windows系统的根证书放置在注册表中：KEY_LOCAL_MACHINE-SOFTWARE-Microsoft-SystemCertificate-ROOT-Certificate    java信任的根证书放置位置在：  D:\Program Files\Java... 在此目录下用 keytool -list...

一、keytool的概念 　keytool 是个密钥和证书管理工具。...在JDK1.4以后的版本中都包含了这一工具，它的位置为%JAVA_HOME%\bin\keytool.exe，如下图所示： 　 二、keytool的用法 　 三、创...

1. 导入 最近在开发中，笔者遇到了这样的问题：当第三方向...我们不去深究为什么会有这样的错误，笔者今天主要讲的是关于keytool的相关知识，因为了解这个，你就会知道上面的问题是为什么了。 2. keytool介绍 笔者查找

让客户端信任服务器证书第五步：配置Tomcat 服务器第六步：测试删除证书指纹二、关于shiro的理解几个类的理解如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一...

Java 的 keytool 工具可以用于 https 连接，能够只允许经过授权的客户访问。任意工具或者 Java 代码都可以使用一个安装好的证书来访问服务器。 Java keytool 是如何工作的 也许你想让你的服务器可以公开访问，但仅...

安装jdk之后默认就带有keytool这个工具，使用which命令可以查看具体命令路径。Keytool是一个简单的操作ssl证书的小工具。 which keytool keytool -help 非法选项: -h 密钥和证书管理工具 命令: -certreq 生成...

keytool命令接口已经改变了在Java SE 6中。看到变化部分详细描述。注意,之前定义的命令仍支持。 描述 keytool是一个密钥和证书管理工具。它允许用户管理自己的公钥/私钥对,相关证书用于sel

At an administrative level, keys are managed by keytool, a utility supplied with the JRE. This tool allows you to create new keys, import digital certificates, export existing keys, and generally ...

util实现Java图片水印添加功能，有添加图片水印和文字水印，可以设置水印位置，透明度、设置对线段锯齿状边缘处理、水印图片的路径，水印一般格式是gif，png,这种图片可以设置透明度、水印旋转等，可以参考代码加以...

本文转载自点击打开链接 HTTPS简介 超文本传输安全协议（英语：Hypertext Transfer Protocol Secure，缩写：HTTPS，常称为HTTP over TLS，HTTP over SSL或HTTP Secure）是一种网络安全传输协议。...

keytool - 密钥和证书管理工具   管理由私钥和认证相关公钥的 X.509 证书链组成的密钥仓库（数据库）。还管理来自可信任实体的证书。   结构   keytool [ commands ]   说明   keytool 是个密钥...

tomcat实现https双向认证（在win10系统使用...对命令的解释及理解释意(参考)：keytool官网 keytool -genkey -alias basic -keyalg dsa -keysize 1024 -sigalg dsa -startdate 2018/11/01 -validity 365 -keystore H:\

目前我司的技术栈是Java和Python，且都调用第三方的服务，因此需要mock第三方的服务以便开发测试使用。之前已整理过[Python requests信任自签证书的问题]。...1、使用keytool工具生成证书，然后将c...

记录来自《深入理解Java虚拟机》第三版，周志明。 一、命令行工具 1.1、jps：虚拟机进程状况工具 和 ps 命令类似：可以列出正在运行的虚拟机进程，并显示虚拟机执行主类名称以及这些进程的本地虚拟机唯一ID（LVMID...

util实现Java图片水印添加功能，有添加图片水印和文字水印，可以设置水印位置，透明度、设置对线段锯齿状边缘处理、水印图片的路径，水印一般格式是gif，png,这种图片可以设置透明度、水印旋转等，可以参考代码加以...

阅读目录参考资料网络安全概论使用keytool创建和管理证书总结回到顶部参考资料 ...对 Java 8 感兴趣的朋友，可以直接找到这个总入口 Java SE 8 Documentation ，想阅读什么就点什么。本博客不定期从 Oracle 官网...

它使用户能够管理自己的公钥/私钥对及相关证书，用于（通过数字签名）自我认证（用户向别的用户/服务认证自己）或数据完整性以及认证服务。它还允许用户储存他们的通信对等者的公钥（以证书形式）。 证书 证书是...

keytool 是个密钥和证书管理工具。它使用户能够管理自己的公钥/私钥对及相关证书，用于（通过数字签名）自我认证（用户向别的用户/服务认证自己）或数据完整性以及认证服务。它还允许用户储存他们的通信对等者的...

本文将更深入讲解密钥知识和密钥工具。 2 密钥知识-非对称加密 这部分知识非常重要，理解了关键的密钥知识，才能更好地在工作中去使用。需要注意的是，讲的主要是非对称加密的知识，对称加密比较好理解，就不讲述了...

一、keytool是java自带的生成数字证书的一种命令工具，KeyStore里面存放3个实体，PrivateKeyEntry,SecretKeyEntry，TrustedCertificateEntry，一个条目就是条目名+实体。其实，密钥库里保存了两类信息，一类是密钥...

Java是一门面向对象编程语言，不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念，因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。Java语言作为静态面向对象编程语言的代表，极好地实现了面向...

[TOC]声明本篇文章是本人阅读《深入理解JVM》和《java虚拟机规范》时的笔记。记录的都是一些概念性的东西。JVM是HotSpot，jdk1.7。大神绕路，不喜勿喷。1 概览对于java程序员来说，java、javac、javadoc…… ，这些...

keytool – 密钥和证书管理工具： 管理由私钥和认证相关公钥的 X.509 证书链组成的密钥仓库（数据库）。还管理来自可信任实体的证书。 语法结构： keytool [ 命令 ] 说明： keytool 是个密钥和证书管

keytool 是一个密钥和证书管理工具。允许用户管理自己的公钥 / 私钥对及相关证书，利用数字签名技术，用于自我认证、数据完整性检查和认证服务。它也允许用户存储与其通信的另一方的公钥（以证书形式）。 Keytool 将...

我们不去深究为什么会有这样的错误，笔者今天主要讲的是关于keytool的相关知识，因为了解这个，你就会知道上面的问题是为什么了。 2. keytool介绍 笔者查找了关于keytool的相关解释，网站上给出的定义是：...

共六章 1.基础章节,从Shader1.0版本到新的4.5版本,介绍每一个版本中特性的用法; 2.Tesslattion Shader应用/基础案例分析 3.Gemotry Shader应用/基础案例分析 4.Compute Shader应用/基础案例分析 5.通过大量案例讲解分析/结合新特性，介绍用法 6.性能调优，如果借助shader加速应用,让你的程序支撑百万级别的场景对象轻松应对 全面解析OpenGL Shader语言,从1.0到4.5版本,全面掌握shader编成,并能够熟练的应用

资源说明： 数据集主要包括6类图片：硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾 代码运行说明： 1、 安装运行项目所需的python模块，包括tensorflow | numpy | keras | cv2 2、 train.py用于训练垃圾分类模型，由于训练的数据量过于庞大，因此不一并上传 3、 predict.py用于预测垃圾的类别，首先运行predict.py，然后输入需要预测的文件路径，即可得到结果。

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【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。

2020华为软件精英挑战赛初复赛赛题包，不包含民间数据集，民间数据集在博客中给出大佬github地址。