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Hyperledger Fabric v2.0常见错误以及解决方法

文章目录1.test-network中通道建立失败2.1.test-network中通道建立失败问题描述:解决方法: 执行一遍 ./network.sh down,然后按着顺序接着./network.sh up,./network.sh createChannel就能够成功创建通道了。2.问题描述:**解决方法:**对golang进行了重新安装(又或者是node.js | JDK安装...

2020-04-30 01:16:53

4.2 Message Authentication Codes – Definitions

文章目录序:The Syntax of a Message Authtication CodeSecurity of Message Authentication Codes序: Encryption一般并不能解决Message Integrity问题,对于这个问题最常用的工具是Message Authentication Code, MAC,MAC的目标就是检测message是否被敌手篡改。...

2020-02-07 21:30:21

阅读论文汇总

文章目录机器学习安全CCS机器学习安全CCS 1. Deep Models Under the GAN: Information Leakage from Collaborative Deep Learning

2020-02-06 18:13:52

统计学习方法 (李航 第2版)

文章目录第1篇 监督学习第 1 章: 统计学习及监督学习概论第 2 章:感知机第 3 章:k近邻法第 4 章:朴素贝叶斯法第 5 章:决策树第 6 章:逻辑斯谛回归与最大熵模型第 7 章:支持向量机第 8 章:提升方法第 9 章:EM算法及推广第 10 章:隐马尔可夫模型第 11 章:条件随机场第 12 章:监督学习方法总结第2篇:无监督学习第 13 章:无监督学习概论第 1...

2020-02-06 18:10:27

Introduction to Modern Cryptography (Second Edition)

文章目录I. Introduction and Classical Cryptography1. Introduction2. Perfectly Secret EncryptionII. Private-Key (Symmetric) Cryptography3. Private-Key Encryption4. Message Authentication Codes5. Hash Funct...

2020-02-06 17:56:01

4.1 Message Integrity

文章目录序:4.1.1 Secrecy VS. Integrity4.1.2 Encryption vs. Message AuthenticationEncryption using stream ciphersEncryption using block ciphers序: Chapter 3 讲的是如何在open communication channel上安全通信,本章讲的是如何使用M...

2020-02-06 17:50:11

1. Introduction

目录: <a id="1">1.1 Cryptography and Modern Cryptography</a> 1.2 The Setting of Private-Key Encryption 1.3 Historical Ciphers and Their Cryptography 1.4 Principles of Modern Crypto...

2019-12-11 20:29:29

特征缩放(Feature Scaling):中心化(零均值化)和标准化

引言 在学习机器学习的时候常听到特征缩放这个词,这其实是机器学习对数据进行预处理的方法,下面我们将会详细的介绍特征缩放,本文包括以下几部分: 1):什么是特征缩放? 2):为什么需要特征缩放? 3):有哪些特征缩放的方法,有什么性质和用途? 4):标准化和归一化有什么区别?如果你对以上问题不是很清楚,...

2019-11-25 10:56:44

Pycharm新建一个project后,导入第三方类库出错

上次新建完一个新的project时,需要导入第三方类库numpy, 但导入一直出错后来发现 是集成环境Anaconda没有导入,把它导入到新建project中就行了步骤如下:这样就能够导入成功了...

2019-11-11 20:37:33

Codeforces Round #582 (3/8)

A.题目链接:http://codeforces.com/contest/1213/problem/A题意:把所有的chips都移动到同一个位置,求花费coins最少的移动方法。移动方法有两种:一是向左或者向右移动两个位置,不花费任何coins,二是向左或向右移动一个位置,花费一个coins。思路:分别求出奇数位置和偶数位置上chip的数目,取最小值。代码:#include...

2019-09-14 17:25:37

LaTex常用包及其功能

关于documentclass的一些知识https://blog.csdn.net/wei_love_2017/article/details/86617235LaTex常用包:1. algorithm:提供了algorithm的环境,这是一个三线表样式的浮动体。2. algpseudocode:是algorithmicx宏包的一部分,提供了实际排版伪代码的环境。LaTex常...

2019-08-05 22:29:42

CCF 2018-9 题目及解析

试题编号: 201809-1 试题名称: 卖菜 时间限制: 1.0s 内存限制: 256.0MB 问题描述: 问题描述   在一条街上有n个卖菜的商店,按1至n的顺序排成一排,这些商店都卖一种蔬菜。   第一天,每个商店都自己定了一个价格。店主们希望自己的菜价和其他商店的一致,第二天,每一家商店都会根据他自己和相邻商店的价格调整自...

2019-02-23 16:07:34

CCF 2018-12 题目及解析

试题编号: 201812-1 试题名称: 小明上学 时间限制: 1.0s 内存限制: 512.0MB 问题描述: 题目背景   小明是汉东省政法大学附属中学的一名学生,他每天都要骑自行车往返于家和学校。为了能尽可能充足地睡眠,他希望能够预计自己上学所需要的时间。他上学需要经过数段道路,相邻两段道路之间设有至多一盏红绿灯。   京州...

2019-02-18 19:26:57

概率论与数理统计:中心极限定理与大数定理

中心极限定理:   定义:给定一个任意分布的总体,每次从总体中抽取n个样本,一共抽m次,然后把这m组抽样分别求出平均值,则平均值的分布接近正态分布。   具体☞戳,☞戳大数定理:    定义:如果统计的数据足够大,那么事物出现的频率就能无限接近它的期望值。    具体☞戳区别:    大数定理是说,n只要越来越大,我们把这n个独立同分布加起来并除以n得到这个样本均值(也...

2019-01-21 17:13:56

概率论与数理统计:六大基本分布及其期望和方差

绪论:概率论中有六大常用的基本分布,大致可分成两类:离散型(0-1分布、二项分布、泊松分布),连续型(均匀分布、指数分布、正态分布)。补充:在进入正文之前先讲一下期望和均值的一些区别:    期望和均值都具有平均的概念,但期望是指的随机变量总体的平均值,而均值则是指的从总体中抽样的样本的平均值,即前者是理想的均值,而后者则是实际观测出来的数据的均值。例如:对于一个六面的骰子,...

2019-01-20 21:26:54

Matlab基础:关于图像的基本操作

%% 学习目标:学习关于图像的基本操作%% 通过抖动来增强图像的的色彩对比度clear all;close all;I = imread('cameraman.tif');%读取灰度图像BW = dither(I);%通过抖动转换为二值图像来增强图像的色彩对比度subplot(1,2,1);%将多个图片显示在同一个窗口,subplot(m,n,p)。imshow(I);subp...

2019-01-07 14:55:48

Matlab基础:图像类型的转换

%% 学习目标:图像类型的转换%% 将索引图像转化为RGB图像 clear all;close all;[X,map] = imread('trees.tif','tif'); %读取索引图像RGB = ind2rgb(X,map);%把索引图像转换成RGB格式。figure;imshow(RGB);%set(gcf,'position',[500,500,600,600])...

2019-01-05 20:37:56

索引图像,RGB图像,灰度图像,二值图像

1. 索引图像           索引图像包括一个数据矩阵X和一个颜色映射(调色板)矩阵map。           数据矩阵X可以有uint8,uint16或double类型的。颜色映射矩阵map是一个N*3的数据阵列,其中每个元素都是位于[0,1]之间的double类型。map矩阵每一行有3列,分别表示红色(R),绿色(G)和蓝色(B)。每个像素的颜色通过X中的颜色值作为map中的下...

2019-01-05 16:29:00

灰度数据表示(为什么要除255)

灰度数据表示有两种方法:         1、 uint8类型          2、double类型其中uint8类型数据的取值范围为 [0,255],而double类型数据的取值范围为[0,1],两者正好相差255倍。对于double类型数据,其取值大于1时,就会表示为白色,不能显示图像的信息,故当运算数据类型为double时,为了显示图像要除255。...

2019-01-04 16:16:49

Matlab基础:数组及其引用

序言:首先明确一点,Matlab中的数组是按列存储的。其次,Matlab中数组引用主要有三种方法:             1.下标法(subscripts):用逗号隔开,两部分组成             2.索引法(index):只有一部分组成             3.布尔法(boolean)对于Matlab中的一个二维数组来说: 如下             ...

2019-01-03 17:09:58

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