作者：任凯 蓝牙（Bluetooth:registered:）核心规格中有三大主要架构层：控制器、主机和应用。主机层中有一个为配对和密钥分配定义方法和协议的安全管理器模块、相应的安全工具箱、以及定义配对指令框架形式、框架架构和超时限制的安全管理器协议。安全管理器采用密钥分配的方式执行无线电通讯中的身份和加密功能。 配对以建立密钥，然后就能用密钥来加密链路。然后执行传输特定的（transport specific）密钥分配来分享密钥。密钥可用来加密日后的重新连接、验证签名数据、或执行随机地址解析。总的来说配对有三个阶段： 第一阶段：配对特性交换 第二阶段（低功耗传统配对）：生成短期密钥（Short Term Key，简称STK） （低功耗安全连结）：生成长期密钥（Long Term Key，简称LTK） 第三阶段：传输特定的密钥分配 大多数读者可能未必了解低功耗传统配对和低功耗安全连接。低功耗（Low Energy，简称LE）是蓝牙规格中蓝牙4.0及以上版本的主要特性之一。蓝牙4.2规格为低功耗物理传输添加了安全连接特性，升级了配对功能，在蓝牙低功耗物理传输中采用美国联邦信息处理（FIPS）许可的算法（AES-CMAC和P-256 椭圆曲线）。为了区别安全连接与蓝牙4.0和4.1规格中定义的低功耗配对，我们将后者成为低功耗传统配对。图1是传统配对和安全连接都适用的配对流程图。

电影分类器 MOV 01 E/11/145 —Harshani SKE E/11/343 — Rodrigo ARSP E/11/368 — Selvaluxmiy S. 介绍 背景介绍 电影分类是学术界和工业界都感兴趣的话题。 大多数分类都集中在用户对选择未来电影的偏好上。 但是，针对电影未来流行程度的分类方案使制片人、金融家、学者甚至观众能够了解导致电影成功的因素。 这是因为太多不同程度的参数是相关的，找到一种合适的方式在单个实例中表示与电影相关的所有信息是一项繁琐的任务。 即使找到了一种表示电影的方法，生成模型的分类器的最终选择也需要大量研究。 同样，在发行后的电影的情况下，兴趣点集中在财务回报上。 在这种情况下也存在数据表示和分类的问题。 因此，需要设计一个易于挖掘的数据集以及适当的分类器，可用于生成模型来预测上映前和上映后电影的流行度分类。 动机 创建自动电影分类软件的动机是纯粹

SIFT-SURF-and-FAST-算法 本项目是对不同图像篡改检测算法的比较研究。 比较研究基于在不同标准（例如特征点的数量、特征描述符等）中获得的结果来评估算法的性能。 这些研究是了解算法行为及其对所得结果的影响的重要资源。 我们主要专注于算法 SIFT、SURF 和 FAST。

托多夫 一个学习Laravel的项目，使用框架Laravel 5.0 这个项目是一个管理TO-DO 任务列表的应用程序。 在本地运行它 $ git clone https://github.com/jwyterlin/todovel.git $ cd todovel $ php -S localhost:8000 -t public/ 在这些命令之后，可以看到在 url 上运行的应用程序

[CN] 目的 你好！ 我们都需要获得IPv6的工作，给没有处理CGNAT等低劣的东西一样。 由于不是每个人都已经在使用 IPv6，我们需要知道谁需要一点帮助来获得动力（是的，人们会被垃圾邮件）。 所以，有一个小脚本可以开始。 [CN] 目的 你好 ！ 我们都需要在家中使用 IPv6，以鼓励 ISP不要切换到像 CGNAT（和其他技术不稳定）这样的技术。 目前，脚本会检查这些站点是否可以在 IPv6 中访问并制定一个小型评估。 理想情况下，我们将在一段时间内发送电子邮件，要求无法在 IPv6 中访问的站点的管理员执行必要的操作。

射频识别（RFID）是一种无线通信技术，可以通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据，而无需识别系统与特定目标之间建立机械或者光学接触。     无线电的信号是通过调成无线电频率的电磁场，把数据从附着在物品上的标签上传送出去，以自动辨识与追踪该物品。某些标签在识别时从识别器发出的电磁场中就可以得到能量，并不需要电池；也有标签本身拥有电源，并可以主动发出无线电波（调成无线电频率的电磁场）。标签包含了电子存储的信息，数米之内都可以识别。与条形码不同的是，射频标签不需要处在识别器视线之内，也可以嵌入被追踪物体之内。     许多行业都运用了射频识别技术。将标签附着在一辆正在生产中的汽车，厂方便可

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区块链入门知识了解

在这个项目中，我们将应用自然语言处理来了解有关比特币和以太坊的最新新闻中的情绪。 我们还将应用基本的自然语言处理技术，以更好地理解与硬币价格有关的其他因素，例如文章中提到的常用单词和短语以及组织和实体。 我们将完成情感分析，自然语言处理和命名实体识别。 情绪分析 我们将使用News API，获取关于比特币和以太坊的最新新闻，并为每个硬币创建一个情感分数的DataFrame。 使用描述性统计信息来回答以下问题： 哪种硬币的平均阳性得分最高？ 哪枚硬币的负分最高？ 哪枚硬币的正面得分最高？ 自然语言处理 在本节中，我们将使用NLTK和Python将每个硬币的文本标记化。 小写每个单词 删除标点符号 删除停用词 接下来，查看每个硬币的ngram和单词频率。 使用NLTK生成N = 2的ngram。 列出每个硬币的前10个字。 最后，为每个硬币生成词云，以总结每个硬币的新闻。 命名

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