KMS加密底层实现

KMS,是Key Management Service的简称,是指通过KMS独立的密匙管理服务系统,给其他系统发放密匙,其他系统就根据这个 发放的key去加密和解密数据,这其中有几个技术点需要弄清楚。 Q: 1:kms服务密匙的获取 2:根据获取的密匙转换处理密匙得到新的密匙,这其中有对应的转换算法 3:用转换的到的新的密匙去加解密数据,一般是用AES或者RSA算法。 4:数据加密是很频频的,对于加解密的function设计,key的获取与缓存,都是要慎重考虑,这样加密解密才会更加高效执行。
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CSS中的positioning

position 有五个值:static、relative、absolute、fixed、inherit。 static是默认值。 就是按正常的布局流从上到下从左到右布局,平常我们做网页时,没有指定 position,也就表示使用 static。 relative 没有脱离布局流,此时可以使用 top、right、bottom、left 属性。 top 和 bottom 共存时,使用 top 值,忽略 bottom 值; left 和 right 共存时,使用 left 值,忽略 right
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布局,元素

布局模型: 1,流动模型; 2,浮动模型; 3,层模型:position属性 a.绝对定位;b:相对定位;c.固定定位; 元素分类: 块状元素 内联元素(行内元素) 内联块状元素 内联元素之间会有一个间距问题, (!important 重要性)
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网页自适应电脑屏幕大小

1.网页宽度自适应,需要把网页元素宽度设置为百分比,还要在网页头部加上代码: <meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1.0" />  width=device-width :宽度等于设备屏幕的宽度 initial-scale=1.0:表示:初始的缩放比例 minimum-scale=0.5:表示:最小的缩放比例 maximum-scale=2.0:表示:最大的缩放比例 user-scalable=yes:
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Pygame安装

安装 Pygame win + R cmd 输入 : py -m pip install -U pygame --user 测试(打开一个游戏) : py -m pygame.examples.aliens
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Python学习历程

正则表达式 1.0 import re 正则表达式里 . 表示任何字符 re.search(r’[aeiou]’,‘I love You’) ## 区分大小写 re.search(r’[0-4]’,‘I love You’) ## 可以用 - 表示范围 re.search(r’ab{3}’,‘abbbc’) ## {} 表示 前面的字母重复三次 re.search(r’ab{3,10}’,‘abbbbbbc’) ## {} 可以设置重复范围 re.search(r’(([01]{0,1}\d{
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Pygame键盘输入和鼠标操作

''' ================Pygame模拟键盘输入和鼠标操作---------------------------------------- 姓名 : 昔年 时间 : 2018/10/9 ''' import sys ##初始化 pygame.init() ##变量存放处 size = width,height = 600,400 bgColor = (0,0,0) ##設置界面寬高 screen = pygame.display.set_mode(size) ##
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C++设置人物的基本操作

** 给人物添加移动操作: ** PlayerInputComponent (玩家组件) BindAxis (绑定轴(方向性的操作)) 使用: PlayerInputComponent->BindAxis(“名字(在UE4项目设置-输入-AxisMappings(映射轴)-对应的名字)”,This(指当前的类,&A自己的名字::要绑定的函数名)) AddMovementInput()(添加移动输入) WorldDirection()(世界方向) GetActorForwardVector()(
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UE4全局变量的应用

4.20 1,创建全局变量,命名为MyGameInstance 2,创建一个变量,命名为MyB 3,在项目设置中 搜索GameInstence,并选中创建的全局变量 4,在蓝图里调用全局变量 5,成功打印
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Python飞机大战代码

Python飞机大战代码,分五个文件存放,每个文件代表着不同的功能! main.py import pygame import sys import traceback import myplane import enemy import bullet import supply from pygame.locals import * from random import * pygame.init() pygame.mixer.init() bg_size = width,heigh
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Java的clone()菜鸟专区

版权声明: https://blog.csdn.net/weixin_40136667/article/details/80607031 clone()的存在更像是表达了一种模式: 内在的东西一处改变,便都改变了,外面的东西都可以定制,随心所欲,像极了我们生活的世界 user实体类代码如下: package com.excel.upload.pojo; /**实体类 * @author xinjian * @create 2018/6/7 0007 */ public class Us
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项目部署到tomcat容器乱码问题

版权声明: https://blog.csdn.net/weixin_40136667/article/details/80625795 遇到的问题: web项目部署到jetty正常运行, 部署到tomcat会出现中文乱码 解决方法:到tomcat的安装目录下面找到web.xml 我的是: 打开文件:加入如下配置: <filter> <filter-name>setCharacterEncodingFilter</filter-name> <filter-class
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Gson解析数组

版权声明: https://blog.csdn.net/weixin_40136667/article/details/82708530 被解析的字符串 [Role { accountList = [Account { id = 12, username = '谷歌Gson', password = 'null', createtime = null, updatetime = null }, Account { id = 12, username = '谷歌Gson', pas
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关闭Google浏览器Chrome的翻译网页的提示

版权声明: https://blog.csdn.net/weixin_40136667/article/details/83548050 打开浏览器设置 --》 高级 语言---》关闭提醒
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统计学(二)之一般线性模型(三)

多因素方差分析 与单因素方差分析不同的是,多个处理的自变量。 表中第四行第五行都是主效应,第六行是交互效应。 对交互作用的进一步检验 当方差分析发现一个两次交互作用时,需要进一步检验,以说明两个因素之间交互作用的实质。 方法一:交互作用的图解 一般线性模型-绘制 相互平行的线——无交互效应 不平行的线——存在交互效应 方法二:简单效应(在一般线性模型(一)里面讲过) 例如在一个2*2两因素实验中,A因素和B因素各有两个水平。A因素的两个水平在B1水平的方差叫A在B1水平的简单效应,A因素的两个
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影像组学简述

影像组学简述 影像组学的工作流程 一、 图像采集 多模态的数据采集方法,使用各种成像方法的都有,不局限。 二、图像分割 滑降区域生长法、图割法、半自动分割算法、基于容量CT的分割法,目前并无可用的通用的方法,自己的数据集有自己的方法。 三、图像特征提取与量化(这是我们在特征提取时可采用的方法) 影像组学特征可以分为:形状特征,一阶直方图特征,二阶直方图或纹理特征。还有一些获取于特定图像的影像组学特征(如PET中的SUV度量),以及仅适用于多模式数据集的分形和融合特征。 1、形态特征:包括描述R
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Tensorflow学习笔记之tf.layers.conv2d

Tensorflow学习笔记 关于Tensorflow的学习笔记大部分为其他博客或者书籍转载,只为督促自己学习。 conv2d(inputs, filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', data_format='channels_last', dilation_rate=(1, 1), activation=None, use_bias=True, kerne
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Tensorflow学习笔记之tf.nn.relu

Tensorflow学习笔记之tf.nn.relu 关于Tensorflow的学习笔记大部分为其他博客或者书籍转载,只为督促自己学习。 线性整流函数(Rectified Linear Unit,ReLU),又称修正线性单元。其定义如下图,在横坐标的右侧,ReLU函数为线性函数。在横坐标的左侧,ReLU函数值为0。 因此tf.nn.relu()的目的就是将输入小于0的值设为1,输入大于0的值不变。
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Tensorflow学习笔记之池化

Tensorflow学习笔记之池化 在深度学习网络中,经常会遇到池化操作,并且往往是在卷积之后,池化操作的意义是降低卷积层输出特征向量的维度,并且通过不同的池化方法使不同维度的卷积层输出结果得到相同维度的特征向量结果。 1、一般池化 池化过程作用于不重叠区域 我们定义池化窗口的大小为sizeX,即下图中红色正方形的边长,定义两个相邻池化窗口的水平位移/竖直位移为stride。一般池化由于每一池化窗口都是不重复的,所以sizeX=stride。 2、重叠池化 重叠池化正如其名字所说的,相邻池化窗
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Tensorflow学习笔记(三)

此文章摘抄自Tensorflow中文社区,外加自己学习理解http://www.tensorfly.cn/ 在我看来,TensorFlow作为以个用于深度学习的计算库,已然是非常的强大,但是对于真正想去学习机器学习或者深度学习的人来说,反而成就了我们自己的懒惰,祝好,各位码农! 运行TensorFlow的IntertiveSession TensorFlow依赖于一个高效的C++后端来进行计算。与后端的这个链接叫做session。一般而言,使用TensorFlow程序的流程是先创建一个图,然后
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