原文链接:https://qihongtao.blog.csdn.net/article/details/134978662?spm=1001.2014.3001.5502 sm2+openssl.zip 使用C++实现的openssl调用sm2实现文件签名的功能。 C++源代代码可以直接使用。也上传了openssl1.1.1的头文件、lib文件和dll文件。 因为国产化原因,项目中需要使用国标sm2签名算法对文件进行签名和验签。OpenSSL 1.1.1版本提供了对国密SM2算法的支持,在之前的版本openssl不支持。 关注公众号 QTShared,后台私信留言免费获取。
2024-06-22 14:42:19 7.64MB openssl 国密算法
本博客将介绍一种新的时间序列预测模型——FNet它通过使用傅里叶变换代替自注意力机制,旨在解决传统Transformer模型中的效率问题。FNet模型通过简单的线性变换,包括非参数化的傅里叶变换,来“混合”输入令牌,从而实现了快速且高效的处理方式。这种创新的方法在保持了相对较高的准确性的同时,显著提高了训练速度,特别是在处理长序列数据时更显优势。FNet的工作原理,并通过一个实战案例展示如何实现基于FNet的可视化结果和滚动长期预测。预测类型->多元预测、单元预测、长期预测。适用对象->受硬件所限制的时候,FNet是一种基于Transformer编码器架构的模型,通过替换自注意力子层为简单的线性变换,特别是傅里叶变换,来加速处理过程。FNet架构中的每一层由一个傅里叶混合子层和一个前馈子层组成(下图中的白色框)。傅里叶子层应用2D离散傅里叶变换(DFT)到其输入,一维DFT沿序列维度和隐藏维度。总结:FNet相对于传统的Transformer的改进其实就一点就是将注意力机制替换为傅里叶变换,所以其精度并没有提升(我觉得反而有下降,但是论文内相等,但是从我的实验角度结果分析精度是有下降的
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基于MapReduce实现决策树算法的知识点 基于MapReduce实现决策树算法是一种使用MapReduce框架来实现决策树算法的方法。在这个方法中,主要使用Mapper和Reducer来实现决策树算法的计算。下面是基于MapReduce实现决策树算法的知识点: 1. 基于C45决策树算法的Mapper实现:在Mapper中,主要实现了对输入数据的处理和预处理工作,包括对输入数据的tokenize、attribute extraction和data filtering等。同时,Mapper还需要实现对决策树算法的初始化工作,例如对树的节点进行初始化和对属性的初始化等。 2. 基于MapReduce的决策树算法实现:在Reducer中,主要实现了决策树算法的计算工作,包括对树的构建、决策树的分裂和叶节点的计算等。Reducer需要对Mapper输出的结果进行处理和计算,以生成最终的决策树模型。 3. MapReduce框架在决策树算法中的应用:MapReduce框架可以对大规模数据进行并行处理,使得决策树算法的计算速度和效率大大提高。在基于MapReduce实现决策树算法中,MapReduce框架可以对输入数据进行分区和处理,使得决策树算法的计算可以并行进行。 4. 决策树算法在MapReduce中的优化:在基于MapReduce实现决策树算法中,需要对决策树算法进行优化,以提高计算速度和效率。例如,可以对决策树算法的计算过程进行并行化,对Mapper和Reducer的计算过程进行优化等。 5. 基于MapReduce的决策树算法的应用:基于MapReduce实现决策树算法可以应用于数据挖掘、机器学习和推荐系统等领域,例如可以用于用户行为分析、推荐系统和风险评估等。 6. 决策树算法在MapReduce中的实现细节:在基于MapReduce实现决策树算法中,需要对决策树算法的实现细节进行详细的设计和实现,例如对树的节点进行实现、对决策树的分裂和叶节点的计算等。 7. MapReduce框架在决策树算法中的限制:基于MapReduce实现决策树算法也存在一些限制,例如对输入数据的规模和复杂度的限制,对决策树算法的计算速度和效率的限制等。 8. 基于MapReduce实现决策树算法的优点:基于MapReduce实现决策树算法的优点包括高效的计算速度、可扩展性强、灵活性强等,可以满足大规模数据的处理和计算需求。 9. 基于MapReduce实现决策树算法的缺点:基于MapReduce实现决策树算法的缺点包括对输入数据的限制、对决策树算法的计算速度和效率的限制等。 10. 基于MapReduce实现决策树算法的应用前景:基于MapReduce实现决策树算法的应用前景包括数据挖掘、机器学习、推荐系统等领域,可以满足大规模数据的处理和计算需求。
2024-06-22 02:37:14 57KB MapReduce 决策树算法
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【项目资源】: 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】: 所有源码都经过严格测试,可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】: 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】: 项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】: 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。 鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。
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基于MapReduce实现物品协同过滤算法(ItemCF)
2024-06-22 01:03:58 147KB mapreduce
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通过lvs+keepalived+nginx+tomcat实现服务负载均衡。 通过memcached实现不同服务器之间session共享。 包含jar文件。 本人亲测实验通过。
2024-06-21 16:11:41 1.83MB 负载均衡 session共享
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java版本使用springboot vue websocket 框架 使用webrtc技术实现拨号视频通话
2024-06-21 11:18:51 72.15MB spring boot spring boot
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注意:全网站最全最新最优秀(信我开心,不信倒霉,坑我已踩完!) 通过对企业的报刊订阅业务进行分析、调查,报刊订阅管理系统主要实现以下功能: ①录入功能:录入订阅人员信息、报刊基本信息; ②订阅功能:订阅人员订阅报刊(并计算出其金额); ③查询功能:按人员查询、按报刊查询、按部门查询有关订阅信息; ④统计功能:按报刊统计、按人员统计、按部门统计;
2024-06-20 22:36:58 10.97MB
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管理系统是一种通过计算机技术实现的用于组织、监控和控制各种活动的软件系统。这些系统通常被设计用来提高效率、减少错误、加强安全性,同时提供数据和信息支持。以下是一些常见类型的管理系统: 学校管理系统: 用于学校或教育机构的学生信息、教职员工信息、课程管理、成绩记录、考勤管理等。学校管理系统帮助提高学校的组织效率和信息管理水平。 人力资源管理系统(HRM): 用于处理组织内的人事信息,包括员工招聘、培训记录、薪资管理、绩效评估等。HRM系统有助于企业更有效地管理人力资源,提高员工的工作效率和满意度。 库存管理系统: 用于追踪和管理商品或原材料的库存。这种系统可以帮助企业避免库存过剩或不足的问题,提高供应链的效率。 客户关系管理系统(CRM): 用于管理与客户之间的关系,包括客户信息、沟通记录、销售机会跟踪等。CRM系统有助于企业更好地理解客户需求,提高客户满意度和保留率。 医院管理系统: 用于管理医院或医疗机构的患者信息、医生排班、药品库存等。这种系统可以提高医疗服务的质量和效率。 财务管理系统: 用于记录和管理组织的财务信息,包括会计凭证、财务报表、预算管理等。财务管理系统
2024-06-20 22:36:31 176KB 管理系统 课程设计
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该系统采用 :Spring Boot后端 + Vue管理员前端 + 微信小程序用户前端 + Vue用户移动端 技术栈 > 1. Spring Boot > 2. Vue > 3. 微信小程序 能 * 首页 * 专题列表、专题详情 * 分类列表、分类详情 * 品牌列表、品牌详情 * 新品首发、人气推荐 * 优惠券列表、优惠券选择 * 团购 * 搜索 * 商品详情、商品评价、商品分享 * 购物车 * 下单 * 订单列表、订单详情、订单售后 * 地址、收藏、足迹、意见反馈 管理平台功能 * 会员管理 * 商城管理 * 商品管理 * 推广管理 * 系统管理 * 配置管理 * 统计报表 * 客服
2024-06-20 18:52:38 6.36MB spring boot spring boot
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