SM4为分组对称密码算法，明文、密文以及密钥长度均为128128128bits。SM4算法主要包括加解密算法和密钥扩展算法，采用323232轮非线性迭代的数学结构，其中算法中每一次迭代运算为一轮非线性变换。主要操作包括异或、合成置换、非线性迭代、反序变换、循环移位以及S盒变换等。加密算法和解密算法的数学架构、运算法则、运算操作等都是完全相同的，解密运算只需要将加密算法中生成的轮密钥进行反序使用。其流程图如下图所示。图1.SM4密码算法加密流程图密钥扩展算法  设加密主密钥MK=(MK0,MK1,MK2,MK3)MK=(MK_0,MK_1,MK_2,MK_3)MK=(MK0​,MK1​,MK

传统图像分割——分水岭算法（watershed）文章目录传统图像分割——分水岭算法（watershed）前言一、什么是分水岭算法？二、经典的分水岭求解算法1.定义2.算法流程总结前言本篇文章主要梳理分水岭算法的原理，不涉及编程实现一些经典的分水岭算法文献：[1]VincentL,SoilleP.Watershedsindigitalspaces:anefficientalgorithmbasedonimmersionsimulations[J].IEEETransactionsonPatternAnalysis&MachineIntelligence,1991,13(06):583-598.[

编辑:我不确定我原来的问题是否足够清楚。我需要一种算法来计算最小的移动顺序，以将数组从一个顺序重新排列到另一个顺序。众所周知，两个数组将包含相同的元素(无重复项)并且具有相同的长度。例如:reorder(['d','a','c','b','e'],['a','b','c','d','e'])应该返回如下内容:[{move:'d',after:'b'},{move:'c',after:'b'}]这表明我应该先将元素“d”移动到“b”之后，然后将“c”移动到“b”之后，数组将按所需顺序排列。背景:我正在做一个项目(实际上是将rtgui中的大部分功能移至客户端)。现在我正在处理排序。基本上我

我正在使用jQueryUIbuttonwidget在我需要验证某些单选/复选框元素的表单中。根据提供的链接中的演示-Their(theoriginalelements)associatedlabelisstyledtoappearasthebutton,whiletheunderlyinginputisupdatedonclick.即使您检查我提供的示例页面，底层按钮元素也不会更新任何内容。注意-默认选中示例中中间的单选按钮。我正在使用以下代码来检测按钮状态-奇怪的是它总是正确的(我认为它是错误的)。$el=$("#someCheckbox");if($el.attr('checked

我需要帮助以深度优先的方式遍历树结构。我想不出一个算法来正确地做到这一点。我的输入是这样的:[["A","B","C"],["1","2"],["a","b","c","d"]]输出应采用以下形式:["A/1/a","A/1/b","A/1/c","A/1/d","A/2/a","A/2/b","A/2/c","A/2/d","B/1/a","B/1/b","B/1/c","B/1/d","B/2/a","B/2/b","B/2/c","B/2/d","C/1/a","C/1/b","C/1/c","C/1/d","C/2/a","C/2/b","C/2/c","C/2/d"]

1前言本文主要讲解主成分分析析法（PCA）的python实现，后续会跟进实例分析2原理-代码实现2.1实现步骤主成分分析PCA是一种应用广泛的和降维方法，对其实现做以下归纳2.2代码实现导入包importnumpyasnp定义计算协方差矩阵函数X为输入的数据，m为样本数据的条数，也就是X的行数。对X进行标准化，方法为：减去均值除以方差，这部分的原理不懂的可以百度一下。标准化之后的数据就是均值为0，方差为1的标准正态分布。#计算协方差矩阵defcalc_cov(X):m=X.shape[0]#样本的数量，行数#数据标准化X=(X-np.mean(X,axis=0))/np.var(X,axis=

在处理自定义日历时，我不知道如何找到与任何其他时间段重叠的时间段。时间段从0到720(上午9点到晚上9点，每个像素代表一分钟)。varevents=[{id:1,start:0,end:40},//aneventfrom9:00amto9:40am{id:2,start:30,end:150},//aneventfrom9:30amto11:30am{id:3,start:20,end:180},//aneventfrom9:20amto12:00am{id:4,start:200,end:230},//aneventfrom12:20pmto12:30pm{id:5,start:54

 1内容介绍现代社会的无人机成本造价低、不易损耗、轻巧灵便、易躲藏、能精确打击目标这些特点，使其在一些高危任务中发挥了不可替代的作用[5]。无人机的用处主要有两种：民用和军事。在民用方面，我们可以运用无人机对一些可能出现隐患的事物进行监控，比如对震后灾区的地面勘探、森林火灾的检测、风暴中心的气象数据等。在2014索契奥运会上，无人机携带的摄像拍摄的画面更贴近运动员，画质更为清晰，2018中国新年春晚上大量无人机组成的海豚造型惊艳了世界。在军事方面，我们可以运用无人机进行一些特殊任务的执行，比如对毒贩的监视工作，边境的巡防工作，无人机侦查、搜救、预警等。无人机的运用使我们在一些事情上实现了无人员

大家好，今天和各位分享一下蚁群算法，并基于tkinter完成一个旅行商问题。完整代码可以从我的GitHub中获得：https://github.com/LiSir-HIT/Mathematical-Programming/tree/main/Path%20Planning1.算法介绍蚁群算法是由Mr.Dorigo博士于1992年受蚂蚁寻找食物特性而发明的一种智能仿生算法。蚁群算法用自然语言可以描述为，当蚂蚁在搜索食物时，会在蚁巢和食物源的爬行路径上留下一种化学物质，这种化学物质会引导更多的蚂蚁进行更小路径的食物搜索。蚁群算法常常被用来解决最优化问题。 上图分别展示出蚂蚁觅食的三个过程，图中S代

机器学习实验报告〇、实验报告pdf可在该网址下载一、实验目的与要求二、实验内容与方法2.1深度神经网络的知识回顾2.1.1神经元模型2.1.2从感知机到神经网络1）二分类模型2.1.3全连接神经网路（DNN）1）基本介绍2）基本结构3）DNN前向传播算法4）DNN反向传播算法2.1.4卷积神经网络（CNN）2.1.5DNN和CNN比较1）异：2）同：三、实验步骤与过程3.0实验说明3.1人脸识别案例3.1.0数据集介绍3.1.1数据处理与CNN网络设计3.1.2训练、测试与结果展示：3.2通用手写体识别案例3.2.0数据集介绍3.2.1数据处理与CNN网络设计3.2.2训练、测试与结果展示：激