初始ECC算法 1.用户A 密钥生成 (1):用随机数发生器产生随机数k∈[1,n-1]: (2):计算椭圆曲线点PA=[k]G,为公钥,k为用户A私钥: 2. 用户B加密算法及流程 设需要发送的消息为比特串M,klen为M的比特长度. 为了对明文M进行加密,作为加密者的用户B应实现以下运算步骤: (1):用随机数发生器产生随机数r∈[1,n-1](随机数r为用户B的私钥): (2):计算椭圆曲线点C1=[r]G=(x1,y1),,将C1(用户B的公钥)的数据类型转换为比特串: (3):计算椭圆

Hanming,RS,BCH —— NAND Flash中常用的纠错方式 因为闪存中会有出错的可能,如果没有使用ECC模块,读出的数据和写入的数据会有不匹配的可能,也许一个文件中只有一两个bit不匹配,这也是不能容忍的.相对来说SLC中出错概率比较低,所以使用一个纠错能力不强的Hanming码就可以了,在MLC中Hanming码就显得力不从心了,需要纠错能力更强的RS或者BCH纠错方式了. Hanming码原理算法都不算复杂,网上应该都能找到hdl代码. RS(Reed-Solomon)应用也非

版权声明:本文为HaiyuKing原创文章,转载请注明出处! 前言 记录输入框显示.隐藏密码的简单布局以及实现方式. 效果图    代码分析 方式一 /**方式一:*/ private void showOrHiddenPwd(){ if(! showPwd){ showPwd = true; img_pwdshow.setImageResource(R.drawable.pwd_show); //显示密码 edt_password.setTransformationMethod(HideRet

40.百度研发笔试题 2)一串首尾相连的珠子(m 个),有 N 种颜色(N<=10),设计一个算法,取出其中一段,要求包含所有 N 中颜色,并使长度最短.并分析时间复杂度与空间复杂度. 思路: 先将表示珠子的串in复制两遍,变成inin这样就不用余数了. 我用char型表示不同的颜色.s表示当前起始点,e表示当前结束点. 用hash[256]来存放s到e不同颜色的珠子出现次数,避免char转数字的麻烦. 先把s.e都定位在开始,e向后遍历,直到遇到N种不同颜色. 之后遍历时,s定位到下一个颜色的

首先要感谢http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7041827以及http://blog.chinaunix.net/uid-27164517-id-3280128.html两篇博文的作者,参考这两篇博文才对KMP算法有了初步认识,本文的一些内容也是来自于这两篇之中.KMP算法与BF算法的优略.回溯不回溯这些问题本文不作说明,而主要说明next函数(通常保存为一个next数组)的意义.这正是KMP算法难于理解的地方. 为了方便起见,在不会起歧

很久以前,我用过TFIDF做过行业关键词提取.TFIDF仅仅从词的统计信息出发,而没有充分考虑词之间的语义信息.现在本文将介绍一种考虑了相邻词的语义关系.基于图排序的关键词提取算法TextRank [1]. 1. 介绍 TextRank由Mihalcea与Tarau于EMNLP'04提出来,其思想非常简单:通过词之间的相邻关系构建网络,然后用PageRank迭代计算每个节点的rank值,排序rank值即可得到关键词.PageRank本来是用来解决网页排名的问题,网页之间的链接关系即为图的边,迭代

加密库 sha1 加密模块,能够将指定 明文 加密成一个长度相等的 密文 let pwd = 'qwe123456'; const secret = sha1(pwd); 同样的明文,加密得到同样的密文

题目链接:https://www.dotcpp.com/oj/problem1690.html 题目描述 字符串的子串定位称为模式匹配,模式匹配可以有多种方法.简单的算法可以使用两重嵌套循环,时间复杂度为母串与子串长度的乘积.而KMP算法相对来说在时间复杂度上要好得多,为母串与子串长度的和.但其算符比较难以理解. 在KMP算法中,使用到了一个next数组.这个数组就是在比较失配时母串指针不必回溯,而子串指针移动相应位置即可.我们给出书中next数组的算式表示以及算法,请你实现之. 图1:next

STL 算法中函数对象和谓词 函数对象和谓词定义 函数对象: 重载函数调用操作符的类,其对象常称为函数对象(function object),即它们是行为类似函数的对象.一个类对象,表现出一个函数的特征,就是通过“对象名+(参数列表)”的方式使用一个类对象,如果没有上下文,完全可以把它看作一个函数对待.          这是通过重载类的operator()来实现的.          “在标准库中,函数对象被广泛地使用以获得弹性”,标准库中的很多算法都可以使用函数对象或者函数来作为自定的回调行

一.简介 1)椭圆曲线密码学的初级读本 http://8btc.com/thread-1240-1-1.html 2)ECC加密算法入门介绍 http://www.pediy.com/kssd/pediy06/pediy6014.htm 3)ECC算法原理的认识 http://blog.csdn.net/sszgg2006/article/details/41945163 4)ECC算法介绍 http://lxxavr.blog.163.com/blog/static/1402991472012

简单介绍: 基于互信息的图像配准算法以其较高的配准精度和广泛的适用性而成为图像配准领域研究的热点之中的一个.而基于互信息的医学图像配准方法被觉得是最好的配准方法之中的一个.基于此.本文将介绍简单的基于互信息的图像配准算法. 预备知识 熵 熵(entropy)是信息论中的重要概念,用来描写叙述系统不确定性的測度,反映一个系统本身所能提供的信息总量.除去枯燥的概念.信息熵的数学表达式为: 当然,对于一幅图像来说,其熵的计算表达式例如以下:        hi表示图像Y中灰度值为i的像素点总数,N表示

String 是 Java 中很重要的一个数据类型,除了基本数据类型以外,String 是被使用的最广泛的了,但是,关于 String,其实还是有很多东西容易被忽略的. 就如本文我们要讨论的问题:Java 中的 String 有没有长度限制? 这个问题要分两个阶段看,分别是编译期和运行期.不同的时期限制不一样. 01 编译期 首先,我们先来合理的推断一下,当我们在代码中使用 String s = ""; 的形式来定义 String 对象的时候,"" 中字符的个数有没

Tomcat应用中post方式传参数长度限制 jsp页面上是没有限制的,但是在tomcat服务器上有限制,Tomcat 默认的post参数的最大大小为2M, 当超过时将会出错,可以配置maxPostSize参数来改变大小. <Connector port="8080" redirectPort="8443" acceptCount="100" maxPostSize="0"/>设置为0 就不会检测postSize了

伯乐在线导读:2009年1月28日Arec Barrwin在StackOverflow上提问,“有没有关于大O符号(Big O notation)的简单解释?尽量别用那么正式的定义,用尽可能简单的数学来解释”.在经过众多热心网友的修改更新后,最佳回复的得分已高达 3234 分,详细内容,请见下文. 最佳回复所给出的大O符号的最简单定义如下: 大O符号是一种算法复杂度的相对表示方式. 这个句子里有一些重要而严谨的用词: 相对(relative):你只能比较相同的事物.你不能把一个做算数乘法的算法和

原文:一步一步写算法(之prim算法 中) [ 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途.  联系信箱:feixiaoxing @163.com] C)编写最小生成树,涉及创建.挑选和添加过程 MINI_GENERATE_TREE* get_mini_tree_from_graph(GRAPH* pGraph) { MINI_GENERATE_TREE* pMiniTree; DIR_LINE pDirLine; if(NULL == pGraph || NULL == pGraph->hea

sql中varchar(n),nvarchar(n) 长度性能及所占空间分析 1.varchar(n),nvarchar(n) 中的n怎么解释: nvarchar(n)最多能存n个字符,不区分中英文. varchar(n)最多能存n个字节,一个中文是两个字节. 2.所占空间: nvarchar(n)一个字符会占两个字节空间. varchar(n)中文占两字节空间,英文占一个. 3.n的取值范围: nvarchar(n)   n的范围是:1与4000之间 varchar(n)   n的范围是:1与

一般来说,召回率和查准率的关系如下:1.如果需要很高的置信度的话,查准率会很高,相应的召回率很低:2.如果需要避免假阴性的话,召回率会很高,查准率会很低.下图右边显示的是召回率和查准率在一个学习算法中的关系.值得注意的是,没有一个学习算法是能同时保证高查准率和召回率的,要高查准率还是高召回率,取决于自己的需求.此外,查准率和召回率之间的关系曲线可以是多样性,不一定是图示的形状. 如何取舍查准率和召回率数值: 一开始提出来的算法有取查准率和召回率的平均值,如下面的公式average=(P+R)/2

机器学习算法中如何选取超参数:学习速率.正则项系数.minibatch size 本文是<Neural networks and deep learning>概览 中第三章的一部分,讲机器学习算法中,如何选取初始的超参数的值.(本文会不断补充) 学习速率(learning rate,η) 运用梯度下降算法进行优化时,权重的更新规则中,在梯度项前会乘以一个系数,这个系数就叫学习速率η.下面讨论在训练时选取η的策略. 固定的学习速率.如果学习速率太小,则会使收敛过慢,如果学习速率太大,则会导致代价

摘要: 数据挖掘.机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precision).召回率(Recall).F值(F-Measure)简介. 引言: 在机器学习.数据挖掘.推荐系统完成建模之后,需要对模型的效果做评价. 业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision).召回率(Recall).F值(F-Measure)等,下图是不同机器学习算法的评价指标.下文讲对其中某些指标做简要介绍. 本文针对二元分类器! 本文针对二元分类器!! 本文针对二元分类器!!! 对分类的分类器的评价指标将在以后

之前一直不解为何算法中经常会看到 log 今天看<数据结构与算法分析 Java 语言描述>(第 3 版)2.4.3 节 求最大子序列和的分治算法实现时才注意到原因 翻看第 29 页的最后一句部分内容如下: 即若 N = 2 ^ k,则 T(N) = N * (k + 1) = N log N + N = O(N log N) 我们根据上面的 N = 2 ^ k 可得到 k = log N 所以代入公式消除变量 k: N * k + N = N log N + N 此时只剩下一个变量可以十分清晰