TEA(Tiny Encryption Algorithm)是一种小型的对称加密解密算法,最初是由剑桥计算机实验室的 David Wheeler 和 Roger Needham 在 1994 年设计.采用128位密钥,以8字节(64位)对数据分块进行加密 / 解密.TEA特点是速度快.效率高,实现也非常简单. TEA出现后针对它的攻击也不断出现,在被发现存在缺陷后,TEA也发展出几个版本,分别是XTEA.Block TEA和XXTEA.XTEA 跟 TEA 使用了相同的简单运算,但它采用了截然不…

最近在做数据加密,目标是实现平台app的数据安全性,所以准备使用AES+Base64进行加密,适逢一个特长的json串AES加密不了,于是在谷歌了各种算法,判断是否合用,参见 各种加密算法比较 一文中对各种算法进行了详尽的比较.由于长字符串AES对其束手无策,所以打算试试这个最快的TEA算法,遂扒了扒,找到一个07年的老帖子,帖子链接 TEA加密算法java版 ,又因为作者是为了完成游戏的存储,所以有一个类找不到,所以我把代码拿过来进行了小小的修改,分享之.侵权删. package com.wo…

Base64编码 [Base64编码是什么] Base64是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的表示方法. ——维基百科 Base64,顾名思义,是基于64种可视字符的编码方式.这64种符号由A-Z,a-z,0-9以及另外两个视不同系统而定的可视自符(一般为+和/)组成.因为六位二进制数可以表示所有1-26以内的整数,所以在编码过程中取每六位二进制数依照顺序对应相应可视字符. Base64将3字节的二进制数据,以先来的字节占据高位,不足三字节则在数据尾部用0补足的规则放入24位缓存器中:在…

寻找字符串中的最长回文序列和所有回文序列(正向和反向一样的序列,如aba,abba等)算是挺早以前提出的算法问题了,最近再刷Leetcode算法题的时候遇到了一个(题目),所以就顺便写下. 如果用正反向遍历的方法的话时间复杂度将会是O(N^2),而利用Manacher算法将会是O(N),在处理长序列的时候能显著提高速度. 算法原理 回文序列的左右是对称的,也就是说在找到一个回文序列的时候,回文序列的右半部份将会是左半部分的镜像,在符合一定条件的时候可以直接判断以当前字符为中心的回文序列的长度 以…

手写数字digits分类,这可是深度学习算法的入门练习.而且还有专门的手写数字MINIST库.opencv提供了一张手写数字图片给我们,先来看看 这是一张密密麻麻的手写数字图:图片大小为1000*2000,有0-9的10个数字,每5行为一个数字,总共50行,共有5000个手写数字.在opencv3.0版本中,图片存放位置为 /opencv/sources/samples/data/digits.png 我们首先要做的,就是把这5000个手写数字,一个个截取出来,每个数字块大小为20*20.直接将…

首先简单描述一下Apriori算法:Apriori算法分为频繁项集的产生和规则的产生. Apriori算法频繁项集的产生: 令ck为候选k-项集的集合,而Fk为频繁k-项集的集合. 1.首先通过单遍扫描数据集,确定每个项的支持度.一旦完成这一步,就可以得到所有频繁1-项集的集合F1 2.接下来,该算法将使用上一次迭代的发现的频繁(k-1)-项集,产生新的候选k-项集.候选的产生使用apriori-gen函数实现. 3.为了对候选项的支持度的计算,需要再扫描一遍数据集.使用子集函数确定包含在每一个…

我们要讨论的最后一个分组密码加密算法是TEA(Tiny Encryption Algorithm).到目前为止,我们在前面所呈现的连线图可能会使你得出如下结论:分组密码加密算法必须是复杂的.TEA却能够很好地说明,事实并非如此. TEA算法使用64位长度的分组和128位长度的密钥.该算法设定基于32位单词的计算结构,其中所有的操作都是内在地模232的,任何第32位之后的二进制位都会被自动地截除.计算的轮数是可变的,但是必须足够大.通常明智的做法是选择32轮以确保安全.不过,TEA算法的每一轮更像…

图片霍夫变换拟合得到直线后,怎样获得直线上的像素点坐标? 这是我今天在图像处理学习中遇到的问题,霍夫变换采用的概率霍夫变换,所以拟合得到的直线信息其实是直线的两个端点的坐标,这样一个比较直接的思路就是利用DDA算法来获取. 一.算法简介 DDA算法是计算机图形学中最简单的绘制直线算法.其主要思想是由直线公式y = kx + b推导出来的. 我们已知直线段两个端点P0(x0,y0)和P1(x1,y1),就能求出 k 和 b . 在k,b均求出的条件下,只要知道一个x值,我们就能计算出一个y值.如果…

%SA:利用SA算法解决TSP(数据是14个虚拟城市的横纵坐标)问题——Jason niu X = [16.4700 96.1000 16.4700 94.4400 20.0900 92.5400 22.3900 93.3700 25.2300 97.2400 22.0000 96.0500 20.4700 97.0200 17.2000 96.2900 16.3000 97.3800 14.0500 98.1200 16.5300 97.3800 21.5200 95.5900 19.4100…

背景:酵母会在一定的时期发生diauxic shift,有一些基因的表达上升,有一些基因表达被抑制,通过聚类算法,将基因表达的变化模式聚成6类. ORF Name R1.Ratio R2.Ratio R3.Ratio R4.Ratio R5.Ratio R6.Ratio R7.Ratio 1 YDR025W RPS18A 0.136061549576028 -0.111031312388744 -0.189033824390017 -0.782408564927373 -0.7570232465…

题目: 7-1 串的模式匹配 (30 分) 给定一个主串S(长度<=10^6)和一个模式T(长度<=10^5),要求在主串S中找出与模式T相匹配的子串,返回相匹配的子串中的第一个字符在主串S中出现的位置. 输入格式: 输入有两行: 第一行是主串S: 第二行是模式T. 输出格式: 输出相匹配的子串中的第一个字符在主串S中出现的位置.若匹配失败,输出0. 输入样例: 在这里给出一组输入.例如: aaaaaba ba 输出样例: 在这里给出相应的输出.例如: 6 分析: 这里就是在主串里面找是否存在…

在这一专辑(最小生成树)中的上一期讲到了prim算法,但是prim算法比较难懂,为了避免看不懂,就先用kruskal算法写题吧,下面将会将三道例题,加一道变形,以及一道大水题,水到不用高级数据结构,建树,画图,最短路径什么的,统统不需要.废话不多说,直接看题: 1.例题精讲 T1: 1348:[例4-9]城市公交网建设问题 时间限制: 1000 ms         内存限制: 65536 KB提交数: 2094     通过数: 650 [题目描述] 有一张城市地图,图中的顶点为城市,无向边代…

shingling算法用于计算两个文档的相似度,例如,用于网页去重.维基百科对w-shingling的定义如下: In natural language processing a w-shingling is a set of unique "shingles"—contiguous subsequences of tokens in a document —that can be used to gauge the similarity of two documents. The w…

利用dijkstra算法,来完成图中两个顶点间最短的距离,可以直接复制使用,只需要修改参数即可 def dijkstra_raw(edges, from_node, to_node): """ 将节点信息和边进行比较获取正确的边集 :param edges: :param from_node: :param to_node: :return:正无穷大 """ g = defaultdict(list) for l, r, c in edges:…

利用神经网络算法的C#手写数字识别(二)   本篇主要内容: 让项目编译通过,并能打开图片进行识别.   1. 从上一篇<利用神经网络算法的C#手写数字识别>中的源码地址下载源码与资源, 注意,两者都要下载,资源里有训练数据集. 2. 下载后源码项目用VS打开,第一遍是编译不过的,会提示参数不正确. 将资源中的DATA文件夹考入到编译目录下,如Bin\Debug下, 即可编译通过. 目录如下:   3. 上篇文中所述的打开一个图片并识别的功能在代码中是没有实现的. 本篇我们将在此项目中实现.…

利用神经网络算法的C#手写数字识别 转发来自云加社区,用于学习机器学习与神经网络 欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 下载Demo - 2.77 MB (原始地址):handwritten_character_recognition.zip 下载源码 - 70.64 KB (原始地址) :nnhandwrittencharreccssource.zip 介绍 这是一篇基于Mike O'Neill 写的一篇很棒的文章:神经网络的手写字符识别(Neural Network for…

这里主要先介绍如何利用CORDIC算法计算固定角度\(\phi\)的\(cos(\phi)\).\(sin(\phi)\)值.参考了这两篇文章[1].[2]. 一般利用MATLAB计算三角函数时,用\(cos\)举例,只需要输入相应的\(cos(\phi)\)便自动计算出来了.但是如果是硬件处理或者没有那么方便的函数时,该如何计算\(cos(\phi)\)的值呢? 有一种最傻瓜的方式是用rom存储\(0^o\)到\(90^o\)所有的余弦值,然后用查表的方法计算,但随着精度要求的提升,需要存储的…

Arbitrage                                                      T ime Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)                                                                          Total Submission(s): 3082    …

欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 下载Demo - 2.77 MB (原始地址):handwritten_character_recognition.zip 下载源码 - 70.64 KB (原始地址) :nnhandwrittencharreccssource.zip 介绍 这是一篇基于Mike O'Neill 写的一篇很棒的文章:神经网络的手写字符识别(Neural Network for Recognition of Handwritten Digits)而给出的一个…

figure [x,y] = meshgrid(-5:0.1:5,-5:0.1:5); z = x.^2 + y.^2 - 10*cos(2*pi*x) - 10*cos(2*pi*y) + 20; mesh(x,y,z) hold on c1 = 1.49445; c2 = 1.49445; maxgen = 1000; sizepop = 100; Vmax = 1; Vmin = -1; popmax = 5; popmin = -5; for i = 1:sizepop pop(i,:)…

在多线程环境下,如果某个类是有状态的,那我们在使用前,需要保证所有该类的实例对象状态一致,否则会出现意向不到的bug.下面是通用线程安全状态机的实现方法. public class ThreadSaveState{ private int x; private int y; private enum State {NEW, INITIALIZING, INITIALIZED}; private final AtomicReference<State> init = new AtomicRefe…

本教程讲解如何使用深度强化学习训练一个可以在 CartPole 游戏中获胜的模型.研究人员使用 tf.keras.OpenAI 训练了一个使用「异步优势动作评价」(Asynchronous Advantage Actor Critic,A3C)算法的智能体,通过 A3C 的实现解决了 CartPole 游戏问题,过程中使用了贪婪执行.模型子类和自定义训练循环. 该过程围绕以下概念运行: 贪婪执行——贪婪执行是一个必要的.由运行定义的接口,此处的运算一旦从 Python 调用,就要立刻执行.这使得…

本教程讲解如何使用深度强化学习训练一个可以在 CartPole 游戏中获胜的模型.研究人员使用 tf.keras.OpenAI 训练了一个使用「异步优势动作评价」(Asynchronous Advantage Actor Critic,A3C)算法的智能体,通过 A3C 的实现解决了 CartPole 游戏问题,过程中使用了贪婪执行.模型子类和自定义训练循环. 该过程围绕以下概念运行: 贪婪执行——贪婪执行是一个必要的.由运行定义的接口,此处的运算一旦从 Python 调用,就要立刻执行.这使得…

准备工作: 模块安装问题: 首先在python中安装Crypto这个包 但是在安装模块后在使用过程中他会报错 下面是解决方法: pip3 install pycrypto 安装会报错 https://github.com/sfbahr/PyCrypto-Wheels 下载合适的版本 pip3 install wheel 进入下载文件所在的目录: pip3 install pycrypto-2.6.1-cp35-none-win32.whl 实现逻辑 from Crypto.Cipher impo…

周五福利日活动是电信为回馈老用户而做的活动,其主要回馈老用户的方式是让用户免费领取对应的优惠券,意在提升老用户的忠诚度和活跃度.今日,为保证仓库备货优惠券资源充足,特别是5元话费券等,需要对该类优惠券领取效果进行预测,从而指导备货.经研究选用ARIMA算法建立预测模型,对5元话费券进行日领取量的短期预测.数据集收集了2019年1月到2019年2月5元话费券的日领取量数据,并根据此数据做时间序列分析并建立预测模型. 1.进行数据的加载 from statsmodels.tsa.stattools…

转载自:CSDN Nine-days   近日,Intel 开源了一个用于神经网络压缩的开源 Python 软件包 Distiller,它可以减少深度神经网络的内存占用.加快推断速度及节省能耗.Distiller 为 PyTorch 环境提供原型和分析压缩算法,例如产生稀疏性张量的方法和低精度运算等. 项目地址:https://github.com/NervanaSystems/distiller/ 文档地址:https://nervanasystems.github.io/distiller/…

本文完整示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/PythonPracticalSkills 这是我的系列文章「Python实用秘技」的第11期,本系列立足于笔者日常工作中使用Python积累的心得体会,每一期为大家带来一个几分钟内就可学会的简单小技巧. 作为系列第11期,我们即将学习的是:在Python中快捷加密数据. 数据安全作为老生常谈的话题,是我们日常使用Python进行诸如web应用开发等任务时绕不开的话题,我们希望通过网络传输…

# dijkstra# 1.在数据库内预先存放了北京市内最新的道路节点,选用优化了得dijkstra算法进行线路规划.    当输入起点和终点后,会计算出最短的路径.同时还能选择查看路径经过的道路节点附近的poi.  2.在数据库内预先存放了北京市内最新的道路节点,选用优化了得dijkstra算法进行线路规划.      当输入起点和终点后,会计算出最短的路径.同时还能选择查看路径经过的道路节点附近的poi.  3.在打包时需要重新申请一个key,不然会出现地图无法显示的错误 源码地址  htt…

常见的一种决策树算法是ID3,ID3的做法是每次选择当前最佳的特征来分割数据,并按照该特征所有可能取值来切分,也就是说,如果一个特征有四种取值,那么数据将被切分成4份,一旦按某特征切分后,该特征在之后的算法执行过程中将不会在起作用,这种切分方法比较迅速,但是一个比较明显的缺点是不能直接处理连续型的特征,只有事先将连续型的数据转换成离散型才能再ID3算法中使用. CART(Classification And Regression Tree)算法采用一种二分递归分割的技术,将当前的样本集分为两个子…

D. Design Tutorial: Inverse the Problem time limit per test 2 seconds memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output There is an easy way to obtain a new task from an old one called "Inverse the problem": we give…