DES CBC加密執行個體

以下是我基於STM32+PolarSSL加密庫調通的基於DES CBC加密形式的例子。好讓自己能用來做比對。 1. 使用DES-CBC加密方式,並使用PKCS5Padding方式填充 2. 明文為(字串): <xml>123232</xml> 3.產生的密文(十六進位資料): 305F62576A76B23D6822B53FC537014058360A0D1696610B 4.密鑰為(字串):rw4fef48 5.初始向量iv為:0x0

映像平滑處理(歸一化塊濾波、高斯濾波、中值濾波、雙邊濾波)

映像平滑處理 目標 本教程教您怎樣使用各種線性濾波器對映像進行平滑處理,相關OpenCV函數如下: blur GaussianBlur medianBlur bilateralFilter 原理 Note   以下原理來源於Richard Szeliski 的著作 Computer

1934: [Shoi2007]Vote 善意的投票 (網路流)

1934: [Shoi2007]Vote 善意的投票 如果把每個人都看做一個節點,題意其實就是等價於求把點集劃分為2個獨立部分的最小代價; 我們把贊成的點都引向匯點一條流量為1的邊; 從原點向反對的點都引一條流量為1的邊; 每一對好友之間連一條容量為1的邊; 那麼最小代價就是從源到匯的最小割,而最小割==最大流; #include

tf.transpose()函數

tensorflow裡面許多針對數組操作的函數,官方文檔又看了沒啥卵用,網上文章直接copy官方文檔而不解釋,只能自己寫個程式測試理解,以3個維度tensor進行理解 tf.transpose()作為數組的轉置函數,原型如下: def transpose(a, perm=None, name="transpose"): """Transposes `a`. Permutes the dimensions according to

總結:開發容易出Bug的代碼或操作

又有一段時間沒有發表文章了,感覺在同一個公司待久了,能寫出來的東西就少了,呵呵,大家是不是有一樣的感覺。   今天來總結一下開發常見的易引發錯誤或影響效率的東西。 開發對於懂開發的人來說其實很簡單,做開發這項工作簡直就像日常吃飯一樣熟練,但是,開發過程中,由於各種各樣的問題,例如:商務邏輯不清晰、開發人員粗心、開發人員經驗不夠、生產環境不同等等,這些問題導致各種BUG,是需要特別重視的,下面整理了一些情況來說明問題。

(8) ebj學習: Jpa的SINGLE_TABLE,JOINED,TABLE_PER_CLASS三種繼承策略

一 :  SINGLE_TABLE繼承策略 Animal.java import java.io.Serializable;import javax.persistence.DiscriminatorColumn;import javax.persistence.DiscriminatorValue;import javax.persistence.Entity;import javax.persistence.GeneratedValue;import

【TC SRM701】PartisanGame(博弈+迴圈節)

【TC SRM701】PartisanGame(博弈+迴圈節。) 好不容易上了個DIV1,比賽時間這麼好,想想就打打唄……一打又掉下去了。。。進重現,測了一下,掛了一組=.= 迴圈節不一定從0開始…………GG。。。 新鮮的TC題也不好找題解=。=不知道這種做法對不對…… 題目大意: 喜聞樂見的Alice和Bob玩石頭 不過規則稍微變了下。 n塊石頭 (n≤109) (n \le 10^9)

資料增強(data Augmentation)

在深度學習中,當資料量不夠大時候,經常通過人工增加訓練集的大小。不同的任務背景下, 我們可以通過映像的幾何變換, 使用以下一種或多種組合資料增強變換來增加輸入資料的量. 這裡具體的方法都來自數位影像處理的內容: 1. 旋轉|反射變換(Rotation/reflection):隨機旋轉映像一定角度; 改變映像內容的朝向;2. 翻轉變換(flip): 沿著水平或者垂直方向翻轉映像;3. 縮放變換(zoom): 按照一定的比例放大或者縮小映像;4. 平移變換(shift):

UVA - 1629 Cake slicing 記憶化搜尋

     思路:dp(x, y, k, h)表示一個矩形,左上方座標為(x, y),寬為k,長為h,讓該矩形切分為每塊只有一個cake的最小長度。    類比切蛋糕:橫著切,豎著切,記憶化搜尋即可。 AC代碼 #include <cmath>#include <algorithm>#include <cstring>#include <utility>#include &

《TCP/IP詳解卷2:實現》筆記--插口I/O

本文介紹有關網路連接上讀寫資料的系統調用,分三部分: 第一部分介紹四個用來發送資料的系統調用:write,writev,sendto和sendmsg。第二部分介紹四個用來接收資料的系統 調用:read、readv、recvfrom和recvmsg。第三部分介紹select系統調用,select調用的作用是監視通用描述符和特殊描述 符的狀態。 插口層的核心是兩個函數:sosend和soreceive。這兩個函數負責處理所有插口層和協議層之間的I/O操作。 1.插口緩衝

第九章 攔截器

第九章 攔截器     攔截器的工作原理如上圖,每一個Action請求都封裝在一系列的攔截器的內部。攔截器可以在Action執行直線做相似的操作也可以在Action執行直後做回收操作。   每一個Action既可以將操作轉交給下面的攔截器,Action也可以直接退出操作返回客戶既定的畫面。   如何自訂一個攔截器。 自訂一個攔截器需要三步: 1

(11) Hibernate 緩衝機制

一、why(為什麼要用Hibernate緩衝。) Hibernate是一個持久層架構,經常訪問物理資料庫。 為了降低應用程式對物理資料來源訪問的頻次,從而提高應用程式的運行效能。 緩衝內的資料是對物理資料來源中的資料的複製,應用程式在運行時從緩衝讀寫資料,在特定的時刻或事件會同步緩衝和物理資料來源的資料。 二、what(Hibernate緩衝原理是怎樣的。)Hibernate緩衝包括兩大類:Hibernate一級緩衝和Hibernate二級緩衝。

CFile.Open()的使用說明

原文:CFile.Open()的使用說明 蚊子132 今天仔細研究 CFile 的 Open 函數,個大家寫一個 CFile.Open() 的非常詳細的使用說明:在程中碰到這個一段代碼:講的是CFILE類的檔案操作,故參考MSDN系統學習一下(翻譯了一下英文): CFile file; CFileException fe; //開啟檔案

WebOffice使用一

1.weboffice是什麼。 weboffice是處理辦公軟體OFFICE,wps文檔的一款由點聚軟體開發的一款外掛程式,可以應用VS開發環境運行,主要可以處理word,excel,ppt等文檔。 2.如何使用weboffice 2.1.使用前提:安裝完整版的Microsoft OFFICE或WPS,註:精簡版是會報錯,一定得完整版 2.2.在VS使用調用的語句

資料結構與演算法(1)-基本概念

基本概念 一、資料與資料結構 資料:所有能被輸入到電腦中,且能被電腦處理的所有符號的集合的對象的總稱,是電腦處理的資訊的某種特定的符號表示形式。 資料元素:資料中的一個“個體”,資料元素師資料結構中討論的基本單位,但不是最小單位。 資料項目:資料結構中討論的最小單位,資料元素師資料項目的集合 例如:運動員(資料元素) 姓名 俱樂部 出生日期 參加日期 職務 業績

HDU 3790 最短路徑問題 雙向限制最短路

點擊開啟連結 最短路徑問題 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 7554    Accepted Submission(s): 2266 Problem

【UVALive 7505】Hungry Game of Ants(DP)

【UVALive 7505】Hungry Game of Ants(DP) 題目大意: 一條鏈上n只螞蟻,第i只螞蟻的weight為i。每隻螞蟻會選擇一個初始方向,向左或向右。兩隻螞蟻相遇時,大體重的螞蟻會吃掉小體重螞蟻,並增加上小體重螞蟻的體重。如果兩隻螞蟻體重相同,左邊的會吃掉右邊的。最左最右為邊界,螞蟻碰到邊界會迴轉。 現在給所有螞蟻定義初始方向,問有多少中方案能讓第K只螞蟻最終存活下來。 首先明確:第K只螞蟻想要存活,初始方向一定不是向右(除非k == n)

主動降噪技術

      當你每天乘坐交通工具的時候,是否注意到了周圍環境的雜訊汙染。面對耳朵裡跑進來惱人的噪音,除了堵住耳朵這種被動的方法,我們現在還可以主動出擊,用聲音將雜訊消滅掉。    用一句話來概括主動降噪的原理:通過發出與雜訊相位相反,頻率、振幅相同的聲波與雜訊幹涉實現相位抵消。   想要理解這句話,首先要明白聲音是什麼。相位和振幅是什麼。幹涉又是如何發生的。   我們平時聽到的聲音,實質上是空氣被擠壓並不斷傳遞的現象。

junctions_skeleton——通過該運算元擷取骨架的交點和端點,可判斷前景的幾何簡單性(二次分割定位)

j unctions_skeleton (Operator) Name junctions_skeleton — Find junctions and end points in a skeleton. Signature junctions_skeleton(Region : EndPoints, JuncPoints : : ) Description junctions_skeleton detects junctions and end points

基本譜減法去噪

      在語音去噪中最常用的方法是譜減法,譜減法是一種發展較早且應用較為成熟的語音去噪演算法,該演算法利用加性雜訊與語音不相關的特點,在假設雜訊是統計平穩的前提下,用無語音間隙測算到的雜訊頻譜估計值取代有語音期間雜訊的頻譜,與含噪語音頻譜相減,從而獲得語音頻譜的估計值。譜減法具有演算法簡單、運算量小的特點,便於實現快速處理,往往能夠獲得較高的輸出信噪比,所以被廣泛採用。該演算法經典形式的不足之處是處理後會產生具有一定節奏性起伏、聽上去類似音樂的“音樂雜訊”。

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