PGP透明加解密研究------代码结构与功能

本文介绍了一个加密驱动的设计细节,包括基础功能库、加密解密核心函数库、驱动MajorFunction派遣等功能模块。通过这些模块实现了文件加密、随机数生成及加密文件管理等功能。


代码结构与功能

文件

功能

说明

CFilterBase.Cpp

基础功能库类

例如GUID函数,hash函数,获得或者设置系统信息的函数等等;

CFilterCallback.cpp

应用层和驱动密码交互的回调函数类

例如Request()驱动请求应用层获得密码或者随机数的回调函数,Response()应用层回应回调函数;

CFilterCipherCFB.cpp

CFilterCipherCTR.cpp

CFilterCipherEME.cpp

加密与解密的核心函数库

 

CFilterEngine.cpp

驱动MajorFunction派遣函数类

 

CFilterFastIo.cpp

fastIO例程

 

CFilterHeader.cpp

CFilterHeaderCache.cpp

加密文件头的结构管理功能类

 

CFilterRandomizer.cpp

随机数发生器

 

CFilterVolume.cpp

被挂载过滤卷管理类

 

CFilterEntity.cpp

加密文件夹入口的管理类

当用户层添加待加密的文件夹,这个类会管理所有添加的加密入口

CFilterTracker.cpp

被加密解密文件管理类

访问被加密的文件时,都会在此功能类中被管理,一直到此文件被关闭而被此管理类所删除

CFilterPath.cpp

当前访问的加密文件夹操作功能类

包括在当前加密path生成和访问加密配置文件解析配置文件等等

CFilterFile.cpp

当前访问的加密文件夹的文件操作功能类

包括建立配置文件,生成或者访问读取加密文件等等操作

CFilterContext.cpp

派遣例程交互传递的上下文

 

内容概要:本文是一篇关于使用RandLANet模型对SensatUrban数据集进行点云语义分割的实战教程,系统介绍了从环境搭建、数据准备、模型训练测试到精度评估的完整流程。文章详细说明了在Ubuntu系统下配置TensorFlow 2.2、CUDA及cuDNN等深度学习环境的方法,并指导用户下载和预处理SensatUrban数据集。随后,逐步讲解RandLANet代码的获取运行方式,包括训练、测试命令的执行参数含义,以及如何监控训练过程中的关键指标。最后,教程涵盖测试结果分析、向官方平台提交结果、解读评估报告及可视化效果等内容,并针对常见问题提供解决方案。; 适合人群:具备一定深度学习基础,熟悉Python编程和深度学习框架,从事计算机视觉或三维点云相关研究的学生、研究人员及工程师;适合希望动手实践点云语义分割项目的初学者进阶者。; 使用场景及目标:①掌握RandLANet网络结构及其在点云语义分割任务中的应用;②学会完整部署一个点云分割项目,包括数据处理、模型训练、测试性能评估;③为参相关竞赛或科研项目提供技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合提供的代码链接和密码访问完整资料,在本地或云端环境中边操作边学习,重点关注数据格式要求训练参数设置,遇到问题时参考“常见问题解决技巧”部分及时排查。
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