dda dfa

最新推荐文章于 2024-09-09 19:15:00 发布

原创最新推荐文章于 2024-09-09 19:15:00 发布 · 730 阅读

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博客围绕dda和dfa展开，虽内容简短未详细阐述，但核心聚焦于这两个信息技术相关概念。

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【win11】funasr 6：本地安装funasr调试包

突围

11-20

105

FunASR源码调试中可编辑安装的关键作用可编辑安装(pip install -e .)在FunASR调试过程中具有三个核心价值：路径注册：解决ModuleNotFoundError问题，通过创建软链接使Python能自动识别源码路径实时调试：-e参数启用可编辑模式，修改源码后无需重复安装，改动即时生效依赖管理：自动解析setup.py安装所有必要依赖包安装过程会自动下载scipy、librosa、sentencepiece等关键依赖。这种安装方式实质上是告知Python系统：将当前目录作为fun

【cosyvoice2 】1：pycharm ssh远程ubuntu部署vLLM加速版本

突围

11-23

172

本文介绍了在PyCharm中配置SSH远程开发的方法。主要内容包括：1) 查看SSH服务监听端口的三种方法（配置文件查询、监听端口检查、本地SSH测试）；2) 配置PyCharm远程SSH开发的关键步骤：首先生成SSH密钥并配置免密登录，然后在PyCharm中选择Key pair验证方式指定私钥文件；3) 在远程解释器、部署配置和终端中复用SSH配置的具体操作流程。文章提供了详细的命令行操作和图形界面配置说明，适用于Windows和Linux/macOS系统，帮助开发者实现PyCharm与远程服务器的无缝连

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PBOC/EMV之静态数据认证(SDA)与动态数据认证(DDA)

wcg_jishuo的专栏

08-05

1522

PBOC/EMV里有两个非常重要的概念，SDA(staticdataauthentication)和DDA(dynamicdataauthentication)，分别叫做静态数据认证和动态数据认证。这两个认证都是脱机下(off-line)的认证。业内人都知道磁卡和IC卡迁移的一个

dda算法画直线_从零开始软渲染1-直线和三角形

weixin_29039773的博客

12-01

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上回我们已经可以在屏幕上画出点了，现在我们开始画直线和三角形。基础数据结构我们先准备一些数据结构，如二维向量和三维向量，方便后面使用。template <class t> struct Vec2 { union { struct { t u, v; }; struct { t x, y; }; t raw[2]; }; ...

IC卡个人化DDA过程日志

Tank_War的博客

03-08

2807

在IC卡认证过程中，最终极的的错误莫属DDA认证，由于涉及多次对称和非对称算法，所以碰到后一般都难以入手，PBOC规范写的比较凌乱，所以下面附一段机具和卡片的交互日志，有需要的可以配合一个加解密工具分析下具体执行流程。

【PBOC卡片交易日志分析】DDA+fDDA

rachel_92的博客

10-20

1万+

此篇文章重点讲解使用CA证书验证9F4B中动态签名数据国际RSA算法恢复IPK 的部分参考SDA，默认已恢复出发卡行公钥指数明文从DGI中得到tag9F46，使用发卡行公钥指数验签tag9F46得到ICC Certificate明文验证9F46明文格式在9F46明文中提取出用来计算hash的数据，并根据AFL规则追加上参与静态数据签名的DGI数据（如...

signature=cb30417dfa65eef445418827e0f0e0e6,以太坊P2P网络节点初始化

weixin_42522275的博客

05-29

3504

问题以太坊底层采用了P2P去中心化网络，在不知道任何其它节点的情况之下，它是如何寻找到其它节点并与之通信的呢？答案本身一定事先知道了其它节点的首先厘清两个概念bootnode从名字上看得出来，该node作用于本机节点 boot，预定义在源代码中staticnode从名字上看的出来，该node是static的，是本机节点稍后的指定连接节点。cmd/swarm/bootnodes.go中，预定义...

dd dda dfda

ditn的专栏

08-20

2223

dfad

signature=0507c70bb1979a6d5c86bb917dda57e6,kongjie.txt

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weixin_39554434的博客

05-29

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8C9BF3E5ADFEA5C66E0C08D508C87521655BE7397673095330AB876F2D51281C131AB4B1D2B2C56D3CDFA6C0F4766A45859B590FB6FDA9941CD297C61770F1D11338AAF719D08C6DFDA80AA88AFB3AF1DE813EAD3ECF10F774EF1F0F2FA30FD7C86AE9EA...

java实现LALR方法构造识别活前缀的DFA，并输出文法的LALR的预测分析表。程序可运行实现，附测试结果。如有错误欢迎评论。

qq_42497008的博客

08-25

1334

题目：编写一个程序，可以根据LALR方法构造识别活前缀的DFA，并输出文法的LALR的预测分析表。编写一个程序，可以根据LALR方法构造识别活前缀的DFA，并输出文法的LALR的预测分析表。题目要求编写一个程序，可以根据LALR方法构造识别活前缀的DFA，并输出文法的LALR的预测分表。以S′→·S，#属于初始项目集中，把'#'号作为向前搜索符，表示活前缀为γ(若γ是有关S产生式的某一右部)要归约成S时，必须面临输入符为'#'号才行。我们对初始项目S′→·S，# 求...

密码算法测试向量——SM3（合计约50套测试向量，源自官方数据）

云与山的彼端

09-09

2万+

本文档搜集整理SM3测试数据，不仅包括SM3标准文档提供的2套测试数，还搜集整理多个标准文档中与SM3相关的测试数据，汇总至本文。

def load_data(): """从 UCI 官网加载 Parkinson's 数据集""" column_names = [ 'name', 'MDVP:Fo(Hz)', 'MDVP:Fhi(Hz)', 'MDVP:Flo(Hz)', 'MDVP:Jitter(%)', 'MDVP:Jitter(Abs)', 'MDVP:RAP', 'MDVP:PPQ', 'Jitter:DDP', 'MDVP:Shimmer', 'MDVP:Shimmer(dB)', 'Shimmer:APQ3', 'Shimmer:APQ5', 'MDVP:APQ', 'Shimmer:DDA', 'NHR', 'HNR', 'RPDE', 'DFA', 'spread1', 'spread2', 'D2', 'PPE', 'status' ] # 读取本地文件（确保路径正确） data = pd.read_csv("parkinsons.data", names=column_names, header=None) print(data.head()) print("原始数据形状:", data.shape) print("前五行预览:\n", data.head()) return data有问题吗

11-25

'MDVP:Shimmer(dB)', 'Shimmer:APQ3', 'Shimmer:APQ5', 'MDVP:APQ', 'Shimmer:DDA', 'NHR', 'HNR', 'RPDE', 'DFA', 'spread1', 'spread2', 'D2', 'PPE', 'status' ] # 读取本地文件 data = pd.read_csv(...

基于Python3615环境实现国密SM2椭圆曲线非对称加密算法与数字签名完整流程的演示与验证项目_包含密钥生成模块加密签名模块解密验证模块的完整实验流程通过generater.zip

12-28

上海市建筑轮廓带高度属性矢量SHP数据合集wgs84坐标系（非OSM）.zip

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12-28

12-28

【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本完整版

12-28

这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本完整版数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统，该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术，实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先，我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据，包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统，该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术，实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先，我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据，包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后，将其存储在后端数据库中，以供后续分析。其次，采用s，将其存储在后端数据库中，以供后续分析。其次，采用sklearn机器学习库构建预测模型，通过时间序列分析和回归方法，对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型，以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段，我们优化了模型性能，确保其在实际应用中的有效性和可靠性。最后，基于Django框架开发前端展示系统，实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型，包括折线图和柱状图，帮助用户直观理解天气变化趋势。本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案，不仅增强了数据获取和处理的效率，还提升了用户体验。未来，该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景，为大众提供更加准确和及时的气象服务。

Fidelity充电桩投资理财系统源码-前端uniapp纯源码+后端PHP（带搭建教程）

12-28

Fidelity充电桩AI量化投资理财源码/前端uniapp纯源码+后端PHP 测试环境：Linux系统CentOS7.6、宝塔面板、Nginx、PHP7.2、MySQL5.7，运行目录public，伪静态thinkphp，建议开启SSL 全开源的一套投资理财源码，可以改成任意产品，前端uniapp纯源码，后端FastAdmin框架里面有点混乱，有民宿的产品、虚拟货币的产品、充电桩、AI量化产品，反正有点乱，但是程序是完整的，功能全都是正常可以使用有签到、积分商城、团队推广，冲提都是USDT，带有部署文件