对于AES算法的硬件实现，国内外研究学者大部分是基于FPGA的硬件实现。...以AES-256算法为例，算法的分组长度是256 位，密钥长度同样是256 位，在分组或密钥长度不足256位时，需按照相应的补位规则补足256位。...乘法运算则需要分为两种情况考虑：如果8位二进制数BIJ最高位为1、与02做乘法运算时，需要先左移一位，然后与00011011进行异或运算；如果它的最高位为0、与02做乘法运算时，只需要左移一位。...而所有的数都能分解成02不同次幂的和，所以可以做一个02乘法查找表，这样任何一个数都可以通过先分解成02的不同幂和，在通过查找表找到对应的值，这样就完成了乘法的优化。...在解密的过程也是一样，通过查找表的方法优化乘法。这样仅用一个查找表的资源完成了多次组合逻辑运算，极大的减少了逻辑资源的消耗。
image.png 我们利用以前破解的方式进行破解，提示如下！...666666&token=679625cb843f4ba37e630426334&submit=Login 我们发现多了一个字段token=679625cb843f4ba37e630426334，抱着试一试的心态...，我们按照原来的方式破解。...我们按F12审查元素 image.png 表单中有一个hidden项，里面存的就是token。 开启burpsuite代理，抓取数据包。...点击Refetch response，进行一个请求，即可看到响应报文，直接选取需要提取的字符串，上面的会自动填入数据的起始和结束标识。
暴力破解攻击&暴力破解漏洞概述 暴力破解关键词：连续性尝试 + 字典 + 自动化 如果一个网站没有对登陆接口实施防暴力破解的措施，或者实施了不合理的措施，则称该网站存在暴力破解漏洞。...response信息，判断是否存在暴力破解的可能 对字典进行优化：根据实际情况对字典进行优化，提高爆破过程中的效率 工具自动化操作：配置自动化工具(比如线程、超时时间、重试次数等)，进行自动化操作 暴力破解测试流程...基于表单的暴力破解实验 实验环境：Burp suite & pikachu 实验目标：pikachu-暴力破解-基于表单的暴力破解 测试工具：burpsuite free edition-intruder...对请求进行分析，判断是否满足暴力破解的要求 如果能进行爆破，用变量替换请求中的关键字段（见上图）； 右侧'add'表示添加一个变量(选择要设置变量的字段，点击add即可) 如果是从proxy history...添加过来的，自动会设定变量，根据需要自行取舍 根据需要选择attach type； 为变量赋值为暴力破解对应的字典； 配置完成后开始破解。
基于servier端 1.首先尝试输入错误的用户名，密码，验证码。 返回验证码不正确 2.输入错误的用户名密码，输入正确的验证码。...返回用户名或者密码不正确 8 3.输入错误的用户名密码，不输入验证码 返回验证码不能为空 image.png 然后刷新页面，会生出新的验证码。 可以发现服务器对验证码的有效性做过校验，一切逻辑正常。...image.png 选中，右键发送至repeater 4、点击raw，随意改一下验证码，点击“go”，若出现用户名或密码错误，而不是验证码错误，则验证码只在前端处理，将地址发到intruder，直接暴力破解...也就是说，前端的这个js验证码就是吓唬人的。...else { return true; } } createCode(); 接着，我们连着上述步骤进行暴力破解即可
（1）算术乘法，整数、实数、复数、高精度实数之间的乘法。 ? （2）列表、元组、字符串这几种类型的对象与整数之间的乘法，表示对列表、元组或字符串进行重复，返回新列表、元组、字符串。 ?...需要特别注意的是，列表、元组、字符串与整数相乘，是对其中的元素的引用进行复用，如果元组或列表中的元素是列表、字典、集合这样的可变对象，得到的新对象与原对象之间会互相干扰。 ? ? ?...数组与标量相乘，等价于乘法运算符或numpy.multiply()函数： ? 如果两个数组是长度相同的一维数组，计算结果为两个向量的内积： ?...如果两个数组是形状分别为(m,k)和(k,n)的二维数组，表示两个矩阵相乘，结果为(m,n)的二维数组，此时一般使用等价的矩阵乘法运算符@或者numpy的函数matmul()： ?...在这种情况下，第一个数组的最后一个维度和第二个数组的倒数第二个维度将会消失，如下图所示，划红线的维度消失： ? 6）numpy矩阵与矩阵相乘时，运算符*和@功能相同，都表示线性代数里的矩阵乘法。
JWT简介 JWT(Json web token)，是为了在网络应用环境间传递声明而执行的一种基于JSON的开放标准。...都是经过base64加密的值） header 格式如下： { 'typ': 'JWT', # 声明类型 'alg': 'RS256' # 声明加密算法 # RSA Signature withSHA...-256 } 要构成JWT组成部分之前，需要对其进行base64加密，得到一字符串，形如：eyJ0eXAiOiAiSldUIiwgImFsZyI6ICJSUzI1NiJ9 payload payload...公共声明 公共声明可以添加任何的信息，一般添加用户的相关信息或其他业务需要的必要信息。一般不建议添加敏感信息，因为该部分在客户端可解密。...' # 使用的算法 # RSA Signature withSHA-256 } header = base64.b64encode(json.dumps(header
已经测了这段代码在单核A53(上篇文章错写为A17，十分抱歉)上的gflops表现，这种实现的gflops只有硬件的2%-3%，是十分低效的，因此这篇文章就是基于https://github.com/flame.../how-to-optimize-gemm这个工程，给大家介绍一下矩阵乘法有哪些可以优化的方法。...因此，为了解决上一问题，gemm论文提出了矩阵分块的做法，直击核心，这篇论文针对矩阵乘法主要提出了下面6种不同的分块计算方法，如下图所示： ?...上升的瓶颈），我又做了一个对比试验，即在上面的z轴 分块的版本下进一步对行列两个方向也进行分块，设置的步长和how-to-optimize-gemm一致，即： #define mc 256 #define...在Figure4中透漏的第二个非常重要的点就是数据重排，也即数据Pack，之前我已经讲到2次这个技巧了，在这个矩阵乘法优化中同样适用。
1 np.dot， * 点乘，也即矩阵乘法，和线性代数中的矩阵乘法相同；*和dot的功能相同。
计算乘法逆元是学习加密算法的基础，在 RSA、ECC 和 AES 加密算法中都会用到，在网上提供的方法也有，比如扩展欧几里德算法等，看了以后要根据它提供的示例去推导也是有困难的，关键是自己太渣了...乘法逆元的概念 模 n 乘法逆元：对于整数 a、n，如果存在整数 b，满足 ab mod n = 1，则说，b 是 a 的模 n 乘法逆元。...a 存在模 n 的乘法逆元的充要条件是 gcd(a, n) = 1。...乘法逆元计算的流程 不过后来得到一个简单的流程，根据流程计算还是相对比较容易的。...3 可以看出，如果 y3 等于 1，那么 y2 就是乘法逆元，如果 y2 是负数，那么需要把 y2 + n 后再 mod n，就可以得到 a 模 n 的乘法逆元了。
sensitive-wordhttps://github.com/houbb/sensitive-word Stars: 3.4k License: Apache-2.0 sensitive-word 是一个基于...DFA 算法实现的高性能敏感词过滤工具框架。...这个项目的主要功能、关键特性和核心优势包括： 提供 MS-DOS 1.25、2.0 和 4.0 的原始源代码和编译后的二进制文件。 使得早期个人电脑操作系统的历史资料更易于查找和引用。...这个项目的主要功能和核心优势包括： 完全记录了 Verilog 代码，包含不超过 15 个文件 提供了关于架构和指令集的完整文档 包含了工作中的矩阵加法/乘法核心 支持核心模拟和执行轨迹 专注于展示 GPU...的一般原则，而非特定于图形的硬件细节 探索了 GPU 的架构、并行化和内存管理等基本概念 提供了对生产级 GPU 中重要优化的理解，以提高性能。
不知道有没有细心的小伙伴发现，IDEA的启动项(自定义VM选项)，或者一些其他代码启动的地方，存在一些不起眼的语句，比如Xms256m -Xmx256m这些，那这些玩意都是啥意思有啥用呢？...-Xms256m -Xmx256m -XX:PermSize=64M -XX:MaxNewSize=64m -XX:MaxPermSize=256m Xms -Xms：是初始化堆内存值 Xmx -Xmx...因为刚启动时系统给Tomcat分配的内存为-Xms值，当项目占用的内存达到初始化内存的一定比例后（百度上说是80%,我没去试过）才会将给Tomcat分配-Xmx大小的内存，反之亦然当项目占用的内存降至-...Xmx的40%时，系统会释放部分内存，又将-Xms大小的内存划分给tomcat服务器。...那么还有几个其他的字段是啥意思呢？ -XX：PermSize和-XX：MaxPermSize -XX：PermSize和-XX：MaxPermSize是初始化永久保存区，原理同内存是一样的。
本文参考了马维华老师的《微机原理与接口技术》一书 指令格式： MUL REG/MEM ；REG寄存器，MEM存储器 IMUL REG/MEM MUL和IMUL指令分别用于实现无符号数的乘法和有符号数的乘法运算...（b）、字乘法，则AX×REG16/MEM16，乘积的高16位存放在DX中，低16位存放在AX中。...（c）、32位乘法，则EAX×REG32/MEM32，乘积的高32位存放在EDX中，低32位存放在EAX中。...（d）、64位乘法，则RAX×REG64/MEM64，乘积的高64位存放在RDX中，低64位存放在RAX中。...2）IMUL指令 IMUL指令除了是完成两个有符号数的相乘以外，其他与MUL完全类似。 注：由于乘法指令为乘积保留了两倍于原来操作数的存储空间，因而不会出现溢出。
尤其是乘法运算，下面就是大整数的乘法的过程（加 减法都一样的原理）。...二.解决问题的方法 方法一（传统的相乘逐步相加） 乘法规律，一个数的第i位和另一个数的第j位相乘，一定会累加到结果的第i+j位，结果的数组一个数组元素存2位数，最后对结果整除得到进位，mod得到余数就是...分段表示如下: 即 X=A*10^(n/2)+B, Y=C*10^(n/2)+D 则: 本来可以直接算AD+BC，但是这样效率变低了，所以对AD+BC进行分解优化后得： 计算成本：3次n/2位乘法...解决方法看下面的做法 ②两个大整数在非理想状态下：就是两个大整数的位数不相同 我们还是假设有两个大整数X、Y，它们的位数不相同，现在要求X*Y的乘法，我们采用分治的算法，将X、Y分别拆分为A与B、C与D...，如下图: 上式一共需要进行2次xn0的乘法（AC、AD各一次）、2次yn0的乘法（AC、BC各一次）和3次加法，因而该算法的时间复杂度为 跟上面一样，对AD+BC进行分解优化得： 修改后的时间复杂度
文章目录 1、算法思想 2、代码实现 1、算法思想 最近老是碰到迭代问题，小数太多手算又算不过来，写个矩阵乘法辅助一下吧。 有两个矩阵A和B，计算矩阵A与B相乘之后的结果C。...矩阵A的行等于C的行，矩阵B的列等于C的列，这两个数值用来控制循环的次数，但是每一步中需要把行和列中对应的乘机求和，所以再加一个内循环控制乘法求和就行。...下面我们进行矩阵乘法的测试 A = \begin{bmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \\ 7 & 8 & 9\\ 1 & 1& 1 \end{bmatrix} B= \...0 \\ 0 & 0 & 1\\ \end{bmatrix} 2、代码实现 package com.Unit4; public class Multiply { /** * 矩阵乘法...[lineLength][listLength];//相乘的结果矩阵 //乘法 for(int i=0;i<lineLength;i++){ for
上小学知识: 个位数相乘, 一次运算 2位数乘1位数, 分解后共: 2次乘法和2位数的加法, 4次运算(乘10可看做移位操作) 3位数乘1位数, 分解后共: 3次乘法, 3位数的加法(不要看两个加号...这和我刚才计算的不也是10次么? 不过个位数的乘法换成加法就会变快了么?...不要小看这个一次乘法运算的减少, 从上面能够看出, 乘法运算的运算次数是随位数成指数增长的, 而加法运算则随位数成线性增长, 等看了下面的多位数相乘, 你就知道减少的这一次乘法运算有什么用了....也就是说, 4位数的乘法, 其中用到了3次两位数乘法, 2次两位数减法, 1次8位数加法. 8位数乘法 8位数乘法就不展开了, 直接套用4位数乘法得出的结论, 其运算次数为: 3次4位数乘法: 次 2次...是不是自己知道了20多年的乘法运算, 根本没有想到还有其他计算乘法的运算规则? 我也没想到, 涨见识了...
安装 Windows 需要知道的 256 个问题 2018-02-22 12:57 如果你希望更刺激地安装 Windows，那么你需要了解很多...Windows 系统相关的问题。...U 盘，但选择启动后是普通的 BIOS 启动。...注意：在 F12 的启动选项中，UEFI 启动的选项会有一个前缀“UEFI: ”。...欢迎转载、使用、重新发布，但务必保留文章署名 吕毅 （包含链接： https://walterlv.com ），不得用于商业目的，基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布
从移动平均做预测 我们单独来看移动平均的曲线，如下： ? 使用 PowerBI 分析面板的预测特性，如下： ? 当然这个预测是完全基于曲线进行的数据拟合，具体细节我们就不展开了。...最小二乘法 我们发现趋势线的计算在 Power BI 中其实是采用了最小二乘法，那么如果我们可以实现最小二乘法，我们就可以绘制这个趋势线，进而自行去延长了。 下面来详细说明最小二乘法的实现。...目的：利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。...如上图所示，没有办法显示趋势线的延长部分，我们使用自行实现的最小二乘法进行修复如下： ? 可以看出，PowerBI 内置的趋势线的确是最小二乘法的实现，这与我们实现的最小二乘法完全吻合。...我们进行业务处理的套路是： 进行移动平均 进行基于参数的动态移动平均 采用最小二乘法拟合出趋势线 使用基于移动平均和趋势线的预测 由于直接使用度量值实现，这种基于移动平均构建的最小二乘法趋势线也将保持动态性
最近在研究fabric的加密源代码时，发现其默认的加密函数选择的是secp256r1(P256)，这是基于go的官方补充包的实现。...区别于比特币/以太坊使用的基于C库的实现(S256)，好奇之下开始研究者两者之间的区别。 几天前，我在博客上写了关于椭圆曲线 secp256k1及其在比特币中的用法。...这条曲线有一个兄弟，secp256r1。注意倒数第二个位置的 “r” 而不是 “k”。两者都在SEC 2中定义：推荐的椭圆曲线域参数。...两者都是场 zp 上的椭圆曲线，其中 p 是256位素数（尽管每条曲线有不同的素数）。 sepc256k1中的 “k” 代表 Koblitz，sepc256r1中 的 “r” 代表 随机。...由于上述原因，比特币选择使用不太受欢迎的Koblitz曲线，即效率和对随机曲线中可能的后门的担忧。比特币之前，secp256k1没有被广泛使用。
调试程序是件闹心的事。尤其是你坐在那里几乎不动，在屏幕上苦苦工作了好几个小时，才发现这狗日的内存泄漏不是你的问题，而是某个浏览器（或者别的什么应用）。...前几天，我关注的大神mttn fork了robotlolita的一个repo：fuck-you。使用如下： ?...安装很简单：npm install -g fuck-you，然后就可以随心所欲地对着你不爽的进程，发出最狠毒的谴责。...作为程序员，我们很可怜，可怜到只能用飞速敲击的命令和冰冷的机器抗争；我们也很可爱，写出来的注释满满的都是爱。我们用自己独特的方式诠释着程序员的暴力美学。 看看这些奇葩的代码注释。...) 谨以此文献给程序员们的另一半，他们的工作真心不容易，需要你的关心和呵护。
numpy中数据表示有数组和矩阵两种数据类型，他们的乘法计算也是多种形式，下面我们主要来说一下numpy中的乘法计算 numpy.ndarray 运算符 *用于计算数量积（点乘），函数 dot()...用于计算矢量积（叉乘） 数量积就是点积，也就是对应位置相乘，矢量积就是我们通常所说的矩阵乘法，下面是例子 import numpy as np a = np.arange(1,5).reshape(...2,2)#[[1, 2], [3, 4]] b = np.arange(5,9).reshape(2,2)#[[5, 6], [7, 8]] print('a与b的数量积（点积）',a*b)#[[ 5...12][21 32]] print('a与b的矢量积',np.dot(a,b))#[[19 22][43 50]] numpy.matrixlib.defmatrix.matrix 与array不同的是
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