mbedtls 入门 https://segmentfault.com/a/1190000012007117 ARM mbedtls使开发人员可以非常轻松地在嵌入式产品中加入加密和SSL/TLS功能.它提供了具有直观的API和可读源代码的SSL库,可以在大部分系统上直接构建它,也可以手动选择和配置各项功能.mbedtls库提供了一组可单独使用和编译的加密组件,还可以使用单个配置头文件加入或排除这些组件.从功能角度来看,该mbedtls分为三个主要部分: SSL/TLS协议实施: 一个加密库: 一

<深入Java虚拟机学习笔记>- 第13章 浮点运算

分析 JavaScript 只有一种数字类型 Number ,而且在Javascript中所有的数字都是以IEEE-754标准格式表示的. 浮点数的精度问题不是JavaScript特有的,因为有些小数以二进制表示位数是无穷的: 十进制 二进制 0.1 0.0001 1001 1001 1001 ... 0.2 0.0011 0011 0011 0011 ... 0.3 0.0100 1100 1100 1100 ... 0.4 0.0110 0110 0110 0110 ... 0.5 0.1

网上都没有找到window下mbedtls的相关配置,或许是太简单了.希望可以帮助那些像我这样的小白一枚. 下载 github的下载:https://github.com/ARMmbed/mbedtls 官网下载:https://tls.mbed.org 解压 解压之后可以看到一堆文件夹,如下图, 用到的文件夹 include: 库头文件所在  直接整个拷贝到codeblock所建的工程的文件夹就可以 library:库源文件(.c)所在 visualc:用codeblocks打开mbedTLS

目录 前言 JavaScript加减乘除运算 decimal.js加减乘除运算 前言 开发过程中免不了有浮点运算,JavaScript浮点运算的精度问题会带来一些困扰 JavaScript 只有一种数字类型 ( Number ) JavaScript采用 IEEE 754 标准双精度浮点(64),64位中 1位浮点数中符号,11存储指数,52位存储浮点数的有效数字 有时候小数在二进制中表示是无限的,所以从53位开始就会舍入(舍入规则是0舍1入),这样就造成了“浮点精度问题”(由于舍入规则有时大点

|版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 最近尝试在STM32F4下用MBEDTLS实现了公钥导入(我使用的是ECC加密),整个过程使用起来比较简单. 首先,STM32F4系列CUBE里已经集成了MBEDTLS, MBEDTLS是ARM公司的开源加密库,遵守APACHE协议,大家可以随便使用MBEDTLS到开源和闭源项目上. 其次,除了ECC,MBEDTLS还支持AES系列对称加密,支持基于AES的NONCE生成,支持SHA系列摘要算法等,可以应用在各种加密场景. 1. 在CUBE

上一篇博文中 电池温度检测原理和示例代码 ,由于驱动要使用对数函数而从网上参看一个实现 double ln(double a) { ; int k,nk; double x,xx,y; x = (a-)/(a+); xx = x*x; nk = *N+; y = 1.0/nk; ;k--) { nk = nk - ; y = 1.0/nk+xx*y; } return 2.0*x*y; } 尴尬的是当时内核不支持浮点运算所以停滞了, 时间紧迫只能折中先列出各个温度和电压对应表, 通过查表方式处理

关于PolarSSL mbed TLS(以前称为PolarSSL)是TLS和SSL协议的实现,并且需要相应的加密算法和支持代码.这是双重许可与Apache许可证 2.0版(与GPLv2许可也可).网站上指出,mbed TLS的目标是“易于理解,使用,集成和扩展” 核心SSL 库用C编程语言编写,并实现SSL模块,基本加密功能并提供各种实用功能.与OpenSSL和TLS的其他实现不同,mbed TLS设计为适合小型嵌入式设备,最小完整的TLS堆栈需要60KB的程序空间和64KB的RAM.它也是高度

本部分来自于<大规模并行处理器编程实战>第六章.第七章.打算不再看这本书了,准备看<programming massively parallel processors 2nd>,即它的第二版,第一版是09年的,第二版是13年的,虽说第二版可是里面涉及的是cuda4.0 和5.0,然而现在2015年7月,cuda都7.0了,正所谓赶速度,完全赶不上啊.虽然说本书好,不过一个不小心,你费老大劲做的优化,发现其实新版本的cuda或者硬件完全不需要,果然有关cuda的最好的资料其实还是官方

浮点运算 let 和 expr 都无法进行浮点运算,但是 bc 和 awk 可以. 范例:求 除以 ,保留 位有效数字 $ echo "scale=3; 1/13" | bc . $ echo "1 13" | awk '{printf("%0.3fn",$1/$2)}' 0.077 说明: bc 在进行浮点运算时需指定精度,否则默认为 ,即进行浮点运算时,默认结果只保留整数.而 awk 在控制小数位数时非常灵活,仅仅通过 printf 的格式控

前言 开发过程中免不了有浮点运算,JavaScript浮点运算的精度问题会带来一些困扰 JavaScript 只有一种数字类型 ( Number ) JavaScript采用 IEEE 754 标准双精度浮点(64),64位中 1位浮点数中符号,11存储指数,52位存储浮点数的有效数字 有时候小数在二进制中表示是无限的,所以从53位开始就会舍入(舍入规则是0舍1入),这样就造成了“浮点精度问题”(由于舍入规则有时大点,有时小点)  下面用示例来看看 JavaScript加减乘除运算   加法 v

math.js JavaScript浮点运算,小数点精度 // JavaScript Document //数学函数 // 浮点数加法运算 function floatAdd(arg1, arg2) { var r1, r2, m; try{ r1 = arg1.toString().split(".")[1].length; } catch(e) { r1 = 0; } try { r2 = arg2.toString().split(".")[1].length

参考: https://www.linuxquestions.org/questions/linux-software-2/multiply-floats-in-bash-script-618691/ 1.方法一: 用awk 来 Quote: Originally Posted by mkrems  I have a bash script with the following line where $timestep is a decimal number. t=$timestep*$i ec

在keil中使用浮点运算的步骤:在程序中包含#include <math.h>

转载: http://www.embedu.org/Column/Column821.htm http://blog.sina.com.cn/s/blog_602f87700100r5xe.html 作者:程老师,华清远见嵌入式学院讲师. 很多时候我们要处理的数据,不仅仅是整数和字符串,还有浮点数即小数.在多媒体数据处理方面表现的更多.是不是所有的CPU都支持,浮点运算呢?答案:不是. 我们常常听到赢浮点和软浮点,这些到底说的是什么呢?下面我们就来一探究竟吧.在这里我们说的是ARM核浮点运算.

说明: 1.mbedTLS的前身是PolarSSL,开源免费. 主要提供了的SSL/TLS支持(在传输层对网络进行加密),各种加密算法,各种哈希算法,随机数生成以及X.509(密码学里公钥证书的格式标准)的支持. 2.mbedTLS支持的加密算法含对称加密和非对称加密 (1)mbedTLS支持的对称加密算法有:AES,ARCFOUR,Blowfish/BF,Camellia,DES/3DES,GCM,XTEA 加密和解密用到的密钥是相同的,加密速度快,适合数据收发通信,缺点是密钥的传输略麻烦.

在C++中,float占4个字节,double占8个字节,均采用 IEEE 754 浮点标准:内部都是以二进制为基础,表述实数,有些实数可以被精确表述,比如0.2,但有些不行,比如0.3.针对这一点,前不久有篇专门的文章介绍这个:浮点运算为什么不准?有人为0.30000000000000004建了个网站 IEEE 754浮点标准 IEEE标准包含一组实数的二进制表示.一个浮点数字包含三个部分:符号(+或者-).尾数(包含一串有效数位)和一个指数,这些部分都在一个计算机字里.常用的浮点数精度有:单

每秒浮点运算次数[编辑] 维基百科,自由的百科全书     跳到导航跳到搜索 此条目需要补充更多来源. (2018年2月28日)请协助添加多方面可靠来源以改善这篇条目,无法查证的内容可能会因为异议提出而移除. 每秒浮点运算次数(亦称每秒峰值速度)是每秒所执行的浮点运算次数(英语:Floating-point operations per second:缩写:FLOPS)的简称,被用来估算电脑效能,尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中.因为FLOPS字尾的那个S代表秒,而不是复数,所以不能够

1.打开FPU中断 NVIC_SetPriority(FPU_IRQn, APP_IRQ_PRIORITY_LOW);NVIC_EnableIRQ(FPU_IRQn); 2.中断中关闭FPU void FPU_IRQHandler(void){     #define FPU_EXCEPTION_MASK 0x0000009F uint32_t *fpscr = (uint32_t *)(FPU->FPCAR+0x40);     (void)__get_FPSCR();      *fpscr

首先呢,i你要明白double和float. Inifinity: 例如:syso(5.0/0.0+" 和"+0.0 /0.0); 浮点运算的0.0不是真正意义上的0,而是非常接近0 所以啊一个数/一个接近0的数,结果为无穷大.而在java浮点范围内Inifinity表示无穷大. java若要使用无穷大可以: double i=1.0/0.0 或者: double i=Double.POSITIVE_INFINITY NAN: not a number 这些值的存在是为了在出现错误条件