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我也要
hi，大家好，上一节我们详细介绍了对称加密算法DES的基本内容，由于明文的长度不固定，而加密算法只能处理特定长度的一块数据，所以就需要对比较长的明文进行分组后再加密，但是分组后，最后一组的长度可能又会出现位数长度不够的情况，所以就又需要根据填充模式来对最后一组报文进行填充。
对称加密一共有五种分组模式，下面我们来介绍一下。
优点：
缺点：
密文有规律，容易被破解
可能对明文进行主动攻击
特性：
优点：
奇妙的安全旅行之国密算法
hi，大家好，我是开发者FTD。今天我们来介绍一下我们国家密码局制定的加密算法 — 国密算法。 为什么要制定国密算法？ 密码算法是保障信息安全的核心技术，尤其是我国最关键的银行业核心领域长期以来都是沿用MD5、3DES、SHA-256、RSA等这些国际通用的密码算法体系及相关标准。 随着金融安全上升到国家安全高度，近年来国家有关机关和监管机构站在国家安全和长远战略的高度提出了推动国密算法应用实施、加强行业安全可控的要求。摆脱对国外技术和产品的过度依赖，建设行业网络安全环境，增强我国行业信息系统的“安全可控”
奇妙的安全旅行之加密算法（完整版）
hi，大家好，我是开发者FTD。之前我在公众号写了一个工作中常用加密算法系列的文章终于肝完了，为了方便小伙伴们查看和收藏，我将这个系列汇集整理成了一个PDF文档，有需要的小伙伴可以关注公众号，在公众号后台回复 加密算法 就可以下载了。 优快云的小伙伴也可以直接在站内资源下载，地址为：https://download.youkuaiyun.com/download/ForTheDevelopers/15309483 加密算法属于比较冷门的知识内容，但是在我们的工作和生活中确是越来越重要的一部分了，了解这部分的知识还是非
奇妙的安全旅行之AES算法
hi，大家好，今天开始我们来介绍一下对称加密算法中的AES算法。 AES简介 AES（英语：Advanced Encryption Standard，缩写：AES），即高级加密标准，在密码学中又称Rijndael加密法，是美国联邦政府采用的一种区块加密标准。这个标准用来替代原先的DES，已经被多方分析且广为全世界所使用。经过五年的甄选流程，高级加密标准由美国国家标准与技术研究院（NIST）于2001年11月26日发布于FIPS PUB 197，并在2002年5月26日成为有效的标准。2006年，AES算法已
奇妙的安全旅行之加密算法概述
前言 hi，大家好呀，信息安全作为当前社会中比较重要的一个课题，已经覆盖了人们生活的方方面面，虽然有时候我们可能并没有意识到，其实信息安全防护已经在背后默默的保护我们的信息安全了。例如，当你在互联网上浏览网站时；当你准备注册或者登陆一个网站，需要输入密码时；当你在购物网站买商品进行支付时；当你到银行取钱时… 可以说信息安全是关系国家、城市信息、行业用户、百姓利益的关键问题，尤其是数据安全，身份隐私等信息的安全对于每个人都很重要。互联网最初，大家的安全意识还没有那么高，很多信息都是明文传输，甚至数据库中也是明
PKCS7Padding的Java实现
使用java实现对称加密中的PKCS7Padding。可自由编写基于密码机的对称加解密算法
数据填充规则之PKCS7
在数据加解密应用中，数据填充又是其中重要的组成部分。因为即便你的数据长度符合blockSize的整数倍时，也需要填充，填充的长度反而是最大的，要填充blockSize个char(blockSize)字符在数据尾部，这样牺牲了数据长度的做法是为了更为灵活透明的去解包数据，发送端和接收端不需要约定好blockSize，接收端总能通过数据包的最后一个字符得到填充的数据长度。特别注意的一点是如果是数据刚好满足数据块长度也要在元数据后在按PKCS7规则填充一个数据块数据，这样做的目的是为了区分有效数据和补齐数据。
【面试经验】京东-技术产品经理一面：从紧张到反思的全流程复盘
本文详细复盘了京东技术产品经理一面的全流程，从面试前的简历打磨、业务理解和技术基础准备，到面试中的高压对话和突发状况应对，再到面试后的深度反思与改进方案。文章特别强调了技术产品经理需要具备的技术理解力、数据敏感度和商业思维，并提供了实用的面试建议和准备技巧。
面试中常考的数学题——截木棍、圆上取点、赛马、红蓝墨水，测试毒药、坐到正确座位问题
文章目录1.将一根木棒截成三段，问能够组成三角形的概率；2.在圆上任取三点，问能够组成锐角、直角、钝角三角形的概率；3.共有25匹马，找出最快的3匹，只有5个赛道，每次比赛只能得到5匹马的速度排序，最少需要多少次比赛;4 有两瓶红蓝墨水，体积一样，现在从红墨水中舀一勺加入蓝墨水中，搅拌均匀后，在从蓝墨水中舀一勺加到红墨水中，试问这两瓶墨水哪瓶纯度更高。 1.将一根木棒截成三段，问能够组成三角形的概率； 来源：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41245919/article/deta
基于遗传算法的柔性作业车间调度（初始化以及编码策略）
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar
高通Sensor Tuning实战：手把手教你用Chromatix生成并打包bin文件（附避坑指南）
本文详细介绍了高通Sensor Tuning的全流程实战，从Chromatix配置到Bin文件加载验证。通过手把手教程，帮助开发者掌握Chromatix工具链的使用，避免常见配置错误，提升调试效率。特别针对kalama等新一代平台，提供经过验证的解决方案和避坑指南。
ABAP Cloud 开发教程的文章目录
本教程涵盖 ABAP 云端 Client 处理、多租户架构、ABAP Cloud开发、动态编程优化、SQL语法改进等技术主题。最新版本1.0.0（更新至2025-12-12），包含197篇文章，重点文章包括《ABAP Client Handling与隔离机制》《ABAP Platform 2021泛型编程》《SAP BTP ABAP多租户应用开发》等，为开发者提供从基础到进阶的实战指南。
uniapp [全端兼容] - 详细实现拍照或相册选取图片后插入水印功能，手机拍照或相册上传图像并添加自定义水印及指定位置显示水印，uniApp给图片加水印后上传到后端服务器或保存到本机相册详细教程！
uni-app，h5移动端网页，微信小程序，支付宝小程序，Android安卓，苹果ios，app，nvue，图片水印，上传照片带水印，从相册选择图片加水印功能，拍完照片给图片加水印，添加照片水印，uniapp图片加水印，为图片添加自定义水印，uni-app上传图片并添加水印，上传图片加水印，uni-app如何对拍摄的照片加水印，uni-app实现图片上传添加水印操作，给上传的图片添加上水印，图片加完水印后如何上传到服务器，水印相机，拍照图片加水印，相册选取后给图片加上水印，渲染失败，无法保存，文字水印，日期
基于 DnLUT 超高效的彩色图像去噪（CVPR 2025），本地部署 DnLUT 模型，图像去噪算法训练和推理，全网最详细教程
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大数据架构中的数据治理：元数据管理与数据血缘追踪实践
本文将聚焦大数据架构中数据治理的两大核心支柱——元数据管理与数据血缘追踪元数据管理的目标、类型与实施步骤（从需求分析到工具落地）；数据血缘追踪的技术实现（静态解析、动态捕获、混合方案）与应用场景；如何将两者结合，构建完整的数据治理体系，并通过真实案例展示落地效果。元数据管理：定义了业务/技术/操作元数据，讲解了工具选型（如Apache Atlas）、采集（Hook/API）、存储（关系库+图数据库）、应用（数据发现、质量监控）；数据血缘追踪。
OV9734 DATASHEET，完整规格书
OV9734完整规格书，包括电气参数，尺寸规格，寄存器配置表等
IDEA的使用指南
IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.
Devexpress16.2.6破解工具
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深度学习工具包 DeepLearningToolbox
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'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('DeepLearnToolbox'));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('state',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'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',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 = 'sigm';%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, 'Too big error');```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('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';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)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';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, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% 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'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 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, 'Too big error');```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('state',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, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',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, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',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, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % 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, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % 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, 'Too big error');%% 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('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % 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, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
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