我试图使用内置的欧洲央行Java实现来实现AES-CBC密码,方法是按照指定的模式执行CBC模式的步骤。注意,我是,而不是,关心的是实现的实际安全性(例如,没有填充,或者使用密钥作为IV)。
问题是,在使用时,与此PKCS5Padding相比,只有大约一部分字节被正确编码。
Key: mvLBiZsiTbGwrfJB
Input: abcdabcdabcdabcd
My result: e9qdKeY1m4OAIsPerfnUi5F35z814ywucLJKKi4rTP8=
Result from site: e9qdKeY1m4
我试着用融合的点云计算森林的植被比率。植被比率是指植被返回的点数(从一定高度以上返回,即2米)除以总回报数。
我有4个不同的数据集:
来自helicopterLidar的Lidar来自AircraftPhotogrammetry点云、feature-basedPhotogrammetry点云、半全局匹配
因此:(Number of returns from over 2 m) / (Total number of returns).
我尝试过一些代码在一个融合批处理,但似乎没有得到一个有效的答案。
当我在ArcMap中打开它时,我只会得到一个灰色区域。
C:\FUSION\Gridme
所以在Java中,我有:
long value = 1324623451867855123L
我需要36个最不重要的比特,最重要的部分可以被丢弃。在我的脑子里,我可以用点的,然后就做了
long rightMost36Bits = value & 0xFFFFFFFFFL
这将给我最后的36位。但是..。没那么好动。我遗漏了什么?
编辑
修正了输入错误,意思是& for和.
Edit2
真的想要十进制后十位数。所以我应该使用% 10000000000。对不起,过度设计一个解决方案:)
这个方程的结果是12444252435。这不是我想要的。我想要更像451867855132
我对图像的加密和解密有问题,原因现在已经确定,但我无法找到解决方案。
我正在尝试实现这个
但问题是加密的图像字节在使用rasterclass和ImageIO类写入图像文件后无法恢复。
我的问题、尝试过的代码和解释都是
我必须将文本嵌入到加密图像中(Stegnography)。我搜索并找到了在图像中嵌入文本的代码。但我必须首先加密图像并在加密图像中嵌入文本。我的尝试如下。
/*
* To change this template, choose Tools | Templates
* and open the template in the editor.
*/
package tbn;
我是R的新手,我正在尝试从每个箱线图中删除异常值,但我有太多的列,无法手动完成。对于每一列,我都做了一个框图。代码如下:
Library(car)
Boxplot(xf$V1, id.method="y")
# it prints boxplot's image of first column and outliers of this boxplot in console
# for example output in console is: 2427 536
# to remove this rows with outliers I do:
xf = xf[-c
我是R的新手,我尝试使用一个函数来测试包含600多个变量的大型数据帧中的异常值,除了最后两列之外,所有变量都是数字。我尝试了outliers包中的离群值函数,一次测试一列,最后得到了一个我无法使用的数值向量。有没有更好的方法来识别数据帧中的所有异常值。
myout <- c()
for (i in 1:dim(training)[2]){
if (is.numeric(training[,i])) {
myout <- c(myout,outlier(training[,i])) }
}
我正在尝试创建一个新节点,它是文档中现有ul节点的一个子节点,但是无论我如何处理,我似乎都有一个错误。以下是我尝试过的两种方法:
var ul = dojo.query('#highlights ul').0;
dojo.place("<li></li>", ul);
我收到一个信息:
TypeError: refNode.appendChild不是一个函数
这个消息对我来说没有意义,因为在检查ul的值时,我发现它是一个元素,并且它已经有两个子元素……我继续尝试了dojo.create()所允许的更编程的构建;通过下面的行:
var
我正在对UCI的“成人数据集”做一些数据分析。我有一个名为“每周小时”的数字特征和另一个叫做“年龄”的特征。这些是我在dataset中考虑的唯一的数值特性。我为每一项功能做了一个盒形图,以确定是否存在异常值,如下所示。
# Select the numerical variables of interest
num_vars = ['age', 'hours-per-week']
# Create a dataframe with the numerical variables
data = df[num_vars]
# Plot side by side