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
前言本文为Json简介与基本使用相关知识，下边具体将对什么是JSON，XML与JSON的区别，JSON的语法格式，JSON数据的转换（包括：Java对象转换为JSON格式、JSON格式转换为Java对象）等进行详尽介绍~📌博主主页：小新要变强的主页👉Java全栈学习路线可参考：【Java全栈学习路线】最全的Java学习路线及知识清单，Java自学方向指引，内含最全Java全栈学习技术清单~👉算法刷题路线可参考：算法刷题路线总结与相关资料分享，内含最详尽的算法刷题路线指南及相关资料分享~👉Java微服务开源项目可参考：企业级Java微服务开源项目（开源框架，用于学习、毕设、公司项目、私活等，减少
这个赛题的训练数据其实和去年是一样的，只是是语义分割的评价指标改成了类似实例分割的指标。1.赛道背景变化检测对“耕地红线”、土地利用监管等应用具有重要意义。利用多时相遥感数据，采用多种图像处理和模式识别方法提取变化信息，并定量分析和确定地表变化的特征与过程，便是遥感变化检测的本质。传统遥感行业基于人工两期影像标注从而判别地物时相变化的方法受限于效率低、成本高等问题，难以满足实际应用需求，本赛道希望遴选出高效的遥感图像变化检测算法模型，对图像中的变化图斑信息进行高效识别，提高空间信息网络建设中遥感图像快速变化识别能力。2.赛道任务变化检测赛道力求对通过前后两时相的遥感影像，提取出地物发生变化的斑
前言本项目使用了EcapaTdnn模型实现的声纹识别，不排除以后会支持更多模型，同时本项目也支持了多种数据预处理方法，损失函数参考了人脸识别项目的做法PaddlePaddle-MobileFaceNets,使用了ArcFaceLoss，ArcFaceloss：AdditiveAngularMarginLoss（加性角度间隔损失函数），对特征向量和权重归一化，对θ加上角度间隔m，角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。源码地址：VoiceprintRecognition-Pytorch（V1)使用环境：Python3.7PaddlePaddle1.10.2模型下载模型预处理方法数据集类别数量分
pytorch1.13安装，个人参考情况交代安装流程注意事项显卡配置查看创建环境激活环境安装对应的torch版本检查使用piplist导入查看卸载下载gpu版本的验证把这个内核加到jupyter完成情况交代显卡3060，cuda版本12.0已有一个虚拟环境安装了cuda11.2和cudnn8.1.0以及对应的tensorflow现在需要创建一个可以使用GPU加速的pytorch环境安装流程注意事项pytorch自身是带了cuda环境的，所以不需要强制要求和之前tensorflow那个环境一致torch1.13.0不支持cuda10.2和11.3版本了显卡配置查看nvidia-smi+-----
【人工智能概论】PyTorch可视化工具Tensorboard安装与简单使用文章目录【人工智能概论】PyTorch可视化工具Tensorboard安装与简单使用一.安装Tensorboard1.1安装Tensorboard1.2验证安装二.Tensorboard功能简介一.安装Tensorboard1.1安装TensorboardTensorboard原本是Tensorflow的可视化工具，但自PyTorch1.2.0版本开始，PyTorch正式内置Tensorboard的支持，尽管如此仍需手动安装Tensorboard。否则会报错。ModuleNotFoundError:Nomodulena
MMDeploy是一个开源的深度学习模型部署工具箱，是OpenMMLab项目的一部分，源码在https://github.com/open-mmlab/mmdeploy，最新发布版本为v0.8.0，License为Apache-2.0。它支持在Windows10、Linux和Mac上运行。 MMDeploy主要特性： (1).支持超多OpenMMLab算法库，如mmcls、mmdet、mmseg、mmocr等； (2).支持多种推理后端，如ONNXRuntime、TensorRT、LibTorch等； (3).支持可扩展的C/C++SDK框架，如Transform图像处理
一、反汇编的原理&为什么要反汇编arm-linux-objdump-Dled.elf>led_elf.dis-D,--disassemble-allDisplayassemblercontentsofallsectionsobjdump是gcc工具链中的反汇编工具，作用是由编译链接好的elf格式的可执行程序反过来得到汇编源代码.-D表示反汇编，>左边的是elf的可执行程序（反汇编时的原材料），>右边的是反汇编生成的反汇编程序。反汇编的原因有以下：逆向破解。调试程序时，反汇编代码可以帮助我们理解程序（我们学习时使用objdump主要目的是这个），尤其是在理解链接脚本、链接地址等概念时。把C语言源
Pytorch是目前最火的深度学习框架之一，另一个是TensorFlow。不过我之前一直用到是CPU版本，几个月前买了一台3070Ti的笔记本（是的，我在40系显卡出来的时候，买了30系，这确实一言难尽），同时我也有一台M1芯片MacbookPro，目前也支持了pytorch的GPU加速，所以我就想着，在这两个电脑上装个Pytorch，浅度学习深度学习。Applesilicon首先是M1芯片，这个就特别简单了。先装一个conda，只不过是内置mamba包管理器，添加conda-forge频道，arm64版本。#下载wgethttps://github.com/conda-forge/minif
PyTorch官方安装方法下载太慢，直接用pip和conda命令安装，因为网络速度太慢，导致下载失败的解决的办法。 最近在新的电脑上安装pytorch环境，由于网速太慢，你懂的，外网速度就是慢。 即使是更科学的上网以后，速度仍然感人，多次失败。 想要离线安装pytorch，于是在网上搜索了很多方法，都不太好用，刚觉有点复杂。不过有些方法的某些操作有参考价值。 最后，结合别人的方法，我自己总结了一个简便解决的办法。第一步： 打开pytorch的官方网站，找到官方安装方法的位置，找出官方包所在的网址。 图上画绿色线条的位置就是安装包的下载地址。第二步：
