jdk1.4_01实现Applet的数字签名认证

高压开关电源设计实战:从原理到EMC与热管理的工程实现 开关电源作为现代电子设备的核心能量转换单元,其原理是通过功率半导体器件的快速通断,配合电感、电容等无源元件,实现高效的电能变换与控制。在高压应用场景下,如直接处理市电整流后的300V以上直流电压,设计挑战从单纯追求效率,转变为在安全、可靠、合规的刚性框架内进行优化。这涉及到对电气间隙、爬电距离等安规标准的严格遵守,以及对功率器件电压应力、电磁兼容性(EMC)和热管理的系统性考量。其技术价值在于为工业控制、医疗仪器、服务器等高可靠性设备提供稳定、洁净的能源基础。本文聚焦于高压开关电源的工程实践,深入剖析其与低 阅读详情
<script type="text/javascript" src="http://pagead2.googlesyndication.com/pagead/show_ads.js"> </script> Applet的数字签名认证实现的具体方法、步骤 结合我自己开发的基于JAVA2的Applet : 由于涉及到了本地资源,对APPLET一定要进行数字签名和认证。我使用的环境是WINDOWS2000,用JRE1.4.0_01(JAVA运行环境1.4.0.1版本)以取代IE的JVM(JAVA虚拟机),可以到WWW.JAVA.SUN.COM网站上去下载,下载好了先在客户端安装好,安装过程非常简单。 在服务器端的调用APPLET的HTML文件中也需要将它包含进来,以便没有事先安装JRE的客户端下载,具体的写法,请接着往下看; 具体步骤如下: 服务器端: 1.使用JDK的打包命令将编译好的程序.class打包到一个包中。 命令如下: jar cvf tView.jar *.class 此命令生成一个名为tView.jar的包 2.为刚才创建的包文件(tView.jar)创建keystore和keys。其中 keystore将用来存放密匙(private keys)和公共钥匙的认证,alias别名这儿取为tView。 命令如下: keytool -genkey -keystore tView.keystore –alias tView 此命令生成了一个名为tView.keystore的keystore文件, 接着这条命令,系统会问你好多问题,比如你的公司名称,你 的地址,你要设定的密码等等,都由自己的随便写。 3.使用刚才生成的钥匙来对jar文件进行签名 命令如下: jarsigner -keystore tView.keystore tView.jar tView 这个命令将对monitor.jar文件进行签名,不会生成新文件。 4.将公共钥匙导入到一个cer文件中,这个cer文件就是要拷贝到客户端的唯一文件 。 命令如下: keytool -export -keystore tView.keystore -alias tView -file tView.cer 此条命令将生成tView.cer认证文件,当然这几步都有可能问你刚 才设置的密码。 5.将程序所用到的资源和上述所有生成文件放入到刚才生成的包文件中(tView.jar) 6.调用applet的html文件 <html> <head> <title>tView test</title> </head> <body> <h1>Test tView</h1> <applet code=tView codebase="." archive="tView.jar" width=695 height=525> </applet> </body> </html> 其中我要强调一点,因为applet每一次的改动都需要重新打包签名,手续非常繁琐,所以在具体的实现中要将一些会变化参数放到html文件中来,传到applet中去,这一点网上文章好多,自己去看吧。 另外还有一点优化,就是在打包的时候,我这儿只讲了把所有要用的涉及到安全性的包和源程序到要打到一个包中。这样如果包非常大的话,会非常影响下载的速度,如果可以使用本地计算机的包就好了,这一点jre也做到了,具体的要到控制面板的jre控制台上去设置。这个就留着读者自己去摸索吧。 结束语 我发现网上java相关的资料非常少,中文的更少,所以希望自己能将一些小知识和大家共享,省掉许多重复的无用功。这篇文章也采纳了一些别的文章的优点,希望大家共同进步!
环形平滑标签(Circular Smooth Label, CSL)技术详解 环形平滑标签(CSL)是一种优化算法,旨在解决旋转目标检测中角度预测的边界问题。通过将角度回归转化为分类任务,并利用窗口函数平滑标签分布,CSL有效处理了角度周期性的梯度突变问题。其核心原理包括角度离散化和平滑标签编码,通过高斯、矩形、三角等窗口函数生成概率分布。CSL在技术实现上涉及标签转换流程、模型结构调整和损失函数优化,显著提升了检测精度和稳定性。在DOTA数据集上的实验表明,CSL在mAP和角度误差方面优于传统方法。应用场景包括遥感图像分析、自动驾驶和工业质检,部署时需注意旋转NMS编译和ONNX导 阅读详情

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