NIST手写数字识别问题的单神经元模型实践 按课程案例，动手完成编码实践。 在不改变模型的结构基础上，尝试采用不同的学习率、单批次样本数、训练轮数等超参数，让模型的准确率达到90%。 提交要求： 1、你认为最优的一次带运行结果的源代码文件（.ipynb 格式） 2、作为附件上传 评分标准： 1、完成案例中的代码，有完整的代码，模型能运行，准确率达87%以上；得6分； 2、准确率达89%以上；再得2分，否则得0分； 3、准确率达90%以上；再得2分，否则得0分； 代码： import tensorflow.compat.v1 as tf import matplotlib.pyplot as p

根据美国NIST官方网站的说明书编译而成的随机数测试标准文档！

NIST 8-Bit Gray Scale Images of Fingerprint 是一个指纹图像数据，包括 2000张指纹灰度图，400组左右手五指指纹灰度图，图像分辨率为512x512。

中国汽车制造商协会 AES-CMAC (NIST 800-38B) AES-128 Junit 测试 - 示例 没有子键Generation 使用 iv 作为随机数来防止消息重播

特拉维斯 AppVeyor CI Linux，OSX（LLVM） Windows（MSVC） STEPcode v0.9-stepcode.org，github.com/stepcode/stepcode 什么是STEPcode？ SC读取ISO10303-11 EXPRESS模式并生成C ++源代码，该代码可以读取和写入符合该模式的Part 21文件。 除C ++外，SC还包括对Python的实验性支持。 在2012年4月/ 5月更名：SC以前被称为STEP类库，简称SCL。 它被重命名是因为名称不正确：类库仅构成代码的一部分。 BSC-CAD的开发人员已经完成了许多更新SC的工作，而SC（当时的STEP类库）最初是在90年代的NIST上创建的。 有关每个版本的更改的信息，请参阅NEWS文件 构建和测试SCL-请参阅INSTALL文件 有关库和可执行文件的更多详细信息，请参

在win10和Linux下对伪随机数测试套件NIST与TestU01的环境搭建的相关软件及笔记指导 参考博客： https://blog.csdn.net/u014593570/article/details/80869419 https://blog.csdn.net/u014593570/article/details/83688458

random随机性测试软件，已编译成功，可运行

NIST_Cybersecurity_Framework_CSF，是一个网络安全框架，它也为用户在云上定位安全建设阶段和安全建设起点，还可以通过CSF框架，帮助云用户提升云安全的综合保障和防御和响应等能力

Many U.S. Government Information Technology (IT) systems need to employ well-established cryptographic schemes to protect the integrity and confidentiality of the data that they process. Algorithms such as the Advanced Encryption Standard (AES) as defined in Federal Information Processing Standard (FIPS) 197, Triple DES as specified in NIST Special Publication (SP) 80067, and HMAC as defined in FIPS 198 make attractive choices for the provision of these services. These algorithms have been standardized to facilitate interoperability between systems. However, the use of these algorithms requires the establishment of shared secret keying material in advance. Trusted couriers may manually distribute this secret keying material. However, as the number of entities using a system grows, the work involved in the distribution of the secret keying material could grow rapidly. Therefore, it is essential to support the cryptographic algorithms used in modern U.S. Government applications with automated key establishment schemes.

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