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海关7月后申请的ukey法人卡,加签升级,国密加签

海关7月后申请的ukey法人卡,加签升级,国密加签 根据海关指导文件,需要调整的内容如下 3.1 密钥生成与管理:支持生成 256 位 SM2 密码算法密钥对。 3.2 数据加密和解密:支持 256 位 SM2 密码算法的数据加密、解密运算; 支持 SM1、SM4 密码算法数据加密和解密运算。 3.3 数据摘要的产生和

名句摘要

    沉默是金,能承受多少,可能就能获得多少。价投从来没有容易过,但凡在风雨雷电交加中能长期坚守,屹立不倒的投资者,其心志、心态,毅力不是普通人能读得懂。做"卓越公司"的苦行僧 -- 片仔癀   不要买资产消耗类的 公司   人必须有过经历 才能对好的东西有一些理解   股市就像看大

消息摘要(数字摘要)的理解 - 查看很多资料后的感悟

Java 密码技术 - 02- 消息摘要(数字摘要) 在开发过程中经常会遇到 MD5、SHA1、SHA256 等词语,这些是加密算法吗?严格意义上讲,这些并不是加密算法,而是消息摘要算法。咱就用人听得懂的话来聊聊“消息摘要”。 1 消息摘要简介 在现实生活中,我们每个人都有指纹,指纹在一定意义是警方破案的

SHA256加密算法

https://www.cnblogs.com/zhangwuxuan/p/12863273.html 算法介绍: 比特币挖矿的御用算法 SHA256是SHA-2下细分出的一种算法 SHA-2,名称来自于安全散列算法2(英语:Secure Hash Algorithm 2)的缩写,一种密码散列函数算法标准(哈希算法),由美国国家安全局研发,属于SHA算法之一,是SHA-1的后继者。

Nginx Cookbook 2022版

下载地址 https://www.dbooks.org/nginx-cookbook-1098126246/ 英文。 无需注册。 翻译 参考翻译(这是大佬基于2019版的翻译): https://liuyijian.github.io/vuepressBlog/techNote/engineering/Nginx/ 我本来想翻译2022里面一些内容的,开了个头,结果找到了这个。 那么自己的工作就可

Axure 实现轮播+自动轮播 动态面板

效果展示 层-摘要 事件交互 相信有上面的截图,大家都会了哈。

关于博客的说明

关于博客的说明 内容声明 专业内容:EE 心理相关 切忌拾人牙慧,重点在于自己的思考 不要去解释教材,加注释之类的工作,需要记录的是逻辑、思想和书上提取出的知识,书翻过就过了,不必花心思去做注释之类 不要写能查到的、别人写过的东西,拾人牙慧非常无聊 大篇抄乃至“总结”课本、复制他人

数据采集之:巧用布隆过滤器提取数据摘要

概览 在telemetry采集中,由于数据量极大,一般采用分布式架构;使用消息队列来进行各系统的解耦。有系统如下: 设备将各类数据上报给采集器,采集器充当格式转换的角色。将各类不同的设备数据转换为统一的格式。 采集器将数据写入到消息队列中,后端的其它服务,如“分析”,“告警”等服务从

Java生成文件摘要

import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.security.MessageDigest; /** * MD5工具类 * @Author: CcchenCoco * @Version: V1.0 MD5Util, 2022/3/29 11:28 **/ public class MD5Util { private final static char hexDigits[] = {'0&#

横向领导力-摘要

本书的目标是实现与同事的高质量合作,取得高质量的结果。横向领导方法包含三个基本步骤:第一步是培养和锻炼独自工作的个人能力,第二步是对你与他人有组织地共同工作这个战略目标获得清晰的理解,第三步是学习一些“参与式”领导方法。 真正的领导者,不需要职位 找到合作的方法 肇因:我们

k8s

随笔分类 - k8s     4.2 K8S超级完整安装配置 摘要:前言: 采坑 k8s有3种安装方式,如下所示: minikube:这是一个k8s集群模拟器,只有一个节点的集群,只为了测试使用,master和node都在一台机器上 直接使用带有容器功能的云平台安装:这个可以采用阿里云或者腾讯云服务器带有容器功能的,这

数学建模讲座

什么是数学建模: 数学建模就是建立数学模型,建立数学模型的过程就是数学建模的过程。 数学建模是一种数学的思考方法,是运用数学的语言和方法,通过抽象、简化建立能近似刻画并“解决”实际问题的一种强有力的数学手段。 数学建模竞赛中的分工与合作: 传统的标准答案是数学,编程,写作。分

实验一 密码引擎-2-OpenEuler-OpenSSL测试

在Ubuntu编写代码测试OpenSSL功能,包含Base64,SM2,SM3,SM4算法的调用,然后在OpenEuler中重现 提交代码链接和运行结果截图 base64 1、在ubuntu中实现base64 base64.c #include <stdio.h> #include <string.h> #include <openssl/evp.h> #include <openssl/x509.h> //Base64编码 voi

密码引擎-2-OpenEuler-OpenSSL测试

一、执行命令将Base64.c编译成可执行文件Base64 #include <stdio.h> #include <string.h> #include <openssl/evp.h> #include <openssl/x509.h> //Base64编码 void tEVP_Encode() { EVP_ENCODE_CTX *ctx; ctx = EVP_ENCODE_CTX_new(); //EVP编码结构体 unsigned

Bootstrap Blazor 组件库 Row 布局组件(栅格系统)

原文链接:https://www.cnblogs.com/ysmc/p/16133351.html   在 Bootstrap 中,栅格相信大家都很熟悉,简直就是布局神器啊,Bootstrap Blazor 组件库当然毫无意外地支持该功能,并且封装成了组件,使用更加方便,下面我们一起来看看吧!   首先,这是官网关于 Row 组件的文档链接:传送门   按

hash碰撞实例

md5 1 d131dd02c5e6eec4693d9a0698aff95c2fcab50712467eab4004583eb8fb7f8955ad340609f4b30283e4888325f1415a085125e8f7cdc99fd91dbd7280373c5bd8823e3156348f5bae6dacd436c919c6dd53e23487da03fd02396306d248cda0e99f33420f577ee8ce54b67080280d1ec69821bcb6a8839396f965ab6

神经网络在文章摘要生成中调研

前段时间因为需要,进行了神经网络在智能摘要的应用,正好写下来 1. 开放数据   1.开放数据 DUC, Daily Mail/CNN, Gigaword, LCSTS(唯一中文微博标题生成语料)[1] 2.智能摘要形式[2-4] Extract (抽取式,优点:语法无误,缺点:压缩性不高,句子间衔接不够通顺) Abstract(生成式,优点:通顺,压缩性高

C++学习摘要

变量存在的意义:方便我们管理内存空间。 数据类型存在的意义:给变量分配合适的内存空间。 数据类型占用空间取值范围short(短整型)2字节(-2^15 ~ 2^15-1)int(整形)4字节(-2^31 ~ 2^31-1)long(长整型)Windos为4字节,Linux为4字节(32位),8字节(64位)(-2^31 ~ 2^31-1)long long(长长整形)8

Python入门学习摘要(二)

文件的概念      1. 文件是操作系统中的一个重要概念。文件是以计算机硬盘为载体存储在计算机上的信息集合,文件可以是文本文档、图片、程序,等等。      2. 在系统运行时,计算机以进程为基本单位进行资源的调度和分配;而在用户进行的输入、输出中,则以文件为基本单位。   

信息安全的基础(微信支付方式安全性)视频总结

机密性 通过密钥的方式实现加密 通过密钥的使用方式,加密形式分为两大类,分别是对称加密和非对称加密. AES加密算法算是比较典型的对称加密算法,微信使用的是AEAD_AES_256_GCM算法是256个字节的AES对称加密算法 AES加密算法的详细解读 对称加密的优点就是:运行速度快 缺点:

自然语言处理(NLP)-第三方库(工具包):FastSum【基于fastNLP开发的文本摘要解决方案,包括数据加载、模型调用、模型评价】【实现模型:Seq2Seq、PGNet、BertSum】

FastSum是基于fastNLP开发的一套完整的文本摘要任务解决方案,包括数据加载、模型调用、模型评价三个部分。 FastSum中实现的模型包括: 基准模型 (LSTM/Transformer + SeqLab)Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator NetworksExtractive Summarization as Text

自然语言处理(NLP)-第三方库(工具包):FastSum【基于fastNLP开发的文本摘要解决方案,包括数据加载、模型调用、模型评价】【实现的模型:Seq2Seq、PGNet、BertSum】

FastSum是基于fastNLP开发的一套完整的文本摘要任务解决方案,包括数据加载、模型调用、模型评价三个部分。 FastSum中实现的模型包括: 基准模型 (LSTM/Transformer + SeqLab)Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator NetworksExtractive Summarization as Text

完整的Dissertation结构怎么写?

在你为你的Dissertation开始长时间的写作之前,你将需要检查以下的具体标准: 字体的限制:最大和最小;是否包括表格,摘要的参考列表和附录内的单词。 哪些章节需要按照怎样的顺序排列?每个章节会有哪些类型的材料? 适用于附录而不是正文的内容类别 计划或指引 论文最重要的自然是结

【C# 集合】Hash哈希函数 |散列函数|摘要算法

定义 哈希函数(英語:Hash function)又称散列函数、散列函数、摘要算法、单向散列函数。散列函数把消息或数据压缩成摘要,使得数据量变小,将数据的格式固定下来。该函数将数据打乱混合,重新创建一个(哈希函数返回的值)称为指纹、哈希值、哈希代码、摘要或散列值(hash values,hash codes,hash s

一段蛮好的NLP访谈以及摘要

蛮好的一段关于NLP工作的总结,里面有些地方讲得还比较到位。 1. 自从来到阿里做自然语言理解的工程师,睡眠时间还能保证吗? 在阿里挺多年了,已经习惯了这种工作节奏,一般我们在项目关键节点的时候会比较忙,别的时候其实还好的,所以正常情况下每天的睡眠时间还是有保证的。 2. 每天