算法 安全性 原理ripemd
算法学习day25回溯part02-216、17
package LeetCode.backtrackpart02; import java.util.ArrayList; import java.util.LinkedList; import java.util.List; /** * 216. 组合总和 III * 找出所有相加之和为 n 的k ......
容器目录挂载原理
# 前言 就我目前的对容器的了解, 使用`namespace`技术实现隔离, 使用`cgroups`技术实现资源限制. 但是具体是如何实现却从未深究过. 闲来无事, 挑其中的`Mount Namespace`来康康, 容器是如何实现目录隔离的. # 目录隔离 在[耗子叔的这篇文章中](https:/ ......
JS内存垃圾回收用什么算法？
#### JS内存垃圾回收用什么算法？ ##### 前后两种算法 - **引用计数（之前）** - 内存中创建的变量，每被引用一次，都会+1进行标记，当该标记为0时，该变量就会被回收。 - 但是这种算法有个弊端，就是容易引起相互饮用，造成循环引用，导致不能被垃圾回收机制回收。 - **标记清除（现在 ......
Exp8 Web安全
基础问题回答 （1）什么是表单？ 表单在网页中主要负责数据采集功能。一个表单有三个基本组成部分： 表单标签：这里面包含了处理表单数据所用CGI程序的URL以及数据提交到服务器的方法。 表单域：包含了文本框、密码框、隐藏域、多行文本框、复选框、单选框、下拉选择框和文件上传框等。 表单按钮：包括提交按钮 ......
常见前端安全问题总结
一、XSS攻击 全称跨站脚本攻击，简称XSS攻击，攻击者通过在目标网站上HTML注入篡改网页来插入恶意脚本， 当用户在浏览网页时获取用户的cookie等敏感信息，进一步做一些其他危害的操作。 根据攻击的来源，该攻击还可以分为： 1）存储型攻击：一般是在有评论功能的网站将恶意代码当作评论内容存储到服务 ......
基于奇异值分解的点云配准RT计算原理
## 问题描述 假设在 $d$ 维空间 $\mathbb{R}^d$ 中，存在两个对应点集合 $P = \left\{ {{{\mathbf{p}}_1},{{\mathbf{p}}_2}, \cdots ,{{\mathbf{p}}_n}} \right\}$ , $Q = \left\{ {{{ ......
《数据结构与算法》之十大基础排序算法
一.冒泡排序 什么是冒泡排序？ 冒泡排序是一种交换排序，它的思路就是在待排序的数据中，两两比较相邻元素的大小，看是否满足大小顺序的要求，如果满足则不动，如果不满足则让它们互换。 然后继续与下一个相邻元素的比较，一直到一次遍历完成。一次遍历的过程就被成为一次冒泡，一次冒泡的结束至少会让一个元素移动到了 ......
From Java To Kotlin：空安全、扩展、函数、Lambda很详细，这次终于懂了
From Java To Kotlin, 空安全、扩展、函数、Lambda 概述（Summarize） * • Kotlin 是什么？ * • 可以做什么？ * • Android 官方开发语言从Java变为Kotlin,Java 有哪些问题？ * • Kotlin的优点 * • Kotlin 特性 ......
代码随想录算法训练营第十一天|20. 有效的括号、1047. 删除字符串中的所有相邻重复项、150. 逆波兰表达式求值
【参考链接】 20. 有效的括号 【注意】 1.括号匹配是使用栈解决的经典问题。 2.这个命令最后进入a目录，系统是如何知道进入了a目录呢 ，这就是栈的应用（其实可以出一道相应的面试题了）。 3.有三种不匹配的情况，第一种情况，字符串里左方向的括号多余了 ；第二种情况，括号没有多余，但是 括号的类型 ......
基于Graph-Cut算法的彩色图像深度信息提取matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 Graph cuts是一种十分有用和流行的能量优化算法，在图像处理领域普遍应用于前后背景分割（Image segmentation）、立体视觉（stereo vision）、抠图（Image matting）等，目前在 ......
m基于低复杂度高性能BP译码算法的LDPC编译码性能matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 LDPC码是麻省理工学院Robert Gallager于1963年在博士论文中提出的一种具有稀疏校验矩阵的分组纠错码。几乎适用于所有的信道，因此成为编码界近年来的研究热点。它的性能逼近香农极限，且描述和实现简单，易于进 ......
聊聊Seata分布式解决方案AT模式的实现原理
### 什么是Seata分布式事务解决方案 Seata是一款开源的分布式事务解决方案，致力于提供高性能和简单易用的分布式事务服务。为用户提供了AT、TCC、SAGA和XA事务模式，为用户打造一站式的分布式解决方案。 ### AT模式 AT模式目前来看是Seata框架独有的一种模式，其它的分布式框架上 ......
算法学习记录：[NOIP2011]铺地毯
###题目链接： https://ac.nowcoder.com/acm/contest/20960/1016 ###解题思路： 最直观的方法，因为编号大的地毯一定更靠后，所以直接用编号进行标记。 ###时间复杂度分析： 该代码时间复杂度为$O(N^2)$，有$(10^5)^2$，评测oj每1秒能接 ......
COMP30027 图书预测算法
School of Computing and Information SystemsThe University of MelbourneCOMP30027, Machine Learning, 2023Project 2: Book Rating PredictionTask: Build a ......
【安全学习之路】Day4
 由于其不受载波数量限制，并且能够有效的，无失真的降低OFDM信号峰均比，而受到广泛关注。部分传输序列算法(PTS)最初是由S.H.Mulle ......
Linux文件删除原理
Linux文件删除原理： Linux是通过link的数量来控制文件删除的，只有当一个文件不存在任何link的时候，这个文件才会被删除。一般来说，每个文件都有2个link计数器:i_count 和 i_link。 i_count的意义是当前文件使用者（或被调用）的数量,i_link 的意义是介质连接的 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （18）-- 算法导论4.1 5题
# 五、使用如下思想为最大子数组问题设计一个非递归的、线性时间的算法。从数组的左边界开始，由左至右处理，记录到目前为止已经处理过的最大子数组。若已知 A[1..j]门的最大子数组，基于如下性质将解扩展为 A[1..j+1]的最大子数组:A[1..j+1]的最大子数组要么是A[1..j]的最大子数组， ......
第三代PacBio长read纠错算法
第三代PacBio长read纠错算法是指能够对PacBio Sequel或者PacBio RS II仪器所产生的长read数据进行纠错的算法。这些算法的主要目的是减轻PacBio长read数据中的错误率以及标记错误（例如过度甲基化）。根据不同的研究方法，第三代PacBio长read纠错算法主要分为以 ......
第三代 PacBio 长read 纠错算法主要包括以下几个方向：
第三代PacBio长read纠错算法是指基于单分子实时（SMRT）测序技术的 PacBio 平台产生的长 read 数据，对这些数据进行错误校正所采用的算法。相比于第二代测序技术，PacBio长read数据具有更长的 reads 长度和更低的基础错误率，但仍然存在一定程度的随机误差和缺失等问题，需要 ......
PacBio长read纠错算法的研究旨在提高PacBio长read序列的准确性
PacBio长read纠错算法的研究旨在提高PacBio长read序列的准确性，以支持更精确的基因组组装和生物信息学分析。以下是一些已经发表的研究论文： 1.‘PacBio error correction using second generation sequencing data’，作者 Li ......
c++局部静态变量是线程安全的
mark一下。 c++11之前，局部静态变量初始化并不是线程安全的。 c++11之后，当局部静态在初始化的过程中，有新的获取，会阻塞等待初始化成功。 ```c++ class Instance { public: //... static GetInstace() { static Instance ......
安全框架·shiro
官网：shiro.apache.org 目录： shiro 概念 Shiro 框架认证拦截实现 Shiro 框架认证业务实现 Shiro 中授权过程的实现 授权业务 DAO 实现 Shiro安全框架1. shiro概念: Shiro是apache旗下一个开源的安全框架,可以将软件中安全认证相关的功能 ......
.NET 通过源码深究依赖注入原理
依赖注入 (DI) 是.NET中一个非常重要的软件设计模式，它可以帮助我们更好地管理和组织组件，提高代码的可读性，扩展性和可测试性。在日常工作中，我们一定遇见过这些问题或者疑惑。 Singleton服务为什么不能依赖Scoped服务？ 多个构造函数的选择机制？ 源码是如何识别循环依赖的？ 虽然我们可 ......
《基于改进粒子群算法的混合储能系统容量优化》完全复现 matl
《基于改进粒子群算法的混合储能系统容量优化》完全复现matlab。以全生命周期费用最低为目标函数，负荷缺电率作为风光互补发电系统的运行指标，得到蓄电池储能和超级电容个数，缺电率和系统最小费用。粒子群算法：权重改进、对称加速因子、不对称加速因子三种情况的优化结果和迭代曲线。另包含2020年最新提出的阿 ......
灰狼优化极限学习机GWOELM做数据预测 GWO算法用于搜索与ELM的预测性能密
灰狼优化极限学习机GWOELM做数据预测GWO算法用于搜索与ELM的预测性能密切相关的最佳ELM参数。 实验结果表明，GWO-ELM模型可以准确地表征数据的复杂趋势，并且与参考模型相比，可以有效地提高预测模型的准确性和稳定性。matlab程序，可做功率预测数据预测，程序注释详细方便阅读，可替换自己的 ......
粒子群优化极限学习机PSOELM做数据预测 PSO-ELM优化算法预测模型。 E
粒子群优化极限学习机PSOELM做数据预测PSO-ELM优化算法预测模型。ELM模型在训练之前可以随机产生ω和b, 只需要确定隐含层神经元个数及隐含层神经元激活函数, 即可实现ELM预测模型的构建。在ELM模型的构建中, 只需确定初始ω和b, 而无需复杂的参数设置, 具有学习速度快、泛化性能好等优点 ......
.NET 通过源码深究依赖注入原理
依赖注入 (DI) 是.NET中一个非常重要的软件设计模式，它可以帮助我们更好地管理和组织组件，提高代码的可读性，扩展性和可测试性。在日常工作中，我们一定遇见过这些问题或者疑惑。 Singleton服务为什么不能依赖Scoped服务？ 多个构造函数的选择机制？ 源码是如何识别循环依赖的？ 虽然我们可 ......