存取控制指符合什么条件才能对卡片进行操作. S50和S70的块分为数据块和控制块,对数据块的操作有“读”.“写”.“加值”.“减值(含传输和存储)”四种,对控制块的操作只有“读”和“写”两种. S50和S70的每个扇区有两组密码KeyA和KeyB,所谓的“条件”就是针对这两组密码而言,包括“验证密码A可以操作(KeyA)”.“验证密码B可以操作(KeyB)”.“验证密码A或密码B都可以操作(KeyA|B)”.“验证哪个密码都不可以操作(Never)”四种条件. 这些“条件”和“操作”的组合被分成

目前面对高性能产品的嵌入式开发中,用SD卡来代替以往的JLINK显得备受大家喜欢,而且MCU厂家也对以SD卡启动的支持度越来越大,反而对JLINK不在那么重视(不过依旧保留着).一些以开发开发板的公司在提供他们自身的bootloader(只是其中一部分是他们自身的代码而已,下面我会讲到这一点)时其原码并不对外公开,不过大家喜欢的u-boot的原码是开源的,可是像友善之臂他们的那样,还得通过他们的superboot来把u-boot二进制代码载入到LAND FLASH,EMMC等这类外部rom设备中

Mifare 是最常用的射频卡,具体介绍网上太多,我就不说了.,很多城市的最早的地铁公交卡都是用这种卡,后来被破解后都换成智能卡了. 但是由于技术成熟,使用方便,成本低,现在很多小区门禁卡,停车卡,食堂饭卡,包括很多医院的就诊卡都用的这种卡. 简单介绍下,一张卡就好像一张白纸,S50有16个分区,每一个分区可以设置单独的两个密码KeyA和KeyB. 而KeyA是永远不能读的, KeyB在默认情况下是可以读到的. .(简单可以这样理解, 注意,每个扇区可以设置KeyA和KeyB独立的访问条件) 而

原创文章,转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/baipengzhan/p/Android_SDcard_store.html 一 概念 SD卡存储空间比较大,当需要存取较大的文件时,可以使用SD卡存储. 二 特点 1, 权限 SD卡进行读取工作时,和sharedPreferences存储,File存储有权限方面的区别,主要使用以下权限: ①    SDCard中创建与删除文件权限 <uses-permission android:name="android.per

(转自http://blog.csdn.net/x1247600186/article/details/24670775) 说到存储结构,我们就会想到常用的两种存储方式:顺序存储和链式存储两种. 先来看看顺序存储,用一段地址连续的存储单元依次存储线性表中数据元素,这对于线性表来说是很自然的,但是对于树这种一对多的结构而言是否适合呢? 树中某个结点的孩子可以有多个,这就意味着,无论用哪种顺序将树中所有的结点存储到数组中,结点的存储位置都无法直接反映逻辑关系,试想一下,数据元素挨个存储,那么谁是谁的

Atitit.数据索引 的种类以及原理实现机制 索引常用的存储结构 1. 索引的分类1 1.1. 按照存储结构划分btree,hash,bitmap,fulltext1 1.2. 索引的类型  按查找方式分,两种,分块索引 vs编号索引1 1.3. 顺序索引  vs 散列索引2 1.4. 按索引与数据的查找顺序可分为 正排与倒排索引2 1.5. 单列索引与多列索引 复合索引2 1.6. 分区索引和全局索引 2 1.7.  Trie树一般指字典树 又称单词查找树,Trie树2 1.8. 稠密索引 

在上面介绍过栈(Stack)的存储结构,接下来介绍另一种存储结构字典(Dictionary). 字典(Dictionary)里面的每一个元素都是一个键值对(由二个元素组成:键和值) 键必须是唯一的,而值不需要唯一的,键和值都可以是任何类型.字典(Dictionary)是常用于查找和排序的列表. 接下来看一下Dictionary的部分方法和类的底层实现代码: 1.Add:将指定的键和值添加到字典中. public void Add(TKey key, TValue value) { Insert(

在C#中,用于存储的结构较多,如:DataTable,DataSet,List,Dictionary,Stack等结构,各种结构采用的存储的方式存在差异,效率也必然各有优缺点.现在介绍一种后进先出的数据结构. 谈到存储结构,我们在项目中使用的较多.对于Task存储结构,栈与队列是类似的结构,在使用的时候采用不同的方法.C#中栈(Stack)是编译期间就分配好的内存空间,因此你的代码中必须就栈的大小有明确的定义:堆是程序运行期间动态分配的内存空间,你可以根据程序的运行情况确定要分配的堆内存的大小.

接着上一篇说,这里我们来继续分析一下RDB文件存储结构,首先大家都知道RDB文件是在redis的“快照”的模式下才会产生,那么如果 我们理解了RDB文件的结构,是不是让我们对“快照”模式能做到一个心中有数呢??? 一:RDB结构剖析 首先呢,我们要对RDB文件有一个概念性的认识,比如下面画的图一样: 从图中,我们大概看到了RDB文件的一个简要的存储模式,但为了更好的方便对照,我准备save一个empty database,对比一下看看效果: 然后我们用winHex打开dump.rdb文件,看看它

用js写了一个类似redis存储结构的类库,目前只有的存储类型只有hash.set两个, 还没测试过性能,欢迎各位猿友能够帮我指出程序代码的缺陷, 后期有时间会完善其他几个类型的存储结构. /************************************************************************** * 类名: CRedis * 描述: Redis数据库的JS版本 * 版本: 2.0 * 作者: 老狼 * 创建日期: 2016-07-13 * 更新日期:

docker相关文件存放在:/var/lib/docker目录下 镜像的存储结构主要分两部分,一是镜像ID之间的关联,一是镜像ID与镜像名称之间的关联,前者的结构体叫Graph,后者叫TagStore. /var/lib/docker/repositories-aufs TagStore的存储地方,里面有image id与reponame ,tag之间的映射关系. aufs是driver名 /var/lib/graph/ 下面没有layer目录,只有每个镜像的json描述文件和layersize

Berkeley DB的数据存储结构 BDB支持四种数据存储结构及相应算法,官方称为访问方法(Access Method),分别是哈希表(Hash Table).B树(BTree).队列(Queue).记录号(Recno).在创建数据库的时候,必须通过dbtype参数将存储结构指定为上述结构中的一种,一旦数据库文件已创建则不能再更改其结构. 结构 描述 BTree 数据存储在一个有序的,平衡的树型结构中.在B树结构中,Key和Value都可以复杂的数据,这意味着它们可以是整数.字符串或复杂的数据

如下所示,innodb的存储结构包含:表空间,段,区,页(块),行 innodb存储结构优化的标准是:一个页里面存放的行数越多,其性能越高 表空间:零散页+段 独立表空间存放的是:数据.索引.插入缓冲. 共享表空间存放的是:撤销信息.系统事务信息.二次写缓冲.共享表空间扩展后就不会回缩了. 段:存储引擎自动管理 区:由64个连续的页组成,每个页大小为16K(每个区大小为1M),对于大的数据段,innodb存储引擎每次最多可以申请4个  区,以此来保证数据的顺序性能.在每个段开始都有32个页大小的

当在 SQL Server 数据库中创建一张表时,会在多张系统基础表中插入所创建表的信息,用于管理该表.通过目录视图 sys.tables, sys.columns, sys.indexes 可以查看新建的表的元数据信息. 下面使用创建 Customer 表的过程作为示例. USE [TEST] GO DROP TABLE [dbo].[Customer] GO CREATE TABLE [dbo].[Customer]( [ID] [int] NOT NULL, ) NOT NULL, ) N

一.队列(queue) 队列和栈一样,在实际程序的算法设计和计算机一些其他分支里,都有很多重要的应用,比如计算机操作系统对进程 or 作业的优先级调度算法,对离散事件的模拟算法,还有计算机主机和外部设备运行速度不匹配的问题解决等,很多很多.其实队列的本质还是线性表!只不过是一种特殊的或者说是受限的线性表,是这样的: 1).限定在表的一端插入.另一端删除. 插入的那头就是队尾,删除的那头就是队头.也就是说只能在线性表的表头删除元素,在表尾插入元素.形象的说就是水龙头和水管,流水的水嘴是队头,进水的

Atitit.git的存储结构and 追踪 1. Add index.js 2 index1 1.1. new1 1.2. Modify1 2. Commit1 1. Add index.js 2 index 1.1. new D:\workspace\.git\objects\7f\4168d1e5c0931c50aeec12912f7057eae19777 1.2. Modify D:\workspace\.git\index Add line  to record the file pat

OpenCV 第二课 认识图像的存储结构 Mat Mat 类包含两部分,矩阵头和矩阵体.矩阵头包含矩阵的大小,存储方式和矩阵体存储空间的指针.因此,Mat中矩阵头的大小是固定的,矩阵体大小是不定的. 为了减少矩阵拷贝产生的计算消耗,opencv中一般使用引用计数方式处理矩阵,比如下面三种创建Mat的形式 Mat A,C; //这里仅仅创建了矩阵头,具体矩阵体还没创建  A=imread(argv[1],CV_LOAD_IMAGE_COLOR); //给矩阵分配空间,并将首地址给了A  Mat B

在Oracle 和SQL Server等数据库中只有一种存储引擎,所有数据存储管理机制都是一样的.而MySql数据库提供了多种存储引擎.用户可以根据不同的需求为数据表选择不同的存储引擎,用户也可以根据自己的需要编写自己的存储引擎. 1.MySQL主要存储引擎的区别 MySQL默认的存储引擎是MyISAM,其他常用的就是InnoDB,另外还有MERGE.MEMORY(HEAP)等. (1)主要的几个存储引擎 MyISAM管理非事务表,提供高速存储和检索,以及全文搜索能力.MyISAM是Mysql的

HBase 的存储结构 2016-10-17 杜亦舒 HBase 中的表常常是超级大表,这么大的表,在 HBase 中是如何存储的呢?HBase 会对表按行进行切分,划分为多个区域块儿,每个块儿名为 HRegionHBase 是集群结构,会把这些块儿分散存储到多个服务器中,每个服务器名为HRegionServer服务器多了,就需要一个管理者 HMaster,负责 HRegion 的分配.HRegionServer 负载均衡的处理 等事务当某个 HRegion 的大小达到阈值后,便会被分割开来,新

mysql存储结构:数据库->表->数据 1)管理数据库 增:create database sjk; 删:drop database sjk; 改:alter database sjk; 查:show databases; 2)管理表 选择数据库:use sjk; 增:create table 表(字段名1 字段名类型,字段名2 字段名类型); 删:drop table 表; 改: 添加字段:alter table 表 add [行列] 字段名 字段类型; 删除字段:alter table

数据结构(程序设计=数据结构+算法) 数据结构就是关系,没错,就是数据元素相互之间存在的一种或多种特定关系的集合. 传统上,我们把数据结构分为逻辑结构和物理结构. 逻辑结构:是指数据对象中数据元素之间的相互关系,也是我们今后最需要关注和讨论的问题. 物理结构:是指数据的逻辑结构在计算机中的存储形式. 常用的数据结构有: 数组,队列(queue),堆(heap),栈(stack),链表(linked list ),树(tree),图(graph)和散列表(hash) 栈(stack):运算只在表的