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《C语言/C++学习指南》加密解密篇(安全相关算法)
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DES加密
阿发你好
2023-01-12 15:10:55
课时名称
课时知识点
DES加密
介绍国际标准算法DES的特点及用法示例。
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DES加密
课时名称课时知识点DES加密介绍国际标准算法DES的特点及用法示例。
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愚人艺语
2023-09-06
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官网资料下载链接失效了,还可以到哪里下载呢
DES
对称
加密
及三重
DES
(3
DES
)
DES
算法全称为Data Encryption Standard,即数据
加密
算法,它是IBM公司于1975年研究成功并公开发表的。
DES
算法的入口参数有三个:Key、Data、Mode。其中Key为8个字节共64位,是
DES
算法的工作密钥;Data也为8个字节64位,是要被
加密
或被解密的数据;Mode为
DES
的工作方式,有两种:
加密
或解密。
DES
加密
系统
1实验名称
DES
密码系统算法实现 2实验目的 Ø 理解对称
加密
算法的原理和特点 Ø 理解
DES
算法的
加密
原理 Ø 了解并掌握
DES
密码系统密钥产生过程和
DES
加解密流程。 Ø 实现
DES
密码系统加解密。 3实验原理
DES
的设计原理是以Shannon所提出的乘法
加密
系统为主。举例来说:现有两套
加密
系统A与B,明文首先利用
加密
系统A进行
加密
而
JAVA实现
DES
加密
JAVA实现
DES
加密
DES
加密
介绍
DES
是一种对称
加密
算法,所谓对称
加密
算法即:
加密
和解密使用相同密钥的算法。
DES
加密
算法出自IBM的研究,后来被美国政府正式采用,之后开始广泛流传,但是近些年使用越来越少,因为
DES
使用56位密钥,以现代计算能力,24小时内即可被破解。虽然如此,在某些简单应用中,我们还是可以使用
DES
加密
算法,本文简单讲解
DES
的JAVA实现。JAVA
压力工况协同调控下PEMFC最大功率跟踪自适应高阶滑模控制策略研究(Simulink仿真实现)
内容概要:本文针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)在动态压力工况下的最大功率点跟踪(MPPT)问题,提出了一种压力工况协同调控下的自适应高阶滑模控制策略,并基于Simulink平台完成了系统建模与仿真实现。该策略融合高阶滑模控制的强鲁棒性与自适应机制的参数在线优化能力,有效克服了PEMFC系统固有的非线性、外部扰动及工况时变性等挑战,实现了对最大功率点的快速、精确与稳定跟踪。研究内容涵盖控制策略的理论设计、李雅普诺夫稳定性分析、自适应律构建以及在多种动态工况下的仿真实验验证,结果表明该方法相较于传统控制策略具有更快的动态响应速度、更小的稳态振荡以及更强的抗干扰能力,显著提升了PEMFC系统的能量转换效率与运行稳定性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Simulink仿真经验,从事新能源发电系统、燃料电池控制、电力电子变换或先进控制算法研究的研发人员及高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于燃料电池发电系统的高性能最大功率点跟踪控制设计;②为解决强非线性、多扰动耦合的能源系统提供先进的自适应鲁棒控制方案;③通过Simulink仿真验证高阶滑模与自适应控制算法的有效性,服务于科研项目攻关或工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合Simulink模型同步学习,重点关注控制律设计原理、自适应机制实现方式及仿真结果对比分析部分,并可通过与传统滑模控制进行对比,深入理解该策略在鲁棒性与动态性能上的优越性。
YOLO26算法工业车间滴落物目标检测+训练好的模型+2191张数据集+pyqt可视化界面.zip
下拉可见数据集可视化效果示意。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[滴落物(Drop)] · 训练集:2021 张 · 验证集:128 张 · 测试集:42 张 · 总计:2191 张 该数据集聚焦于工业生产环境中地面或设备表面出现的各类滴落物检测,通过多角度、多光照条件下的图像采集,全面覆盖了不同形态、颜色和材质的滴落物样本。数据集真实还原了车间地面、金属板、木质结构等复杂背景下的实际场景,为自动化巡检系统提供了高价值的视觉依据,有助于实现对潜在污染源或泄漏点的早期识别与预警。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 71 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.8949** mAP50-95 | 0.5139 Precision | 0.8991 Recall | 0.8527 train/box_loss | 0.8544 train/cls_loss | 0.4842 val/box_loss | 1.5612 val/cls_loss | 0.6862 【训练过程分析】 71 轮训练后 mAP50 为 0.8949,模型基本收敛但还有提升余地。Loss 曲线下降正常,后期趋于平缓。mAP50-95 为 0.5139,和 mAP50 差距 0.38,定位精度是主要短板。 【模型性能评估】 Precision 0.8991、Recall 0.8527,精度高于召回,存在一定漏检。 【预测效果展示】 验证集预测效果较好,检测框基本准确覆盖滴落物,置信度整体偏高。 【改进建议】 1. 增强难例挖掘:在大规模数据中筛选误检...
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