tea 介绍 "TEA" 的全称为"Tiny Encryption Algorithm" 是1994年由英国剑桥大学的David j.wheeler发明的. TEA算法也算是微型加密算法 在安全学领域,TEA(Tiny Encryption Algorithm)是一种分组加密(CBC)算法,它的实现非常简单,通常只需要很精短的几行代码. 分组加密(CBC)加密 CBC模式的加密方式是通过一个初始向量(IV)先和明文分组第一组异或后使用秘钥K加密,作为第一组密文,同时

各位大侠在做数据传输时,有没有考虑过把数据加密起来进行传输,若在串口或者无线中把所要传的数据加密起来,岂不是增加了通信的安全性.常用的加密解密算法比如DES.RSA等,受限于单片机的内存和运算速度,实现起来比较困难,但一种叫TEA的加密算法特别适合单片机使用. TEA(Tiny Encryption Algorithm)是一种简单高效的加密算法,以加密解密速度快,实现简单著称.算法很简单,TEA算法每一次可以操作64-bit(8-byte),采用128-bit(16-byte)作为key,算法采

原文:重新想象 Windows 8 Store Apps (31) - 加密解密: 哈希算法, 对称算法 [源码下载] 重新想象 Windows 8 Store Apps (31) - 加密解密: 哈希算法, 对称算法 作者:webabcd介绍重新想象 Windows 8 Store Apps 之 加密解密 hash 算法(MD5, SHA1, SHA256, SHA384, SHA512) hmac 算法(MD5, SHA1, SHA256, SHA384, SHA512) 本地数据的加密解密

1.EM算法 GMM算法是EM算法族的一个具体例子. EM算法解决的问题是:要对数据进行聚类,假定数据服从杂合的几个概率分布,分布的具体参数未知,涉及到的随机变量有两组,其中一组可观测另一组不可观测.现在要用最大似然估计得到各分布参数. 如果涉及的两组随机变量都是可观测的,问题就立即可以解决了,对似然函数求取最大值就能得到分布参数的解. EM算法先为所需求取的分布参数赋初值,使得能算出隐藏变量的期望:进而用隐藏变量的期望和可观测变量的数据对分布参数的似然函数求最大值,得到一组解从而更新分布参数.

简单易学的机器学习算法——EM算法 一.机器学习中的参数估计问题 在前面的博文中,如“简单易学的机器学习算法——Logistic回归”中,采用了极大似然函数对其模型中的参数进行估计,简单来讲即对于一系列样本,Logistic回归问题属于监督型学习问题,样本中含有训练的特征以及标签,在Logistic回归的参数求解中,通过构造样本属于类别和类别的概率: 这样便能得到Logistic回归的属于不同类别的概率函数: 此时,使用极大似然估计便能够估计出模型中的参数.但是,如果此时的标签是未知的,称为隐变

一,问题描述 在英文单词表中,有一些单词非常相似,它们可以通过只变换一个字符而得到另一个单词.比如:hive-->five:wine-->line:line-->nine:nine-->mine..... 那么,就存在这样一个问题:给定一个单词作为起始单词(相当于图的源点),给定另一个单词作为终点,求从起点单词经过的最少变换(每次变换只会变换一个字符),变成终点单词. 这个问题,其实就是最短路径问题. 由于最短路径问题中,求解源点到终点的最短路径与求解源点到图中所有顶点的最短路径复

hash在开发由频繁使用.今天time33也许最流行的哈希算法. 算法: 对字符串的每一个字符,迭代的乘以33 原型: hash(i) = hash(i-1)*33 + str[i] ; 在使用时.存在一个问题,对相似的字符串生成的hashcode也类似,有人提出对原始字符串.进行MD5.然后再计算hashcode. 參考: <大型站点技术架构:核心原则和案例研究> 版权声明:本文博客原创文章.博客,未经同意,不得转载.

欢迎访问我的新博客:http://www.milkcu.com/blog/ 原文地址:http://www.milkcu.com/blog/archives/mutating-algorithms.html 原创:变易算法 - STL算法 作者:MilkCu 摘要:C++ STL标准模板库在数据结构和算法的实践领域发挥着重要作用,极大的提高了开发效率.STL的三大组成部分为容器.迭代器.算法,本文主要讲解STL算法中的变易算法.本文从实践的角度简单介绍了一下函数原型和相关函数的使用. 引言 C+

欢迎访问我的新博客:http://www.milkcu.com/blog/ 原文地址:http://www.milkcu.com/blog/archives/1394600460.html 原创:STL非变易算法 - STL算法 作者:MilkCu(http://blog.csdn.net/milkcu) 本文地址:http://blog.csdn.net/milkcu/article/details/21114613 摘要:C++ STL标准模板库在数据结构和算法的时间领域发挥着重要作用,极大

上周我们介绍了神奇的只有五行的Floyd最短路算法,它可以方便的求得任意两点的最短路径,这称为“多源最短路”.本周来来介绍指定一个点(源点)到其余各个顶点的最短路径,也叫做“单源最短路径”.例如求下图中的1号顶点到2.3.4.5.6号顶点的最短路径. <ignore_js_op>          与Floyd-Warshall算法一样这里仍然使用二维数组e来存储顶点之间边的关系,初始值如下. <ignore_js_op>          我们还需要用一个一维数组dis来存储1号

        暑假,小哼准备去一些城市旅游.有些城市之间有公路,有些城市之间则没有,如下图.为了节省经费以及方便计划旅程,小哼希望在出发之前知道任意两个城市之前的最短路程.         上图中有4个城市8条公路,公路上的数字表示这条公路的长短.请注意这些公路是单向的.我们现在需要求任意两个城市之间的最短路程,也就是求任意两个点之间的最短路径.这个问题这也被称为“多源最短路径”问题.         现在需要一个数据结构来存储图的信息,我们仍然可以用一个4*4的矩阵(二维数组e)来存储.比如

数据结构与算法--KMP算法查找子字符串 部分内容和图片来自这三篇文章: 这篇文章.这篇文章.还有这篇他们写得非常棒.结合他们的解释和自己的理解,完成了本文. 上一节介绍了暴力法查找子字符串,同时也发现了该算法效率并不高.当失配位置之前已经有若干字符匹配时,暴力法很多步骤是多余的.举个KMP算法的例子,看图1 可以看到子串p和主串t在红框处失配了,失配之前的字符串ABC已经匹配.ABA第一个字符A和后面的字符都不同,所以可以放心地直接将子串p的p[0]对齐失配处i,让p[0]和t[i]接着比较.

一:算法概述 算法部分主要由头文件<algorithm>,<numeric>和<functional>组成. <algorithm>是所有STL头文件中最大的一个,其中常用到的功能范围涉及到比较.交换.查找.遍历操作.复制.修改.反转.排序.合并等等. <numeric>体积很小,只包括几个在序列上面进行简单数学运算的模板函数,包括加法和乘法在序列上的一些操作. <functional>中则定义了一些模板类,用以声明函数对象. STL

0.补充知识向量点积:结果等于0, 两向量垂直; 结果大于0, 两向量夹角小于90度; 结果小于0, 两向量夹角大于90度.直线的参数方程:(x1, y1)和(x2, y2)两点确定的直线, 其参数方程为x = x1+u(x2-x2); y = y1+u(y2-y1) 1.前言Liang-Barsky算法是 Cyrus-Beck 算法的特例, 我们先来简单的了解Cyrus-Beck算法, Cyrus-Beck算法本质是每次通过裁剪窗口(任意凸多边形, 文章最后会说明为什么凹多边形不行)的一条边界

转自:https://www.cnblogs.com/smile233/p/8303673.html 最短路径 ①在非网图中,最短路径是指两顶点之间经历的边数最少的路径. AE:1    ADE:2   ADCE:3   ABCE:3 ②在网图中,最短路径是指两顶点之间经历的边上权值之和最短的路径. AE:100   ADE:90   ADCE:60   ABCE:70 ③单源点最短路径问题 问题描述:给定带权有向图G＝(V, E)和源点v∈V,求从v到G中其余各顶点的最短路径. 应用实例——计

javascript数据结构与算法---检索算法(二分查找法.计算重复次数) /*只需要查找元素是否存在数组,可以先将数组排序,再使用二分查找法*/ function qSort(arr){ if (arr.length == 0) { return []; } var left = [];//存储小于基准值 var right = [];//存储大于基准值 var pivot = arr[0]; for (var i = 1; i < arr.length; i++) { if (arr[i]

javascript数据结构与算法---检索算法(顺序查找.最大最小值.自组织查询) 一.顺序查找法 /* * 顺序查找法 * * 顺序查找法只要从列表的第一个元素开始循环,然后逐个与要查找的数据进行比较. * 如果匹配到了,则结束查找. * 如果到了列表的结尾也没有匹配到,那么这个数据就不存在于这个列表中. * */ function seqSearch(arr, data) { for (var i = 0; i < arr.length; ++i) { if (arr[i] == data

       上周我们介绍了神奇的只有五行的Floyd最短路算法,它可以方便的求得任意两点的最短路径,这称为“多源最短路”.本周来来介绍指定一个点(源点)到其余各个顶点的最短路径,也叫做“单源最短路径”.例如求下图中的1号顶点到2.3.4.5.6号顶点的最短路径.           与Floyd-Warshall算法一样这里仍然使用二维数组e来存储顶点之间边的关系,初始值如下.           我们还需要用一个一维数组dis来存储1号顶点到其余各个顶点的初始路程,如下.          

        暑假,小哼准备去一些城市旅游.有些城市之间有公路,有些城市之间则没有,如下图.为了节省经费以及方便计划旅程,小哼希望在出发之前知道任意两个城市之前的最短路程.         上图中有4个城市8条公路,公路上的数字表示这条公路的长短.请注意这些公路是单向的.我们现在需要求任意两个城市之间的最短路程,也就是求任意两个点之间的最短路径.这个问题这也被称为“多源最短路径”问题.         现在需要一个数据结构来存储图的信息,我们仍然可以用一个4*4的矩阵(二维数组e)来存储.比如

内容: 1.问题引入 2.暴力求解方法 3.优化方法 4.KMP算法 1.问题引入 原始问题: 对于一个字符串 str (长度为N)和另一个字符串 match (长度为M),如果 match 是 str 的子串, 请返回其在 str 第一次出现时的首字母下标,若 match 不是 str 的子串则返回 -1 注:子序列和子串的区别:子序列可以不连续,子串必须连续 2.暴力求解方法 暴力求解方法:将 str 从头开始遍历并与 match 逐次比较,若碰到了不匹配字母则终止此次遍历转而从 str 的

内容: 1.原始问题   =>O(N^2) 2.Manacher算法   =>O(N) 1.原始问题 Manacher算法是由题目“求字符串中长回文子串的长度”而来.比如 abcdcb 的最长回文子串为 bcdcb ,其长度为5 暴力解法: 可以遍历字符串中的每个字符,当遍历到某个字符时就比较一下其左边相邻的字符和其右边相邻的字符是否相同, 如果相同则继续比较其右边的右边和其左边的左边是否相同,如果相同则继续比较……,我们暂且称这个过程为向外“扩”. 当“扩”不动时,经过的所有字符组成的子串就