算法 安全性 原理ripemd
从web请求开始到线程安全问题，以自己的理解谈谈ThreadLocal
1.问题引出 在使用spring 框架进行web开发时，我们经常会使用一个Interceptor（拦截器）并将它交由ioc容器管理，用于web请求的一些拦截工作，类似下面这种，这里面就会使用ThreadLocal对象对当前线程做些操作，也就是保存一些"东西"到当前线程中，就是一个绑定的效果 @Com ......
安全性测试
安全性测试：指有关验证应用程序的安全等级和识别潜在安全性缺陷的过程。 安全性测试的目的：查找软件自身程序设计中存在的安全隐患，并检查应用程序对非法入侵的防范能力。 例子：对于一个公司内部使用（只有通过内网才能访问，互联网上无法访问）的B/S结构软件，这样的软件不用过于注重安全性问题。 一些常见的软件 ......
java排序算法3(冒泡排序、)
冒泡排序 稳定 冒泡排序（Bubble Sort）是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。 f ......
1.ORB-SLAM3论文重点导读及整体算法流程梳理
摘要 ORB-SLAM3是第一个能够执行纯视觉、视觉-惯导以及多地图的SLAM系统，可以在单目，双目以及RGB-D相机上使用针孔以及鱼眼模型。 本文主要新颖之处在于基于特征的VIO紧耦合系统，该系统完全依赖于最大后验估计，即使在IMU初始化阶段也是如此。本系统在小型和大型、室内和室外环境中实时稳定运 ......
python与java 对应的加密算法
python与java 对应的加密算法 1.gzip 加密 java的gzip加密: import java.io.ByteArrayInputStream; import java.io.ByteArrayOutputStream; import java.util.Arrays; import ......
app逆向之安卓native层安全逆向分析（五）：unidbg黑盒调用
前言 继续跟着龙哥的unidbg学习：SO逆向入门实战教程五：qxs_白龙~的博客-CSDN博客 还是那句，我会借鉴龙哥的文章，以一个初学者的角度，加上自己的理解，把内容丰富一下，尽量做到不在龙哥的基础上画蛇添足，哈哈。感谢观看的朋友 分析 首先，安装app，发现龙哥给的apk包已经安装不上，网上重 ......
「学习笔记」tarjan 算法与强连通分量
强连通的定义是：有向图 G 强连通是指，G 中任意两个结点连通。 强连通分量（Strongly Connected Components，SCC）的定义是：极大的强连通子图。 说简单一点就是环，环内的点都在一个强连通分量里，单独一个点也算是强连通分量（自己可以到达自己）。 变量 int tim, s ......
Gradio入门到进阶全网最详细教程[二]：快速搭建AI算法可视化部署演示(侧重参数详解和案例实践)
Gradio入门到进阶全网最详细教程[二]：快速搭建AI算法可视化部署演示(侧重参数详解和案例实践) 相关文章：Gradio入门到进阶全网最详细教程[一]：快速搭建AI算法可视化部署演示(侧重项目搭建和案例分享) 在教程一中主要侧重讲解gradio的基础模块搭建以及demo展示，本篇文章则会侧重实际 ......
单窗算法的地表温度反演：谷歌地球引擎GEE代码
本文介绍在GEE中基于Landsat遥感影像实现地表温度（LST）单窗算法反演的代码。 1 背景知识 基于遥感数据的地表温度（LST）反演目前得到了广泛的应用，尤其是面向大尺度、长时间范围的温度数据需求，遥感方法更是可以凸显其优势。目前，基于各类遥感数据源的地表温度反演方法不断得以改进，精度亦不断提 ......
5.spring 中的 bean 是线程安全的吗？
https://www.mianshigee.com/question/10477vxb https://www.zhihu.com/pin/1365332853371297792 ......
《C# in depth》第5章C#5.0中的更改(十二)——指针和非安全编码
指针类型是一种C# 5.0 中引入的不安全代码特性，它允许程序员直接访问内存地址，以及使用指向变量和对象的指针。指针类型可以帮助程序员处理一些高性能场景，例如在大型数组中查找数据。 指针类型需要使用 unsafe 关键字定义，表示这段代码中存在潜在的危险操作。在 unsafe 代码块中，可以使用指针 ......
关于golang线程安全
最近在字节面试，面试有一个提问： golang中的string赋值是线程安全的吗？如果是，怎么验证，如果不是，怎么验证第一反应，golang的string底层结构： type stringStruct struct { str unsafe.Pointer len int } 其中 str 是一个不 ......
机器学习（七）：梯度下降解决分类问题——perceptron感知机算法与SVM支持向量机算法进行二维点分类
实验2 感知机算法与支持向量机算法 一、预备知识 1.感知机算法 二、实验目的 掌握感知机算法的原理及设计； 掌握利用感知机算法解决分类问题。 三、实验内容 设计感知机算法求解， 设计SVM算法求解（可调用函数库），请找出支持向量和决策超平面。 四、操作方法和实验步骤 1.感知机算法求解 采用whi ......
pid算法函数实现，c语言版
#include <stdio.h> float pid(float setpoint, float process_variable, float kp, float ki, float kd, float dt, float* integral, float* last_error) { // ......
分治算法：剑指 Offer 36. 二叉搜索树与双向链表
题目描述： 输入一棵二叉搜索树，将该二叉搜索树转换成一个排序的循环双向链表。要求不能创建任何新的节点，只能调整树中节点指针的指向。 为了让您更好地理解问题，以下面的二叉搜索树为例： 我们希望将这个二叉搜索树转化为双向循环链表。链表中的每个节点都有一个前驱和后继指针。 对于双向循环链表，第一个节点的前 ......
进程前驱图控制原理解析
题目： 进程P1、P2、P3、P4和P5的前趋图如图所示。 若用PV操作控制进程P1~P5并发执行的过程，则需要设置5个信号量S1、S2、S3、S4和S5,进程间同步所使用的信号量标注在图1-4中的边上，且信号量S1~S5的初值都等于零，初始状态下进程P1开始执行。图1-5中a、b和c处应分别填写 ......
Java基础之String字符串的底层原理，面试常见问题
前言 在之前的两篇文章中，给大家介绍了String字符串及其常用的API方法、常用编码、正则表达式等内容，但这些内容都是停留在”如何用“的阶段，没有涉及到”为什么“的层面。实际上，我们在求职时，面试官很喜欢问我们关于String的一些原理性知识，比如String的不可变性、字符串的内存分配等。为了让 ......
滑动窗口算法实现分布式第三方请求限频
一. 业务背景 第三方服务接口存在频率调用限制（例如，1s5次，超过5次返回超出频率），己方服务存在并发处理的情况，为了保证服务的成功率，且达到第三方限制的最大吞吐量，故需要一个限频调用的算法 二.实现思路 常见限频算法一般有五种，漏桶算法、令牌桶算法、固定窗口算法，滑动窗口算法，漏斗算法，五种算各 ......
【IO】IO底层原理以及常见模型
1 前言 从基础讲起，IO底层原理是隐藏在Java编程知识 之下的基础知识，是开发人员必须掌握的基本原理，可以说是基础的 基础，更是大公司面试通关的必备知识。本节从操作系统的底层原理入手，通过图文并茂的方式为大家深入剖析高并发IO的底层原理，并介绍如何通过设置来让操作系统支持高并发。 2 IO读写的 ......
FIT2004 python算法
FIT2004 S1/2023: Assignment 1 DEADLINE: Friday 28th April 2023 16:30:00 AEDT. LATE SUBMISSION PENALTY: 10% penalty per day. Submissions more than 7 ca ......
并行算法的设计 评估并行程序的性能
5. 如何设计一个并行程序 — python-parallel-programming-cookbook-cn 1.0 文档 https://python-parallel-programmning-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/chapter1/05_H ......
深入理解python虚拟机：调试器实现原理与源码分析
在本篇文章当中主要给大家介绍 python 语言当中调试器的实现原理，通过了解一个语言的调试器的实现原理我们可以更加深入的理解整个语言的运行机制，可以帮助我们更好的理解程序的执行。 ......
Python随记 - 解释执行原理
Introduce: 技术分享|Python解释执行原理及过程（原作者：飞林沙） Python解释器把源代码转换成中间形式：字节码。然后再由Python虚拟机来执行这些字节码。 我们就用不着担心程序的编译、库的连接加载等问题了，所有这些工作都由Python虚拟机代劳了。 一分为二地看待Python的 ......
基于ICP配准算法的三维点云数据的匹配仿真
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 ICP算法能够使不同的坐标下的点云数据合并到同一个坐标系统中，首先是找到一个可用的变换，配准操作实际是要找到从坐标系1到坐标系2的一个刚性变换。ICP算法本质上是基于最小二乘法的最优配准方法。该算法重复进行选择对应关系 ......
m基于LOC-PCA算法的人脸重建算法matlab仿真,给定人物侧脸实现正脸重建
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 提出了一种有效的图像姿态合成方法。姿势合成用于预测在给定姿势的期望姿势处具有最小误差的面部图像。在许多情况下，这是经常需要的例如动画电影的制作、法医学和3D人脸几何的生成等应用，它使用主成分分析（PCA）和线性对象类（ ......
ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=12174 最近我们被客户要求撰写关于ARMA-EGARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文比较了几个时间序列模型，以预测SP500指数的每日实际波动率。基准是SPX日收益序列的ARMA-EGARCH模型。将其与GARCH模型进行比较 ......
【编译原理小记】：正规式到NFA，NFA化简为DFA
做编译原理作业是遇到的一类比较繁琐的题，记录一下。😘 大体流程 由正规式得出NFA的状态转换图 根据NFA的状态转换图写出NFA确定化为DFA的状态转换矩阵 根据上述矩阵中的重命名写出DFA重新命名状态转换矩阵表 化简所得到的DFA 画出DFA的状态转换图 正规式->NFA的状态转换图 要领比较简 ......
决策树算法总结
决策树（Decision Tree） 决策树是一种树形结构，以信息熵为度量构造一棵熵值下降最快的树，它每个内部节点表示在某个特征上的分割使得分割前后熵值下降最快，到叶子结点处的熵值为零，此时每个叶结点中的样本都被归为同一类（训练时叶结点中数据的真实类别未必为同一类）。 决策树算法递归的选择最优特征， ......
算法学习day07哈希表part02-454、383、15、18
package LeetCode.hashpart02; import java.util.HashMap; import java.util.Map; /** * 454. 四数相加 II * 给你四个整数数组 nums1、nums2、nums3 和 nums4 ，数组长度都是 n ，请你计算有多 ......