参考:https://blog.csdn.net/niepangu/article/details/45499383 计算CRC的过程,就是用一个特殊的“除法”,来得到余数,这个余数就是CRC. 它不是真正的算术上的除法!过程和算术除法过程一样,只是加减运算变成了XOR(异或)运算!  算术上的除法: 120÷9＝13 余 3,120是被除数,9是除数,13是商,3是余数.念作120除以9,或者9除120,或者9去除120!(除法的过程就不写了) 这个除法计算机当然会做,但是做起来很麻烦,因为减

最详细易懂的CRC-16校验原理(附源程序) from:http://www.openhw.org/chudonganjin/blog/12-08/230184_515e6.html 最详细易懂的CRC-16校验原理(附源程序) 1.循环校验码(CRC码): 是数据通信领域中最常用的一种差错校验码,其特征是信息字段和校验字段的长度可以任意选定. 2.生成CRC码的基本原理: 任意一个由二进制位串组成的代码都可以和一个系数仅为‘0’和‘1’取值的多项式一一对应.例如:代码1010111对应的多项式

from:http://www.openhw.org/chudonganjin/blog/12-08/230184_515e6.html 最详细易懂的CRC-16校验原理(附源程序) 1.循环校验码(CRC码): 是数据通信领域中最常用的一种差错校验码,其特征是信息字段和校验字段的长度可以任意选定. 2.生成CRC码的基本原理: 任意一个由二进制位串组成的代码都可以和一个系数仅为‘0’和‘1’取值的多项式一一对应.例如:代码1010111对应的多项式为x6+x4+x2+x+1,而多项式为x5+x

最详细易懂的CRC-16校验原理(附源程序) 1.循环校验码(CRC码): 是数据通信领域中最常用的一种差错校验码,其特征是信息字段和校验字段的长度可以任意选定. 2.生成CRC码的基本原理: 任意一个由二进制位串组成的代码都可以和一个系数仅为‘0’和‘1’取值的多项式一一对应.例如:代码1010111对应的多项式为x6+x4+x2+x+1,而多项式为x5+x3+x2+x+1对应的代码101111. 标准CRC生成多项式如下表: 名称          生成多项式              简记

前言 本文将使用一个NuGet公开的组件技术来实现CRC16校验功能,提供了一些简单的API,来方便的实现. 在Visual Studio 中的NuGet管理器中可以下载安装,也可以直接在NuGet控制台输入下面的指令安装: Install-Package HslCommunication NuGet安装教程  http://www.cnblogs.com/dathlin/p/7705014.html 技术支持QQ群:592132877 (组件的版本更新细节也将第一时间在群里发布) Summar

目录 1.背景介绍 2. CRC校验的三种方法 2.1. 直接计算CRC校验 2.2. 查短表法计算CRC16校验 2.3.查大表法计算CRC16校验 3.三种校验方式的测试方法 3.1.直接计算CRC校验的时间测试 3.2.查短表计算CRC校验的时间测试 3.3.查长表计算CRC校验的时间测试 4.校验结果的测试 4.1. CRC静态帮助类中的校验结果方法 4.2. CRC验证方法的顶层调用 5. 不同校验方式的性能差异 6. 结果输出 7.小结 1.背景介绍 主要应用场景在物联网中,底端设备

实验平台:win7,VS2010 先上结果截图(文章最后下载程序,解压后直接运行BIN文件夹下的EXE程序): a.鼠标拖拽旋转物体,类似于OGRE中的“OgreBites::CameraStyle::CS_ORBIT”. b.键盘WSAD键移动镜头,鼠标拖拽改变镜头方向,类似于OGRE中的“OgreBites::CameraStyle::CS_FREELOOK”. 1.坐标变换的一个例子,两种思路理解多个变换的叠加 现在考虑Scale(1,2,1); Transtale(2,1,0); Rot

RSA加密数学原理 */--> *///--> *///--> UP | HOME RSA加密数学原理 Table of Contents 1 引言 2 RSA加密解密过程 2.1 加密 2.2 解密 3 收尾 1 引言 RSA加密算法,即是目前最有影响力的咬钥加密算法, 他能够抵抗到目前为止已知的绝大多数密码攻击, 已被ISO推荐为公钥数据加密标准. 该算法基于一个十分简单的数论事实: 将两个大素数乘十分容易, 但相要对乘积进行因式分解却极其困难, 因此可以将乘积公开作为加密密钥. (

PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法.PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维 数据的降维.网上关于PCA的文章有很多,但是大多数只描述了PCA的分析过程,而没有讲述其中的原理.这篇文章的目的是介绍PCA的基本数学原理,帮助 读者了解PCA的工作机制是什么. 当然我并不打算把文章写成纯数学文章,而是希望用直观和易懂的方式叙述PCA的数学原理,所以整个文章不会引入严格的数学推导.希望读

PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法.PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维.网上关于PCA的文章有很多,但是大多数只描述了PCA的分析过程,而没有讲述其中的原理.这篇文章的目的是介绍PCA的基本数学原理,帮助读者了解PCA的工作机制是什么. 当然我并不打算把文章写成纯数学文章,而是希望用直观和易懂的方式叙述PCA的数学原理,所以整个文章不会引入严格的数学推导.希望读者在

PCA 的数学原理和可视化效果 本文结构: 什么是 PCA 数学原理 可视化效果 1. 什么是 PCA PCA (principal component analysis, 主成分分析) 是机器学习中对数据进行降维的一种方法. 例如,我们有这样的交易数据,它有这几个特征:(日期, 浏览量, 访客数, 下单数, 成交数, 成交金额),从经验可知,“浏览量”和“访客数”,“下单数”和“成交数”之间会具有较强的相关关系.这种情况下,我们保留其中的两个维度就可以保证原有的信息完整. 但是当我们在做降维的

word2vec 是 Google 于 2013 年推出的一个用于获取词向量的开源工具包.我们在项目中多次使用到它,但囿于时间关系,一直没仔细探究其背后的原理. 网络上 <word2vec 中的数学原理详解> 有一系列的博文,对这个问题已经做了很好的阐述.作者十分用心,从最基础的预备知识.背景知识讲起,这样读者就不用到处找相关资料了. 这里,我就把其博文链接直接搬运过来: (一)目录和前言 (二)预备知识 (三)背景知识 (四)基于 Hierarchical Softmax 的模型 (五)基于

非对称加密技术,在现在网络中,有非常广泛应用.加密技术更是数字货币的基础. 所谓非对称,就是指该算法需要一对密钥,使用其中一个(公钥)加密,则需要用另一个(私钥)才能解密. 但是对于其原理大部分同学应该都是一知半解,今天就来分析下经典的非对称加密算法 - RSA算法. 通过本文的分析,可以更好的理解非对称加密原理,可以让我们更好的使用非对称加密技术. 题外话: 并博客一直有打算写一系列文章通俗的密码学,昨天给站点上https, 因其中使用了RSA算法,就查了一下,发现现在网上介绍RSA算法的文章

PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法.PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维.网上关于PCA的文章有很多,但是大多数只描述了PCA的分析过程,而没有讲述其中的原理.这篇文章的目的是介绍PCA的基本数学原理,帮助读者了解PCA的工作机制是什么. 当然我并不打算把文章写成纯数学文章,而是希望用直观和易懂的方式叙述PCA的数学原理,所以整个文章不会引入严格的数学推导.希望读者在

数学原理参考:https://blog.csdn.net/aiaiai010101/article/details/72744713 实现过程参考:https://www.cnblogs.com/eczhou/p/5435425.html 两篇博文都写的透彻明白. 自己用python实现了一下,有几点疑问,主要是因为对基变换和坐标变换理解不深. 先附上代码和实验结果: code: from numpy import * import numpy as np import matplotlib.p

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主要参考:    word2vec 中的数学原理详解                 自己动手写 word2vec 编码的话,根是不记录在编码中的 这一篇主要讲的就是霍夫曼树(最优二叉树)和编码.  参考   快速画出哈夫曼树 / 霍夫曼树 / 最优树   了解其构成.    哈夫曼树及 python 实现 python 代码 构建霍夫曼树 ,获得霍夫曼编码    简单实现: #节点类 class Node(object): def __init__(self,name=None,value=N

最近在看词向量了,因为这个概念对于语言模型,nlp都比较重要,要好好的学习一下.把网上的一些资料整合一下,搞个系列. 主要参考:    word2vec 中的数学原理详解                 自己动手写 word2vec word2vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取 word vector 的工具包,它简单.高效,因此引起了很多人的关注. 由于 word2vec 的作者 Tomas Mikolov 在两篇相关的论文 [3,4] 中并没有谈及太多算法细节,

数学原理 在数字信号处理中,相关(correlation)可以分为互相关(cross correlation)和自相关(auto-correlation). 互相关是两个数字序列之间的运算:自相关是单个数字序列本身的运算,可以看成是两个相同数字序列的互相关运算．互相关用来度量一个数字序列移位后,与另一个数字序列的相似程度．其数学公式如下: 其中,f 和 g 为数字序列,n 为移位的位数,f* 表示 f 序列值的复数共轭,即复数的实部不变,虚部取反． 而卷积(convolution)与互相关运算相

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PHP CRC16 校验码的算法如何使用最近用到CRC16, 我现在就是要把 010301180001 算出CRC16的校验码,通过其他工具,可以得到 校验码是 05F1 最后完整的代码就是 01030118000105F1 我现在需要用php程序,写个函数,来计算这个 05F1 , 网上很难找到 php语言中的CRC16 应用实例,昨晚发现php.net官方有这样一个介绍.http://cn.php.net/manual/en/function.crc32.php PHP code I mad