1. SHA256简介 SHA256是SHA-2下细分出的一种算法 SHA-2下又可再分为六个不同的算法标准 包括了:SHA-224.SHA-256.SHA-384.SHA-512.SHA-512/224.SHA-512/256. 这些变体除了生成摘要的长度 .循环运行的次数等一些微小差异外,算法的基本结构是一致的. 回到SHA256上,说白了,它就是一个哈希函数. 哈希函数,又称散列算法,是一种从任何一种数据中创建小的数字“指纹”的方法.散列函数把消息或数据压缩成摘要,使得数据量变小,将数据的

采用对数似然比求解的迭代公式推导: 考虑 如上图,将L的部分看为一个整体,用 exp(a)和exp(b)代替,并对式子左右都取对数,则公式变为如下所示: 对数似然比 上述公式等效一下公式: 进一步可等效为: 编码基本的模型 上图中a和b分别是信道1和信道2接收的对数似然比,s是根据概率运算后得到的信道1的比特估计值,根据对数似然比我们可以得到信道1和信道2接收端的p(u=0)和p(u=1),下面的公式,我将把p(u=0)和p(u=1)简写为p(0)和p(1),根据前面给的公式有以下关系存在: 根

概述 信息安全基本概念: BASE64 编码格式 MD5(Message Digest algorithm 5,信息摘要算法) SHA(Secure Hash Algorithm,安全散列算法) HMAC(Hash Message Authentication Code,散列消息鉴别码) Base64 按照RFC2045的定义,Base64被定义为:Base64内容传送编码被设计用来把任意序列的8位字节描述为一种不易被人直接识别的形式.(The Base64 Content-Transfer-E

SHA256在线验证链接:SHA256 online hash function My Golang github源码 :https://github.com/kumataahh/Golang-toolbox/blob/master/crypto/sha256_source.go SHA256的加密过程归为四个点 常量的初始化 信息预处理 使用到的逻辑运算 计算信息摘要 初始化常量 用作后面对需要加密的信息的处理. 8个哈希初值:自然数中前8个质数(2,3,5,7,11,13,17,19)的平方

这篇文章给出(1)Jacobi与SOR迭代法的实现与性能比较及(2)均匀间距与Chebyshev插值的实现.性能分析及二者生成的插值误差比较,给出完整的实现代码,没有进行性能优化,仅供参考. (1)Jacobi与SOR迭代法的实现与性能比较 一.举例计算 给出线性方程组: 其中n=100或者n=1000(任选一种,在本报告测试中,选取了n=100),使用Jacobi迭代法和SOR迭代法(=1,1.25,1.5)解此方程,计算结果精确到小数点后8位,结果输出小数点后至少12位,报告所需要的步数和误

1.使用for_each循环迭代 public class TestUnit { public static void main(String[] args) { HashMap hashMap=new HashMap<Integer,String>(); hashMap.put(1,"aaa"); hashMap.put(2,"bbb"); hashMap.put(3,"ccc"); for(Object m:hashMap.ent

1. 二分法(Bisection) 1) 原理 [介值定理] 对于连续的一元非线性函数,若其在两个点的取值异号,则在两点间必定存在零点. [迭代流程] 若左右两端取值不同,则取其中点,求其函数值,取中点和与中点取值异号的端点构成新的区间(其中必有零点).进行下一次迭代. 2) 实现二分求根算法 使用MATLAB实现二分法代码如下.捕捉异常主要是为了在无法进行二分法的区间内发生输出zeropt为空的错误. function [ zeropt ] = bisection( func, left, r

1. 位(bit)是计算机里最小的数据单位,每一位的状态只能是0或者1 2. 字节(Byte)      1Byte = 8 bit      它是存储空间的基本计量单位,1byte可以存储一个英文字母 或 半个汉字. 3. 字      由若干个字节构成,字的位数叫字长,不同档次的机器有不同的字长.        8位机: 1个字 == 一个字节, 字长为 8位      16位机: 1个字== 2个字节 , 字长为16位      64位机: 1个字 == 8个字节, 字长为64位    

文本处理方法概述 说明:本篇以实践为主,理论部分会尽量给出参考链接 摘要: 1.分词 2.关键词提取 3.主题模型(LDA/TWE) 4.词的两种表现形式(词袋模型和分布式词向量) 5.关于文本的特征工程 6.文本挖掘(文本分类,文本用户画像) 内容: 1.分词 分词是文本处理的第一步,词是语言的最基本单元,在后面的文本挖掘中无论是词袋表示还是词向量形式都是依赖于分词的,所以一个好的分词工具是非常重要的.这里以python的jieba分词进行讲解分词的基本流程,在讲解之前还是想说一下jieba分

你们想要的短信对接,要舍得点钱哦.... /// <summary>    /// http://sms.webchinese.cn/api.shtml    /// </summary>    public class SMSWebChineseApi    {        private string SMS_UID = string.Empty; //用户名        private string SMS_KEY = string.Empty; //接口秘钥 priva

迭代硬阈值类(IHT)算法总结 斜风细雨作小寒,淡烟疏柳媚晴滩.入淮清洛渐漫漫. 雪沫乳花浮午盏,蓼茸蒿笋试春盘.人间有味是清欢. ---- 苏轼 更多精彩内容请关注微信公众号 "优化与算法" 迭代硬阈值(Iterative Hard Thresholding)算法是求解基于 \({\ell _0}\) 范数非凸优化问题的重要方法之一,在稀疏估计和压缩感知重构等领域应用较多.IHT最初由Blumensath, Thomas等人提出,后来许多学者在IHT算法的基础上不断发展出一些改进算法

0x00 问题 <?php include 'flag.php'; if(isset($_GET['code'])){ $code = $_GET['code']; if(strlen($code)>40){ die("Long."); } if(preg_match("/[A-Za-z0-9]+/",$code)){ die("NO."); } @eval($code); }else{ highlight_file(__FILE__

偶然看见一段求根的神代码,于是就有了这篇博客: 对于求根问题,通常我们可以调用sqrt库函数,不过知其然需知其所以然,我们看一下求根的方法: 比较简单方法就是二分咯: 代码: #include<bits/stdc++.h> #define MAXN 100000+10 #define MAX 100000000 #define eps 1e-6 #define ll long long using namespace std; float get_sqrt(float x) { , up=x,

平时,经常会遇到解方程,计算方法中常用的有二分法(精度太低,迭代次数多,一般没人用),牛顿迭代法,弦截法,网上大多都是C++或者Java的实现代码,很少有C#的,我在本科毕业论文中用到了这些,那时也需要做一个winfrom,所以就用了C#,因此今天正好借这篇文章,把我的代码修改一下,公布出来,当然,代码有很多不足,扩展性也比较差,所以还希望大家多多指教喽. public static class Equation { //二分法 //[x1,x2]为近似解区间,e为求解精度,fun为求解方程 p

牛顿迭代 若 \[G(F_0(x))\equiv 0(mod\ x^{2^t})\] 牛顿迭代 \[F(x)\equiv F_0(x)-\frac{G(F_0(x))}{G'(F_0(x))}(mod\ x^{2^{t+1}})\] 以下多数都可以牛顿迭代公式一步得到 多项式求逆 给定\(A(x)\)求满足\(A(x)*B(x)=1\)的\(B(x)\) 写成 \[A(x)*B(x)=1(mod \ x^n)\] 我们会求\[A(x)*B(x)=1(mod \ x^1)\] 然后我们考虑求\[A

声明: 1,本篇为个人对<2012.李航.统计学习方法.pdf>的学习总结,不得用作商用.欢迎转载,但请注明出处(即:本帖地址). 2,因为本人在学习初始时有非常多数学知识都已忘记.所以为了弄懂当中的内容查阅了非常多资料,所以里面应该会有引用其它帖子的小部分内容,假设原作者看到能够私信我,我会将您的帖子的地址付到以下. 3.假设有内容错误或不准确欢迎大家指正. 4.假设能帮到你,那真是太好了. IIS的推导过程 IIS是一种最大熵学习模型的最优化算法.其推导步骤例如以下: 目标是通过极大似然预

Logistic本质上是一个基于条件概率的判别模型(DiscriminativeModel). 函数图像为: 通过sigma函数计算出最终结果,以0.5为分界线,最终结果大于0.5则属于正类(类别值为1),反之属于负类(类别值为0). 如果将上面的函数扩展到多维空间,并且加上参数,则函数变成: 接下来问题来了,如何得到合适的参数向量θ呢? 由于sigma函数的特性,我们可作出如下的假设: 上式即为在已知样本X和参数θ的情况下,样本X属性正类(y=1)和负类(y=0)的条件概率. 将两个公式合并成

别问我为啥突然刷了道OI题,也别问我为啥花括号不换行了... 题目描述 求含 $n$ 个碳原子的本质不同的烷基数目模 $998244353$ 的结果.$1\le n\le 10^5$ . 题解 Burnside引理+多项式牛顿迭代 不考虑同构的话,很容易想到dp方程 $\begin{cases}f_0=1\\f_i=\sum\limits_{j+k+l+1=i}f_jf_kf_l\end{cases}$ . 考虑同构,可以通过容斥原理,大力讨论一下容斥系数.一个更简单的方法是考虑Burnside

由于在之后的算法中会用到HMAC-SHA256函数,这里先简单对其进行一个介绍. 一.HMAC算法 什么是HMAC算法? HMAC是密钥相关的哈希运算消息认证码(Hash-based Message Authentication Code)的缩写,由H.Krawezyk,M.Bellare,R.Canetti于1996年提出的一种基于Hash函数和密钥进行消息认证的方法,并于1997年作为RFC2104被公布,并在IPSec和其他网络协议(如SSL)中得以广泛应用,现在已经成为事实上的Inter

前面一篇中我们分析了SHA256的原理,并且实现了该算法,在这一篇中我们将进一步分析SHA512并实现之. 1.SHA简述 尽管在前面的篇章中我们介绍过SHA算法,但出于阐述的完整性我依然要简单的说明一下SHA算法.SHA主要有SHA-1.SHA-224.SHA-256.SHA-384以及SHA-512.各种SHA算法的数据比较如下表,其中的长度单位均为位: 从上表中我们不难发现,SHA-224和SHA-256.SHA-384和SHA-512在消息长度.分组长度.计算字长以及计算步骤各方面分别都