什么是AES对称加密？AES（AdvancedEncryptionStandard，高级加密标准）是一种对称加密算法，用于加密和解密数据。对称加密意味着加密和解密操作使用相同的密钥。AES被广泛应用于现代信息安全领域，尤其是在加密通信、文件保护和数据传输中。AES的基本工作原理：分组加密：AES是一个

//privatestaticvoidencryption(Stringid){//try{////生成密钥//SecretKeysecretKey=generateKey();//////加密//StringencryptedText=encrypt(id,secretKey);//id=encryptedT

NewStarreezencryptwpjadx打开[外链图片转存中…(img-qiKfNETY-1729913193217)]发现加密，点进去[外链图片转存中…(img-q5cEWSnD-1729913193218)]发现先AES加密，key是title，然后Base64编码，让母后doEncCheck，我们没找到doEncCHeck的源码官解提到有native标签说明函

AES为分组密码，每次加密一组数据使用不同长度的密钥，加密的轮数也不同加密公式C=E(K,P)下面介绍加密轮函数的四个操作：字节代换、行位移、列混合、轮密钥加以AES-128为例字节代换字节代换通过S盒进行一个查表映射的方式，将明文字节映射成S盒中的字节映射逻辑是这样的：分别取

花了一天在新pc上调通了mmdetection3d和detr3d的代码环境_mmdetectiondetr3d-CSDN博客书接上文结合bashtools/dist_test.shprojects/DETR3D/configs/detr3d_r101_gridmask.py~/Downloads/detr3d_r101_gridmask.pth1入口应该是然后打断点进去阅读一下：进入main函数之

1.数据准备在这个数据处理过程中，以数据集PEMS07M为例，整个数据抽取和划分过程如下：初始数据维度：原始训练数据data_train的维度为(12672,228,3)。其中：12672表示时间步数，代表不同的时间点采样的数据。228表示空间节点数（例如不同的交通站点）。3表示每个节点在每个

titleauthordateCreateTimecategoriesdotnet命名管道名字长度限制lindexi2019-09-0211:54:50+08002019-09-0211:54:49+0800dotnet在dotnet里面可以使用NamedPipeClientStream作为命名管道，此时的命名有长度限制，要求在256字符之内从官方文档可以看到限制256字符内Thee

在密码加密存储中，常用的方案包括MD5、SHA-256等哈希算法，同时结合一些额外的技术如加盐（Salt）和多次哈希来提高安全性。下面逐步介绍常见的密码加密存储方案、算法之间的区别、以及如何安全存储密码。1.基本的哈希算法：MD5与SHA-2561.1MD5（MessageDigestAlgorithm5）特点：M

它是怎么从36得到256的。是由36*256的W矩阵么，那这不就是简单的乘一个权重矩阵么？是的，你的理解是正确的！在模型中，从维度36变为256的过程，实际上是通过卷积操作完成的，确切地说，这相当于对36维的向量进行一次线性变换或卷积操作。这种操作的效果类似于将36维的输入乘以一个权重

在汽车电子测试和开发中，CANoe是一个强大的工具，能够模拟和测试各种网络协议。为了增强其功能，开发者常常需要在CANoe中启动和停止外部程序。本文将介绍如何通过CANoe的系统变量和脚本功能实现这一目标，并结合批处理文件来管理外部程序的生命周期。1.背景在某些测试场景中，

介绍论文地址：https://arxiv.org/pdf/2306.08276虚拟试穿是以人的图像和服装的图像为基础，目的是想象服装穿在人身上的效果。虚拟试穿可以改善网上购物体验，但大多数传统试穿方法只有在身体姿势和形状变化较小时才能奏效。主要的挑战在于如何根据目标体形对服装进行非刚性变

    和FCN类似，UNet是另一个做语义分割的网络，网络从输入到输出中间呈一个U型而得名。相比于FCN，UNet增加了更多的中间连接，能够更好处理不同尺度上的特征。网络结构如下：下面代码是用UNet对VOC数据集做的语义分割。importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.opt

原作者：乐维社区原文链接：https://forum.lwops.cn/questions问题一Q：zabbix6.4.18版本的，使用zabbix_agentd2监控mysql数据库，只能在界面配置mysql的相关信息吗？这个在zabbix表里面是明文存储的？A：指的是宏值的信息配置加填写吗，要在对应模板配置Q：是的，是的，只能从界面配置吗？从界面配置的，在za

一、本文介绍本文记录的是利用GnConv优化YOLOv9的目标检测方法研究。YOLOv9在进行目标检测时，需要对不同层次的特征进行融合。GnConv可以考虑更高阶的空间交互，能够更好地捕捉特征之间的复杂关系，从而增强特征融合的效果，提高模型对目标的检测能力。文章目录一、本文介绍二

FCN是全卷积网络，用于做图像语义分割。通常将一般卷积网络最后的全连接层换成上采样或者反卷积网络，对图像的每个像素做分类，从而完成图像分割任务。网络结构如下：这里并没有完全按照原始网络结构实现，而是尝试upsample和convTranspose2d结合的方式，看看有什么效果。下面代码是用VOC

cv2.calcHist函数是OpenCV库中用于计算图像直方图的函数。直方图是一种统计图像中像素值分布的工具，它可以提供图像的亮度、颜色等信息。这个函数可以用于灰度图像和彩色图像。函数语法hist=cv2.calcHist(images,channels,mask,histSize,ranges,accumulate=False)

一、本文介绍本文记录的是利用SCConv优化YOLOv9的目标检测网络模型。深度神经网络中存在大量冗余，不仅在密集模型参数中，而且在特征图的空间和通道维度中。SCConv模块通过联合减少卷积层中空间和通道的冗余，有效地限制了特征冗余，本文利用SCConv模块改进YOLOv9，提高了模型的性能

1，本文介绍MobileNetV4是最新的MobileNet系列模型，专为移动设备优化。它引入了通用反转瓶颈（UIB）和MobileMQA注意力机制，提升了推理速度和效率。通过改进的神经网络架构搜索（NAS）和蒸馏技术，MobileNetV4在多种硬件平台上实现了高效和准确的表现，在ImageNet-1K数据集上达到87%

哈希算法是一种将任意大小的数据输入转化为固定大小的输出（通常为一个散列值）的算法，在密码学、数据完整性验证以及数据索引等场景中广泛应用。本文将详细介绍Python和Go语言如何实现常见的哈希算法，包括MD5、SHA-1、SHA-256等。文章不仅提供代码示例，还会详细解释每个算法的特点、应用

veracrypt介绍Veracrypt是一款磁盘加密软件，被广泛应用于保护计算机上的敏感数据。它的基本原理是使用强大的加密算法来加密整个磁盘或者特定的文件夹，使得未经授权的人无法访问这些数据。Veracrypt的加密原理主要包括两个部分，文件系统加密和磁盘加密。文件加密的原理是在文

一、本文介绍本文记录的是利用DySample上采样对YOLOv9的颈部网络进行改进的方法研究。YOLOv9采用传统的最近邻插值的方法进行上采样可能无法有效地捕捉特征的细节和语义信息，从而影响模型在密集预测任务中的性能。DySample通过动态采样的方式进行上采样，能够更好地处理特征的

一、本文介绍本文记录的是利用CARAFE上采样对YOLOv9的颈部网络进行改进的方法研究。YOLOv9采用传统的最近邻插值的方法，仅考虑子像素邻域，无法捕获密集预测任务所需的丰富语义信息，从而影响模型在密集预测任务中的性能。CARAFE通过在大感受野内聚合信息、能够实时适应实例特定

一、本文介绍本文记录的是基于AIFI模块的YOLOv9目标检测改进方法研究。AIFI是RT-DETR中高效混合编码器的一部分，利用其改进YOLOv9模型，使网络在深层能够更好的捕捉到概念实体之间的联系，并有助于后续模块对对象进行定位和识别。文章目录一、本文介绍二、AIFI设计原理2.1、

一、本文介绍本文记录的是基于PSA注意力模块的YOLOv9目标检测方法研究。PSA模块通过极化滤波和增强设计，提高了内部分辨率，并增强非线性拟合，从而能够提升像素级回归任务的性能。本文将其应用到YOLOv9的检测任务中，使模型能够更好地捕捉图像中的细节信息，以实现目标检测任务中准

一、本文介绍本文记录的是基于GAM注意力模块的YOLOv9目标检测改进方法研究。GAM注意力模块通过3D排列和重新设计的子模块，能够在通道和空间方面保留信息，避免了先前方法中由于信息减少和维度分离而导致的全局空间-通道交互丢失的问题。本文利用GAM改进YOLOv9，以增强模型的跨维