chacha20算法请参看RFC:7539。下面是我的理解，欢迎指正。chacha20算法的基本思想：加密时，将明文数据与用户之间约定的某些数据进行异或操作，得到密文数据；由异或操作的特点可知，在解密时，只需要将密文数据与用户之间约定的那些数据再次进行异或操作，就得到了明文数据。用相同值异或两次就能恢复出原来的值，所以加密和解密都严格采用同一个程序。从原理上来说，chacha20的加解密过程还是非常简单的。这里面的难点在于理解chacha20中那些用来与明文数据进行异或的数据是如何生成的，这就是chacha20算法的核心所在。大体的流程是这样的：首先，用户之间会约定一些初始的元数据，简单起见，
https://github.com/AntiFailsafe/4-20mA_Acquisition_Systemhttps://gitee.com/chinghsien/4-20mA_Acquisition_SystemWordsfromauthorThissystemwasdevelopedduringmytimeinUESTC(UniversityofElectronicScienceandTechnologyofChina)roboticteam-LIMITIforRobocon2022ofmainlandChinaandTeamChinaforABURobocon2022.Myfut
我能够在Swift中相当轻松地获得前20个播放列表。funcgetPlaylists(){//DispatchQueue.global(qos:.userInitiated).async{letplayListRequest=try!SPTPlaylistList.createRequestForGettingPlaylists(forUser:session.canonicalUsername,withAccessToken:session.accessToken)Alamofire.request(playListRequest).response{responseinletlis
前言环境使用Python3.8解释器Pycharm编辑器所需模块importparsel>>>pipinstallparselimportrequests>>>pipinstallrequestsimportcsv一.数据来源分析:明确需求:采集的网站是什么?https://movie.douban.com/subject/35267208/comments?limit=20&status=P&sort=new_score采集的数据是什么?评论相关数据抓包分析相关数据来源通过浏览器自带开发者工具进行抓包分析打开开发者工具:F12或者鼠标右键点击检查选择network刷新网页:让本网页的数据内容
1.下载anaconda官网链接：Anaconda|AnacondaDistribution直接选择Download，他会自动识别系统下载最新的版本2.安装anaconda进入下载文件夹，运行安装文件bashAnaconda3-2023.03-Linux-x86_64.sh接受安装协议，输入yes；阅读注册信息，然后输入yes；确定anaconda的安装位置，按enter确定，加入环境变量的提示信息，输入yes3.加入环境变量sudogedit~/.bashrc在文件最后两行写入exportPATH="~/anaconda3/bin":$PATHsource~/anaconda3/bin/ac
5月20日，Tokenview团队宣布正式推出BRC-20代币浏览器，同时支持BTCOrdinalsAPI数据服务。作为通用多链区块链浏览器，Tokenview以最快的速度推出了BRC-20浏览器，OrdinalsAPI旨在为所有面向比特币的普通用户和开发者提供数据支持，降低访问门槛。关于Ordinals？Ordinals协议是一个为聪（Sats）编号的系统。聪是比特币最小的单位，价值为0.00000001BTC。这些聪按它们被开采的顺序编号，这意味着即使聪最终转移到不同的钱包，分配给它的序号也保持不变。Inscriptions（铭文）是指通过在聪上刻上内容（文本、图像、视频等）来创建比特币原
调用UIImagePickerController时似乎存在错误。即使不应该显示状态栏。解决方法是使用子类化它:classMyImagePickerController:UIImagePickerController{overridefuncviewWillAppear(animated:Bool){super.viewWillAppear(animated)self.setNeedsStatusBarAppearanceUpdate()}overridefuncprefersStatusBarHidden()->Bool{returntrue}overridefuncchildVie
一、准备工作硬件：JetsonXavierNX开发板（笔者购入为带128g内存条的EMMC版）、跳线帽（杜邦线）、microUSB转USB数据线、电源线软件：Ubuntuhost主机（可运行Ubuntu的虚拟机/双系统）、NVIDIASDKMANAGER（下载地址：NVIDIASDKManager|NVIDIADeveloper）。在Ubuntu主机里安装sdkmanager，命令如下，版本不同则tab补齐安装。sudoaptinstall./sdkmanager_1.6.0-8170_amd64.deb硬件准备用杜邦线或者跳线帽将XavierNX第三个引脚FC_REC与第二/四引脚GND短接
大语言模型微调是指对已经预训练的大型语言模型（例如Llama-2，Falcon等）进行额外的训练，以使其适应特定任务或领域的需求。微调通常需要大量的计算资源，但是通过量化和Lora等方法，我们也可以在消费级的GPU上来微调测试，但是消费级GPU也无法承载比较大的模型，经过我的测试，7B的模型可以在3080（8G）上跑起来，这对于我们进行简单的研究是非常有帮助的，但是如果需要更深入的研究，还是需要专业的硬件。我们先看看硬件配置：亚马逊的g3.xlargeM60是8GB的VRAM和2048个CUDA内核。3080是10Gb的GDDR6VRAM，这两个GPU基本类似。这里做的测试是使用一个小的(65
传统的virtual动态多态，经常会有下面这样的使用需求：#include#include//声明一个包含virtual虚函数的基类structshape{ virtual~shape(){} virtualvoiddraw()=0;};//派生，实现virtual虚函数structrectangle:shape{ virtualvoiddraw()override { std::cout"rectangle"std::endl; }};//派生，实现virtual虚函数structcircle:shape{ virtualvoiddraw()override { std::cout"ci
