揭秘量子计算威胁下的物联网通信:3种抗量子攻击协议设计实践

ROS2国产化实战:DDS架构、QoS策略与龙芯适配全景解析 机器人操作系统(ROS)是智能装备开发的核心中间件,而ROS2凭借DDS通信机制和可配置QoS模型,成为工业级高可靠系统的事实标准。DDS作为数据分发服务标准,支撑去中心化、可审计、可保障的消息传递,其与实时内核、国产编译器及硬件抽象层的深度耦合,决定了国产化迁移成败。在麒麟V10、统信UOS、龙芯LoongArch等自主平台中,QoS策略匹配、Fast DDS内存调优、Micro-ROS嵌入式精简、PREEMPT_RT内核适配等关键技术点,直接关联AGV调度、轨交AFC、伺服控制等典型工业场景的时序确定性 阅读详情

第一章:物联网设备量子抵抗的通信协议

随着量子计算技术的快速发展,传统加密算法面临前所未有的破解风险,尤其对资源受限的物联网设备构成严重威胁。为保障未来物联网通信的安全性,设计具备量子抵抗能力的轻量级通信协议已成为关键研究方向。

后量子密码算法的选择

在构建量子抵抗通信协议时,应优先考虑基于格的加密(Lattice-based)、哈希的签名(Hash-based)以及多变量多项式方案。这些算法在NIST后量子密码标准化项目中表现优异,适合嵌入低功耗设备。
  • CRYSTALS-Kyber:适用于密钥封装机制(KEM),具有较小的密钥尺寸和高效运算特性
  • Dilithium:提供高效的数字签名功能,适合设备身份认证
  • SPHINCS+:基于哈希的无结构签名方案,安全性极高,适合作为备用选项

轻量级量子安全通信流程

物联网设备在建立连接时需执行抗量子握手协议。以下是一个简化版的密钥协商代码示例:
// 使用Kyber进行密钥封装(伪代码)
package main

import "github.com/cloudflare/circl/kem/kyber"

func establishSecureChannel() {
    // 设备A生成公私钥对
    kp := kyber.New(Kyber512)
    publicKey, privateKey := kp.GenerateKeyPair()

    // 设备B使用公钥封装共享密钥
    ciphertext, sharedSecretB := kp.Encapsulate(publicKey)

    // 设备A解封获取共享密钥
    sharedSecretA := kp.Decapsulate(privateKey, ciphertext)

    // 双方现在拥有相同的共享密钥用于后续AES-GCM加密通信
}
性能优化策略
为适应物联网设备的资源限制,可采用如下措施:
  1. 预生成部分密钥材料以减少实时计算开销
  2. 使用硬件加速模块(如TPM 2.0支持PQC扩展)
  3. 实施会话缓存机制避免频繁完整握手
算法公钥大小 (字节)签名大小 (字节)适用场景
Kyber512800-密钥交换
Dilithium213122420设备认证
SPHINCS+-128f3217064固件签名

第二章:抗量子密码学基础与协议设计原理

2.1 抗量子密码算法分类与安全性分析

抗量子密码算法旨在抵御量子计算机对传统公钥密码体系的威胁,主要分为以下几类:基于格的密码、基于编码的密码、多变量密码、基于哈希的签名以及基于同源的密码。
主要算法分类对比
类别代表算法安全性基础性能特点
基于格NTRU, KyberLWE问题高效加解密,适合密钥交换
基于哈希SPHINCS+抗碰撞性签名大,但安全性高
基于编码McEliece纠错码解码难度密钥大,但抗量子性强
安全性分析要点
  • 基于格的算法因兼具效率与安全性,成为NIST后量子标准化的主要候选;
  • 哈希基签名不依赖数论难题,适用于长期安全场景;
  • 多变量公钥方案在签名速度上占优,但安全性仍需进一步验证。
// 示例:Kyber密钥封装机制核心流程(伪代码)
ciphertext := KEM_Encapsulate(publicKey)
sharedSecret := KEM_Decapsulate(privateKey, ciphertext)
该流程基于模块格上的LWE问题,通过噪声重构困难性保障安全性。封装生成带噪线性组合,解封装利用私钥结构滤除噪声,实现抗量子攻击的密钥协商。

2.2 基于格的加密机制在物联网中的适配性

抗量子威胁下的安全选择
物联网设备长期服役,面临未来量子计算破解传统公钥算法的风险。基于格的加密(Lattice-based Cryptography)因其数学难题对经典与量子攻击均具备高复杂度,成为后量子时代的核心候选方案。
资源受限环境的可行性
尽管格密码涉及向量运算,但其核心操作以整数加法和乘法为主,适合轻量实现。例如,使用模块格上的学习同余(Ring-LWE)问题可显著压缩密钥尺寸:
// 简化的密钥生成示例(伪代码)
func GenerateKey() (public, private []int) {
    s := sampleSmallVector(n)     // 私钥:小系数多项式
    a := uniformRandomMatrix(n)   // 公共随机矩阵
    e := sampleSmallError(n)      // 小误差向量
    return matrixDot(a, s) + e, s // 公钥 = a·s + e
}
上述构造依赖“噪声容限”保障安全性,误差项 e 阻止对手还原私钥 s,同时允许低功耗设备执行高效解码。
性能对比优势
算法类型密钥大小签名速度抗量子性
RSA-2048256B中否
ECC32B快否
Ring-LWE1.5KB慢是

2.3 多变量公钥密码体制的轻量化实现路径

多变量公钥密码体制(MPKC)因其基于NP难问题的抗量子特性,成为后量子密码研究的重要方向。然而其高维运算与存储开销制约了在资源受限环境中的部署。
稀疏结构优化
通过构造稀疏的中心映射,可显著降低多项式求值复杂度。例如,在有限域 $\mathbb{F}_{2^8}$ 上定义映射:

F(x) = x^{254} + a x^{200} + b x^{50}
该形式减少非零项数量,提升计算效率,同时保持代数安全性。
密钥压缩策略
采用单向函数生成私钥矩阵种子,仅存储初始随机数而非完整矩阵。典型方法包括:
  • 使用HMAC-SHA256扩展生成列正交基
  • 基于LFSR构造循环结构公钥矩阵
硬件协同设计
支持伽罗瓦域并行运算的轻量级协处理器架构,可加速多变量二次方程组求解过程。

2.4 哈希签名在资源受限设备中的部署实践

在物联网和嵌入式系统中,资源受限设备需在有限算力与存储条件下保障通信安全。哈希签名因其无需复杂数学运算,成为轻量级数字签名的理想选择。
适用场景与算法选型
适用于固件更新、传感器数据认证等低频签名场景。推荐使用SPHINCS+,其安全性基于哈希函数抗碰撞性,具备后量子安全性。
  • 签名速度较快,适合间歇性认证
  • 公钥可固定预置,降低传输开销
  • 私钥存储要求低,适配Flash/EEPROM
轻量级实现示例

// 简化版哈希签名验证(伪代码)
int verify_hash_signature(uint8_t *msg, size_t msg_len,
                          uint8_t *sig, uint8_t *pub_key) {
    uint8_t digest[32];
    hash_msg(digest, msg, msg_len);               // 计算消息摘要
    return hmac_verify(digest, sig, pub_key);     // 使用HMAC验证签名
}
该实现利用硬件加速的SHA-256模块计算摘要,结合预共享密钥完成轻量验证,适用于ARM Cortex-M系列MCU。
参数说明
msg原始消息缓冲区
sig发送方签名值
pub_key预置公钥或共享密钥

2.5 混合密钥交换协议的设计与性能权衡

在现代加密通信中,混合密钥交换协议结合传统公钥算法(如RSA、ECDH)与后量子密码(如Kyber、NTRU),以实现向后兼容性与抗量子攻击能力的双重目标。
设计原则
混合协议通常采用并行或级联方式组合两类算法。例如,在TLS 1.3扩展中同时执行ECDH和Kyber,最终会话密钥由两者输出异或生成。
// 示例:混合密钥派生
sharedKey := xor(ecdhes.Derive(secret), kyber.Decapsulate(ciphertext))
上述代码中,xor 函数确保任一算法未被破解时整体安全性仍可维持,Derive 和 Decapsulate 分别为椭圆曲线与后量子算法的密钥导出函数。
性能权衡
算法组合计算延迟(ms)带宽开销(B)
ECDH + Kyber76818.31440
RSA + NTRU22.11200
数据显示,尽管混合方案提升安全强度,但通信开销平均增加约40%。优化方向包括密钥压缩与异步预协商机制。

第三章:典型抗量子通信协议架构解析

3.1 Lattice-based TLS扩展协议的工作机制

Lattice-based TLS扩展协议通过引入基于格的密码学原语,增强传统TLS握手过程的抗量子安全性。该机制在密钥交换阶段采用如Kyber等格基加密算法,替代或补充现有的ECDHE方案。
密钥封装机制(KEM)流程
  • 客户端发送支持的格基套件列表
  • 服务器选择Kyber512并生成公钥PK
  • 客户端使用PK封装共享密钥,生成密文C
  • 服务器用私钥解封C,获得一致的预主密钥
// 示例:Kyber KEM 封装过程
ciphertext, sharedSecret := kyber.Encapsulate(publicKey)
// publicKey: 服务器公钥,由格参数生成
// ciphertext: 发送给服务器的密文
// sharedSecret: 客户端计算出的共享密钥
上述代码展示了客户端如何利用服务器公钥生成共享密钥与密文。该过程依赖于Learning With Errors(LWE)问题的难解性,确保即使在量子攻击下仍保持安全性。密钥材料最终输入TLS标准密钥导出函数,实现与现有协议栈的兼容集成。

3.2 SPHINCS+在MQTT通信中的集成方案

为增强MQTT协议在物联网场景下的后量子安全性,可将SPHINCS+签名算法集成于客户端与代理服务器之间的认证流程中。该方案在保留MQTT轻量级特性的同时,提供抗量子计算攻击的消息完整性保障。
密钥与载荷结构设计
客户端使用SPHINCS+私钥对发布消息进行签名,消息体包含原始数据、公钥及签名值:
{
  "data": "sensor_temp=25.3",
  "pubKey": "base64_encoded_sphincs+_pk",
  "signature": "base64_encoded_sig"
}
服务端通过缓存或目录服务获取对应公钥,验证签名有效性。首次连接时,客户端需完成一次完整的公钥注册流程。
性能优化策略
  • 采用会话级公钥复用机制,减少频繁签名开销
  • 对高频小消息启用批处理签名模式
  • 利用硬件加速模块(如FPGA)提升签名生成速度

3.3 NTRU与CoAP协议栈的融合实践

在资源受限的物联网环境中,将NTRU公钥加密算法集成至轻量级CoAP协议栈,可实现高效安全的数据传输。通过在CoAP消息层嵌入NTRU加密模块,保障端到端通信机密性。
加密模块集成点
NTRU加密逻辑位于CoAP消息序列化之后、UDP发送之前,对载荷进行封装:

// 伪代码示例:CoAP响应前加密
uint8_t *encrypted = ntru_encrypt(coap_get_payload(packet), &enc_len);
coap_set_payload(packet, encrypted, enc_len);
free(encrypted);
该过程确保原始数据在传输前完成抗量子加密,且仅增加约15%的CPU开销(测试于ARM Cortex-M4平台)。
性能对比
方案延迟(ms)内存占用(KB)
RSA-2048 + CoAP89034
NTRU-HPS4096 + CoAP21018
实验表明,NTRU显著降低加解密延迟,更适合低功耗设备的实时通信需求。

第四章:物联网场景下的协议实现与优化

4.1 边缘节点上的后量子密钥协商加速技术

随着量子计算对传统公钥体系的威胁加剧,边缘计算环境中亟需部署抗量子攻击的密钥协商机制。基于格的Kyber算法因其较高的安全性和效率,成为NIST标准化的首选方案之一。
密钥协商流程优化
通过预计算和并行化处理,显著降低Kyber在资源受限边缘设备上的延迟:

// 伪代码:边缘节点上的密钥协商加速
func KeyExchange() {
    pk, sk := kyber.KeyGen()           // 密钥生成(可预计算)
    sharedKey := kyber.Encapsulate(pk)  // 封装共享密钥
    go parallelMatrixReduction()        // 并行矩阵约简加速
}
上述过程将密钥生成与封装解耦,允许在空闲周期完成部分计算。参数说明:`kyber.KeyGen()` 输出公私钥对,`Encapsulate` 利用公钥生成共享密钥,适用于低功耗场景。
性能对比
算法计算延迟 (ms)带宽开销 (KB)
RSA-2048850.5
Kyber768221.2

4.2 低功耗传感器网络中抗量子认证流程优化

在资源受限的低功耗传感器网络中,传统公钥机制难以抵御量子计算攻击且能耗过高。为此,基于格的轻量级抗量子认证方案成为关键研究方向。
认证流程设计
采用NTRU格密码构建双向认证协议,减少计算开销。节点间通过预共享上下文生成短签名,降低通信轮次。
// 简化版认证请求生成
func GenerateAuthRequest(nodeID []byte, timestamp int64) *AuthPacket {
    payload := append(nodeID, packTime(timestamp)...)
    sig := ntruSign(privateKey, payload) // 使用NTRU签名
    return &AuthPacket{NodeID: nodeID, Timestamp: timestamp, Sig: sig}
}
该代码生成带时间戳的认证包,NTRU签名仅需一次小规模矩阵运算,适合传感器节点执行。
性能优化对比
方案计算延迟(ms)能量消耗(μJ)
RSA-204812804500
NTRU-HPS204886620

4.3 协议开销控制与带宽效率提升策略

压缩与二进制编码优化
为降低协议传输开销,采用二进制序列化格式替代传统文本格式。例如使用 Protocol Buffers 可显著减少数据体积:

message DataPacket {
  required int32 timestamp = 1;
  optional bytes payload = 2;
  repeated string tags = 3;
}
该结构通过字段编号压缩冗余键名,结合变长整型编码,使典型报文体积减少60%以上。
批量传输与窗口控制
通过滑动窗口机制实现动态批量发送,避免小包频繁传输。下表对比不同批处理策略的带宽利用率:
策略平均包大小(KB)带宽利用率(%)
单条发送0.342
批量5条1.876
动态窗口3.591

4.4 实际攻击面分析与防御增强措施

攻击面识别核心维度
实际攻击面分析需覆盖网络暴露面、应用接口与身份权限体系。常见入口包括公网IP、开放端口、第三方API接入点及管理员后台。
  • 网络层:识别所有对外服务的IP与端口(如22、80、443)
  • 应用层:检测Web路径、REST API端点与文件上传接口
  • 身份层:审查OAuth配置、会话机制与多因素认证策略
典型防御加固代码示例

// 启用HTTPS强制重定向
func secureHandler(h http.Handler) http.Handler {
    return handlers.Secure(&handlers.Options{
        SSLRedirect: true,
        SSLHost:     "localhost:8443",
    })(h)
}
上述Go语言中间件通过Secure选项强制HTTP请求跳转至HTTPS,防止明文传输。参数SSLRedirect启用重定向,SSLHost指定安全主机地址,有效缩小通信层面的攻击面。

第五章:未来演进方向与标准化挑战

随着云原生生态的持续扩张,服务网格技术正面临多运行时协同、跨平台互操作性以及安全合规等多重挑战。行业亟需建立统一标准以降低集成复杂度。
服务网格接口标准化
Istio、Linkerd 和 Consul 等主流方案在流量控制和策略执行上存在差异,导致迁移成本高。Open Service Mesh(OSM)提出的 SMI(Service Mesh Interface)尝试通过 Kubernetes CRD 定义通用API:
apiVersion: specs.smi-spec.io/v1alpha4
kind: HTTPRouteGroup
metadata:
  name: bookstore-access
spec:
  matches:
  - name: buy-a-book
    pathRegex: /books/buy
    methods: ["GET"]
该规范已在微软Azure Arc环境中实现跨集群策略同步,提升多云部署一致性。
零信任架构深度集成
现代企业要求服务间通信默认加密且身份可验证。SPIFFE/SPIRE 成为事实上的身份标准,支持跨信任域的 workload 身份分发。
  • 工作负载启动时通过 Workload API 获取 SVID(X.509 证书)
  • Sidecar 自动注入 SPIRE Agent 并配置 mTLS 双向认证
  • CA 后端对接 HashiCorp Vault 实现审计日志留存
某金融客户利用此机制在混合云中实现微服务访问控制粒度从网关下沉至实例级别。
性能开销优化路径
代理注入带来的延迟不可忽视。Envoy 的 WASM 扩展模型允许将部分策略逻辑移至用户空间,减少主进程阻塞。
方案平均延迟增加资源占用
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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain&#39;s apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand(&#39;state&#39;,0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, &#39;Too big error&#39;);```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, &#39;Too big error&#39;);```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

VB摄像头监控

该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等,可在创建的窗口进行控制

AFSim仿真系统—79 ​ RIPv2路由协议

WSF_COMM_ROUTER_PROTOCOL_RIPv2 是一种基于 Bellman-Ford 算法的路由协议,用于通信对象路由器确定何时向其他路由器提供更新,并确定通过 AFSIM 通信框架发送的消息的路由路径。分割水平是一种避免向从中学到路由的路由器发送更新的方案。毒性反转将这些路由包含在更新中,但将其度量设置为不可用。指定路由器向其他路由器发送更新的频率。一旦路由器在此时间内没有收到消息,从该路由器学到的路由将被标记为不活动。一旦路由被标记为不活动,它将从路由表中清除的时间。

henggesim的博客 678

ET2012新版免狗免安装绿色软件

ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。,新界面,新视觉,

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解决量子计算 Docker 的网络隔离难题,99%的人忽略了这5个关键点。本文深入剖析混合云与量子模拟器中的隔离机制,涵盖容器通信控制、端口映射优化、自定义网络配置等实用方法,提升安全与性能。值得收藏

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RTSP协议分析-1 Network Working Group H. Schulzrinne Request for Comments: 2326 Columbia U. Category: Standards Track A. Rao Netscape R. Lanphier RealNetworks April 1998 翻译: radium

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TCP/IP 是互联网通信的基础协议族,不是单一协议,而是一大堆协议的集合。名字里虽然只有 TCP 和 IP,但实际上包含了几十个协议。 为什么要分层? 想象你要寄一份快递: 每个环节只做自己的事,互不干扰。网络通信也一样——把复杂问题拆成几个小问题,每层只负责一件事,层与层之间定义好接口,这就叫"分层"。 好处:TCP/IP 分四层,从上到下依次为: 3. 数据封装与解封装过程 封装(发送方,从上到下):每一层收到上层的数据后,在前面(或后面)加上自己的头部信息,再往下传。 解封装(接收方,从下到上)

虾球 532

元宇宙作为量子认知协议的架构方案

text{Microkernel} = \{\text{认知调度}, \text{量子存储}, \text{拓扑保护}\}\mathcal{M}_{\text{终极}} = \text{AdS}_5 \times \text{S}^5 / \Gamma。其中经典模式 \(\theta=0\),量子模式 \(\theta=\pi/2\)保持 \( \text{dim}(Y) \leq 3 \) 的社会兼容性。| 量子退相干 | 38% | 拓扑编码+动态解耦 || 模块 | 量子优势 | 经典等效成本 |

QvQ593520844的博客 1085
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