Alice,这位令人惊异的魔术天才,正表演关于人类意念的神秘技巧.她将在Bob选牌之前猜中Bob将选的牌!注意Alice在一张纸上写出她的预测.Alice很神秘地将那张纸片装入信封中并封上.就在人们吃惊之时Alice将封好的信封随机地递给一观众."取一张牌,Bob,任选一张".他看了看牌而后将之出示给Alice和观众.是方块7.现在Alice从观众那里取回信封,并撕开它.在Bob选牌之先写的预测,也是:方块7!全场欢呼! 这个魔术的要点在于,Alice在戏法的最后交换了信封.然而,密码

Introduction-A story  Alice:股票经纪人 Bob:股民   Alice:你的钱交给我,我替你买股票,我专业,挣钱多!   Bob:怎么证明?   Alice:我们上月买进的10只股票都上涨了10%以上,我可以让你看看我上月选择的股票情况.   Bob:这不可靠,你现在完全可以在知道股票的情况后,告诉我你原来选择的就是这些上涨的股票.如果你告诉 我现在选择哪些股票,一个月后她们能上涨多少,而一个月后这些股票确实如此,我就相信你.   Alice:这对我不公平,你可能直接用

随着数字视频广播(DVB)的发展.观众将面对数字电视节目的选择多.广播业因为投资成本增加,这是需要收取费用的用户观看. 有条件接收系统(Conditional Access System).它的主要功能就是确保仅仅有支付了或者即将支付费用的用户才干收看所选择的电视节目. 1 CA系统的关键技术 在CA系统中.有两项最为关键的技术:一是加扰(Scrambling)和解扰(Descrambling)的方法.加解扰技术被用来在发送端CA系统的控制下改变或控制被传送的服务(节目)的某些特征,使未被授权的

我们在开发中经常会使用随机数模拟各种随机条件,例如生成唯一的密码和令牌. 在计算机中,一般采用PRNG(伪随机序列发生器)模拟真实随机数.既然是随机,就要要没有任何规律, 在取值范围内均匀.独立.以确保尽量不重复.否则生成的密码和令牌碰撞的几率就非常大. delphi自带的随机数函数,看似随机,实际上当产生次数足够多的话,就会发现重复性非常大,而且向中心域 集中.如果我们用delphi自带的随机数生成一个区域的点,就会很方便的发现这个问题. kbmmw 5.8里面 提供了好几种流行的随机数生成实

平台对接标准上说“在数据包发送之前,二进制数据包与伪随机序列按字节进行异或运算.加密算法如下:用N模伪随机序列发生器产生伪随机字节序列.将待传输的数据与伪随机码按字节进行异或运算”下面代码是C语言的代码: Const unsigned long M1 =A: Const unsigned long IA1 =B: Const unsigned long IC1 =C: Void encrypt( unsigned long key, unsigned char* buffer, unsigned

本文说的是解决过程,可直接点击本行略过探查内容,跳到最后的解决办法!! 现象: 1.WEBLOGIC安装在 CENTOSopenSUSE 等LINUX或者UNIX机器上,无论是虚拟机或者PC或者服务器 2.创建简单domain,启动后,第一次进入控制台输入用户密码后出现管理界面,每次访问控制台速度均正常. 3.重启weblogicserver,访问控制台,输入用户密码后,无法出现管理界面,可能等待5-10分钟,甚至更长. 尝试: 1.捕捉 Thread dump未发现异常 2.编写建档应用部署,

顾名思义,k均值聚类是一种对数据进行聚类的技术,即将数据分割成指定数量的几个类,揭示数据的内在性质及规律. 我们知道,在机器学习中,有三种不同的学习模式:监督学习.无监督学习和强化学习: 监督学习,也称为有导师学习,网络输入包括数据和相应的输出标签信息.例如,在 MNIST 数据集中,手写数字的每个图像都有一个标签,代表图片中的数字值. 强化学习,也称为评价学习,不给网络提供期望的输出,但空间会提供给出一个奖惩的反馈,当输出正确时,给网络奖励,当输出错误时就惩罚网络. 无监督学习,也称为无导师学

1.前言 随机数生成器在通信.加密.图像传输等领域应用广泛,且一般起到关键性作用.我在最近设计的一个近场射频通信协议的碰撞避退算法的过程中,便对此有深深体会. 2.伪随机数发生器 随机数发生器一般包括伪随机数发生器和真随机数发生器.伪随机数发生器的伪随机序列是由数学公式计算产生,如果生成随机数的算法确定了,那么这个随机数序列也就确定了.所以从数学意义上讲,伪随机数并不随机,序列本身也必然会重复.但是只要伪随机数发生器所产生的伪随机序列的周期足够成并且通过相应的检验,就可以在一定范围内使用.而且伪

基于多级反馈环形振荡器的真随机数发生器设计 摘要 真随机数生成器(trng)在加密系统中起着重要的作用.本文提出了一种在现场可编程门阵列(FPGA)上生成真随机数的新方法,该方法以 多级反馈环形振荡器(MSFRO) 的随机抖动为熵源.在传统环形振荡器的基础上,增加了多级反馈结构,扩大了时钟抖动的范围,提高了时钟采样频率和熵源的随机性.与传统的时钟采样结构不同,我们利用MSFRO产生的时钟抖动信号对FPGA的锁相环(PLL)产生的时钟信号进行采样.对得到的输出值进行异或运算,以减小输出值的偏差,提

使用C#处理基于比特流的数据 0x00 起因 最近需要处理一些基于比特流的数据,计算机处理数据一般都是以byte(8bit)为单位的,使用BinaryReader读取的数据也是如此,即使读取bool型也是一个byte.不过借助于C#基础类库中提供的一些方法,也实现了对基于比特的数据的读取.任务完成后觉得基于比特的数据挺有意思,自己试了下用7比特和6比特编码常用ASCII字符.最后把一点新的写成博客,一方面做个记录,另一方面希望对有类似需求的园友有所帮助. 0x01 比特流数据的读取 假设我们有一

$q 一个帮助处理异步执行函数的服务.当他们做完处理时,使用它们的返回值(或异常). 受 Kris Kowa’s Q 的启发,这是一个实现promise/deferred对象的启用. $q的两种方式---这是一个更类似于Kris Kowal Q或jQuery的递延实现,另一种在一定程度上类似的ES6承诺. Deferred Api 一个被$q.defer()调用的deferred的新实例. deferred对象的目的是暴露相关承诺实例,以及APIs被执行的成功或不成功情况,以及任务的状态. 方法

一个按比特位拷贝数据的函数 没有进行特别的优化.其实还可以在拷贝源开始位置和目标开始位置是2的整数倍位置的时候进行优化. 说明 这个函数用于从src数组首地址跳过sbb个字节,又跳过ssb个比特位,拷贝nbits个比特位的数据到dest数组首地址跳过dbb个字节,又跳过dsb个比特位位置. 代码如下 include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <assert.h> //

引言:题目具体描述记不大清了,大概是:Linux平台,利用线程调度的随机性和sleep的不准确性,生成一个各位均不相同的字符数组的伪随机序列.不得使用任何库函数.(这句记得清楚,当时在想线程库算不算,题目的意思应该是:不得使用库提供的随机函数) 1.算法 当时读完题很开心,这题可以用与"<编程珠玑>取样问题(ch12, p119)"类似的算法解决.算法如下--除了第一字符(下标0)以外,为其余N-1个字符各创建一个线程,每个线程先sleep一秒(也可以更长),再将对应位置的

本篇文章主要讲述几种反转比特位的方法: 将一个32位数:abcd efgh 转置为hgfe dcba 1.常规方法 unsigned int v; // 目标待转置数 unsigned int r = v; //r保存反转后的结果,开始获取v的最低有效位 ; // 剩余需要移位的比特位 ; v; v >>= ) { r <<= ; r |= v & ; s--; } r <<= s; // 当v的最高位为0的时候进行移位 原理:   通过循环对v进行逻辑右移,每

“字节”(Byte) “比特”(Bit) 当你进行网络下载的时候它们会经常出现,同时你获取的速度指示也都以比特/每秒或者字节/每秒来显示. 现在就来弄清楚比特(Bit).字节(Byte)和千字节(Kbyte)究竟是什么意思,这样你就能理解它们了. 一个比特就是一个二进制数的最小单元,就像我们说我们能够拥有的最小金额的钱就是一分一样,只不过比特是在二进制数中罢了. 一个比特只能拥有一个值,不是0就是1,所以如果我给你一个值0,你可以说它就是一个比特,如果我给你两个(00),你就可以说它们是两个比特

1.比特=bps 2M比特的意思是2宽带 1M宽带=12M比特=1*1024K比特=1*1024*1024比特=1057648比特 2M宽带=2*1024*1024比特=2097152比特 4M宽带=4*1024*1024比特=4194304比特 300KB/s是速度,它等于300/1024MB/s注意,宽带中的单位是Mbps,而我们常说的下载速度是MB/s,它们之间的换算是:1Mbps的最大下载速度是1/8MB/s=0.125MB/s,就是125KB/s10Mbps的宽带,最大下载速度是10/

本来仅仅只是用来做哈夫曼实验时的辅助,后来一想干脆封装好,省得以后又要用到比特位的操作. 基本用法示例:  BitArray bits; bits[] = ; bits[] = ; cout<<bits[]<<endl;  ]<<endl;  ]<<endl; ){})/+;}*bytes;}             size_t setBitCapacity(size_t newBitsCapacity);            size_t getBit

上篇介绍了隐马尔科夫模型 本文给出关于问题3解决方法,并给出一个例子的python代码 回顾上文,问题3是什么, 下面给出,维比特算法(biterbi) algorithm 下面通过一个具体例子,来说明维比特算法(biterbi) 下面附上该解决该例题的python代码 import numpy as np #you must install the numpy A=np.array([[0.5,0.2,0.3],[0.3,0.5,0.2],[0.2,0.3,0.5]]) B=np.array(

Anoob Backer 云 + Enterprise 项目经理  Azure Site Recovery是一个基于 Azure的全天候.易用的服务,可以安全地安排恢复操作,一旦发生灾难,即可为您的应用程序提供保护.去年,微软法律及公司事务部总顾问兼执行副总裁 Brad Smith在其博客中明确表达了微软对于客户数据隐私的承诺.Azure Site Recovery 被完全设计为一项混合 IT 服务.这项服务由符合微软隐私承诺的云组件和内部部署组件构成.尤其是: 加密处于传输中和静态存储时的

引子 相信各位developers对js中的异步概念不会陌生,异步操作后的逻辑由回调函数来执行,回调函数(callback function)顾名思义就是“回头调用的函数”,函数体事先已定义好,在未来的某个时候由某个事件触发调用,而这个时机,是程序本身无法控制的. 举几个常见例子: 事件绑定 动画 Ajax 上面的例子简单.典型,易于阅读和理解. 为了引出本文的主题,假设现在有3个ajax异步操作,分别为A.B.C,每个都封装成了函数,并可传入success回调作为参数. 请考虑以下场景: 希望