要集中于在相同域的数据上训练模型。当前已有的大规模通用模型在大规模不同数
- 【论文笔记】Unsupervised Learning of Video Representations using LSTMs
奶茶不加糖え
lstm深度学习自然语言处理
摘要翻译我们使用长短时记忆(LongShortTermMemory,LSTM)网络来学习视频序列的表征。我们的模型使用LSTM编码器将输入序列映射到一个固定长度的表征向量。之后我们用一个或多个LSTM解码器解码这个表征向量来实现不同的任务,比如重建输入序列、预测未来序列。我们对两种输入序列——原始的图像小块和预训练卷积网络提取的高层表征向量——都做了实验。我们探索不同的设计选择,例如解码器的LST
- MOSSE算法论文笔记以及代码解释
five days
计算机视觉深度学习机器学习
论文《VisualObjectTrackingusingAdaptiveCorrelationFilters》代码github1.论文idea提出以滤波器求相关的形式,找到最大响应处的位置,也就是我们所跟踪的目标的中心,进而不断的更新跟踪目标框和滤波器。2.跟踪策略如图,根据初始帧圈出的目标框训练滤波器,最大响应处为目标框的中心点,当移动到下一帧时,根据滤波器求相关的算法获得最大响应值,进而得出下
- Attention Is All Your Need论文笔记
xiaoyan_lu
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论文解决了什么问题?提出了一个新的简单网络架构——transformer,仅仅是基于注意力机制,完全免去递推和卷积,使得神经网络训练地速度极大地提高。Weproposeanewsimplenetworkarchitecture,theTransformer,basedsolelyonattentionmechanisms,dispensingwithrecurrenceandconvolution
- 论文笔记:相似感知的多模态假新闻检测
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整理了RecSys2020ProgressiveLayeredExtraction:ANovelMulti-TaskLearningModelforPersonalizedRecommendations)论文的阅读笔记背景模型实验论文地址:SAFE背景 在此之前,对利用新闻文章中文本信息和视觉信息之间的关系(相似性)的关注较少。这种相似性有助于识别虚假新闻,例如,虚假新闻也许会试图使用不相关的图
- [论文总结] 深度学习在农业领域应用论文笔记12
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小弦弦喵喵喵
原文:LINE:Large-scaleInformationNetworkEmbedding本文提出一种新的networkembeddingmodel:LINE.能够处理大规模的各式各样的网络,比如:有向图、无向图、有权重图、无权重图.文中指出对于networkembedding问题,需要保留localstructure和globalstructure,分别对应first-orderproximi
- 打败一切NeRF! 3D Gaussian Splatting 的 简单入门知识
Ci_ci 17
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新手的论文笔记3DGaussianSplatting的笔记introductionRelatedwork预备知识Gaussiansplatting3D高斯泼溅原理Overview3DGaussianSplatting的笔记每次都是在csdn上找救命稻草,这是第一次在csdn上发东西。确实是个不错的笔记网站,还能同步,保存哈哈哈。印象笔记,Onenote逊爆了。研一刚开学两个月,导师放养,给的方向还
- 《Residual Bi-Fusion Feature Pyramid Network for Accurate Single-shot Object Detection》论文笔记
m_buddy
#GeneralObjectDetectionBi-Fusion
参考代码:无1.概述导读:在检测任务中一般会引入FPN增强在不同尺度下网络的检测性能,但是只通过top-down的FPN网络是很难去重建由于特征图的漂移(水平或是垂直方向运动)在经过pooling操作(pooling不具有平移不变性)带来结果相差很大的问题(特别针对小目标),而且FPN带来的性能提升会在使用较多卷积层之后逐渐被稀释(卷积的平移不变形),进而会导致一些小目标定位性能降低。对此可以通过
- 论文笔记-Generative Adversarial Nets
升不上三段的大鱼
论文链接:https://papers.nips.cc/paper/2014/file/5ca3e9b122f61f8f06494c97b1afccf3-Paper.pdf论文解读:https://www.bilibili.com/video/BV1rb4y187vD?share_source=copy_web一句话总结:提出了生成模型框架GAN,包括一个生成模型G和一个判别模型D,用有监督的损失
- 论文笔记:NIPS 2020 Graph Contrastive Learning with Augmentations
饮冰l
图弱监督数据挖掘机器学习神经网络深度学习
前言本文主要提出在图对比学习大框架下的图数据增强的若干方法。概括来说,本文提出了一种图对比学习框架来无监督的完成图表示学习,首先作者提出了基于各种先验信息的四种图数据增强方法。然后,作者分析了在四种不同的图数据增强条件下,不同组合对多个数据集的影响:半监督、无监督、迁移学习以及对抗性攻击。作者为GNN的预训练提出了基于图数据增强的对比学习框架来解决图中数据异质性的挑战,本文的主要贡献如下:作者提出
- 论文笔记-vChain: Enabling Verifiable Boolean Range Queries over Blockchain Databases
qq_40431700
笔记区块链
核心方法:提出了一种基于累加器的可认证数据结构,可以动态聚合任意查询属性提出块内和块间索引,聚合块内和块间数据,可以做高效查询验证倒排前缀树结构,加速同时处理大量数据的订阅查询提出问题:1.range查询2.布尔查询3.没有可靠第三方、而且不能保证查询的完整性图中元素有:①全节点②矿工节点:是全节点,而且负责构建共识证明,比如计算nonce③轻节点:存nonce、区块的哈希,不存数据记录提出的Vc
- 论文笔记--Improving Language Understanding by Generative Pre-Training
Isawany
论文阅读论文阅读自然语言处理chatgpt语言模型nlp
论文笔记GPT1--ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training1.文章简介2.文章导读2.1概括2.2文章重点技术2.2.1无监督预训练2.2.2有监督微调2.2.3不同微调任务的输入3.Bert&GPT4.文章亮点5.原文传送门6.References1.文章简介标题:ImprovingLanguageUnderstandingb
- 多线程编程之存钱与取钱
周凡杨
javathread多线程存钱取钱
生活费问题是这样的:学生每月都需要生活费,家长一次预存一段时间的生活费,家长和学生使用统一的一个帐号,在学生每次取帐号中一部分钱,直到帐号中没钱时 通知家长存钱,而家长看到帐户还有钱则不存钱,直到帐户没钱时才存钱。
问题分析:首先问题中有三个实体,学生、家长、银行账户,所以设计程序时就要设计三个类。其中银行账户只有一个,学生和家长操作的是同一个银行账户,学生的行为是
- java中数组与List相互转换的方法
征客丶
JavaScriptjavajsonp
1.List转换成为数组。(这里的List是实体是ArrayList)
调用ArrayList的toArray方法。
toArray
public T[] toArray(T[] a)返回一个按照正确的顺序包含此列表中所有元素的数组;返回数组的运行时类型就是指定数组的运行时类型。如果列表能放入指定的数组,则返回放入此列表元素的数组。否则,将根据指定数组的运行时类型和此列表的大小分
- Shell 流程控制
daizj
流程控制if elsewhilecaseshell
Shell 流程控制
和Java、PHP等语言不一样,sh的流程控制不可为空,如(以下为PHP流程控制写法):
<?php
if(isset($_GET["q"])){
search(q);}else{// 不做任何事情}
在sh/bash里可不能这么写,如果else分支没有语句执行,就不要写这个else,就像这样 if else if
if 语句语
- Linux服务器新手操作之二
周凡杨
Linux 简单 操作
1.利用关键字搜寻Man Pages man -k keyword 其中-k 是选项,keyword是要搜寻的关键字 如果现在想使用whoami命令,但是只记住了前3个字符who,就可以使用 man -k who来搜寻关键字who的man命令 [haself@HA5-DZ26 ~]$ man -k
- socket聊天室之服务器搭建
朱辉辉33
socket
因为我们做的是聊天室,所以会有多个客户端,每个客户端我们用一个线程去实现,通过搭建一个服务器来实现从每个客户端来读取信息和发送信息。
我们先写客户端的线程。
public class ChatSocket extends Thread{
Socket socket;
public ChatSocket(Socket socket){
this.sock
- 利用finereport建设保险公司决策分析系统的思路和方法
老A不折腾
finereport金融保险分析系统报表系统项目开发
决策分析系统呈现的是数据页面,也就是俗称的报表,报表与报表间、数据与数据间都按照一定的逻辑设定,是业务人员查看、分析数据的平台,更是辅助领导们运营决策的平台。底层数据决定上层分析,所以建设决策分析系统一般包括数据层处理(数据仓库建设)。
项目背景介绍
通常,保险公司信息化程度很高,基本上都有业务处理系统(像集团业务处理系统、老业务处理系统、个人代理人系统等)、数据服务系统(通过
- 始终要页面在ifream的最顶层
林鹤霄
index.jsp中有ifream,但是session消失后要让login.jsp始终显示到ifream的最顶层。。。始终没搞定,后来反复琢磨之后,得到了解决办法,在这儿给大家分享下。。
index.jsp--->主要是加了颜色的那一句
<html>
<iframe name="top" ></iframe>
<ifram
- MySQL binlog恢复数据
aigo
mysql
1,先确保my.ini已经配置了binlog:
# binlog
log_bin = D:/mysql-5.6.21-winx64/log/binlog/mysql-bin.log
log_bin_index = D:/mysql-5.6.21-winx64/log/binlog/mysql-bin.index
log_error = D:/mysql-5.6.21-win
- OCX打成CBA包并实现自动安装与自动升级
alxw4616
ocxcab
近来手上有个项目,需要使用ocx控件
(ocx是什么?
http://baike.baidu.com/view/393671.htm)
在生产过程中我遇到了如下问题.
1. 如何让 ocx 自动安装?
a) 如何签名?
b) 如何打包?
c) 如何安装到指定目录?
2.
- Hashmap队列和PriorityQueue队列的应用
百合不是茶
Hashmap队列PriorityQueue队列
HashMap队列已经是学过了的,但是最近在用的时候不是很熟悉,刚刚重新看以一次,
HashMap是K,v键 ,值
put()添加元素
//下面试HashMap去掉重复的
package com.hashMapandPriorityQueue;
import java.util.H
- JDK1.5 returnvalue实例
bijian1013
javathreadjava多线程returnvalue
Callable接口:
返回结果并且可能抛出异常的任务。实现者定义了一个不带任何参数的叫做 call 的方法。
Callable 接口类似于 Runnable,两者都是为那些其实例可能被另一个线程执行的类设计的。但是 Runnable 不会返回结果,并且无法抛出经过检查的异常。
ExecutorService接口方
- angularjs指令中动态编译的方法(适用于有异步请求的情况) 内嵌指令无效
bijian1013
JavaScriptAngularJS
在directive的link中有一个$http请求,当请求完成后根据返回的值动态做element.append('......');这个操作,能显示没问题,可问题是我动态组的HTML里面有ng-click,发现显示出来的内容根本不执行ng-click绑定的方法!
 
- 【Java范型二】Java范型详解之extend限定范型参数的类型
bit1129
extend
在第一篇中,定义范型类时,使用如下的方式:
public class Generics<M, S, N> {
//M,S,N是范型参数
}
这种方式定义的范型类有两个基本的问题:
1. 范型参数定义的实例字段,如private M m = null;由于M的类型在运行时才能确定,那么我们在类的方法中,无法使用m,这跟定义pri
- 【HBase十三】HBase知识点总结
bit1129
hbase
1. 数据从MemStore flush到磁盘的触发条件有哪些?
a.显式调用flush,比如flush 'mytable'
b.MemStore中的数据容量超过flush的指定容量,hbase.hregion.memstore.flush.size,默认值是64M 2. Region的构成是怎么样?
1个Region由若干个Store组成
- 服务器被DDOS攻击防御的SHELL脚本
ronin47
mkdir /root/bin
vi /root/bin/dropip.sh
#!/bin/bash/bin/netstat -na|grep ESTABLISHED|awk ‘{print $5}’|awk -F:‘{print $1}’|sort|uniq -c|sort -rn|head -10|grep -v -E ’192.168|127.0′|awk ‘{if($2!=null&a
- java程序员生存手册-craps 游戏-一个简单的游戏
bylijinnan
java
import java.util.Random;
public class CrapsGame {
/**
*
*一个简单的赌*博游戏,游戏规则如下:
*玩家掷两个骰子,点数为1到6,如果第一次点数和为7或11,则玩家胜,
*如果点数和为2、3或12,则玩家输,
*如果和为其它点数,则记录第一次的点数和,然后继续掷骰,直至点数和等于第一次掷出的点
- TOMCAT启动提示NB: JAVA_HOME should point to a JDK not a JRE解决
开窍的石头
JAVA_HOME
当tomcat是解压的时候,用eclipse启动正常,点击startup.bat的时候启动报错;
报错如下:
The JAVA_HOME environment variable is not defined correctly
This environment variable is needed to run this program
NB: JAVA_HOME shou
- [操作系统内核]操作系统与互联网
comsci
操作系统
我首先申明:我这里所说的问题并不是针对哪个厂商的,仅仅是描述我对操作系统技术的一些看法
操作系统是一种与硬件层关系非常密切的系统软件,按理说,这种系统软件应该是由设计CPU和硬件板卡的厂商开发的,和软件公司没有直接的关系,也就是说,操作系统应该由做硬件的厂商来设计和开发
- 富文本框ckeditor_4.4.7 文本框的简单使用 支持IE11
cuityang
富文本框
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />
<title>知识库内容编辑</tit
- Property null not found
darrenzhu
datagridFlexAdvancedpropery null
When you got error message like "Property null not found ***", try to fix it by the following way:
1)if you are using AdvancedDatagrid, make sure you only update the data in the data prov
- MySQl数据库字符串替换函数使用
dcj3sjt126com
mysql函数替换
需求:需要将数据表中一个字段的值里面的所有的 . 替换成 _
原来的数据是 site.title site.keywords ....
替换后要为 site_title site_keywords
使用的SQL语句如下:
updat
- mac上终端起动MySQL的方法
dcj3sjt126com
mysqlmac
首先去官网下载: http://www.mysql.com/downloads/
我下载了5.6.11的dmg然后安装,安装完成之后..如果要用终端去玩SQL.那么一开始要输入很长的:/usr/local/mysql/bin/mysql
这不方便啊,好想像windows下的cmd里面一样输入mysql -uroot -p1这样...上网查了下..可以实现滴.
打开终端,输入:
1
- Gson使用一(Gson)
eksliang
jsongson
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175401 一.概述
从结构上看Json,所有的数据(data)最终都可以分解成三种类型:
第一种类型是标量(scalar),也就是一个单独的字符串(string)或数字(numbers),比如"ickes"这个字符串。
第二种类型是序列(sequence),又叫做数组(array)
- android点滴4
gundumw100
android
Android 47个小知识
http://www.open-open.com/lib/view/open1422676091314.html
Android实用代码七段(一)
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http://www.cnblogs.com/over140/arch
- JavaWeb之JSP基本语法
ihuning
javaweb
目录
JSP模版元素
JSP表达式
JSP脚本片断
EL表达式
JSP注释
特殊字符序列的转义处理
如何查找JSP页面中的错误
JSP模版元素
JSP页面中的静态HTML内容称之为JSP模版元素,在静态的HTML内容之中可以嵌套JSP
- App Extension编程指南(iOS8/OS X v10.10)中文版
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ext
当iOS 8.0和OS X v10.10发布后,一个全新的概念出现在我们眼前,那就是应用扩展。顾名思义,应用扩展允许开发者扩展应用的自定义功能和内容,能够让用户在使用其他app时使用该项功能。你可以开发一个应用扩展来执行某些特定的任务,用户使用该扩展后就可以在多个上下文环境中执行该任务。比如说,你提供了一个能让用户把内容分
- SQLServer实现无限级树结构
macroli
oraclesqlSQL Server
表结构如下:
数据库id path titlesort 排序 1 0 首页 0 2 0,1 新闻 1 3 0,2 JAVA 2 4 0,3 JSP 3 5 0,2,3 业界动态 2 6 0,2,3 国内新闻 1
创建一个存储过程来实现,如果要在页面上使用可以设置一个返回变量将至传过去
create procedure test
as
begin
decla
- Css居中div,Css居中img,Css居中文本,Css垂直居中div
qiaolevip
众观千象学习永无止境每天进步一点点css
/**********Css居中Div**********/
div.center {
width: 100px;
margin: 0 auto;
}
/**********Css居中img**********/
img.center {
display: block;
margin-left: auto;
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- Oracle 常用操作(实用)
吃猫的鱼
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SQL>select text from all_source where owner=user and name=upper('&plsql_name');
SQL>select * from user_ind_columns where index_name=upper('&index_name'); 将表记录恢复到指定时间段以前
- iOS中使用RSA对数据进行加密解密
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RSA算法是一种非对称加密算法,常被用于加密数据传输.如果配合上数字摘要算法, 也可以用于文件签名.
本文将讨论如何在iOS中使用RSA传输加密数据. 本文环境
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openssl-1.0.1j, openssl需要使用1.x版本, 推荐使用[homebrew](http://brew.sh/)安装.
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