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公钥 私钥 签名 验签 说的啥?

数据量变小,数据的格式固定下来。 常用的算法有:MD5 SHA1 MD5 MD5 不是一种加密算法,是一种摘要算法,无论多长的输入, MD5 都会输出长度为 128bits 的一个串。...加密解密 加密,解密,其实就是原来的明文文件,使用某种算法,进行计算,得到一段不可读的数据:"密文",是用来保护数据的,保证数据不被非法窃取。...数据前面有两种运算:签名、验签。 发送者使用可以代表自己身份的私钥进行签名。 接受者使用私钥对应的公钥进行验签。这样就实现了对消息发送者身份的验证。 ?...签名验签的作用 签名验签可以验证发送方身份,防止 中间人攻击 ,CSRF 跨域伪造身份攻击。 签名验签个过程 消息发送者: 报文明文(xml)转换成字节数组, UTF-8 编码。...使用 base64 进行编码,生成消息内容数据:msg 使用 SHA1 对字节数组进行签名。生成摘要数据:sign 消息接收者: 接受消息msg消息后进行 base64 解码。

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通过js 数据发送给rs485 设备,为什么要将数据转化为 Uint8Array 类型? 不是直接的查询报文。如 01 03 00 00 00 14 45 C5

二进制数据传输 通信协议:RS485和许多其他硬件通信协议使用二进制格式进行数据交换。这意味着每个指令或消息由一系列二进制值组成,不是文本字符串。...,不是字符串。...这种方法确保了数据以正确的格式发送和接收,满足了硬件通信协议的严格要求。 原始报文转化为Uint8Array 这一步是必须的吗?如果不转化会有什么问题?...字符串和二进制数据在底层是以不同的方式表示的。例如,字符串"01 03 00 00 00 14 45 C5"如果直接发送给设备,可能会被解析为ASCII码对应的二进制值,不是你期望的原始字节值。...这些API不接受字符串作为直接的输入参数。不进行转换意味着无法使用这些API来发送数据。 5.

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独家|利用OpenCV,Python和Ubidots来构建行人计数器程序(附代码&解析)

imutils 安装requests pip install requests 2、编码 可以在这一章节找到检测和发送数据的整个例程。...我们还稍微修改了officialOpenCV,从而在相机中获取图像,并且每隔“n”秒结果发送到一个Ubidots帐户(sendToUbidots()函数将在本教程的后面部分进行回顾)。...作为备选,也可以发送上下文来结果存储为base64图像,以便稍后进行检索。...python peopleCounter.py -i dataset/image_1.png 如果你希望是从相机不是本地文件中获取图像,只需运行以下命令: python peopleCounter.py...通过这些服务,在对人物、场景或事物的检测与识别问题上,你的DIP应用程序会比PIR或其他光学传感器更加准确 – 这套程序提供了高效的行人计数器,而且不需要对早期数据的静态进行任何操作。

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TensorFlow 2.0入门

在训练期间这些数据增强实时应用于数据集非常有用,不是手动创建这些图像并将其添加到数据集中。...可以使用train.take()方法批量获取数据集并将其转换为numpy数组,或者可以使用tfds.as_numpy(train)不是train.take()直接获取numpy数组。...为了完成模型,最后的输出张量从卷积基(形状(28,28,64))馈送到一个或多个密集层中以执行分类。密集层矢量作为输入(1D),当前输出是3D张量。...--model_name:这将是将用于发送POST请求的服务服务器的名称。可以在此处键入任何名称。...向TensorFlow服务器发出REST请求 TensorFlow ModelServer支持RESTful API。一个预测请求作为POST发送服务器的REST端点。

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深度学习时代,调包侠没有未来,但是这个“包”有

当然引力波也不是下面这个双龙戏珠的样子: 或许可能是这个骷髅之脸的样子?...当时收集到的引力波数据很难使用任何技术来计算,NumPy作为LIGO GW检测项目期间执行的各种任务的软件成功派上了用场,它帮助高速解决了复杂的数学和数据处理问题。...如下图所示,NumPy 的 API 和数组协议向生态系统提供了新的数组: 现在,这些数组协议是 NumPy 的主要特征,它们的重要性预计也会越来越大。...4 NumPy过去、现在和未来 过去 NumPy最初是由学生、教师和研究人员开发的,目的是为Python提供一个高级的、开源的数组编程库,它可以免费使用,不受许可服务器和软件保护软件狗的阻碍。...数据科学从业者将有更多、更广泛的种类,其中很大一部分人将使用NumPy。 新一代语言、解释器和编译器,如Rust55、Julia56和LLVM57,创造新的概念和数据结构,确定它们的生存能力。

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机器学习库初探之 TensorFlow

Tensorflow可以办到这点。你改变主意了,想要将你的模型作为云端服务运行在自己的服务器上,或者运行在Docker容器里?Tensorfow也能办到。...作为Tensorflow用户,你只需要定义预测模型的结构,这个结构和目标函数(objective function)结合在一起,并添加数据Tensorflow将自动为你计算相关的微分导数。...把feed数据作为run( )方法和eval( )方法的参数来初始化运算。方法运行结束后,替换的 feed 就会消失,最初的节点定义仍然还在。...Fetch TensorFlow中的一个概念:为了取回运算操作的输出结果。取回的申请发生在触发执行图操作的时候,不是发生在建立图的时候。...TensorFlow上手难度 TensorFlowNumpy在描述N维数据方面是非常相似的,不同的是TensorFlow除了能定义N维数组,还能创建N维数组的方程,并能自动计算求导,做更多的事情。

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tf.py_func

给定一个python函数func,它以numpy数组作为参数并返回numpy数组作为输出,这个函数包装为张量流图中的一个操作。...下面的代码片段构造了一个简单的TensorFlow图,它调用np.sinh() NumPy函数作为图中的操作: def my_func(x): # x will be a numpy array with...服务器与调用tf.py_func()的程序处于相同的进程中,您必须将创建的操作固定到该服务器中的设备上(例如,使用tf.device():)。...重要提示:func的输入和输出numpy ndarrays不能保证是副本。在某些情况下,它们的底层内存将与相应的TensorFlow张量共享。就地修改或在py中存储func输入或返回值。...Tout: tensorflow数据类型的列表或元组,如果只有一个tensorflow数据类型,则使用单个tensorflow数据类型,指示func返回什么。stateful: (布尔)。

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20.1 OpenSSL 字符BASE64压缩算法

它被广泛用于Web服务器、操作系统、网络应用程序和其他需要安全保护的系统中。...Base64算法是一种用于二进制数据编码为ASCII字符的算法。...该算法三个字节的二进制数据转换成四个字符的ASCII字符串,使得数据在传输时能够避免出现非法字符、特殊字符等问题,同时也可以二进制数据转换为文本形式,方便在文本协议中传输,但读者需要注意Base64...编码虽然可以作为一种简单的加密方式,但是它并不是一种真正的加密算法,因为它只是数据转换为另一种形式,没有对数据进行加密处理。...int main(int argc, char* argv[]) { // flag == false 编码数据压缩为一行,否则原格式输出 bool flag = false; std::

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2017年数据科学15个最好用的Python库

它提供了许多用Python进行n维数组和矩阵操作的功能。该库提供了NumPy数组类型的数学运算向量化,可以改善性能,从而加快执行速度。 2....再次提醒大家SciPyStack不等于SciPy库: SciPy Stack包括线性代数、优化、整合和统计等模块, SciPy库的主要功能是建立在NumPy基础之上,因此它使用了大量的NumPy数组结构...“数列(Series)”: 一维数组数据框(Data Frames)” :二维数组 例如,当你想从这两种数据结构中得到一个新的数据框,把一个数列作为新的一行添加至数据框,你就能得到一个如图所示的数据框...它使用Theano 和 TensorFlow作为其终端,并且微软正在试图CNTK(微软自己的认知工具包)结合进去成为一个新的终端。...当然这不是最终极全面的总结。

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数据科学家令人惊叹的排序技巧

接下来分别介绍上述这几个库的排序方法,不过首先是介绍本文用到的这几个库的版本,因为不同版本的排序方法可能会有些不同: python 3.6.8 numpy 1.16.4 pandas 0.24.2 tensorflow...Numpy Numpy 是 Python 用于科学计算的基础库,它同样也有两个排序方法,一个改变数组本身,另一个进行复制操作: my_array.sort() 修改数组本身,但会返回排序好的数组; np.sort...目前它是作为排序算法,如果没有设置 kind 参数,默认选择还是快速排序quicksort ,而对于整数数据类型,'mergesort' 和 'stable' 被映射为采用 radix sort 方法...,单列,数组或者列表的数据格式。...pandas 的相同排序算法实现都会慢过 numpy TensorFlow 在 CPU 上速度很快, TensorFlow-gpu 版本在 CPU 上使用会变慢,在 GPU 上排序更慢,看起来这可能是一个

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【20张图玩转机器学习】深度学习、神经网络和大数据信息梳理(下载)

微软 Azure 机器学习算法表 这张讲解微软 Azure 的机器学习算法表帮助你为预测分析解决方案,根据你的数据性质,找出适当的机器学习算法。 ? 数据科学 Python ? ?...作者 Chollet 解释说,Keras 被作为接口,不是一个端到端的机器学习框架。Keras 提供了更高级,更直观的抽象集合,无论后端的科学计算库是什么,都可以轻松配置神经网络。 ?...NumPy 部分通过提供在数组上有效运行的多维数组和函数和运算符来解决速度慢的问题,需要重写一些代码,主要是使用 NumPy 的内部循环。 ?...Scipy SciPy 构建在 NumPy 数组对象上,是 NumPy 堆栈的一部分,包括 Matplotlib,pandas 和 SymPy 等工具,以及扩展的科学计算库集。...Matplotlib Matplotlib 是 Python 编程语言及其数学数学扩展 NumPy 的绘图库,提供了面向对象的 API,图形嵌入到应用程序中,这些应用程序使用 Tkinter,wxPython

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38个常用Python库:数值计算、可视化、机器学习等8大领域都有了

NumPy 支持多维数组与矩阵运算,也针对数组运算提供大量的数学函数库。...与ggplot不同之处为它完全基于Python不是从R处引用。长处在于能用于制作可交互、可直接用于网络的图表。图表可以输出为JSON对象、HTML文档或者可交互的网络应用。...Socket 一个套接字通讯底层库,用于在服务器和客户端间建立TCP或UDP连接,通过连接发送请求与响应。 14....由服务器的客户端采集硬件数据硬件信息发送至API,API负责获取的数据保存至数据库中,后台管理程序负责对服务器信息进行配置和展示。 24....任务调度系统 一种由Python开发的任务调度系统,主要用于自动化地一个服务进程分布到其他多个机器的多个进程中,一个服务进程可作为调度者依靠网络通信完成这一工作。 25.

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38个常用Python库:数值计算、可视化、机器学习等8大领域都有了

NumPy 支持多维数组与矩阵运算,也针对数组运算提供大量的数学函数库。...与ggplot不同之处为它完全基于Python不是从R处引用。长处在于能用于制作可交互、可直接用于网络的图表。图表可以输出为JSON对象、HTML文档或者可交互的网络应用。 ?...Socket 一个套接字通讯底层库,用于在服务器和客户端间建立TCP或UDP连接,通过连接发送请求与响应。 14....由服务器的客户端采集硬件数据硬件信息发送至API,API负责获取的数据保存至数据库中,后台管理程序负责对服务器信息进行配置和展示。 24....任务调度系统 一种由Python开发的任务调度系统,主要用于自动化地一个服务进程分布到其他多个机器的多个进程中,一个服务进程可作为调度者依靠网络通信完成这一工作。 25.

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掌声送给TensorFlow 2.0!用Keras搭建一个CNN | 入门教程

在训练阶段,对数据进行实时增广操作,不是手动的这些增广图像添加到数据上。...使用 train.take() 可以批量获取数据集,并将其转化为 numpy 数组, tfds.as_numpy(train) 也具有相同的作用,如下代码所示:...--model_name:用于指定 Tensorflow Serving 服务器的名字,当我们发送 POST 请求的时候,将会用到服务器的名字。服务器的名字可以按照我们的喜好来指定。...4.4 向TensorFlow服务发送 REST请求 TensorFlow ModelServer 支持 RESTful API。...我们需要将预测请求作为一个 POST,发送服务器的 REST 端点。在发送 POST 请求之前,先加载示例图像,并对它做一些预处理。

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