密码学是信息安全的基础,它涉及一系列技术和方法,用于保护数据的机密性、完整性和真实性。在这个名为"Cryptography Tools:经典和现代密码学工具-开源"的项目中,开发者提供了一系列用于演示和学习密码学原理的工具。这些工具涵盖了从经典的加密算法到现代的密码系统,包括私钥加密、公钥加密、数字签名、加密哈希以及经过身份验证的加密等重要概念。 私钥加密,也称为对称加密,是一种使用相同密钥进行加密和解密的方法。例如,Caesar密码是一个早期的对称加密技术,通过将明文中的每个字符按固定位数向右移动来实现加密。尽管这种方法简单,但在现代密码学中已被更安全的算法如AES(高级加密标准)所取代。 公钥加密,又称为非对称加密,使用一对密钥:一个公钥用于加密,另一个私钥用于解密。这种技术的出现解决了对称加密中密钥交换的问题,例如RSA算法就是一种广泛应用的公钥加密方法。用户可以公开发布公钥,而保留私钥以确保只有拥有对应私钥的人才能解密消息。 数字签名是公钥加密的一个应用,它提供了数据完整性保证和发送者身份验证。它通过使用发送者的私钥对消息的哈希值进行签名,接收者则使用发送者的公钥验证签名,以确认消息未被篡改且来自可信源。 加密哈希函数,如SHA-256,将任意长度的消息转化为固定长度的哈希值。它们在密码学中用于检测数据的完整性,因为即使是微小的输入变化也会导致完全不同的哈希值。经过身份验证的加密,如AEAD(authenticated encryption with associated data),结合了加密和消息认证码(MAC),确保了数据在传输过程中既保持机密性又验证其完整性。 这个开源项目包含了一些动态链接库(DLL)文件,如mfc90u.dll和python27.dll,它们可能用于支持项目的C++ MFC(Microsoft Foundation Classes)框架和Python环境。tk85.dll和tcl85.dll可能与Tkinter库相关,这是一个Python的标准GUI库,用于构建图形用户界面。POWRPROF.dll是Windows操作系统的一部分,负责电源管理功能。pywintypes27.dll是Python对Windows API的封装,帮助Python程序调用Windows系统服务。而其他诸如mfcm90*和API-MS-Win-Security-Base-L1-1-0.dll等文件,则可能与MFC框架的组件和Windows安全基础库有关,支持项目的密码学功能实现。 这个开源项目为理解和实践密码学提供了丰富的资源,不仅涵盖了密码学的基本概念,还涉及了实际应用中所需的库和框架,对于学习者和开发者来说都是宝贵的参考资料。通过深入研究这些工具,可以增强对密码学原理的理解,同时也能掌握实际应用中的技术细节。
2024-08-12 11:51:23 8.88MB 开源软件
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深度学习RNN(循环神经网络)是人工智能领域中一种重要的序列模型,尤其在自然语言处理、语音识别和时间序列预测等任务中表现出色。RNNs以其独特的结构,能够处理变长输入序列,并且能够在处理过程中保留历史信息,这使得它们在处理具有时间依赖性的数据时特别有效。 LSTM(长短期记忆网络)是RNN的一种变体,解决了传统RNN在处理长距离依赖时可能出现的梯度消失问题。LSTM通过引入门控机制(输入门、遗忘门和输出门)来控制信息流,从而更好地学习长期依赖性。LSTM在NLP中的应用包括机器翻译、情感分析、文本生成等;在音频处理中,它可以用于语音识别和音乐生成。 1. LSTM应用:这部分的论文可能涵盖了LSTM在不同领域的实际应用,比如文本分类、情感分析、机器翻译、语音识别、图像描述生成等。这些论文可能会详细阐述如何构建LSTM模型,优化方法,以及在特定任务上相比于其他模型的性能提升。 2. RNN应用:RNN的应用广泛,除了LSTM之外,还有GRU(门控循环单元)等变体。这部分的论文可能会探讨基本RNN模型在序列标注、语言建模、时间序列预测等任务上的应用,同时可能对比RNN和LSTM在性能和训练效率上的差异。 3. RNN综述:这部分论文可能会提供RNN的发展历程,关键概念的解释,以及与其它序列模型(如Transformer)的比较。它们可能会讨论RNN在解决梯度消失问题上的局限性,以及后来的改进策略,如双向RNN、堆叠RNN等。 4. LSTM综述:这部分论文将深入探讨LSTM的内部工作机制,包括其门控机制的数学原理,以及在不同任务中如何调整参数以优化性能。可能还会讨论一些高级主题,如多层LSTM、双向LSTM、以及LSTM在网络架构中的创新应用,如Attention机制的结合。 在毕业设计中,这些资源对于理解RNN和LSTM的工作原理,以及如何在实际项目中应用它们非常有价值。通过阅读这些经典论文,可以了解最新的研究进展,掌握模型优化技巧,并为自己的研究提供理论支持。无论是初学者还是资深研究人员,这个压缩包都能提供丰富的学习材料,有助于深化对深度学习中RNN和LSTM的理解。
2024-08-06 10:23:45 64.46MB 深度学习 毕业设计 lstm
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项目描述 下面是我的一些java项目练习代码,分享给大家,希望能够和大家一起提高! Java项目 swagger2-启动-启动器 SpringBoot-Shiro 秒杀 沃斯2.0 tomcatServlet3.0 Web服务器 ServletAjax JspChat jsp 聊天室 eStore图书馆系统 checkcode Java 验证码生成器 IMOOCSpider 简单的互联网蜘蛛 最后的 如果上述任何项目能够帮助您,请点击右上角网站的“关注”。谢谢你!
2024-07-25 19:04:10 34.46MB spring boot spring boot
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Oracle 11g 性能调优(OCP版)超经典实战手册 Oracle 11g 性能调优(OCP版)超经典实战手册
2024-07-24 16:49:30 3.17MB Oracle11g 性能调优
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UML和模式应用 中文(第3版),研究生课程指定用书
2024-07-15 16:33:24 32.55MB uml
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半导体试卷(经典考题).docx
2024-07-15 15:14:10 317KB 电子通讯
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在IT历史的长河中,DOS操作系统是一个不可或缺的重要篇章,尤其对于中文用户而言,它见证了中文信息处理的早期发展。本次分享的"收藏奉献_DOS汉字系统08:WPS 2.3 + CXDOS 6.21 合并 DOSBox 模拟器"是一个珍贵的组合,它让我们有机会重温那个时代的经典。 WPS,全称是"Word Processing System",即文字处理系统,是中国早期流行的办公软件,尤其在DOS时代,WPS 2.3更是标志性产品。它由金山公司开发,以其高效、易用的特点深受用户喜爱。WPS 2.3不仅提供了基本的文字录入和编辑功能,还支持表格制作、图形插入等,极大地提升了当时的办公效率。其独特的"所见即所得"编辑模式,即便在今天的软件设计中仍然具有借鉴意义。WPS 2.3的界面友好,操作简便,即使在资源有限的DOS环境下也能流畅运行,这在当时的技术条件下是一项了不起的成就。 CXDOS,全称是"China eXtended DOS",是由北京计算机应用技术研究所开发的一款增强型DOS系统。CXDOS 6.21作为其重要版本,针对中文环境进行了优化,增加了许多对中文处理的支持,如汉字输入法、中文打印驱动等,使得DOS下的中文应用更为顺畅。它还扩展了DOS的功能,包括文件管理、磁盘工具和网络支持等,为用户提供了更丰富的操作体验。 DOSBox模拟器则是一个现代的开源项目,用于模拟DOS环境,使得在现代操作系统上能够运行DOS程序。DOSBox不仅能够模拟CPU、内存、显卡和声卡,还能处理DOS下的设备驱动,使得WPS 2.3和CXDOS 6.21这样的老软件得以在Windows、Linux甚至Mac OS等现代系统中运行。通过DOSBox,我们可以无需古老的硬件,就能回味这些经典软件的魅力。 此压缩包中的" WPS 2.3"很可能是WPS 2.3的安装文件,可能包含主程序、帮助文档以及必要的配置文件等。在解压后,用户可以通过DOSBox启动这个程序,体验当年的文字处理过程。 这个组合不仅是对过去技术的一个回顾,也是对IT发展历史的一种致敬。它让我们有机会了解和学习DOS时代的软件设计思想,同时也提醒我们,无论技术如何进步,用户友好和高效实用始终是软件设计的核心。通过这个分享,我们不仅可以感受历史的痕迹,也可以从中汲取灵感,应用到现代的软件开发之中。
2024-07-14 12:37:13 8.26MB 汉字系统 WPS 经典收藏
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这个是微软的第一个Windows系统,快绝迹江湖了,值得收藏,包含全5张软盘镜像。 Windows 1.0基于MS-DOS操作系统,实际上其本身并非操作系统,至多只是基于DOS的应用软件。之后的 Windows 2.x,3.x 和 95,98,ME仍是基于DOS的操作系统。 而Windows NT则宣告了DOS操作系统的终结,并成为流行至今的主流操作系统。
2024-07-11 19:07:36 585KB windows怀旧经典 windows1.0 windows1 win1.0
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马颂德和张正友是机器视觉领域的大牛,他们的著作《计算机视觉》可以帮助视觉科研者们掌握这个领域的一些很有用的东西,是难得一见的好教材
2024-07-10 13:34:00 13.91MB 机器视觉领域的经典
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这是一本不可多得概率论方面的资源,其中概率的方法在研究中十分有用。
2024-07-04 17:26:24 13.29MB Probabilistic Method 经典教材
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