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DES算法-gdes
186
2023-07-17
《GoFrame v2.5 开发文档》
DES算法。 使用方式 : import "github.com/gogf/gf/v2/crypto/gdes" 接口文档 : https://pkg.go.dev/github.com/gogf/gf/v2/crypto/gdes 关于gdes 包中的补位说明: gdes 包中补位方式支持:PKCS5PADDING 、NOPADD...
加密算法
196
2023-10-24
《Apache ShardingSphere v5.4.0 中文文档》
加密算法 背景信息 参数解释 标准加密算法 AES 加密算法 辅助查询加密算法 MD5 辅助查询加密算法 操作步骤 配置示例 相关参考 加密算法 背景信息 加密算法是 Apache ShardingSphere 的加密功能使用的算法,ShardingSphere 内置了多种算法,可以让用户方便使用。 参数解释 标准加密算法 ...
加密算法
672
2022-12-18
《Rust算法题解 / Rust算法教程》
加密算法 加密算法 数据加密的基本过程就是对原来为明文的文件或数据按某种算法进行处理,使其成为不可读的一段代码为“密文”,使其只能在输入相应的密钥之后才能显示出原容,通过这样的途径来达到保护数据不被非法人窃取、阅读的目的。 该过程的逆过程为解密,即将该编码信息转化为其原来数据的过程。 随着信息化和数字化社会的发展,人们对信息安全和保密的重要性认识不断...
凯撒算法(caesar)
639
2022-12-18
《Rust算法题解 / Rust算法教程》
凯撒算法(caesar) 凯撒算法(caesar) pub fn another_rot13 ( text : & str ) -> String { let input = "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz" ; let...
Rust算法题解
3898
2022-12-18
《Rust算法题解 / Rust算法教程》
Rust算法题解 Rust 语言学习 社区贡献者 Rust算法题解 Rust 作为一门现代化的系统编程语言,拥有与 C/C++ 类似的性能,同时又能做非常底层的性能优化,因此非常适合写算法和 leetcode。 algos 涵盖了各种常用算法和数据结构的代码实现,以及 leetcode 题解,同时对于相关算法还提供了中文文档和注释,可以帮助大家...
AES算法-gaes
174
2023-05-02
《GoFrame v2.4 开发文档》
AES算法。 使用方式 : import "github.com/gogf/gf/v2/crypto/gaes" 接口文档 : https://pkg.go.dev/github.com/gogf/gf/v2/crypto/gaes
加密算法
506
2022-02-24
《Apache ShardingSphere v5.1.0 中文文档》
加密算法 MD5 加密算法 AES 加密算法 RC4 加密算法 SM3 加密算法 SM4 加密算法 加密算法 MD5 加密算法 类型:MD5 可配置属性:无 AES 加密算法 类型:AES 可配置属性: 名称 数据类型 说明 aes-key-value String AES 使用的 KEY RC4 加密算法 类型:RC4 ...
TSZ 压缩算法
375
2023-03-11
《TDengine v2.6 中文文档》
TSZ 压缩算法 适合场景 使用步骤 注意事项 TSZ 压缩算法 TSZ 压缩算法是 TDengine 为浮点数据类型提供更加丰富的压缩功能,可以实现浮点数的有损至无损全状态压缩,相比原来在 TDengine 中原有压缩算法,TSZ 压缩算法压缩选项更丰富,压缩率更高,即使切到无损状态下对浮点数压缩,压缩率也会比原来的压缩算法高一倍。 适合场...
签名认证算法
1060
2021-09-15
《Erda v1.1 使用手册》
签名认证算法 HMAC 签名认证 (推荐) 签名方式 Authorization 请求头的构成 签名算法 参数签名认证 基于 URL 参数的签名 基于 body 的签名 1、Content-Type 是 application/x-www-form-urlencoded 2、Content-Type 是 application/json 加上...
7.6 RMSProp算法
1498
2020-06-10
《《动手学深度学习》(PyTorch版)》
7.6 RMSProp算法 7.6.1 算法 7.6.2 从零开始实现 7.6.3 简洁实现 小结 参考文献 7.6 RMSProp算法 我们在7.5节(AdaGrad算法)中提到,因为调整学习率时分母上的变量 一直在累加按元素平方的小批量随机梯度,所以目标函数自变量每个元素的学习率在迭代过程中一直在降低(或不变)。因此,当学习率在迭代...
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