转发注明出处:http://www.cnblogs.com/0zcl/p/6106513.html 前言: hill密码算法我打算简要介绍就好,加密矩阵我用教材上的3*3矩阵,只做了加密,解密没有做,不过我觉得会加密就会解密的~~       一.hill算法原理 hill密码是一种多字母替代密码,由数学学Leste Hill于1929年研制成功.该密码算法取m个连续的明文字母,并用m个密文字母代替,用向量或矩阵表示为(这里取m=3,C和P是长度为3的列向量,K是3*3矩阵): 即:C＝KP  

时至期末,补习信息安全概论作业.恰巧遇古典密码学算法中的playfair算法和hill算法,用javascript语言实现起来是在有趣,边查百度边编码,顺便好好补习一下javascript基础. playfair Playfair密码(英文:Playfair cipher 或 Playfair square)是一种替换密码.依据一个5*5的正方形组成的密码表来编写,表中排列有25个字母.对于英语中的26个字母,去掉最常用的Z,构成密码表. 实现思路: 1,编制密码表 密钥是一个单词或词组,密码表

协同过滤(collaborative filtering,CF)算法主要分为memory-based CF 和 model-based CF,而memory-based CF 包括user-based CF和item-based CF. 基于用户的(User-based)协同过滤算法 基于用户的(User-based)协同过滤算法是根据邻居用户的偏好信息产生对目标用户的推荐.它基于这样一个假设:如果一些用户对某一类项目的打分比较接近,则他们对其它类项目的打分也比较接近(相似用户对某一item的打

Atitit 电子商务订单号码算法(java c# php js  微信 1.1. Js版本的居然钱三爷里面没有..只好自己实现了. 1.2. 订单号标准化...长度16位 1.3. 订单号的结构 前4是自定义的,商户可以根据商户业务的不同,头四位不同.例如ET业务为4000,邮件业务为5000 1.4. 统一的订单结构,前边以为可以表示那个接口的订单(可以运用与微信,支付宝,银联表示 订单格式可用字符串,中间下划线分割,方便识别.纯数字兼容性更好 Atitit 微信支付总结 v2 paf 微信

本文主要记录和分享学习到的知识,算不上原创. *参考文献见链接. 本文讲述的是求解MIP问题的启发式算法中的爬山算法 (Hill climbing). 目录 前言 Hill climbing 的过程 Hill climbing 的伪代码 Hill climbing 的不足 前言 爬山算法是以local search为核心框架的启发式算法中最简单的算法,当然,结果一般也不太好,因为爬山算法有一个很大的缺点:不能跳出局部解. 就像我们在local search那篇文中提到,以local search

前言: 对于SHA安全散列算法,以前没怎么使用过,仅仅是停留在听说过的阶段,今天在看图片缓存框架Glide源码时发现其缓存的Key采用的不是MD5加密算法,而是SHA-256加密算法,这才勾起了我的好奇心,所以趁着晚上没啥事,来学习一下. 其他几种加密方式: Android数据加密之Rsa加密 Android数据加密之Aes加密 Android数据加密之Des加密 Android数据加密之MD5加密 Android数据加密之Base64编码算法 Android数据加密之异或加密算法 SHA加密算

转发注明出处: http://www.cnblogs.com/0zcl/p/6105825.html 一.基本概念 古典密码是基于字符替换的密码.加密技术有:Caesar(恺撒)密码.Vigenere(维吉尼尔)密码.Playfair密码.Hill密码-- 明文:未经过加密的信息:密文:加密后的信息 加密解密的过程:如下图 二.Caesar密码 这里我先简单讲下恺撒密码,咸觉挺简单的,后面再主要讲Playfair算法原理与编程. 基本原理: 在开拓罗马帝国的时候,恺撒担心信使会阅读他送给士兵的命

1 集体智慧和协同过滤 1.1 什么是集体智慧(社会计算)? 集体智慧 (Collective Intelligence) 并不是 Web2.0 时代特有的,只是在 Web2.0 时代,大家在 Web 应用中利用集体智慧构建更加有趣的应用或者得到更好的用户体验.集体智慧是指在大量的人群的行为和数据中收集答案,帮助你对整个人群得到统计意义上的结论,这些结论是我们在单个个体上无法得到的,它往往是某种趋势或者人群中共性的部分. Wikipedia 和 Google 是两个典型的利用集体智慧的 Web

0序 随着移动互联和大数据的拓展越发觉得算法以及模型在设计和开发中的重要性.不管是现在接触比较多的安全产品还是大互联网公司经常提到的人工智能产品(甚至人类2045的的智能拐点时代).都基于算法及建模来处理.     常见的词汇:机器学习.数据建模.关联分析.算法优化等等,而这些种种又都是基于规律的深度开发(也难怪道德经的首篇就提出道可道非常道,名可名非常名的说法),不管是线性还是非线性,总之存在关联关系,而我们最好理解的就是线性关系,简单的用个函数就能解决.比如我们生活中应用的比较的归纳总结,其

该解密方法的KEY 不是一个数或者一段字符串,而是一个矩阵, 比如有个3*3的KEY: 那么如果我们要加密一个长度为N的字符串, 那么把N除以3,分成M个3个字母组成的小段, 对每个小段尽心加密: 1. 将明文分成M个小段:{{p1,p2,p3},{p4,p5,p6}...{..pN}} 2. 对每个小段尽心加密: c1 = (k11*p1 + k21*p2 + k31*p3) c2= (k12*p1 + k22*p2 + k32*p3) c3= (k13*p1 + k23*p2 + k33*p

一 设计原则 电子商务平台总体结构的设计应从体系.功能.信息.过程等各个方面保证整个电子商务平台总体目标的实现,以提高市场竞争能力.总体结构的设计应考虑以下设计原则: 快速响应原则:商机稍纵即逝,网站应该能够快速响应.一方面需要能够随时根据业务需要进行更新网站内容,另一方面需要能够迅速开发出新的网站功能,适应新的业务模式. 高可用性原则:高可用性包含多个层面的含义.首先, 网站必须稳定提供服务,网站功能保持随时正常可用.其次,交互设计注重用户体验.最后,网站性能必须表现卓越.这些都是以网站大用户

K-MEANS算法 摘要:在数据挖掘中,K-Means算法是一种 cluster analysis 的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法. 在数据挖掘中,K-Means算法是一种cluster analysis的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法. 问题 K-Means算法主要解决的问题如下图所示.我们可以看到,在图的左边有一些点,我们用肉眼可以看出来有四个点群,但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢?于是就出

英文原文:<MapReduce Patterns, Algorithms, and Use Cases> https://highlyscalable.wordpress.com/2012/02/01/mapreduce-patterns/ 在这篇文章里总结了几种网上或者论文中常见的MapReduce模式和算法,并系统化的解释了这些技术的不同之处.所有描述性的文字和代码都使用了标准hadoop的MapReduce模型,包括Mappers, Reduces, Combiners, Partiti

1 集体智慧和协同过滤 1.1 什么是集体智慧(社会计算)? 集体智慧 (Collective Intelligence) 并不是 Web2.0 时代特有的,只是在 Web2.0 时代,大家在 Web 应用中利用集体智慧构建更加有趣的应用或者得到更好的用户体验.集体智慧是指在大量的人群的行为和数据中收集答案,帮助你对整个人群得到统计意义上的结论,这些结论是我们在单个个体上无法得到的,它往往是某种趋势或者人群中共性的部分. Wikipedia 和 Google 是两个典型的利用集体智慧的 Web

一 设计原则 电子商务平台总体结构的设计应从体系.功能.信息.过程等各个方面保证整个电子商务平台总体目标的实现,以提高市场竞争能力.总体结构的设计应考虑以下设计原则: 快速响应原则:商机稍纵即逝,网站应该能够快速响应.一方面需要能够随时根据业务需要进行更新网站内容,另一方面需要能够迅速开发出新的网站功能,适应新的业务模式. 高可用性原则:高可用性包含多个层面的含义.首先, 网站必须稳定提供服务,网站功能保持随时正常可用.其次,交互设计注重用户体验.最后,网站性能必须表现卓越.这些都是以网站大用户

转来一篇关于NAND FLASH均衡算法的文章,加上一点思考和笔记,认为这种思考有助于更深刻的理解,更好的记忆,所以也算半原创了吧,最起码笔记是原创的.有意思的是,帖子提起这个算法并不是因为嵌入式开发的需要,而是企业存储.因为提到硬盘驱动器HDD的速度硬伤,目前估计就SSD一种好的存储介质解决方案吧,而SSD除了暂时价格小高以外,主要有一个寿命短的硬伤.这样的话就不可避免的涉及到映射.磨损均衡.存储格式转换等优化问题.以前一直认为基本只有使用NAND FLASH代替HDD的嵌入式平台才产生这种需

转自不正直的绅士,因百度空间迁移,无法注明出处,我从其google搜索引擎中的cache进行的copy. 不正直的绅士 是跟我一起工作过的非常有才的一个青年才俊. Paxos的使用非常广泛.sanlock也使用了paxos. 共研究Paxos算法的程序猿参考. Paxos算法小结 1 Paxos算法的背景1.1 State Machine Approach与一致性算法1.2 CAP理论与一致性算法2 Paxos算法2.1 Paxos算法的角色2.2 Paxos算法的描述2.3 Paxos算法的简

在数据挖掘中,K-Means算法是一种cluster analysis的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法. 问题 K-Means算法主要解决的问题如下图所示.我们可以看到,在图的左边有一些点,我们用肉眼可以看出来有四个点群,但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢?于是就出现了我们的K-Means算法(Wikipedia链接) K-Means要解决的问题 算法概要 这个算法其实很简单,如下图所示: 从上图中,我们可以看到,A,B,C,D,E是五个在图

首届全球RTB(实时竞价)广告DSP算法大赛 竞赛指南     RTB (Real Time Bidding, 实时竞价) 是近年来计算广告领域最激动人心的进展之一. 它增加了展示广告的透明度与效率,有利于展示广告生态系统的健康发展. RTB模式使 得广告主能在合适的时间将合适的广告信息传递给合适的人,媒体能更好地利用其网站受 众获得更多盈收,而又使得用户能够通过个性化广告技术看到相关的信息.     在基于RTB的展示广告生态系统中,有两个重要的成员:Ad Exchange(广告交易平 台)与