从零学习 CA 系列 (七) -- 运算模式

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本文参考文献

ECB

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ECB 模式

CBC

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CBC 模式

CFB

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CFB 模式

OFB

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OFB 模式
csapp-深入理解计算机系统学习记录
mackilo的博客
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文章目录csapp 学习记录一第1章：计算机系统漫游信息就是位+上下文从一个c文件，到可执行目标文件整个翻译过程分为4个阶段程序执行的过程：摩尔定律：HELLO WORLD 可执行程序的产生理解编译过程及原理的意义何在可执行程序hello在计算机上执行的过程程序执行过程中的几点启示系统的硬件组成高速缓存存储设备形成层次结构操作系统管理硬件进程线程虚拟内存并发和并行线程级并发指令级并行第2章：信息表示和处理2.1 信息存储2.1.1 十六进制表示法2.1.2 字2.1.3 数据大小2.1.4 寻址和字节顺序2
PyTorch与Scikit-Learn实战：构建分类模型——第2章
fengbeely的博客
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x。
【Java基础】全网最详细 - 从入门到转行
云散的博客
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Java是一种通用的、高级的、面向对象的编程语言，最初由Sun Microsystems（目前为Oracle公司）于1995年发布。它被设计成一种可以在各种不同的环境中运行的语言，不论是桌面应用程序、企业级应用程序、移动设备或集群服务器，都可以使用Java来开发。Java的特点包括：简单性：Java的语法相对于其他编程语言比较简单，易于学习和理解。面向对象：Java是一种完全的面向对象编程语言，支持类、继承、封装和多态等核心特性。平台无关性：Java编写的程序可以在不同的操作系统和硬件平台上运行。
计算机网络学习笔记 1-3章（王道）
丰锋的博客
04-24 2618
一般认为，计算机网络是一个将众多分散的、自治的计算机系统，通过通信设备与线路连接起来，由功能完善的软件实现资源共享和信息传递的系统。计算机网络（简称网络）由若干节点（Node，或译为结点）和连接这些节点的链路（Link）组成。网络中的节点可以是计算机、集线器、交换机或路由器等。网络之间还可通过路由器互连，构成一个覆盖范围更广的计算机网络，这样的网络称为互连网（internet）。于是，我们可以这样理解：网络把许多计算机连在一起，而互连网则把许多网络通过路由器连在一起。
零基础java学习---温故而知新
花语者
02-07 1330
 ————————————————————————————————————————————————————— 1、下载JDK和Eclipse 2、安装JDK并配置环境变量，安装位置最好选择为默认位置 环境变量配置： (1)JAVA_HOME：JDK安装文件目录，如“C:\Program Files\Java\jdk1.7.0_75”； (2)CLASSPATH：“.”（意义：在当前
零基础-动手学深度学习-12. 计算性能（前四章）
Nicholas_PFD的博客
08-17 883
本章也都是些计组的基本知识，全部转载自李沐老师的动手学深度学习书的内容。在深度学习中，数据集和模型通常都很大，导致计算量也会很大。因此，计算的性能非常重要。本章将集中讨论影响计算性能的主要因素：命令式编程、符号编程、 异步计算、自动并行和多GPU计算。通过学习本章，对于前几章中实现的那些模型，可以进一步提高它们的计算性能。例如，我们可以在不影响准确性的前提下，大大减少训练时间。
机器学习基础-1
10-16 1121
基于Python设计，OpenCV,SSD,CNN,机器学习,CNN,SVM,BP神经网络，数字识别,贝叶斯,逻辑回归,卷积神经网络等算法的中文文本分类.车牌识别,知识图谱,数字图像处理,手势识别,边缘检测，图像增强,图像分类,图像分割，色彩增强，低照度。缺陷检测，病害识别，图像缺陷检测，裂缝识别，交通标志识别,夜间车牌识别，人数统计，火焰烟雾火，车道线识别,人脸识别系统，图像去雾处理，图像去模糊，图像复原,图像拼接，图像配准，汉字识别，运动车辆跟踪检测系统,数字图像处理。模式识别，运动目标检测，交通标志物
Python极简讲义一本书入门机器学习和数据分析--自学笔记
weixin_55688821的博客
04-18 3750
Python极简讲义机器学习数据分析--自学讲义。
机器学习入门基础（万字总结）（建议收藏！！！）
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机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本文章涵盖了机器学习的基础知识，主要包括机器学习的概述、 回归、分类、聚类、神经网络、文本分析、图像分析、深度学习等经典的机器学习基础知识，还包括深度学习入门等拔高内容。介绍机器学习的基础概念和知识，包括机器学习简史、主要流派、与人工智能、数据挖掘的关系、应用领域、算法、一般流程等。伴随着计算机计算能力的不断提升以及大数据时代的迅发展人工智能也取得了前所未有的进步。
机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第2章 为分类训练简单机器学习算法
AlanHou的博客
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更正式些，我们可以将人工神经元放到有两个类（0和1）的二元分类上下文。然后我们可以定义一个决策函数，接收一定输入值的线性组合x，以及权重向量w，其中z称为净输入zw1x1 +w2x2 + … +wmxm：如果我们示例中的净输入x(i)大于所定义的阈值θ，我们预测为类1，否则为类0。在感知机算法中，决策函数，是单位阶跃函数的一种变体：为简化稍后的代码实现，我们可能过几个步骤来修改这一设置。首先，将阈值θ移到等式的左边：其次，我们将偏置单元（bias unit。
【论文翻译】点云深度学习综述 -- Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey
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05-19 5505
1. 介绍   随着3D采集技术的快速发展，3D传感器变得越来越可用，价格也越来越便宜，包括各种类型的3D扫描仪、激光雷达和RGB-D相机（如Kinect、RealSense和Apple depth相机）。这些传感器采集的三维数据可以提供丰富的几何、形状和尺度信息。与二维图像互补，三维数据提供了一个更好地了解机器周围环境的机会。三维数据在不同领域有着广泛的应用，包括自动驾驶、机器人、遥感、医疗和设计行业。   三维数据通常可以用不同的形式表示，包括深度图像、点云、Mesh和体素网格。点云表示作为一种常用的表
python中减法运算函数_OpenCV-Python图像的减法运算cv2.subtract函数详解以及和矩阵减...
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OpenCV-Python图像的减法运算cv2.subtract函数详解以及和矩阵减OpenCV-Python图像的减法运算cv2.subtract函数详解以及和矩阵减法的差异对比? ? 前往老猿Python博文目录 ?在《OpenCV-Python图像的加法运算cv2.add函数详解》详细介绍了图像的加法运算，有加法就有减法，本文介绍图像的减法运算。图像的减法通常用于查找图像的差异，如医学上血管...
第27章 LTDC/DMA2D—液晶显示—零死角玩转STM32-F429系列
flyleaf91的专栏
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第27章     LTDC/DMA2D—液晶显示 全套200集视频教程和1000页PDF教程请到秉火论坛下载：www.firebbs.cn 野火视频教程优酷观看网址：http://i.youku.com/firege     本章参考资料：《STM32F4xx 中文参考手册2》、《STM32F4xx规格书》、库帮助文档《stm32f4xx_dsp_stdperiph_lib_um.c
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