通常将图像像素信息看作一维数据流，在密钥的控制下，利用加密算法(常用加密算法如EDS、AES、RC6等)进行加密。...随着人们对多媒体信息的安全越来越重视，研究者提出了多种针对图像的加密技术，其主要的思想是将数字图像进行灰度变换和图像置乱。...图像置乱就是将图像的信息次序打乱，将像素移动到像素的位置上，像素移动到f像素的位置上等，使其变换成杂乱无章难以辨认的图像。...首先将待加密图像矩阵J分成若干个小的矩阵块；再利用图像置乱与灰度变换处理每一个小的分块；然后把每个分块内的像素值发散到其他分块内；最后将所有分块合成加密后的图片，加密流程如图1所示。...本算法在保证加密效果的同时，减少了图像置乱处理所需要的计算量，使之适合在移动平台上加密图像。
目前国内外提出的各种混沌图像加密算法，有的通过Logistic函数生成混沌序列进行加密，有的通过DCT变换、Arnold变换进行加密，但总结起来，主要加密原理有以下两种形式： 1)利用混沌系统产生的伪随机序列与明文进行异或操作...，直接改变明文的值，通过这种方式进行加密可使图像明文转变为一系列无规则“噪声”，能有效防止统计攻击； 2)利用伪随机序列对明文进行重新排序，通过这种方式加密能有效地对图像进行置乱，使加密后的密文图像具有一定的鲁棒性...，但由于置乱过程没有改变像素本身的值，因此加密后图像的颜色直方图并没有改变。...综合考虑算法运行效率与安全性，本文的算法将采用多个一维混沌系统混合的方式产生加密序列，并通过加密序列与图像进行异或操作进行加/解密。...这一个随机生成的加密流长度取值较小，混沌系统间能紧密地相互作用，攻击者难以对其进行单一的分析，而且即使算法中的某一混沌系统在加密过程已经到达周期长度，只要该系统在进行系统切换时的流长度决定点没有停留在之前周期的同一个点
引言 在之前的文章[1]中，我们对图像领域的可搜索加密的主流方案进行了梳理。...针对上述问题，后续的研究者主要从三个方面给出了优化方案： 块内置乱与块间置乱：明文图像的特征提取方案在上世纪经历了从全局特征过度（如GIST）到局部特征（如SIFT）的发展，然而精准的定位局部特征并进行对应的加密处理是困难且耗时的...简单有效的方案是首先将图像看作若干个小块（如8*8），分别在小块内部进行置乱加密以及按照小块为单位进行全局置乱加密；最终提取出的特征也从一维的全局特征转换为二维的块内特征列表。...具体而言，对图像来说，不必使用同一个值替换的置乱规则来进行置乱，而随机使用多个值替换的规则对同一张图像进行值分布的替换，即多值替换，如图3所示。...总体而言，JPEG在编码阶段的主体信息会留存在若干个AC值所形成的(r,v)对中，直接在(r,v)对层次进行上述置乱加密方案，能够兼顾压缩率与检索有效性。
引言 在之前的文章中，我们对文本数据的可搜索加密方案[1]进行过简单介绍。如今，除了文本搜索之外，图像搜索也日益成为一项不可或缺的技术。...现有的功能加密方法大致可以分为两类： 基于随机转换[2]，即根据最终相似度匹配的方法，对原始特征做随机的置乱，保障以相同置乱方式处理数据时，相似度匹配的效果与明文类似； 基于同态加密[3]，通过经典的密码学方案...，对原始特征进行处理，并最终基于加法同态与乘法同态的性质，完成正确的密文相似度匹配。...现有的本类方案可基于所提取出的密文特征性质，大致进一步分为两类： 基于统计特征的方案[4]，通常基于对称群的性质，对图像数据进行若干维度的随机置换，并保障部分统计值不受随机置换的影响；特别地，对于JPEG...在后续的文章中，我们将进一步对图像可搜索加密中部分重要且较具实践性的方案做更详细的分析。
如果对野指针进行操作，将会使程序发生不可预知的错误，甚至可能直接引起崩溃。 野指针不是NULL指针，是指向“垃圾”内存的指针。人们一般不会错用NULL指针，因为用if语句很容易判断。...在Release模式下，编译器则会将指针赋随机值，它会乱指一气。所以，指针变量在创建时应当被初始化，要么将其设置为NULL，要么让它指向合法的内存。...2、指针指向的内存被释放了，而指针本身没有置NULL。对于堆内存操作，我们分配了一些空间（使用malloc函数、calloc函数或new操作符），使用完后释放（使用free函数或delete操作符）。...指针指向的内存被释放了，而指针本身没有置NULL。通常会用语句if (p != NULL)进行防错处理。很遗憾，此时if语句起不到防错作用。因为即便p不是NULL指针，它也不指向合法的内存块。...所以在指针指向的内存被释放后，应该将指针置为NULL。 3 、指针超过了变量的作用范围。即在变量的作用范围之外使用了指向变量地址的指针。这一般发生在将调用函数中的局部变量的地址传出来引起的。
使用timeit进行性能分析 timeit是一个模块，可用于计时代码段。 它是标准 Python 库的一部分。 我们将使用几种数组大小对sort() NumPy 函数计时。...此模块对 Python 代码进行逐行分析。 我们将在此秘籍中描述必要的安装步骤。 准备 您可能需要安装setuptools。 先前的秘籍中对此进行了介绍； 如有必要，请参阅“另见”部分。...这与统计分析相反，统计分析来自随机样本。 我们将使用cProfile对一个小的 NumPy 程序进行分析，该程序会对具有随机值的数组进行转置。...操作步骤 同样，我们需要代码来配置： 编写以下transpose()函数以创建具有随机值的数组并将其转置： def transpose(n): random_values = np.random.random...找到错误并实现修复后，您应该进行单元测试（如果该错误具有来自问题跟踪程序的相关 ID，我通常在末尾附加 ID 来命名测试）。 这样，您至少不必再次进行调试。 下一章将介绍单元测试。
推土机+“宰了他们”（过去曾有恐怖分子用推土机进行恐怖袭击），警方怀疑这个人很有可能要进行恐怖袭击，于是立即就逮捕了他。审问几个小时后才发现原来是机器翻译的乌龙。 一、噪声对机器翻译影响有多大？...因此所有这些模型对字符乱置（Swap、Mid、Rand）产生的噪声都会敏感。 那么可以通过对这样的噪声添加不变性来提高模型的鲁棒性吗？...很显然，根据定义meanChar模型对字符乱置不再敏感，但是对其他类型的噪声（Key和Nat）仍然敏感。...用Vanilla文本训练meanChar模型 ，然后用噪声文本测试（由于字符乱置不影响结果，将Swap、Mid、Rand合为Scr）。...如作者所说：“我们的目的有二： 1）作为一个开始，让大家去谈论神经网络翻译的鲁棒性训练和建模技巧； 2）促进大家去创造出更多更好的人工噪声，以应用到新的语言和任务中。
洗牌算法，或者叫随机乱置算法就是专门解决这个问题的，我们可以看下力扣第 384 题「打乱数组」： 这个shuffle函数是算法的关键，直接看解法代码吧： class Solution { private...排序算法的结果是唯一可以很容易检验的，但随机乱置算法不一样，乱可以有很多种，你怎么能证明你的算法是「真的乱」呢？ 分析洗牌算法正确性的准则：产生的结果必须有n!种可能。...i < N; i++) { int[] res = sample(lo, hi, k); for (int elem : res) { // 对随机选取的元素进行记录...2、如何对带有权重的样本进行加权随机抽取？比如给你一个数组w，每个元素w[i]代表权重，请你写一个算法，按照权重随机抽取索引。...要求不能对该数组进行任何形式的修改，且操作的时间复杂度是 O(1)，答案见 我的这篇文章。
如果想要对最新的技术要点进行系统的梳理、解读及应用，一是根据官网的最新内容进行学习（需要精通英文且学习曲线比较陡峭），二就是阅读最新出版的图书或者其他相关资料。...最近热卖霸榜的这本《Spring Boot 3核心技术与最佳实践》新书我们一起了解一下，最近几天这本书一直都在京东计算机图书的销售TOP1位置。 首先我们了解一下作者是谁？...3、市面上很多书籍、博客都是基于 Spring Boot 低版本的应用，即使有最新的 Spring Boot 技术，也都是四处零乱，并没有对最新的技术要点进行系统地梳理、解读及应用，如果还继续学习低版本的应用...第 2 章为 Spring Boot 配置管理，主要介绍 Spring Boot 应用中的各种配置技巧，包括配置类、配置文件、外部化配置、配置绑定、随机配置、导入配置、多文档配置、Profiles 配置...第 10 章为 Spring Boot 调试与单元测试，主要介绍 Spring Boot 应用的调试方法、开发者工具的详细介绍与使用，以及如何在 Spring Boot 应用中做单元测试。
如果想要对最新的技术要点进行系统的梳理、解读及应用，一是根据官网的最新内容进行学习（需要精通英文且学习曲线比较陡峭），二就是阅读最新出版的图书或者其他相关资料。...最近热卖霸榜的这本《Spring Boot 3核心技术与最佳实践》新书我们一起了解一下，最近几天这本书一直都在京东计算机图书的销售TOP1位置。...市面上很多书籍、博客都是基于 Spring Boot 低版本的应用，即使有最新的 Spring Boot 技术，也都是四处零乱，并没有对最新的技术要点进行系统地梳理、解读及应用，如果还继续学习低版本的应用...第 2 章为 Spring Boot 配置管理，主要介绍 Spring Boot 应用中的各种配置技巧，包括配置类、配置文件、外部化配置、配置绑定、随机配置、导入配置、多文档配置、Profiles 配置...第 10 章为 Spring Boot 调试与单元测试，主要介绍 Spring Boot 应用的调试方法、开发者工具的详细介绍与使用，以及如何在 Spring Boot 应用中做单元测试。
图1 基于n选1的OT协议实现百万富翁问题 图1中的例子虽然解决了两位富翁在不泄露财富时的比对问题，但是如果遇到其他计算问题（如财富求和）时怎么解决？...图6 用随机字符串替换真值表中的0和1 第2步：对替换字符串后的表做加密处理。 加密处理过程如图7所示，加密后的表有4行，每行仅有1个密文数据。...图中每一个密文数据均经过两次对称加密而来，其中Ey(f)表示以y为密钥，对明文数据f进行对称加密。 图7 对替换字符串后的表做加密处理 第3步：将加密表的数据排序按行随机置乱。...加密后的表有4行密文数据，如图8所示，将4行密文数据在加密表中所处的行随机置乱。...图8 对替换字符串后的表做加密处理 “将真值表转为混淆表”这一小节中的“字符串替换->加密->置乱”的过程，就是混淆电路的核心思想。
Monkey会发送伪随机的用户事件流，适合对app做压力测试。...人们常用这只“猴子”来对被测程序进行压力测试，检查和评估被测程序的稳定性。...您可以使用Monkey以随机但可重复的方式对您正在开发的应用程序进行压力测试。 ...猴子什么都不懂， 只知道乱敲 通过Monkey程序模拟用户触摸屏幕、滑动Trackball、 按键等操作来对设备上的程序进行压力测试，检测程序多久的时间会发生异常 4、Monkey 用来做什么 ...同时，Monkey还会对测试系统进行监测，当出现以下三种情况时会进行特殊处理： 如限定了Monkey运行在特定包上，当监测到试图转到其他包的操作，将对其进行阻止。
参考链接： Python中的numpy.fliplr http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39087583 在介绍工具之前先对理论基础进行必要的回顾是很必要的...fliplr(X)/flipud(X)/rot90(X) %这都是对矩阵的翻转操作，获得新的矩阵。...没有m前缀的就是按元素进行的意思。最后那个转置操作，c前缀表示的是按照复数操作进行转置。 此外，还有一些比较常用的运算： C=cross(A,B) %矢量叉乘。...NumPy包完成了对N-维数组的快速便捷操作。...但是为了明确哪些是numpy中实现的，哪些是scipy中实现的，本文还是进行了区分。
Python测试框架pytest（21） 插件 单元测试覆盖率、随机执行用例 目录 1、pytest-cov（单元测试覆盖率） 1.1、安装 1.2、示例 2、pytest-random-order（随机执行用例...） 2.1、安装 2.2、参数 2.3、示例 2.4、禁用随机 2.5、禁用插件 1、pytest-cov（单元测试覆盖率） 在做单元测试时，一般都会参考代码覆盖率来衡量代码的质量。...1.1、安装 在命令行中运行以下命令进行安装： pip install pytest-cov 或者（使用国内的豆瓣源，数据会定期同步国外官网，速度快。）...pytest-random-order 插件可打乱用例的执行顺序，进行随机执行。 该插件允许用户控制他们想要引入的随机性级别并禁用对测试子集的重新排序。...2.1、安装 在命令行中运行以下命令进行安装： pip install pytest-random-order 或者（使用国内的豆瓣源，数据会定期同步国外官网，速度快。）
在金融领域，随机数则是在加密算法中扮演重要角色，其风险在于，如果随机数可被预测，那么恶意用户就可以利用这一特点，破解对称加密甚至是非对称加密的算法(非对称加密如RSA算法的私钥的挑选其实也有可能使用到随机数...有一个python库函数叫secrets可以产生"安全随机数"，其特点在于不仅利用了一些硬件系统独有信息，如ip和MAC等，主要还利用了系统熵源来生成随机数，增强了所产生随机数的不可预测性。...基于pytest的python单元测试框架 在使用python编程实现算法时，需要对算法函数或者类进行功能验证，这就需要写测试用例。...，在ProjectQ中将众多的量子比特作为寄存器来进行调用，这些寄存器都在给定的engine下赋予了各种操作，如量子门操作、打印线路、编译优化等。...借此机会也同时介绍了python的单元测试库pytest的一些常规和扩展使用方法，以及python的编码规范测试库flake8的基本使用方法，希望能够对大家有所启发以及帮助。
起因是读了吴师兄的文章《扫雷与算法：如何随机化的布雷（二）之洗牌算法》。因为扫雷这个游戏我是写过的，具体见：《Python：游戏：扫雷》。 游戏开始的时候需要随机布雷。...如果从 0 开始给所有网格做标记，那么布雷的问题就成了从 480 个数中随机选取 99 个数。...其实从 480 个数中随机抽取 99 个数，那么只要将这 480 个数打乱，取前 99 个数就好了。这就引出了：高纳德置乱算法（洗牌算法）。...这个算法很牛逼却很好理解，通俗的解释就是：将最后一个数和前面任意 n-1 个数中的一个数进行交换，然后倒数第二个数和前面任意 n-2 个数中的一个数进行交换……以此类推。...翻出代码一看，我用的是 Python 提供了随机取样算法：random.sample，感叹 python 的强大，这都有。
游戏开始的时候需要随机布雷。扫雷的高级是 16 × 30 的网格，一共有 99 个雷。如果从 0 开始给所有网格做标记，那么布雷的问题就成了从 480 个数中随机选取 99 个数。...其实从 480 个数中随机抽取 99 个数，那么只要将这 480 个数打乱，取前 99 个数就好了。这就引出了：高纳德置乱算法（洗牌算法）。...这个算法很牛逼却很好理解，通俗的解释就是：将最后一个数和前面任意 n-1 个数中的一个数进行交换，然后倒数第二个数和前面任意 n-2 个数中的一个数进行交换……以此类推。...翻出代码一看，我用的是 Python 提供了随机取样算法：random.sample，感叹 python 的强大，这都有。...源码中的判断基于 setsize 变量，其中还有一段让人看不懂的公式。
在正规的赌场有一个巨大的牌靴来发牌，里面有12副牌保证可以玩比较长时间和接近均匀分布的选牌，一般在发牌前会像麻将一样洗乱重新发牌；而在一些大型扑克比赛中，为保证公平，洗牌的流程往往也会先后进行麻将式混乱...这是更加随机的选择叠数和每叠张数，但是却固定地对所有叠进行的reverse操作，可以看作切牌的特例： new_deck = Reverse(Cut(old_deck)) 美国人习惯过手洗，而东方人习惯印度洗牌...有不少变种，如优美的Rosette shuffle；还有完美洗牌的基本形式butt shuffle，这特别伤扑克牌。...如果完整执行的话对于扑克中的前半部分牌的位置值恰相当于计算机的左移位操作，in faro则还要再加1（从0开始数）。...这个一般在魔术中作为一种假洗牌获得对牌的位置控制，或者直接当作花切表演来进行，也很美丽，就像开头图1一样。
设置 flag 用于提示这一轮是否发生了改变，如果发生了改变，这一轮就再进行一次循环，直到 flag 保持为 0 不变。...以上就是向右移动的操作，而对于其他方向上的移动其实就是在此基础上进行矩阵的转置与逆置操作。...# A 为 4*4 的矩阵 # 转置操作 A.T # 逆置操作 A[::-1,::-1] 下图为原矩阵： ?...] 中的元素 two_or_four = np.random.choice([2, 2, 2, 4]) # 更改棋盘上 0 元素为随机数 board[udict[random_number...阅读原文：https://github.com/xflywind/Python-Application
Pysam[1]是一个 Python 模块，它打包了高通量测序库htslib[2]的 C-API，可用于读写基因组相关文件，如 Fasta/Fastq，SAM/BAM/CRAM，VCF 等。...文件中序列的数量，结果是一个整数 print("number of reference sequences: %d" % fa.nreferences) # Fasta文件中序列的名称，结果是一个列表...Python风格半开区间：提取chr2位置11-20之间的碱基 # 半开区间碱基位置编号从0开始,（10, 20），其中包含位置10，不包含位置20 front1 = fa.fetch("chr2",...SAM/BAM/CRAM files 序列比对文件操作一般用 samtools 软件。 VCF files 变异文件操作一般用 bcftools 软件。...但其实现方式是通过 Cython，Python 代码中混合 C 语言代码，说实话这种代码看着非常头大，我宁愿单独用 C/C++写好相关程序，然后通过 Python 来调用。
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