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我有一个名为unpack的函数，编译C++代码会导致两个错误。代码如下： static void unpack(void *v, ekf_t *ekf, int n, int m) {
/* skip over n, m in data structure */
char *cptr = (char *) v;
cptr += 2 * sizeof(int);
double *dptr = (double *) cptr;
ekf->x = dptr;
dptr += n;
ekf->P = dptr;
dptr
浏览 32提问于2019-03-20得票数 0
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我有一个C++类，并且我想包含在C代码中，所以我写了一个包装器：
#ifndef __PMPC_CMPC__
#define __PMPC_CMPC__
#ifdef __cplusplus
extern "C"
#endif
void init_motor();
#ifdef __cplusplus
extern "C"
#endif
double* calc_cont_sig(double * );
#endif
这是一个简单的测试
#include "cmpc_ekf.h"
#include <stdio.h>
int
浏览 1提问于2012-12-20得票数 5
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我想纠正一些预测的车辆变量:纬度、经度、速度、航向和加速度。在下面的代码中，有这些变量的值。共有20个样本，前10个样本是原始数据，最后10个样本是预测数据。我期望EKF去噪那些预测值，然而，计算值甚至远离原始值。
如何调优代码以获得实际的计算值？否则，是否有技术来修正预测的车辆坐标？
import numpy as np
np.set_printoptions(precision=6, suppress=True)
A is the identity matrix.
# A is sometimes F in the literature.
A_k_minus_1 = np.array(
浏览 20提问于2022-11-04得票数 0
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我正在一个装有RPLidar的室内机器人上运行mrpt_ekf_slam_2d (http://wiki.ros.org/mrpt_ekf_slam_2d)。通过在激光雷达点云上运行聚类算法，地标被馈送到ekf。 我有一个问题，ekf似乎没有将观察值与机器人后面的地标联系起来，即偏航角度在区间90，-90之外。这些观察结果只是作为新的地标添加而已。当地标在机器人前面时，地标被正确地映射和关联，但一旦它们在机器人后面，ekf就会发出多个地标：1 以下是过滤激光雷达扫描以仅包括90，-90内的点时的相同运行结果：2 有没有人在使用mrpt时遇到过类似的问题？
浏览 17提问于2019-03-19得票数 0
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列表中的两个元素
、、
我正在准备我的期末考试，我有一个任务，我必须检查是否有两个"F"在彼此旁边。例如，"F"中的["F","F","I"]。
我做了一个代码，但它给了我一个错误(列表索引超出范围)。试图找到解决办法，但没有办法。
ekf = 0
for i in range(len(data)):
if data[i] == "F" and data[i+1] == "F":
ekf = ekf+1
print(ekf, "-szer/-szor volt egymas
浏览 1提问于2019-07-23得票数 1
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当在c++中声明对象时-
两者有什么区别？
MyClass myObj (a,b,c);
(我理解为调用包含三个参数的构造函数)
与
MyClass myObbj{a,b,c};
不知道这里的花括号是什么意思？
作为参考，我使用以下代码
// Inertial Navigation EKF
NavEKF EKF{&ahrs, barometer, sonar};
AP_AHRS_NavEKF ahrs{ins, barometer, gps, sonar, EKF};
使用卷曲支撑，如在NavEKF EKF{&ahrs，气压计，声纳}；c++标准的一部分。gcc 4.6.1
浏览 8提问于2015-11-30得票数 5
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刚接触C++时，我有一个带有未使用的初始化函数的代码，如果我们从来没有用过它，那还有什么意义呢？
头文件："KFilter.h“
#include "Eigen/Dense"
class KFilter {
public:
Eigen::VectorXd x_;
KFilter();
virtual ~KFilter();
void Init(Eigen::VectorXd &x_in);
void Predict();
}
cpp文件："KFilter.cpp“
#include "KFilter.h
浏览 2提问于2017-04-22得票数 0
在执行catkin_make ROS_MRPT_SLAM时，我得到了以下错误
In file included from /usr/include/mrpt/base/include/mrpt/utils/CFileGZInputStream.h:12:0,
from /home/ian/catkin_ws/src/mrpt_slam/mrpt_ekf_slam_2d/include/mrpt_ekf_slam_2d/mrpt_ekf_slam_2d.h:11,
from /home/ian/catkin_ws/src/mrp
浏览 14提问于2017-08-23得票数 1
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我需要一些帮助关于布线植物模型到LabVIEW中的EKF块。我已经检查了样本VIs，但问题是在我的应用程序中，用于在EKF中表示模型的矩阵A、B和C是时间相关的，并且随着模拟的进行而变化。然而，在所提供的样本中，植物模型被作为静态参考VI，它不随时间变化。请告诉我如何解决这个问题。
提前谢谢。
浏览 2提问于2013-06-11得票数 0
我有一个OUP记录类型，它有一个对OU记录类型的.DeleteSelf引用。
如果我刚刚设置了一个无条件的订阅，那么工作
let subscriptionOUP = CKSubscription(recordType: "OUP", predicate:NSPredicate(value: true), subscriptionID: "oup", options: .FiresOnRecordUpdate)
但条件 way 而非
let ekf = "oup-\(ou.recordID)"
let pr = NSPredicate(format
浏览 2提问于2014-08-03得票数 1
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我正在尝试实现一个EKF到一个机器人使用python。机器人返回其当前x和y位置的估计值和一个角度(机器人所面对的方向)。然而，对于我的slam，我需要这是左和右的电机运动，可以理解为坦克的驾驶方式:一边比另一边移动更多，这导致了一个转弯的运动。
有没有从x，y，θ中计算l和r的公式？
浏览 3提问于2022-02-05得票数 0
这是一个很难的问题。
我知道EKF，它使用以前的状态作为在线过滤器来估计下一个状态，我也知道Graph，它使用过去的所有状态作为完全SLAM，并将它们表示为全部节点和边缘，并通过最小化误差来优化节点和网格的结构，以估计更好的状态。
现在，我知道运行EKF没有任何意义，因为EKF所做的是通过平衡测量信息和观察里程碑信息之间的权重来估计未来的状态。所以两者都是必需的。
我的问题是，是否有可能运行图形-SLAM只使用计量学信息，而没有任何里程碑式的观察信息？图形-SLAM似乎可以通过收集到当前的所有计模信息状态并将它们转换为节点和边来运行，就像提供Odo和obs时一样，它可以优化节点和边缘的结构。是
浏览 4提问于2015-06-09得票数 0
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我刚进入SLAM领域。最近我发现了，我很想在it.But中学习扩展卡尔曼滤波器，我认为这个样本对我来说有点复杂。因此，我调整它来解决以下一个简单的问题：
此示例跟踪假定速度和高度恒定的飞机的位置，测量到aircraft.That的倾斜距离意味着我们需要3个状态变量--水平距离、水平速度和高度：
X=x， vx， y
测量功能是：
h(x)=sqrt(x^2+y^2)
关于这个问题，我们有观察到的雅各比人：
X^2+y^2_H=x/sqrt(x^2+y^2)， 0， y/sqrt(x^2+y^2)
我的代码中没有语法错误，但是的结果并不收敛于。也许我犯了些错误？有人能帮我找出哪里的问题吗？
浏览 4提问于2016-12-06得票数 0
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我正在使用宝石：friendly_id, babosa。
product.rb模型
class Product < ActiveRecord::Base
extend FriendlyId
friendly_id :name, use: [:slugged, :finders]
has_many :tags
def normalize_friendly_id(input)
input.to_s.to_slug.normalize(transliterations: :russian).to_s
end
end
我推出了сonsole，为现有产品生
浏览 4提问于2016-01-27得票数 2
我在代码中使用std::bind，如下所示：
std::bind(&Filter::odometryCallback, filter, std::placeholders::_1, odomTopicName, poseCallbackData,
twistCallbackData);
Filter类定义了显式构造函数，因此编译器不生成默认构造函数(用于该类)。
现在，上面的代码行抛出错误消息“使用已删除的函数”，并提到Filter类的复制构造函数。
我的要求：
如何将&Filter::odometryCallback视为显式构造的类实例成
浏览 12提问于2022-09-28得票数 1
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我在某处读到过，城市中车辆的运动是非线性的。它频繁地加速或减速。
我可以使用扩展卡尔曼滤波器来跟踪在道路上移动的车辆吗？
我不能理解KF和EKF之间的区别。
浏览 4提问于2016-09-21得票数 1
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我使用C++中的特征库来获得浮点方阵的平方根：
MatrixXf gPrime(QUAD_EKF_NUM_STATES, QUAD_EKF_NUM_STATES);
gPrime.setIdentity();
auto sqrtG = gPrime.sqrt();
当我编译它时，我得到了以下错误：
.../src/QuadEstimatorEKF.cpp:255:31: error: invalid use of incomplete type ‘const class Eigen::MatrixSquareRootReturnValue<Eigen::Matrix<
浏览 0提问于2018-07-10得票数 1
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我想在C++中使用特征库实现一个扩展卡尔曼滤波器，因为我对机器人感兴趣，这似乎是一个很好的练习，使C++更好，这似乎是一个有趣的项目。我希望我可以发布我的代码，以获得一些关于编写类的反馈，以及接下来的步骤应该是什么。所以我从网上的一堂课上得到了方程式
到目前为止，我已经硬编码了一个大小为2x1的状态向量和一个度量数组作为测试，但是我想要更改它，这样我就可以声明任意大小的状态向量，然后将度量数组移动到一个main.cpp文件中。我只是在一开始就这样做了，这样我就可以简单地声明这个类的对象和对象，并快速测试这些函数，到目前为止，一切似乎都在正常工作。接下来我想做的是做另一个类，它从某个源
浏览 11提问于2021-08-03得票数 1
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我知道这是一个非常基本的问题，但我想知道为什么我们要计算EKF中的Jacobian矩阵，我已经非常努力地理解了这一点，嗯，这不是很难，但我想知道。我想知道是否有人能帮我。
浏览 1提问于2016-11-14得票数 1
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我们有很多使用Docker在Linux服务器上运行的应用程序。
例如，假设我的应用程序作为容器(Docker)在ServerA上运行。
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
df68695a00f1 app/myapp:latest "/run.sh" 2 weeks ago Up 2 da
浏览 0提问于2021-01-12得票数 1
我实施了EKF。该算法工作很好，但我需要一个标准来检测，当过滤器是收敛后，初始化。做这件事的最好/最常见的方法是什么？我有两个想法：
1.)当创新达到预定的极限时。2.)当估计方差达到预定的极限时。
有什么建议吗？
浏览 3提问于2013-10-21得票数 2
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我目前在处理struct时遇到了一个问题，我定义了一个结构，如下所示：
typedef struct ObjCand
{
// Initialize value for ObjCand
ObjCand() : inFilter(false),
match(false),
inFrs(0),
outFrs(0),
Pos(Point(0, 0)),
filterPos(Point(0,0)),
浏览 0提问于2014-04-16得票数 0
Command: cythonize rednose/helpers/ekf_sym_pyx.pyx
Error: sh: 1: cythonize: not found
我最近安装了Ubuntu22.04。我试图安装https://github.com/commaai/rednose。
几天前，当我在Ubuntu18.04上工作时，我遇到了同样的问题，我使用pip3 install cython解决了这个问题。
在Ubuntu22.04上，它不是以同样的方式解决的。安装cythonize命令的正确方法是什么？
浏览 8提问于2022-04-24得票数 1
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利用卡尔曼滤波技术对连续离散非线性随机动力系统的参数进行估计.
我将使用ODE中的Julia ()，自己实现扩展卡尔曼滤波器来计算逻辑似然。ODE是用Julia编写的，ForwardDiff支持本地Julia函数的区分，包括嵌套的区分，这也是我需要的，因为我想在EKF实现中使用ForwardDiff。
ForwardDiff会像我描述的逻辑似然那样处理这样一个综合性函数的微分吗？
浏览 2提问于2018-03-15得票数 0
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我试图融合GPS和加速度计的数据，用运动方程估计位置和速度
X= x‘+ vdt + 0.5dt^2。
到目前为止，据我所知，卡尔曼滤波器似乎是最流行的选择- (，，)。
然而，当系统是线性的时候，似乎使用了卡尔曼滤波。
运动方程不是非线性的，因为它
dt^2？
他们不是应该使用EKF/UKF吗？如果没有，你能解释一下原因吗？我很困惑。谢谢!
浏览 1提问于2019-04-27得票数 0
代码：
import requests
url = "https://website..."
payload={}
headers = {
'Authorization': 'Bearer 00D8E0064aixxVOXbvvwarbgTiJz....',
'Cookie': 'BrowserId=euYL0ekf5A...'
}
response = requests.request("GET", url, headers=headers, data=payload)
print
浏览 2提问于2021-07-06得票数 0
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我被告知，给函数参数指定具体的名称可以提高可读性，但是，如果函数是某种数学公式的实现，那么按照惯例，变量名是单个字母，那么该怎么办呢？
我在这个例子中所做的是正确的方法吗？
void EKF::update(const Vector& innovation, const Matrix& innovationCovariance, const Matrix& measurementObservationJacobian) {
const Vector& y = innovation;
const Matrix& S = innovation
浏览 0提问于2020-07-15得票数 2
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我是python的新手。除了下面的代码之外，有没有什么方法可以检查python中是否存在特定的JSON对象？承认我下面的代码不会是很好的实践，所以需要知道哪种方式更好地检查和易于维护？
以下是JSON响应：
[
{
"MessageId": "250e37a8-d779-48a1-9941-84219a82513e",
"ReceiptHandle": "AQEBjualXe2ywqTgIVmCNI5sKj7r48werf84HHA2BWZimwiEXLFxA/MiPBclK048NZBtOnM3dSDfoiwwqoN
浏览 3提问于2019-03-29得票数 2
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我有一个扩展卡尔曼滤波器(EKF)，并且仍然在努力理解协方差矩阵P，它表示滤波器输出的不确定性。
据我所知:在预测步骤中，由于噪声Q和由P= APA +Q表示的预测的不确定性，协方差矩阵将增加。
在我的例子中，A具有对角形式，并且A的值都小于1，从而导致预测步骤后P的值较小。因此，预测结果具有更高的确定性。
这是真的吗？如果是的话，有人能给我解释一下吗？
谢谢!
浏览 0提问于2017-04-26得票数 1
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? 上图&教程：https://towardsdatascience.com/the-unscented-kalman-filter-anything-ekf-can-do-i-can-do-it-better-ce7c773cf88d 我对如何计算unscented卡尔曼滤波器的sigma点感到困惑。对我来说，µ是一个二维向量，所以n是5，cov是一个2x2矩阵。X[1]是3-n，所以是1。现在，我不理解索引i，因为没有任何值/矩阵依赖于i。X[2]和lambda之间有什么区别 谢谢你的帮助，我想我可能只是糊涂了..:)
浏览 24提问于2020-12-14得票数 0
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我需要融合全球定位系统，imu和测向数据，所以我开始测试robot_localization软件包。
我正在为ekf_localization_node的输入发布有效的模拟消息传感器_msgs/Imu，以及nav_msgs/od计量，然后用来自ekf_localization_node输出和模拟传感器_msgs/NavSatFix消息输入navsat_transform_node。当我启动navsat_transform_node时，我得到以下nan值：
process[navsat_transform_node-1]: started with pid [29575]
[ WARN] [14
浏览 1提问于2015-05-12得票数 0
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我想设计一个卡尔曼滤波器，具有以下细节。
state matrix = [Px, Py, Pz, Vx, Vy, Vz] (3d position, 3d velocity)
input control vector = [Ax, Ay, Az] (3d acceleration)
measurement matrix = [Px, Py, Pz] (3d position)
对我来说，由于acc(t * t)因子的存在，这似乎是一个非线性问题。然而，我遇到了一些使用线性卡尔曼滤波器在2D场景中处理此类问题的视频。
您能帮我澄清一下我的场景是EKF问题还是简单的KF问题？
浏览 3提问于2016-02-09得票数 0
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我正在尝试使用卡尔曼滤波器来预测下一个物体的位置。我的数据是由纬度和经度组成的，每1秒，所以我也可以得到速度。 下面的代码显示了pykalman包的一次尝试，以预测进一步的位置。我刚刚通过添加前三个经度/纬度值修改了测量值。transition_matrices和observation_matrices是否正确？我不知道该如何设置它们。 #!pip install pykalman
from pykalman import KalmanFilter
import numpy as np
kf = KalmanFilter(transition_matrices = [[1, 1], [0,
浏览 43提问于2020-12-24得票数 0
3回答
我是python的新手，图形学的新手！！问题是，我正在实现一个基于EKF地图的本地化，并且我想要绘制非金属元素椭圆。为此，每次我想用我调用的函数调用动画的所有值更新该图形，其中包含以下内容：
ellipse = matplotlib.patches.Arc([x_B_1[0,0],x_B_1[0,1]],P_B_1[0,0],P_B_1[1,1],x_B_1[0,2]*180/pi,color='green', linewidth='0.5')
ax.add_patch(ellipse)
还有其他的东西
事情是这样做的，所有的椭圆在图中饱和，我得到了一个混乱(我
浏览 0提问于2012-04-18得票数 5
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在Visual领域，有著名的EKF/UKF/Particle-SLAM解决方案，比如“mono”。
最近，有一个方向的本地束调整方法，如lsd或orb .
我的问题是：
过滤方式是否仍然有一个未来或稳定的使用？在什么应用中？优点/缺点是什么？
我读了这些论文，但是，我没有得到最后的答案(主要是出于误解)：
P. S.：我知道第一种是说本地BA更好，而第二种很少提到过滤，所以..，就这样.，这是视觉-SLAM领域中可怕的卡尔曼滤波器的终结吗？！！
浏览 6提问于2017-12-25得票数 4
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正如用编写的那样，可以使用cv::KalmanFilter类作为扩展卡尔曼滤波器(EKF)。有人能解释一下怎么做吗？
所有的矩阵都涉及到，所以我可以编辑它们。用于正常(线性)卡尔曼滤波.
我认为我应该用我的非线性系统来编辑transitionMatrix，即G。这个矩阵是我的非线性系统中的一个，它的输入变量是statePost和control；ControlMatrix应该都是0。对吗？
但是我应该把G的Jacobian放在哪里呢？
对于更新过程，我也有同样的疑问，对于measurementMatrix，我有我的非线性系统measurementMatrix。
也许我有点糊涂，有人能帮帮我吗？
浏览 4提问于2014-02-03得票数 11
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我已经尽我所能解决这个问题，但我想我在某个地方出了问题，因为我还是个初学者，所以我希望有人能帮我解决这个问题，也希望有人帮我解决这个问题--我在底部添加了错误信息，包括代码。
误差
TemplateSyntaxError at /
Invalid block tag on line 9: 'static'. Did you forget to register or load this tag?
Request Method: GET
Request URL: http://127.0.0.1:8000/
Django Version: 3.1.6
Exception T
浏览 6提问于2021-04-09得票数 1
1回答
我正试图在Google Plus上获得人数，包括：
$gplus_data = wp_remote_get('https://www.googleapis.com/plus/v1/people/'.$googleplus_user.'?key='.$api_key);
$gplus_data = json_decode($gplus_data['body'],true);
$gplus_count = $gplus_data['circledByCount'];
但我在最后一行出了个错误。
json对象如下所示：
{
"
浏览 5提问于2013-09-17得票数 0
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扩展卡尔曼滤波-更新步骤中的误差
、、、、
我必须实现EKF，而不是对它有良好的数学理解。(很好.不.到目前为止，我一直做得很好，但是自从我尝试实现预测步骤之后，事情就开始出错了。
使用EKF (red)的代理向随机方向发射。
最终，一些变量(姿态、西格玛、S、K)变成了NaNs，而模拟失败了。
我的代码是基于页面上Thrun的“概率机器人”中的代码。204.这是代码的一部分，似乎把事情搞砸了。
% Get variables
[x,y,th] = getPose(mu_bar);
numoffeatures = size(map,2);
for f = 1:numoffeatures
j = c(f
浏览 1提问于2015-03-20得票数 0
我有一个地形调查的.pcd文件，我使用以下命令打开了该文件：
% read point cloud
big_island_cloud = pcread('C:\Users\to\path\Desktop\big_island_5m.pcd');
pcshow(big_island_cloud)
现在，我使用以下方式从.csv文件中读取所有必要的readtable列，并验证一切都很好-- file(1:3,:)，并使用stackedplot绘制结果
file = readtable('C:\Users\to\path\Desktop\EKF_USBL_
浏览 0提问于2019-08-05得票数 0
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我正在学习Bootstrap v5.0。我试图用CSS select width来调整width标记的大小，但是它不起作用。我也尝试过引导.col，它也不起作用。
我的代码：
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
<link href="
浏览 5提问于2021-05-02得票数 0
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我有两个感应器A和B。我试图结合他们的传感器数据，使用扩展卡尔曼滤波器进行生产性数据分析。由于数据类型是非线性的，所以我使用扩展卡尔曼滤波。在我的例子中，来自传感器A的数据总是可靠的，但是来自传感器B的数据的可靠性随时间的变化而变化。例如，在t=0，它的可靠性是高的，可靠性逐渐下降(均匀)，直到t=T。在这种情况下，如何组合传感器数据以获得更好的优化结果？或者如何为来自传感器t=0B的数据分配动态权重(t=T到B )？
更新：我必须在EKF的预测阶段使用来自传感器B的数据。
浏览 1提问于2019-07-29得票数 4
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大家好！
我发现了一个非常丰富和良好的教程，以了解卡尔曼滤波器。最后，我想了解扩展卡尔曼滤波器在下半部分的教程，但首先我想解决任何谜团。
第6部分，我认为我们使用常量来预测误差，因为在某个k时刻的新值可能不同于以前的值。但是为什么我们使用两个常量呢？上面写着：
由于预测误差pk本身是一个平方误差，所以我们将其乘以a；因此，它被与状态值xk相关联的系数的平方进行缩放。
我看不出这句话的意思。
然后在EKF中，他创建了一个矩阵和一个转置矩阵(在第12部分)。为什么换位了？
非常感谢。
浏览 2提问于2015-10-15得票数 3
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我正在寻找一个ROS包(KF或UKF或EKF)，可以融合IMU和压力传感器数据。我想从IMU和压力传感器数据中获得6x6估计速度矩阵(线性和角度)。IMU是9个自由度(方向、angular_velocity和linear_acceleration)和压力。气压计(压力传感器数据)可以用于水下机器人，因为假设海平面(水位)相同(恒定)，并且假设压力保持相同的值，则水下机器人(载体)的直线运动。是否可以使用此软件包融合此IMU和压力数据，以获得估计的速度(线性和角度)？ 如果没有现有的ROS包(用作速度观测器)并融合IMU和压力数据，那么我可以在ROS中使用和实现任何其他代码或帮助吗？ 谢谢
浏览 40提问于2021-09-22得票数 1
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在卡尔曼滤波中，我使用常速模型来估计位置。这些测量值是使用随机函数在Matlab中模拟生成的，该函数将添加到也在Matlab上生成的地面真实数据中。由于它的雷达测量，基本上会有角度和范围。为了计算笛卡尔坐标系中的位置，我使用了sin和cos函数，这两个函数显然是非线性的。使用简单的卡尔曼滤波器，我看到我的校正几乎是在测量之后。因此，我计划使用扩展卡尔曼滤波器。因为状态空间模型仍然是线性的，但是测量值是非线性的(因为sin和cos)。我应该只得到测量矩阵的雅可比矩阵吗？我在一个Github页面(https://github.com/mithi/fusion-ekf-python)中看到了类似的
浏览 99提问于2021-01-20得票数 0
我目前正在研究基于轮子的机器人姿态的编码传感器融合，来自GPS，激光雷达，视觉和车辆测量。它的模型是使用EKF的基本运动学，并且不区分传感器，即数据是基于时间戳输入的。
由于以下问题，我很难融合这些传感器；有时，当最新传入的数据来自不同于先前状态的传感器时，机器人的最新姿态会落后于先前的姿态。因此，数据融合不会因此变得如此平滑和曲折。
我希望丢弃绘制在先前数据之后/向后的数据，并且即使传感器提供的数据在时间戳t和时间戳t+1之间发生变化，也要采用总是位于先前状态之前/之前的数据。由于数据帧是全局帧，因此不可能依靠其x坐标的负值来实现这一点。
如果你对此有一些想法，请让我知道。非常感谢你提前这么
浏览 4提问于2017-03-08得票数 0
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如何在scss中启用引导rtl
、、、、
我是基于这个链接中的编码的。但我的代码不适用于SCSS。
这是我的main.scss。
@import "node_modules/bootstrap/scss/bootstrap";
body {
background: red #{"/* rtl:blue */"};
}
这是我的html
<!doctype html>
<html lang="ar" dir="rtl">
<head>
<meta charset="utf-8">
<meta
浏览 13提问于2021-04-12得票数 4
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我已经创建了一个lambda函数和API网关端点，以便它能够回显它接收的查询和头参数，并且我希望将整个有效负载解析到JSON以实现可管理性。
收到的有效载荷如下所示：
"{Accept=*/*,
Accept-Encoding=gzip,
deflate,
Accept-Language=nb-NO,nb;q=0.8,no;q=0.6,nn;q=0.4,en-US;q=0.2,en;q=0.2,sv;q=0.2,da;q=0.2,
Authorization=COzTjCKD6VHTC,
Cache-Control=no-cache,
User-Agent=Mozilla/
浏览 4提问于2016-03-28得票数 3
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我试图理解为什么bcrypt被称为密钥派生函数？
我查阅了Usenix上的Ekf琐鱼文章的细节。
读了之后，我明白了：
密码是加密密钥。密码的长度可以改变，因此加密密钥的长度可以改变(最大为56字节或448位)。
128位盐，它没有提供这个盐是如何产生的细节？它只说，128位salt和可变长度加密密钥一起用于修改S盒和P数组。
当它说，关键的时间表，它指两者，S盒和P数组。密钥调度使用128位salt和加密密钥不断更改。
现在，我们在这里得到了什么密钥？还不清楚，为什么bcrypt被称为密钥派生函数？
那么，这是否意味着在昂贵的密钥调度结束时，S盒和P数组内容有一个独特的值，这些内容被进一步用
浏览 0提问于2013-03-03得票数 5
当页面以全宽度加载时，左侧和右侧有一个黑色块。我不知道是什么导致了这一切。我上传了下面的截图。任何帮助都是非常感谢的。提前谢谢。
.container1 {
display: flex;
justify-content: center;
align-items: center;
width: 45%;
height: 45%;
background-color: black;
position: absolute;
top: 6%;
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浏览 2提问于2021-04-05得票数 0
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