一.报文摘要算法基本概念 使用加密通常可达到报文鉴别的目的,因为伪造的报文解密后一般不能得到可理解的内容.但简单采用这种方法,计算机很难自动识别报文是否被篡改.另外,对于不需要保密而只需要报文鉴别的网络应用,对整个报文的加密和解密,会使计算机增加很多不必要的负担(加密和解密要花费相当多的CPU时间). 更有效的方法是使用报文摘要(MessageDigest,MD)来进行报文鉴别. 发送方将可变 长度的报文m经过报文摘要算法运算后,得出固定长度的报文摘要H(m).然后对H(m)进行加密,得出EK(

引言 最近在和同学讨论研究Six Sigma(六西格玛)软件开发方法及CMMI相关问题时,遇到了需要使用Monte-Carlo算法模拟分布未知的多元一次概率密度分布问题.于是花了几天时间,通过查询相关文献资料,深入研究了一下Monte-Carlo算法,并以实际应用为背景进行了一些实验.      在研究和实验过程中,发现Monte-Carlo算法是一个非常有用的算法,在许多实际问题中,都有用武之地.目前,这个算法已经在金融学.经济学.工程学.物理学.计算科学及计算机科学等多个领域广泛应用.而且这

全局唯一标识符(GUID,Globally Unique Identifier)也称作 UUID(Universally Unique IDentifier) . GUID是一种由算法生成的二进制长度为128位的数字标识符.GUID 的格式为"xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx",其中的 x 是 0-9 或 a-f 范围内的一个32位十六进制数.在理想情况下,任何计算机和计算机集群都不会生成两个相同的GUID. GUID 的总数达到了2^128(3

kNN是一种常见的监督学习方法.工作机制简单:给定测试样本,基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k各训练样本,然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测,通常,在分类任务中可使用“投票法”,即选择这k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果:在回归任务中可以使用“平均法”,即将这k个样本的实值输出标记的平均值作为预测结果:还可以基于距离远近进行加权平均或加权投票,距离越近的样本权重越大.[1] kNN的伪代码如下:[2] 对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作: (1)计算已知类别数据集

以前做验证式的方法都是new Random().Next(10000,99999) 生成随机数了以后存到数据库中的用户表中,用户输入验证码了再查询用户表做比较的,网友说这种做法太LOW B了,应该用TOTP算法来弄,同时给了一个网址过来,https://github.com/Arch/Standard/blob/master/src/Arch.Standard/Utils/Totp.cs 上去看了下,不太懂,不过应该还是会用的,自己试了一下,可以用,不错不错,支持支持... 代码已加入自己的牛腩

对于随机数的实验,根据课程上的教程,有如下的公式: 对应的变量参数的说明: 其中对应的Mouduls变量对应的就是公式中a的值,在公式中的含义就是相当于要循环多少个数才重复的一个值. Multiplier对应的就是公式中m的值,表示的是范围值,例如图上的16807表示的就是取种子返回的随机数的范围为0-16806. 公式中的c表示的是公式每次返回的随机数要增长的一个值,如果是常数的话,每次增长的值将会是一个固定的值,就变成了容易重复的状态,所以,为了不使其是一个重复的状态,我打算在每次取完随机数

Python:SMOTE算法 直接用python的库, imbalanced-learn imbalanced-learn is a python package offering a number of re-sampling techniques commonly used in datasets showing strong between-class imbalance. It is compatible with scikit-learn and is part of scikit-l

最近需要做一些文本摘要的东西,选取了TextRank(论文参见<TextRank: Bringing Order into Texts>)作为对比方案,该方案可以很方便的使用Python相关库进行实现. 下面介绍如何利用Python实现一个简单的文本摘要工具. Demo [前期准备]: Python 2.7.x - 当然也推荐Python3,少掉很多编码问题.信仰选2! jieba分词 - 最好的python中文分词工具(最新清华出了个THULAC,有兴趣的可以试试,看对比效果似乎更好) ne

作者:HelloGitHub-追梦人物 文中涉及的示例代码,已同步更新到 HelloGitHub-Team 仓库 博客文章的模型有一个 excerpt 字段,这个字段用于存储文章的摘要.目前为止,还只能在 django admin 后台手动为文章输入摘要.每次手动输入摘要比较麻烦,对有些文章来说,只要摘取正文的前 N 个字符作为摘要,以便提供文章预览就可以了.因此我们来实现如果文章没有输入摘要,则自动摘取正文的前 N 个字符作为摘要,这有两种实现方法. 覆写 save 方法 第一种方法是通过覆写

package com.shopping.test; /** * SnowFlake的结构如下(每部分用-分开):<br> * 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000 <br> * 1位标识,由于long基本类型在Java中是带符号的,最高位是符号位,正数是0,负数是1,所以id一般是正数,最高位是0<br> * 41位时间截(毫秒级),注意,41位

最小生成树prim算法实现   ‘      ’最小生成树,就是权值(两点间直线的值)之和的最小值. 首先,要用二维数组记录点和权值.如上图所示无向图: int G[6][6];       G[1][2]= G[2][1]=4;       G[1][3]= G[3][1]=2;       ...... 然后再求最小生成树.具体方法是: 1.先选取一个点作起始点,然后选择它邻近的权值最小的点(如果有多个与其相连的相同最小权值的点,随便选取一个).如1作为起点. 使用全局变量来用做标记    

前言 多层网络的训练需要一种强大的学习算法,其中BP(errorBackPropagation)算法就是成功的代表,它是迄今最成功的神经网络学习算法. 今天就来探讨下BP算法的原理以及公式推导吧. 神经网络 先来简单介绍一下神经网络,引入基本的计算公式,方便后面推导使用 图1 神经网络神经元模型 图1就是一个标准的M-P神经元模型. [神经元工作流程] 每个神经元接受n个(图1中只有3个)来自其他神经元或者直接输入的输入信号(图1中分别为x0,x1,x2),这些输入信号分别与每条“神经”的权重相

该课题来源于UVA中Searching the Web的题目:https://vjudge.net/problem/UVA-1597 按照题目的说法,我对按照特定格式输入的文章中的词语合成字典,以满足后期的快速查找. 针对于字典的合成途径,我利用了STL中的map与set的嵌套形成了一种特定的数据结构来解析文章中的单词 #include<map> #include<iostream> #include<set> #include<algorithm> #in

''' KNN 近邻算法,有监督学习算法 用于分类和回归 思路: 1.在样本空间中查找 k 个最相似或者距离最近的样本 2.根据这 k 个最相似的样本对未知样本进行分类 步骤: 1.对数据进行预处理 提取特征向量,对原来的数据重新表达 2.确定距离计算公式 计算已知样本空间中所有样本与未知样本的距离 3.对所有的距离按升序进行排列 4.选取与未知样本距离最小的 k 个样本 5.统计选取的 k 个样本中每个样本所属类别的出现概率 6.把出现频率最高的类别作为预测结果,未知样本则属于这个类别 程序要

function code62($x){     $show='';     while($x>0){         $s=$x % 62;         if ($s>35){             $s=chr($s+61);         }elseif($s>9&&$s<=35){             $s=chr($s+55);         }         $show.=$s;         $x=floor($x/62);    

md5特点:压缩性.不可逆性,经常用于传值过程中的值加密或文件加密static char hexdigits[] = { '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', 'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f' }; public static String getMD5(File file) { FileInputStream fis = null; try { MessageDigest md = MessageDigest

1.构造损失函数的目标函数 2.对目标函数进行泰勒展开 3.把样本遍历转换成叶子节点遍历,合并正则化惩罚项 4.求wj进行求导,使得当目标函数等于0时的wj的值 5.将求解得到的wj反导入方程中,解得最终的目标函数 6.对样本进行分割时,用分割前的目标函数的值-分割后左右子树的目标函数的值,来划分得到最大的分割情况,以此来判断分割的界限 xgboost依据的是一种残差思想 以下是推导过程 实例说明

转自http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7585965 对于一般的开发人员来说,很少需要对安全领域内的基础技术进行深入的研究,但是鉴于日常系统开发中遇到的各种安全相关的问题,熟悉和了解这些安全技术的基本原理和使用场景还是非常必要的.本文将对非对称加密.数字摘要.数字签名.数字证书.SSL.HTTPS等这些安全领域内的技术进行一番简要的介绍,解释他们之间的关系,同时补充一些周边话题.   0. 概览--常用安全技术及其之间的关联 安全领域的

对于一般的开发人员来说,很少需要对安全领域内的基础技术进行深入的研究,但是鉴于日常系统开发中遇到的各种安全相关的问题,熟悉和了解这些安全技术的基本原理和使用场景还是非常必要的.本文将对非对称加密.数字摘要.数字签名.数字证书.SSL.HTTPS等这些安全领域内的技术进行一番简要的介绍,解释他们之间的关系,同时补充一些周边话题. 安全领域的技术众多,但是归根结底,他们都是为了保障如下三个方面: 1)认证用户和服务器,确保数据发送到正确的客户机和服务器   2)加密数据以防止数据中途被窃取   3)

一种生成信息摘要的算法.主要用于数据一致性和完整性的校验 SHA算法分很多版本,最大的分类是SHA-1和SHA-2.SHA-2包括很多子版本,SHA-224,SHA-256,SHA-384,SHA-512. SHA-1(可破解 http://www.cnbeta.com/articles/tech/587564.htm) SHA-1算法可以从明文生成160bit(40个字符)的信息摘要,示例如下 给定明文:      abcd SHA-1摘要:   81FE8BFE87576C3ECB22426

转: 我们知道,编程中数据的传输,保存,为了考虑安全性的问题,需要将数据进行加密.我们拿数据库做例子.如果一个用户注册系统的数据库,没有对用户的信息进 行保存,如,我去页面注册,输入"Vicky","123456".注册.web服务器未对数据进行加密而直接写入数据库,那么数据库中的用户信息,便是 一个直接可用的数据!一旦服务器服务器被黑~那么用户的信息将毫无保留的展现在黑客面前...为了解决这个弊端,现在大多数都会将信息进行MD5加密. 如"Vicky&q