序列模式

第一章 1.1949年，Shannon发表题为《保密系统的通信理论》的文章，为密码系统建立了理论基础，从此密码学成为一门科学。 2.一个加密系统至少由明文、密文、加密算法、解密算法和密钥组成，其安全性是用密钥决定的。 3.计算和估计出破译密码系统的计算量下限，利用已有的最好方法破译他的所需要的代价超出了破译者的破译能力（时间、空间、资金等资源），那么该密码系统的安全性是 计算安全。 4.根据密码分析者所掌握的分析资料的不同，密码分析一般可以分为4类：唯密文攻击、已知明文攻击、选择明文攻击，选择密文攻击，其中破译难度最大的是选择密文攻击。 5.1976年，Diffie和Helman在《密码学的新方向》中提出立了公开密钥密码的思想，开创了现代密码学的新领域。 6.密码学发展过程中，两个质的飞跃分别指1949年香农发表的保密系统的通信理论和公钥密码思想。 7.密码学是研究信息寄信息系统安全的科学，密码学又分为密码编码学和密码分析学。 8.一个保密系统一般是明文、密文、密钥、加密算法和解密算法五部分组成的。 9.密码体制是指实现加密和解密功能的密码方案，从使用密钥策略上，可分为对称和非对称。 10.对称密码体制又称为秘密密钥体制，包括分组密密码和序列密码。 第二章 1.字母频率分析法对单表带换密码算法最有效。 2.希尔密码算法抵御频率分析攻击能力最强，而对已知明文攻击最弱。 3

1. 二维数组中的查找 在一个二维数组中（每个一维数组的长度相同），每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。 思路题 从右上角或者左下角开始缩小范围。 2. 替换空格 请实现一个函数，将一个字符串中的每个空格替换成“%20”。例如，当字符串为We Are Happy.则经过替换之后的字符串为We%20Are%20Happy。 语法题 3. 从尾到头打印链表 输入一个链表，按链表从尾到头的顺序返回一个ArrayList。 头插法 数组反转 栈 递归 4. 重建二叉树 输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果，请重建出该二叉树。假设输入的前序遍历和中序遍历的结果中都不含重复的数字。例如输入前序遍历序列{1,2,4,7,3,5,6,8}和中序遍历序列{4,7,2,1,5,3,8,6}，则重建二叉树并返回。 递归 API：Arrays.copyOfRange() 5. 用两个栈实现队列 用两个栈来实现一个队列，完成队列的Push和Pop操作。 队列中的元素为int类型。 简单题 6. 旋转数组的最小数字 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾，我们称之为数组的旋转。 输入一个非递减排序的数组的一个旋转，输出旋转数组的最小元素。 例如数组{3,4,5,1,2}为{1,2,3,4,5

【转】链接：cnblogs.com/liqingwen/p/5832322.html LINQ 简介 语言集成查询 (LINQ) 是 Visual Studio 2008 和 .NET Framework 3.5 版中引入的一项创新功能。 传统上，针对数据的查询都是以简单的字符串表示，而没有编译时类型检查或 IntelliSense 支持。此外，您还必须针对以下各种数据源学习一种不同的查询语言：SQL 数据库、XML 文档、各种 Web 服务等等。 通过LINQ， 您可以使用语言关键字和熟悉的运算符针对强类型化对象集合编写查询。 在 Visual Studio 中，可以为以下数据源编写 LINQ 查询：SQL Server 数据库、XML 文档、ADO.NET 数据集，以及支持 IEnumerable 或泛型 IEnumerable<T> 接口的任意对象集合。 使用要求：项目 ≥ .NET Framework 3.5 。 一、介绍 LINQ 查询 查询是一种从数据源检索数据的表达式。随着时间的推移，人们已经为各种数据源开发了不同的语言；例如，用于关系数据库的 SQL 和用于 XML 的 XQuery。因此，开发人员不得不针对他们必须支持的每种数据源或数据格式而学习新的查询语言。 LINQ 通过提供一种跨数据源和数据格式使用数据的一致模型，简化了这一情况。在 LINQ 查询中

转载 Markdown是一种纯文本格式的标记语言。通过简单的标记语法，它可以使普通文本内容具有一定的格式。 相比WYSIWYG编辑器 优点： 1、因为是纯文本，所以只要支持Markdown的地方都能获得一样的编辑效果，可以让作者摆脱排版的困扰，专心写作。 2、操作简单。比如:WYSIWYG编辑时标记个标题，先选中内容，再点击导航栏的标题按钮，选择几级标题。要三个步骤。而Markdown只需要在标题内容前加#即可 缺点： 1、需要记一些语法（当然，是很简单。五分钟学会）。 2、有些平台不支持Markdown编辑模式。 还好，简书是支持Markdown编辑模式的。 开启方式：设置->默认编辑器->Markdown编辑器 一、标题 在想要设置为标题的文字前面加#来表示 一个#是一级标题，二个#是二级标题，以此类推。支持六级标题。 注：标准语法一般在#后跟个空格再写文字，貌似简书不加空格也行。 示例： 这是一级标题 这是二级标题 这是三级标题 这是四级标题 这是五级标题 这是六级标题 效果如下： 这是一级标题 这是二级标题 这是三级标题 这是四级标题 这是五级标题 这是六级标题 二、字体 加粗 要加粗的文字左右分别用两个*号包起来 斜体 要倾斜的文字左右分别用一个*号包起来 斜体加粗 要倾斜和加粗的文字左右分别用三个*号包起来 删除线 要加删除线的文字左右分别用两个 号包起来 示例：

Python简明教程 Python一小时快速入门 1.Python简介 pylogo.png Python是一种相当高级的解释性程序设计语言，完成同一个任务C语言可能需要几千行代码 Java要写100行，Python可能只需要20行。 用Python可以做什么？可以做日常任务，比如自动备份你的MP3；可以做网站，很多著名的网站包括YouTube就是Python写的；可以做网络游戏的后台，很多在线游戏的后台都是Python开发的。总之就是能干很多很多事啦。 Python当然也有不能干的事情，比如写操作系统，这个只能用C语言写；写手机应用，只能用Swift/Objective-C（针对iPhone）和Java（针对Android）；写3D游戏，最好用C或C++。 但是，对于初学者和完成普通任务，Python语言是非常简单易用的。 python提供了完善的内置库，覆盖了网络、文件、GUI、数据库、文本等大量内容，用python开发，很多功能不必从零编写，直接使用现成的即可。 除了内置库外，Python还有大量第三方库，也就是别人开发的，可以直接使用的。当然如果你的代码封装的很好，也可以作为第三方库给别人使用。 python适合开发网络应用、日常小工具、科学计算等活动。 2.安装Python Python有两个版本，2.x和3.x互不兼容，按需求安装即可。 安装教程参考我的

目录 1、什么是STL 2、STL中六大组件 2.1 容器（Container） 2.2 迭代器（Iterator） 2.3 算法（Algorithm） 2.4 仿函数（Functor） 2.5 适配器（Adaptor） 3、其他部分链接 @目录 1、什么是STL STL Standard Template Library ，即标准模板库，是一个具有工业强度的，高效的C++ 程序库。它被容纳于C++ 标准程序库 C++ Standard Library 中，是 ANSI/ISO C++ 标准中最新的也是极具革命性的一部分。该库包含了诸多在计算机科学领域里所常用的基本数据结构和基本算法。为广大C++程序员们提供了一个可扩展的应用框架，高度体现了软件的可复用性。 STL的一个重要特点是数据结构和算法的分离。尽管这是个简单的概念，但这种分离确实使得STL变得非常通用。例如，由于STL的 sort() 函数是完全通用的，你可以用它来操作几乎任何数据集合，包括链表，容器和数组； STL另一个重要特性是它不是面向对象的。为了具有足够通用性，STL主要依赖于模板而不是封装，继承和虚函数（多态性）——OOP的三个要素。你在STL中找不到任何明显的类继承关系。这好像是一种倒退，但这正好是使得STL的组件具有广泛通用性的底层特征。另外，由于STL是基于模板，内联函数的使用使得生成的代码短小高效；

摘要 使用基于神经网络的机器学习技术自动生成符合语法的模糊测试输入 我们讨论（并实验比对）learning和fuzz目标之间的冲突关系：learing想要捕获合语法的输入输出的结构，而fuzz想要打破这种结构，以便覆盖新路径和发现bug。 提出了一种新的learning和fuzz挑战算法，该算法使用学习的输入概率分布来智能地指导fuzz输入的什么位置。 1. 简介 分析程序输入的语法的过程费时费力，而且容易出错。 但基于语法的fuzz是目前已知的最有效的模糊化技术。 与以往的工作相比，本文首次尝试使用基于神经网络的统计学习技术来解决这一问题。具体地说，我们使用RNN来学习同样具有生成性的统计输入模型：它可以用于根据学习模型的概率分布生成新的输入。我们使用无监督学习，全自动，不需要自定义任何特定格式。 讨论了learn&fuzz的挑战：如何学习并生成各种格式良好的输入，以便最大化fuzz解析器代码覆盖率，同时仍然注入足够的格式畸形的输入，以便执行意外的代码路径和错误处理代码。 我们还提出了一种新的学习和fuzz算法，该算法使用学习的输入概率分布来智能地指导fuzz（统计良好）输入的位置。实验结果表明，该算法的性能优于其他基于学习的随机fuzz算法。 2. Object Contents的统计机器学习 用统计学习方法来学习PDF对象的生成模型。主要思想是学习一个生成语言模型

1.过拟合欠拟合及其解决方案 一类是模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）。 模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差，我们称该现象为过拟合（overfitting）。 在实践中，我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟合。 2.梯度消失梯度爆炸 深度模型有关数值稳定性的典型问题是消失（vanishing）和爆炸（explosion）。 假设一个层数为 L L L 的多层感知机的第 l l l 层 H ( l ) \boldsymbol{H}^{(l)} H ( l ) 的权重参数为 W ( l ) \boldsymbol{W}^{(l)} W ( l ) ，输出层 H ( L ) \boldsymbol{H}^{(L)} H ( L ) 的权重参数为 W ( L ) \boldsymbol{W}^{(L)} W ( L ) 。为了便于讨论，不考虑偏差参数，且设所有隐藏层的激活函数为恒等映射（identity mapping） ϕ ( x ) = x \phi(x) = x ϕ ( x ) = x 。给定输入 X \boldsymbol{X} X ，多层感知机的第 l l l 层的输出 H ( l ) = X W ( 1 ) W ( 2 ) … W ( l ) \boldsymbol{H}^{(l)} = \boldsymbol{X}

《java程序设计》第七周学习总结 第八章 常用实用类 1.String类 1.String类不可以有子类。 2.用户无法输出String对象的引用，输出的是字符序列 3.构造方法：String s = new String("We are students"); 4.其他构造方法：String (char a[ ]) 和 String(char a[],int startIndex,int count) 2.字符串的并置 *1.String对象可以用“+”进行并置运算，即首尾相接得到一个新的String对象。 3.String类的常用方法 1.public int length( ) 用来获取一个String对象的字符序列的长度； 2.public boolean equals(String s) 用来比较当前String对象的字符序列是否与参数s指定的String对象的字符序列相同； 3.public boolean startsWith(String s)、public boolean endsWith(Sting s) 判断当前String对象的字符序列前缀是否是参数指定的String对象s的字符序列； 4.public boolean contains(String s) 用来判断当前String对象的字符序列是否包含参数s的字符序列； 5.public int

基因组注释主要包括四个研究方向：重复序列的识别；非编码RNA的预测；基因结构预测和基因功能注释。我们将分别对这四个领域进行阐述。 1 重复序列的识别。 1.1 重复序列的研究背景和意义：重复序列可分为 串联重复序列 （Tendam repeat）和 散在重复序列 (Interpersed repeat)两大类。其中串联重复序列包括有微卫星序列，小卫星序列等等；散在重复序列又称转座子元件，包括以DNA-DNA方式转座的DNA转座子和反转录转座子(retrotransposon)。常见的反转录转座子类别有LTR,LINE和SINE等。 1.2 重复序列识别的发展现状：目前，识别重复序列和转座子的方法为 序列比对和从头预测 两类。序列比对方法一般采用Repeatmasker软件，识别与已知重复序列相似的序列，并对其进行分类。常用Repbase重复序列数据库。从头预测方法则是利用重复序列或转座子自身的序列或结构特征构建从头预测算法或软件对序列进行识别。从头预测方法的优点在于能够根据转座子元件自身的结构特征进行预测，不依赖于已有的转座子数据库，能够发现未知的转座子元件。常见的从头预测方法有Recon，Piler，Repeatscout,LTR-finder，ReAS等等。 1.3 重复序列识别的研究内容：获得组装好的基因组序列后，我们首先预测基因组中的重复序列和转座子元件。一方面