SHADY-CRYPT.js 关于Shady Crypt： Shady Crypt是一个新的密码哈希和加密安全的伪随机数生成器（CSPRNG）库，它从头开始进行了优化，可在Node.js / Chrome V8 JavaScript引擎上本地运行。 散列算法 除了MD5和SHA-1 [1]的显着例外，大多数现代哈希函数实际上都不易受到冲突/第二次图像前攻击的影响-尽管BCrypt的固定184位摘要大小在理论上确实为这打开了大门[ 2]。 相反，攻击的主要方向是蛮力密码猜测，并由字典，模式检查，单词列表替换等指导。这使得必须选择的哈希算法不允许攻击者过快地做出太多猜测。 不幸的是，许多常用的哈希算法是高度可并行化的，从而允许在专用硬件（包括专用集成电路（ASIC），现场可编程门阵列（FPGA）和高端图形处理单元（GPU））上极大地加快密码猜测的速度。 ）[3]。 Ntantogian等人

散点大小按数据大小渲染，不同数据不同颜色

最详细Python可视化教程（一）散点图

基于逸散系数定义，给出了直角坐标系下逸散系数积分表达式。采用积分简化公式推导了逸散系数及接受系数的降重积分表达式，并应用高斯数值积分进行求解。应用逸散系数及接受系数对气体段对自身及气体段对相邻表面段的直接交换面积进行求解验证。结果表明，采用降重积分求解逸散系数及接受系数计算结果更精确，用于求辐射直接交换面积时精度更高，并可以节省一定的机时。

有个可以按Z轴旋转的坐标系统，可以添加点到坐标系统中并显示。

固定坐标系的三维散点图显示。

用matlab，用不同颜色创建三维点云，以区分不同区域的散点

项目采用的是TI的射频采样器件来实现，其中每块单板上有四片射频采样DAC。在调试过程中，对DAC输出单音进行测试，发现在信号530k左右有较大的杂散，其中DAC0和DAC1的杂散幅度约-55dB左右，基本满足要求，DAC2和DAC3的杂散达到了-45dB左右，可能会影响到EVM等系统指标，需要进行排查。

LSH论文，改进的局部敏感哈希，可供参考

基于ECharts+百度地图开发散点扩散图-附件资源