场景:由于登陆跳板机都是从采用密钥的方式进行登陆的,然后在传输文件的时候报错 报错信息: 解决方案: 点击属性--->选择aes256-ctr加密方式默认这里是没有选择的 再次连接就成功连接上去了 原因分析: 1.升级过ssh的相关依赖组件(openssl).或openssh的版本. 2.xshell的版本过低,没有内置或开启对应的加密算法 因为我使用的是xshell4,之前xshell5被暴露一部分版本有后门 5.0 Build 1322官方版本被植入后门,用5的还需要注意.

原文出处:http://www.xshellcn.com/xsh_column/suanfa-bpp.html 由用户反应在使用xshell和xftp连接debian 7时出现找不到匹配的outgoing encryption算法的错误提示,本集小编整理了一份解决方法,大家可以试试看. 问题阐述: 在用xshell 4连接debian 7出现找不到匹配的outgoing encryption算法的错误提示 原因分析: 小编试着用xshell 5连接时发现没有出现问题,因此推断可能有两个原因: 1

alert("找不到匹配的outgoing encryption 算法"); 原因,是ssh登录本地终端缓存了相关的安全确认信息: 远端的ssh服务升级后,其对应的加密算法均作了升级.修改: 而本地的缓存安全信息并无更新,导致无法正常登录: 解决方案是 选中aes192-ctr aes128-ctr  aes256-ctr 其中的一个就行.

http://tieba.baidu.com/p/4089747196 版本:Office 2016 Visio 专业版 32位版文件名:SW_DVD5_Visio_Pro_2016_W32_ChnSimp_MLF_X20-41580.ISO文件大小:609447936 字节MD5: 96E008B110F308F1E424D11964D82CE0SHA1: 780046411EB18874AA2DA7E4A11322557EB00D92CRC32: 42E1653D下载地址:ed2k://|f

flex是一个词法分析器生成器,它是编译器和解释器编程人员的常用工具之一.flex的程序主要由一系列带有指令(称为动作代码)的正则表达式组成.在匹配输入时,flex会将所有的正则表达式翻译成确定性有穷自动机,这使得flex等词法分析器生成器生成的词法分析器匹配输入模式的效率非常高.当然,有人指责flex不够灵活,功能有限,很多问题都无法解决,比如Javascript.C++等语言中二义性的问题,实际上很多程序(比如Python的解释器)的词法分析器都是用的手工代码而不是flex自动生成的.这些都

Trash Time limit: 1.0 secondMemory limit: 64 MB You were just hired as CEO of the local junkyard.One of your jobs is dealing with the incoming trash and sorting it for recycling.The trash comes every day in N containers and each of these containers c

先看一道JavaScript题目,据说是国内某知名互联网企业的JavaScript笔试题,如果对正则的全局匹配模式不了解的话可能会对下面的输出结果感到疑惑. var str = "123#abc"; var re = /abc/ig; console.log(re.test(str)); //输出ture console.log(re.test(str)); //输出false console.log(re.test(str)); //输出ture console.log(re.tes

题目连接:hdu_5727_Necklace 题意: 有2*n个珠子,n个阳珠子,n个阴珠子,现在要将这2n个珠子做成一个项链,珠子只能阴阳交替排,有些阳珠子周围如果放了指定的阴珠子就会变坏,给你一个n和m个关系x y,这些关系指明了阳珠子x周围放y阴珠子会变坏,现在问你做成这条项链,最少变坏的阳珠子有多少个 题解: 官方题解给的是用DFS 带剪枝来做,不过我感觉那样好玄学,我的做法是将所有的阴珠子可能组成的组合全部算出来,然后用阳珠子去插空,这里插空我们要找最大的匹配,也就是我们可以用二分匹配

hdu2255模板题 KM是什么意思,详见百度百科. 总之知道它可以求二分图最大权完美匹配就可以了,时间复杂度为O(n^3). 给张图. 二分图有了边权,求最大匹配下的最大权值. 所以该怎么做呢?对啊,怎么做呢? 我也不懂啊,看的别人博客. 然而并没有将思路,只是模拟了一遍. 核心是在当两个女生都匹配到一个男生时,这两个女生只能降低一下期望值了,降低多少呢?两个妹子都在能选择的其他人中,也就是没参与这轮匹配的男生中,选择一个期望值降低的尽可能小的人.也就是再其他人中选择一个最合适的. 匹配过程用

SLAM 主要分为两个部分:前端和后端,前端也就是视觉里程计(VO),它根据相邻图像的信息粗略的估计出相机的运动,给后端提供较好的初始值.VO的实现方法可以根据是否需要提取特征分为两类:基于特征点的方法,不使用特征点的直接方法. 基于特征点的VO运行稳定,对光照.动态物体不敏感. 图像特征点的提取和匹配是计算机视觉中的一个基本问题,在视觉SLAM中就需要首先找到相邻图像对应点的组合,根据这些匹配的点对计算出相机的位姿(相对初始位置,相机的旋转和平移). 本文对这段时间对特征点的学习做一个总结,主

(附一道例题) Time Limit: 1000 ms   Memory Limit: 128 MB Description 最小点覆盖是指在二分图中,用最小的点集覆盖所有的边.当然,一个二分图的最小点覆盖可能有很多种. 现在给定一个二分图,请你把图中的点分成三个集合: 如果在任何一种最小点覆盖中都不包含这个点,则认为该点属于N集合. 如果在任何一种最小点覆盖中都包含这个点,则认为该点属于A集合. 如果一个点既不属于N集合,又不属于A集合,则认为该点属于E集合. Input 第一行包含三个整数n

一般内网接收的HTTP请求都是内网唯一的网关传过来的,nginx的alias匹配会直接使用网关穿过的host值,而不是从URL解析出来的,从而导致的问题是,容器的alias相关Server_name规则会失效,因为根据网关传过来的自定制host可能在nginx配置里面找不到匹配的server_name,然后最后的结果就是Nginx配置里面第一个server_name配置接收这个请求. 所以要求网关传过来的HOST必须与URL里面的原host一致. 解决办法:网关在定义upstream值是,最好就

SLAM 主要分为两个部分:前端和后端,前端也就是视觉里程计(VO),它根据相邻图像的信息粗略的估计出相机的运动,给后端提供较好的初始值.VO的实现方法可以根据是否需要提取特征分为两类:基于特征点的方法,不使用特征点的直接方法. 基于特征点的VO运行稳定,对光照.动态物体不敏感. 图像特征点的提取和匹配是计算机视觉中的一个基本问题,在视觉SLAM中就需要首先找到相邻图像对应点的组合,根据这些匹配的点对计算出相机的位姿(相对初始位置,相机的旋转和平移). 本文对这段时间对特征点的学习做一个总结,主

Could not find a version that satisfies the requirement pygame (from versions: ) No matching distribution found for pygame 找不到满足游戏需求的版本(从版本:)找不到匹配的版本 最近在Ubuntu16.04上安装Python3.6之后,使用pip命令出现了问题,提示说找不到ssl模块,出现错误如下: pip is configured with locations that

注:很抱歉,忘记从转载链接了,作者莫怪.... 基于HALCON的模板匹配方法总结 很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得,但由于其他的事情总是抽不出时间.去年有过一段时间的集中学习,做了许多的练习和实验,并对基于HDevelop的形状匹配算法的参数优化进行了研究,写了一篇<基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究>文章,总结了在形状匹配过程中哪些参数影响到模板的搜索和匹配,又如何来协调这些参数来加快匹配过程,提高匹配的精度,这篇paper放到了中国论文在线了,需要可以去下载.

在机器视觉应用中,经常需要对图像进行仿射变换.1.在基于参考的视觉检测中,由于待检图像与参考图像或多或少都会存在几何变化(平移.旋转.缩放等),所以在做比较之前一般都要对待检图像进行仿射变换以对齐图像.2.要进行仿射变换,必须先获取变换矩阵,形状匹配是获取变换矩阵的一种高效的方法.3.Halcon的如下几个函数是专门用于计算变换矩阵的:vector_angle_to_rigid :Compute a rigid affine transformation from points and angl

HDevelop开发环境中提供的匹配的方法主要有三种,即Component-Based.Gray-Value-Based.Shape-Based,分别是基于组件(或成分.元素)的匹配,基于灰度值的匹配和基于形状的匹配. 这三种匹配的方法各具特点,分别适用于不同的图像特征,但都有创建模板和寻找模板的相同过程.这三种方法里面,我主要就第三种-基于形状的匹配,做了许多的实验,因此也做了基于形状匹配的物体识别,基于形状匹配的视频对象分割和基于形状匹配的视频对象跟踪这些研究,从中取得较好的效果,简化了用其

转载链接:     http://blog.csdn.net/b108074013/article/details/37657801 很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得,但由于其他的事情总是抽不出时间.去年有过一段时间的集中学习,做了许多的练习和实验,并对基于HDevelop的形状匹配算法的参数优化进行了研究,写了一篇<基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究>文章,总结了在形状匹配过程中哪些参数影响到模板的搜索和匹配,又如何来协调这些参数来加快匹配过程,提高匹配的精度,这

Atitit opencv 模板匹配 1.1. 图片1 1.2. Atitit opencv 模板匹配  6中匹配算法貌似效果区别不大1 1.3. 对模板缩放的影响 一般的缩放可以,太大了就歇菜了..2 1.4. Code2 1.1. 图片 1.2. Atitit opencv 模板匹配  6中匹配算法貌似效果区别不大 //创建于原图相同的大小,储存匹配度 Mat result = Mat.zeros(source.rows(),source.cols(),CvType.CV_32FC1); /

计算机的基本任务之一. 举例来说,有一个字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE",我想知道,里面是否包含另一个字符串"ABCDABD"? 许多算法可以完成这个任务,Knuth-Morris-Pratt算法(简称KMP)是最常用的之一.它以三个发明者命名,起头的那个K就是著名科学家Donald Knuth. 这种算法不太容易理解,网上有很多解释,但读起来都很费劲.直到读到Jake Boxer的文章,我才真正理解这种算法.下面,我用自己的语言,试图写一篇