在工作中遇到的Des解密问题,第三方发来的数据需要我们进行des解密,但是解密的结果前几位始终是乱码.废了半天劲,终于找到了问题所在. 下面先介绍一下des,了解des的同学可以直接看下面的解决办法. Des加密 DES全称为Data EncryptionStandard,即数据加密标准.Des加密算法是一种对称加密算法,所谓对称加密算法就是指对明文的加密以及对密文的解密用的是同一个密钥. Des使用一个56位的密钥以及附加的8位奇偶校验位,产生最大64位的分组大小.这是一个迭代的分组密码,使用

[用户单位]XXXX网站[数据恢复故障描述]DELL POWEREDGE 2850服务器,内置6块300G SCSI硬盘 ,组成RAID5,安装LINUX REDHAT 4操作系统,存储大量照片,文件系统采用EXT3.据后期推断,早先已有一块硬盘离线,但机房内并未发现,直至另一块硬盘掉线后系统瘫痪才知道.DELL工程师建议将其中一块硬盘强制上线,但同时指出操作具有风险.用户将某盘强制上线后,发现操作系统启动时异常,感觉不妙,于是关掉服务器,寻求专业数据恢复机构服务. [数据恢复故障分析]此类故障

#6277. 数列分块入门 1 内存限制:256 MiB时间限制:100 ms标准输入输出 题目类型:传统评测方式:文本比较 上传者: hzwer 提交提交记录统计测试数据讨论 2   题目描述 给出一个长为 nn 的数列,以及 nn 个操作,操作涉及区间加法,单点查值. 输入格式 第一行输入一个数字 nn. 第二行输入 nn 个数字,第 ii 个数字为 a_iai​,以空格隔开. 接下来输入 nn 行询问,每行输入四个数字 \mathrm{opt}opt.ll.rr.cc,以空格隔开. 若 \

第十八个知识点:画一个描述ECB,CBC,CTR模式的操作 第8周是画三个图的任务,但是维基百科上已经有人画的很好了 https://en.wikipedia.org/wiki/File:ECB_encryption.svg https://en.wikipedia.org/wiki/File:CBC_encryption.svg https://en.wikipedia.org/wiki/File:CTR_encryption_2.svg 因此我将解释这后面的原理. 操作模式:块密码的安全性依

Hadoop版本:2.6.0 本文系从官方文档翻译而来,转载请尊重译者的工作,注明以下链接: http://www.cnblogs.com/zhangningbo/p/4146398.html 概述 HDFS中的集中化缓存管理是一个明确的缓存机制,它允许用户指定要缓存的HDFS路径.NameNode会和保存着所需快数据的所有DataNode通信,并指导他们把块数据缓存在off-heap缓存中. HDFS集中化缓存管理具有许多重大优势: 1.明确的锁定可以阻止频繁使用的数据被从内存中清除.当工作集

这是自行制作的一个DES文本加密工具 最终效果图: 本加密器支持UTF-8字符的加解密(包含中文),由于其中的编码方式与常用编码方式不同,加密结果与网上工具不同,但是能实现正常加解密. 最终目标: 目的是设计一个基于ECB模式,短块加密使用填充法的DES加密解密器,以此来实现对文本的加解密,其文本的处理还用到了base64编码. 实验内容: 该des加密软件我采用的是python语言编写.主程序分了四个大的模块, 一个负责图形化界面的编写及综合作用的mainfunc.py文件: 一个负责DES的

集大软件工程15级个人作业Week2 快速通读教材<构建之法>,并参照提问模板,提出5个问题. 在每个问题后面,请说明哪一章节的什么内容引起了你的提问,提供一些上下文 列出一些事例或资料,支持你的提问. 说说你提问题的原因,你说因为自己的假设和书中的不同而提问,还是不懂书中的术语,还是对推理过程有疑问,还是书中的描述和你的经验(直接经验或间接经验)矛盾? [附加题]:请将问题提交至豆瓣:https://book.douban.com/subject/27069503/, 并在博客中给出链接 在

MapReduce是一个数据处理的编程模型.这个模型很简单,但也不是简单到不能够支持一些有用的语言.Hadoop能够运行以多种语言写成的MapReduce程序.在这一章中,我们将看看怎样用Java,Ruby,Python语言来写同一个例子.更重要的是,MapReduce程序天生并发运行,这就相当于把能够进行大数据分析的工具交到了某个拥有足够多机器的人手里. 气候数据集 在我们的例子中,将会写一个程序来挖掘天气数据.天气传感器每一个小时都会在全球的许多地方收集数据,并且也收集了大量的日志数据.这些

case Acad::eOk:lstrcpy(Glb_AcadErrorInfo,_T("正确"));break;case Acad::eNotImplementedYet:lstrcpy(Glb_AcadErrorInfo,_T("尚未实现"));break;case Acad::eNotApplicable:lstrcpy(Glb_AcadErrorInfo,_T("不合适的"));break;case Acad::eInvalidInput

继续摘抄<Hadoop 权威指南>第二章,跳过不少于我复杂的东西,但依然是捉急的效率,开始觉得看不完另外一本全英文的书,大概每天要看5页吧... 以上. MapReduce 是一种可用于数据处理的编程模型.该模型比较简单,但想要写出有用的程序却不太容易.Hadoop 可以运行各种语言版本的 MapReduce 程序.在本章中,我们将看到同一个程序的 Java. Ruby. Python 和 C++语言版本.最重要的是,MapReduce 程序本质上是并行运行的,因此可以将大规模的数据分析任务分

1.2.1 结构 一个完整的mapreduce程序在分布式运行时有三类实例进程: 1.MRAppMaster:负责整个程序的过程调度及状态协调 2.mapTask:负责map阶段的整个数据处理流程 3.ReduceTask:负责reduce阶段的整个数据处理流程 1.2.2 MR程序运行流程 1.2.2.1 流程示意图 1.2.2.2 流程解析 1.  一个mr程序启动的时候,最先启动的是MRAppMaster,MRAppMaster启动后根据本次job的描述信息,计算出需要的maptask实例

概述 HDFS中的集中化缓存管理是一个明确的缓存机制,它允许用户指定要缓存的HDFS路径.NameNode会和保存着所需快数据的所有DataNode通信,并指导他们把块数据缓存在off-heap缓存中. HDFS集中化缓存管理具有许多重大优势: 1.明确的锁定可以阻止频繁使用的数据被从内存中清除.当工作集的大小超过了主内存大小(这种情况对于许多HDFS负载都是司空见惯的)时,这一点尤为重要. 2.由于DataNode缓存是由NameNode管理的,所以,在确定任务放置位置时,应用程序可以查询一组

文档首页 英文版文档 本作品采用知识共享署名-非商业性使用 3.0 未本地化版本许可协议进行许可. Node.js v0.10.18 手册 & 文档 索引 | 在单一页面中浏览 | JSON格式 目录 关于本文档 稳定度 JSON 输出 概述 全局对象 global process console 类: Buffer require() require.resolve() require.cache require.extensions __filename __dirname module e

仅仅要有标准的DES加密和解密算法.类似ANSI-X99MAC算法和PBOC3DES算法就非常好实现.他们都是用DES算法再经过一层算法实现的.实现原理看图就能看明确.3DES算法实现就更简单了.就是DES算法再加解密一次. /* ************************************************************************************************************** * * 函数原型:void CurCalc_3

本篇主要对hadoop命令和hdfs命令进行阐述,yarn命令会在之后的文章中体现 hadoop fs命令可以用于其他文件系统,不止是hdfs文件系统内,也就是说该命令的使用范围更广可以用于HDFS.Local FS等不同的文件系统.而hdfs dfs命令只用于HDFS文件系统: 一.hadoop命令 使用语法:hadoop [--config confdir] COMMAND #其中config用来覆盖默认的配置 ##command #子命令 fs run a generic filesyst

本文是我翻译<JavaScript Concurrency>书籍的第六章 实用的并发,该书主要以Promises.Generator.Web workers等技术来讲解JavaScript并发编程方面的实践. 完整书籍翻译地址:https://github.com/yzsunlei/javascript_concurrency_translation .由于能力有限,肯定存在翻译不清楚甚至翻译错误的地方,欢迎朋友们提issue指出,感谢. 在上一章中,我们大致学习了Web workers的基本

Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 262144/262144 K (Java/Others)Total Submission(s): 3192    Accepted Submission(s): 371 Problem Description You are given a rooted tree of N nodes, labeled from 1 to N. To the ith node a non-negat

3343: 教主的魔法 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 256 MBSubmit: 1172  Solved: 526[Submit][Status][Discuss] Description 教主最近学会了一种神奇的魔法,能够使人长高.于是他准备演示给XMYZ信息组每个英雄看.于是N个英雄们又一次聚集在了一起,这次他们排成了一列,被编号为1.2.…….N. 每个人的身高一开始都是不超过1000的正整数.教主的魔法每次可以把闭区间[L, R](1≤L≤R≤N)

嵌入式开发者所做的最重要的决定之一就是部署哪种文件系统.有些文件系统性能比较高有些文件系统空间利用率比较高,还有一些文件系统设备故障或者意外断电后恢复数据比较方便. linux文件系统概念 分区 分区是对物理设备的逻辑划分,而文件系统就存在于这个设备上.一个物理设备可以只包含一个分区,占据所有可用空间,或者,它可以被分成多个分区,以适合某个特定任务的要求.一个分区可以被看成一个逻辑盘,它上面可以存储一个完整的文件系统.一个分区就是物理媒介的一个逻辑部分,这个分区中数据的组织形式遵循此分区类型的相

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5025772.html python有许多可视化工具,本书主要讲解matplotlib.matplotlib是用于创建出版质量图表的桌面绘图包(主要是2D方面).matplotlib的目的是为了构建一个MATLAB式的绘图接口.本书中的大部分图都是用它生成的.除了图形界面显示,还可以把图片保存为pdf.svg.jpg.png.gif等形式. 1.matplotlib API入门 Ipython可以用close()关闭界面.

LXD 提供了各种资源限制.其中一些与容器本身相关,如内存配额.CPU 限制和 I/O 优先级.而另外一些则与特定设备相关,如 I/O 带宽或磁盘用量限制.-- Stéphane Graber 本文导航 -可用资源限制03% -磁盘08% -CPU12% -内存21% -网络 I/O26% -块 I/O29% -它怎么工作?39% -应用这些限制43% -CPU47% -内存58% -磁盘和块 I/O63% -网络 I/O71% -获取当前资源使用率81% -总结92% -更多信息94% 编译自