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密码学——Hill体制密码中已知明文M和密文C求解密钥矩阵K的两种方法之逆矩阵求解法和待定系数求解法

本文主要解决古典密码中的Hill体制密码在已知明文M和密文C的情况下求解密钥矩阵K的两种方法:①求逆矩阵②待定系数法。如若不懂Hill体制的古典密码可以参照我上一篇文章密码学——几种典型的古典密码体制(Caesar体制、Playfair体制、Vigenere体制、Beaufort体制以及Hill体制)文章目录引入题目一、求解逆矩阵二、求解方法1.逆矩阵求解法2.待定系数求解法结束语引入题目设英文字母A,B,C,…,Z分别对应编码为0,1,2,…,25。已知Hill密码中的明文长度为2,密钥K为Z26Z_{26}Z26​上的一个二阶可逆方阵,现给出明文FRID,所对应的密文为PQCF,试求解密钥

COLMAP利用已知相机内外参重建NeRF的blender模型

文章目录前言一、数据准备二、从blender数据构造colmap数据集三、COLMAP重建流程1.抽取图像特征2.导入指定相机内参3.特征匹配4.三角测量5.使用指定相机参数进行稠密重建6.立体匹配7.稠密点云融合8.网格重建总结前言本文的目的是根据已知相机参数的blender模型,使用colmap进行稀疏重建和稠密重建。使用的blender数据是NeRF提供的synthetic数据集中的lego模型,其中的几张图片如下:一、数据准备文件夹应按如下层级组织:E:\rootpath├─created│└─sparse│+──cameras.txt│+──images.txt│+──points3

COLMAP利用已知相机内外参重建NeRF的blender模型

文章目录前言一、数据准备二、从blender数据构造colmap数据集三、COLMAP重建流程1.抽取图像特征2.导入指定相机内参3.特征匹配4.三角测量5.使用指定相机参数进行稠密重建6.立体匹配7.稠密点云融合8.网格重建总结前言本文的目的是根据已知相机参数的blender模型,使用colmap进行稀疏重建和稠密重建。使用的blender数据是NeRF提供的synthetic数据集中的lego模型,其中的几张图片如下:一、数据准备文件夹应按如下层级组织:E:\rootpath├─created│└─sparse│+──cameras.txt│+──images.txt│+──points3

从已知威胁到未知威胁防护 Check Point以技术实力守护世界安全

CheckPoint成立三十年来,一直以守护世界安全为己任,并且不断通过技术创新来帮助企业用户防护安全威胁。CheckPoint中国区总经理陈石磊表示,CheckedPoint一直致力于成为“PreventionFirst”的企业。过去,市场对未知威胁看似是概念车,不敢用、不敢买。但是当ChatGPT进入到市场后,更多的客户才看到未知威胁防护的重要性,这也给CheckPoint带来了新的机遇。ChatGPT火了,也带来了更多的安全威胁ChatGPT无疑是今年初最热的话题,全球各领域的人们都在关注着。就在大家都在追捧AIGC技术带来的创新时,却有网络犯罪分子开始利用OpenAI平台来发起攻击。C

从已知威胁到未知威胁防护 Check Point以技术实力守护世界安全

CheckPoint成立三十年来,一直以守护世界安全为己任,并且不断通过技术创新来帮助企业用户防护安全威胁。CheckPoint中国区总经理陈石磊表示,CheckedPoint一直致力于成为“PreventionFirst”的企业。过去,市场对未知威胁看似是概念车,不敢用、不敢买。但是当ChatGPT进入到市场后,更多的客户才看到未知威胁防护的重要性,这也给CheckPoint带来了新的机遇。ChatGPT火了,也带来了更多的安全威胁ChatGPT无疑是今年初最热的话题,全球各领域的人们都在关注着。就在大家都在追捧AIGC技术带来的创新时,却有网络犯罪分子开始利用OpenAI平台来发起攻击。C

MAUI 已知问题 PathFigureCollectionConverter 非线程安全

在MAUI里,可以使用PathFigureCollectionConverter将Path字符串转换为PathFigureCollection对象,从而实现从Path字符串转换为路径几何。然而这个PathFigureCollectionConverter转换器非线程安全,即使创建多个实例对象,依然由于内部的静态字段导致非线程安全,本文将记录此问题的原理当前,此PathFigureCollectionConverter非线程安全问题,没有规避方法我将此问题报告给官方,请看https://github.com/dotnet/maui/issues/11321然后官方说,你也是Member了,是一个

MAUI 已知问题 PathFigureCollectionConverter 非线程安全

在MAUI里,可以使用PathFigureCollectionConverter将Path字符串转换为PathFigureCollection对象,从而实现从Path字符串转换为路径几何。然而这个PathFigureCollectionConverter转换器非线程安全,即使创建多个实例对象,依然由于内部的静态字段导致非线程安全,本文将记录此问题的原理当前,此PathFigureCollectionConverter非线程安全问题,没有规避方法我将此问题报告给官方,请看https://github.com/dotnet/maui/issues/11321然后官方说,你也是Member了,是一个

WPF 已知问题 dotnet 6 设置 InvariantGlobalization 之后将丢失默认绑定转换导致 XAML 抛出异常

在设置了InvariantGlobalization为true之后,将会发现原本能正常工作的XAML可能就会抛出异常。本文将告诉大家此问题的原因这是有开发者在WPF仓库上给我报告的bug我才找到的问题。问题的现象是XAML抛出异常,步骤有些复杂:升级到dotnet6版本。因为此问题是在dotnet6下才能复现,在dotnet6以下,如dotnet5和dotnetcore3.1是没有问题的要求设置InvariantGlobalization为true的值在XAML绑定静态的非字符串类型的属性,例如int类型的属性,如以下代码这是MainWindow.xaml.cs的代码:usingSystem.

WPF 已知问题 dotnet 6 设置 InvariantGlobalization 之后将丢失默认绑定转换导致 XAML 抛出异常

在设置了InvariantGlobalization为true之后,将会发现原本能正常工作的XAML可能就会抛出异常。本文将告诉大家此问题的原因这是有开发者在WPF仓库上给我报告的bug我才找到的问题。问题的现象是XAML抛出异常,步骤有些复杂:升级到dotnet6版本。因为此问题是在dotnet6下才能复现,在dotnet6以下,如dotnet5和dotnetcore3.1是没有问题的要求设置InvariantGlobalization为true的值在XAML绑定静态的非字符串类型的属性,例如int类型的属性,如以下代码这是MainWindow.xaml.cs的代码:usingSystem.

【2023.03.13】无脑秒解已知先/后序遍历与中序遍历,求先/后序遍历

CSP-J初赛中有许多此类题目,普通方法比较耗费时间以至于无法完成后面的题目,所以在这里介绍一下较快的一种方法。Bilibili:Link额,视频没有字幕,在学校的话没有耳机并不方便,这里手敲出来做法:注意,本文在介绍做法时以已知先序遍历与中序遍历为例;准备:算草纸和笔就够了(还有脑子;首先,将算草纸顺时针旋转90°,在算草纸(旋转后的状态)的第一行写下先/后序遍历的结果,如图:然后,将算草纸逆时针旋转90°,在算草纸(旋转后的状态)的最后一行写下中序遍历的结果,如图:额,下边为了方便书写,将省略“先序”和“中序”等字眼,并且将会把“ABCDE”替换为实例,请注意;把这张图当作平面直角坐标系,