Diffie-Hellman密钥交换算法 之前做过的一个项目中用过DH算法(Diffie-Hellman),这种密钥交换技术的目的在于使得两个用户安全地交换一个共享密钥(shared secret)以便用于以后的报文加密. DH算法的有效性依赖于计算离散对数的难度.简言之,可以如下定义离散对数:首先定义一个素数p的原根,为其各次幂产生从1 到p-1的所有整数根,也就是说,如果g是素数p的一个原根,那么数值 g mod p, g2 mod p, ..., gp-1 mod p 是各不相同的整数,并

一,问题描述 给定一个有向图G=(V,E),将之进行拓扑排序,如果图有环,则提示异常. 要想实现图的算法,如拓扑排序.最短路径……并运行看输出结果,首先就得构造一个图.由于构造图的方式有很多种,这里假设图的数据存储在一个文件中, 每一行包含如下的信息: LinkID,SourceID,DestinationID,Cost 其中,LinkID为该有向边的索引,SourceID为该有向边的起始顶点的索引,DestinationID为该有向边的终止顶点的索引,Cost为该有向边的权重. 0,0,1,1

从很多方面来看,每个Android 应用程序都存在于它自己的世界之中:• 默认情况下,每个应用程序均运行于它自己的Linux 进程中.当应用程序中的任意代码开始执行时,Android 启动一个进程,而当不再需要此进程而其它应用程序又需要系统资源时,则关闭这个进程.• 每个进程都运行于自己的Java 虚拟机(VM)中.所以应用程序代码实际上与其它应用程序的代码是隔绝的.• 默认情况下,每个应用程序均被赋予一个唯一的Linux 用户ID,并加以权限设置,使得应用程序的文件仅对这个用户.这个应用程序可

操作失败,没有该服务权限![ 机构号:99 ,用户ID:50000009 ,服务号:0101030112 ] 此时我们可以把代码 SERVICE_NO 改成 10个0 即 0000000000 ,就可以进行权限查看. 然后把response响应大对象打印出来看看,就知道连到哪里去了 package com.isoftstone.common; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List;

抢红包的需求分析 抢红包的场景有点像秒杀,但是要比秒杀简单点.因为秒杀通常要和库存相关.而抢红包则可以允许有些红包没有被抢到,因为发红包的人不会有损失,没抢完的钱再退回给发红包的人即可.另外像小米这样的抢购也要比淘宝的要简单,也是因为像小米这样是一个公司的,如果有少量没有抢到,则下次再抢,人工修复下数据是很简单的事.而像淘宝这么多商品,要是每一个都存在着修复数据的风险,那如果出故障了则很麻烦. 淘宝的专家丁奇有个文章有写到淘宝是如何应对秒杀的:<秒杀场景下MySQL的低效–原因和改进> htt

我们都知道,各种主流的社交应用或者阅读应用,基本都有列表类视图,并且都有滑到底部加载更多这一功能, 对应后端就是分页拉取数据.好处不言而喻,一般来说,这些数据项都是按时间倒序排列的,用户只关心最新的动态,而不关心几个月甚至几年前消息,所以后端返回给客户端的数据是不会一次性传递全部内容的(不仅耗费流量,而且还给服务器带来巨大压力). 举个例就说MySQL,它已经给我们提供了相应的语句来支持这一功能,那就是limit关键字.比如我要拉取一个消息表中用户id为1的前10条最新数据,SQL语句如下: s

C#版本 /// <summary> /// 根据twitter的snowflake算法生成唯一ID /// snowflake算法 64 位 /// 0---0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 --- 00000 ---00000 ---000000000000 /// 第一位为未使用(实际上也可作为long的符号位),接下来的41位为毫秒级时间,然后5位datacenter标识位,5位机器ID(并不算标识符,实际是为线程标识),然后1

4 入门程序 4.1 需求 根据用户id(主键)查询用户信息 根据用户名称模糊查询用户信息 添加用户 删除 用户 更新用户 4.2 环境 java环境:jdk1.7.0_72 eclipse:indigo mysql:5.1 mybatis运行环境(核心包.依赖包): 从https://github.com/mybatis/mybatis-3/releases下载,3.2.7版本 lib下:依赖包 mybatis-3.2.7.jar:核心包 mybatis-3.2.7.pdf,操作指南 加入my

C# 版算法: using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace Demo { /// <summary> /// 根据twitter的snowflake算法生成唯一ID /// snowflake算法 64 位 /// 0---0000000000 0000000000 0000000000

1.需求 将下边的功能实现Dao: 根据用户id查询一个用户信息 根据用户名称模糊查询用户信息列表 添加用户信息 2. 原始Dao开发方法需要程序员编写Dao接口和Dao实现类 3.User.xml映射文件的内容为: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "h

分布式ID 1 方案选择 UUID UUID是通用唯一识别码(Universally Unique Identifier)的缩写,开放软件基金会(OSF)规范定义了包括网卡MAC地址.时间戳.名字空间(Namespace).随机或伪随机数.时序等元素.利用这些元素来生成UUID. UUID是由128位二进制组成,一般转换成十六进制,然后用String表示. 550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000 UUID的优点: 通过本地生成,没有经过网络I/O,性能较快 无序

很多人在决定是否看一部电影之前都会去豆瓣看下评分作为参考,看完电影也会给一个自己的分数.每个人对每个商品或者电影或是音乐都有一个心理的分数,这个分数标明用户是否对这个内容满意.作为内容的提供方,如果可以预测出每个用户对于内容的心理分数,就能更好的理解用户,并给用户提供好的内容推荐.今天就介绍下如何通过ALS矩阵分解算法实现用户对于音乐或者电影的评分预测. ALS算法介绍 ALS算法是基于模型的推荐算法,基本思想是对稀疏矩阵进行模型分解,评估出缺失项的值,以此来得到一个基本的训练模型.然后依照此模

分布式主键ID生成方案 分布式主键ID的生成方案有以下几种: 数据库自增主键 缺点: 导入旧数据时,可能会ID重复,导致导入失败 分布式架构,多个Mysql实例可能会导致ID重复 UUID 缺点: 占用空间大 UUID一般是字符串存储,查询效率低 没有排序,无法趋势递增 使用Redis生成ID 缺点: 依赖Redis高可用 雪花算法 缺点: 依赖服务器时间,如果时间回调,将会导致ID重复 雪花算法原理 雪花算法是 Twitter 开源的主键生成算法 snowflake 它用64位二进制表示主键,

设置用户ID(set-user-ID),设置组ID(set-group-ID),sticky   set-user-ID: SUID      当文件的该位有设置时,表示当该文件被执行时,程序具有文件所有者的权限而不是执行者的权限.      这样说有点绕,举个例子就是说passwd这个命令,它的所有者是root,并且它的set-user-id有设置,所以执行passwd命令后,passwd进程具有root权限,也才能改密码,毕竟普通用户没有修改/etc/passwd文件的权限.然而,并不能该别

linux 设置用户id 设置组id   转自 linux 设置用户id 设置组id   最近看apue,简单记录对设置用户id理解(设置组id同理). 1. 相关的id好像很多,共有哪些? 文件2个id 2个位: 拥有者id             拥有者组id 设置用户id位         设置组id位 进程6个或更多的id(如果有附加组id): 实际用户id             实际组id       (仅仅标志我们是谁,不参与文件访问权限检测) 有效用户id            

遇见这种问题应该检查sudo文件拥有者名称 ---x--x--x. 1 cmp cmp 130720  sudo 明显拥有者有问题 chown root:root /usr/bin/sudo chmod 4755 /usr/bin/sudo 再次执行sudo,还出现提示 /usr/libexec/sudoers.so 有效用户id不是0 检查sudoers.so 文件拥有着 ls /usr/libexec/sudoers.so -al-rw-r--r--. 1 cmp cmp 333624 11

用stat函数可以获取一个文件的状态信息,原型是这样的: int stat(const char *path, struct stat *buf); 其中结构体stat的结构: struct stat { dev_t st_dev; /* ID of device containing file */ ino_t st_ino; /* inode number */ mode_t st_mode; /* protection */ nlink_t st_nlink; /* number of h

归并排序算法 java 实现 可视化对比十多种排序算法(C#版) [直观学习排序算法] 视觉直观感受若干常用排序算法 算法概念 归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法,该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用.将已有序的子序列合并,得到完全有序的序列:即先使每个子序列有序,再使子序列段间有序.若将两个有序表合并成一个有序表,称为二路归并. 算法思想 从概念上讲,归并排序的工作原理如下: 如果列表的长度是0或1,那么它已经有序.否则: 未排序的部分平均

快速排序算法 java 实现 快速排序算法Java实现 白话经典算法系列之六 快速排序 快速搞定 各种排序算法的分析及java实现 算法概念 快速排序是C.R.A.Hoare于1962年提出的一种划分交换排序.它采用了一种分治的策略,通常称其为分治法(Divide-and-ConquerMethod). 算法思想 先从数列中取出一个数作为基准数. 分区过程,将比这个数大的数全放到它的右边,小于或等于它的数全放到它的左边. 再对左右区间重复第二步,直到各区间只有一个数. 算法实现 package

堆排序算法 java 实现 白话经典算法系列之七 堆与堆排序 Java排序算法(三):堆排序 算法概念 堆排序(HeapSort)是指利用堆积树(堆)这种数据结构所设计的一种排序算法,可以利用数组的特点快速定位指定索引的元素.堆排序是不稳定的排序方法,辅助空间为O(1), 最坏时间复杂度为O(nlog2n) ,堆排序的堆序的平均性能较接近于最坏性能. 算法思想 建立最小堆: 取出堆顶元素,顺序放到待排序数组中:将堆底元素放到堆顶,并重新调整堆: 重复步骤 2 ,直至堆中所有元素全部取完: 参考的

一 前言 关于用户登陆,注册,页面跳转,我讲了很多,都是页面框架级别的.有人问到这个问题,索性总结一下,今天是收尾最后一篇. 以往初学时的设计是: 1 注册 2 登陆 3 进入页面. 这种很简单,没有id就进不了主页面. 但是实际上,除了通讯类的软件,一般软件不是先进入登陆页面,而是先进入主页,当操作某个功能时,再提示登陆.或者登陆后,在某个时刻更换帐号,重新进入登陆页面. 像这种后来进入登陆页后,用户登陆成功后如何保证再回到web时,各个页面的用户id唯一性呢?? 用户id更换,web中的每一