- Python实现Paillier同态加密算法
闲人编程
密码学算法python同态加密Paillier密码学加密解密
目录Python实现Paillier同态加密算法的博客引言Paillier加密算法的工作原理Python面向对象实现Paillier加密算法代码解析示例场景:银行对账户余额的隐私保护总结Python实现Paillier同态加密算法的博客引言Paillier加密算法是由PascalPaillier在1999年提出的一种基于计算复杂性的概率性加密算法。它是一种同态加密算法,具有加法同态性,这意味着两个
- 盘点五种常用的数据加密技术
准备钟
同态加密
今天,我将为大家介绍五种常用的数据加密技术,这些技术在我们日常生活和工作中起着至关重要的作用,它们分别是:基于身份加密、基于属性加密、代理重加密、同态加密以及可搜索加密。1.基于身份加密首先,我们来谈谈基于身份加密(Identity-BasedEncryption,IBE)。这是一种公钥加密技术,其中公钥是用户的身份信息,如电子邮件地址或身份证号。通过使用这些身份信息作为公钥,IBE简化了公钥管理
- 《隐私计算简易速速上手小册》第2章:关键技术介绍(2024 最新版)
江帅帅
《隐私计算简易速速上手小册》隐私计算数据脱敏边缘计算同态加密数据治理区块链安全架构
文章目录2.1同态加密2.1.1基础知识2.1.2主要案例:云计算数据分析2.1.3拓展案例1:医疗数据分析2.1.4拓展案例2:金融风险评估2.2安全多方计算(SMC)2.2.1基础知识2.2.2主要案例:跨机构金融数据共享2.2.3拓展案例1:医疗研究合作2.2.4拓展案例2:跨国界数据交换2.3差分隐私
- 最新论文笔记(+21):Privacy-Preserving Byzantine-Robust Federated Learning via Blockchain Systems/ TIFS2022
cryptocxf
论文笔记联邦学习论文阅读区块链
Privacy-PreservingByzantine-RobustFederatedLearningviaBlockchainSystems可译为“利用区块链实现隐私保护的拜占庭鲁棒性联邦学习”这篇是今年八月份被TIFS2022(CCFA)收录的文章,写的利用全同态加密和区块链技术解决联邦学习中隐私问题和可信问题(虽然区块链仅仅只是存储的作用,也稍微提了一下)。精读完这篇文章,整体感觉还不错,毕
- 探索密码学的未来:SM1、SM2、SM3、SM4、同态加密、密态计算、隐私计算和安全多方计算
Python栈机
密码学同态加密安全
密码算法在现代通信与信息安全中发挥着至关重要的作用,SM1、SM2、SM3、SM4、同态加密、密态计算、隐私计算和安全多方计算等密码算法被广泛应用于各种信息安全领域。本篇博客将会为大家介绍这些密码算法,以及它们在信息安全中的作用和应用。一、SM1、SM2、SM3、SM4SM1、SM2、SM3、SM4是中国国家密码管理局发布的四个密码算法标准。SM1是一种对称密码算法,SM2是一种非对称密码算法,S
- 同态加密:CKKS原理之旋转(Rotation)
PenguinLeee
同态加密抽象代数同态加密
这篇文章简单地讲了一下CKKS算法中旋转操作的原理。CKKS的旋转其实,BFV,BGV,CKKS的旋转操作的原理都是一样的。只不过是对应的代数结构不一样。比如CKKS是在C\mathbbCC上进行的,而BFV和BGV是在FpF_pFp上进行的。想要理解旋转操作,首先需要理解CKKS的编码和解码。CKKS的编码和解码这个操作的原理我在之前的博客已经有所涉及。其原理如下:考虑XN+1=Φ2N(X)X^
- OpenFHE之BGV基本操作
咸鱼菲菲
OpenFHE使用教程同态加密密码学安全
BGV基本操作本文将会介绍最基本的同态加密BGV的基本操作,包括加密,乘法,加法和解密。在进行加密之前最麻烦的,也是用户最关心的就是参数的设置问题。同态加密的参数的设置是一个比较难的问题,需要对同态加密有一个比较深入的理解。所以,大多数同态密码库都给出了默认的参数设置。首先设置一个参数变量来记录你要设置的参数:CCParamsparameters;这里的CryptoContextBGVRNS是说你
- 全同态加密的硬件加速:让机器学习更懂隐私保护
PrimiHub
同态加密机器学习区块链密码学可信计算技术
PrimiHub一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台,专注于分享数据安全、密码学、联邦学习、同态加密等隐私计算领域的技术和内容。问题:保护敏感数据企业机构间合作处理数据越来越频繁,通常使用云服务为数据共享保驾护航。保护数据隐私至关重要,特别是在处理个人可识别信息(PII)、个人健康信息(PHI)、知识产权和情报洞察等敏感数据时。数据有三种基本状态:静态、传输和使用。通常情况下,敏感数据在存储
- 同态加密库Openfhe的介绍与安装
咸鱼菲菲
OpenFHE使用教程同态加密区块链密码学
同态加密的基本概念所谓的加密,其实是明文空间到密文空间的映射关系。明文空间里面的元素,叫做明文,是我们想要保护的信息,通常会含有一些特殊的信息。常见的明文有图像,视频、个人资料等等。明文空间里面的元素,我们通常叫做密文,是用来保护明文的。对于一个安全的加密来说,如果不知道解密密钥,密文应该是十分接近随机数,其分布在密文空间应该是均匀随机的。密文本身不应该含有明文的任何信息,也就是语义安全性。同态加
- 一个好的同态加密应当满足的三个性质
咸鱼菲菲
同态加密密码学安全
一个同态加密是指明文被加密后,可以根据密文运算,然后,解密的结果和用明文运算一致。除了基本的同态要求外,一个好的同态加密方案应该满足以下三个性质:语义安全、紧凑和高效解密。语义安全或者IND-CPA安全给定两个明文和,其对应的同态加密密文分别为和。假设敌手只知道其中一个密文c,他最多只能以的概率判断出c是还是,其中是一个正无穷小。也就是说,敌手无法使用任何有效的算法判断出c是还是,最好的方法是随机
- 零知识证明的最新发展和应用
PrimiHub
零知识证明区块链密码学可信计算技术同态加密github
PrimiHub一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台,专注于分享数据安全、密码学、联邦学习、同态加密等隐私计算领域的技术和内容。当企业收集大量客户数据去审查、改进产品和服务以及将数据资产货币化时,他们容易受到网络攻击威胁,造成数据泄露。数据泄露的损失每年都在上升,每次泄露平均造成损失420万美元,如下图所示,它们严重损害了企业的声誉和可信度。数据泄露的成本零知识证明(ZKPs)等隐私增强技术
- 全同态加密-SEAL安装、环境配置与测试
一只老阿木
密码学windows加密解密github
全同态加密-SEAL安装、环境配置与测试2020.3.WHU-W.F.由于本人不再从事相关研究,请大家注意时效性2023.4.30〇、序言相比于其他全同态加密开源库,SEAL库安装简便,契合Windows操作系统,容易上手。但SEAL库需要对全同态加密算法有较好的理解,不同水平的人编写的程序,性能差异可能在万倍以上。但总的来说,背靠微软这座大山,SEAL库是目前最被看好的开源库,学习资源相对丰富,
- 全同态加密:CKKS
山登绝顶我为峰 3(^v^)3
#全同态加密同态加密人工智能信息安全计算机
参考文献:CheonJH,KimA,KimM,etal.Homomorphicencryptionforarithmeticofapproximatenumbers[C]//Internationalconferenceonthetheoryandapplicationofcryptologyandinformationsecurity.Springer,Cham,2017:409-437.全同态
- linux 库文件在哪里下载地址,Linux下HElib库安装记录
weixin_39989222
linux库文件在哪里下载地址
1.HElib库简介HElib是一个实现全同态加密的软件库,开发语言是C++,是根据Brakerski,Gentry,Vaikuntanathan(BGV)的全同态方案实现。HElib仍然是一个研究性质的项目。在现阶段,这个库主要面向研究HE及其用途的研究人员。目前它还相当低级,最好把它看成是“面向HE(homomorphicencryption)的汇编语言”。相关论文:HaleviS,Shoup
- 全同态加密库HElib的安装与使用(Ubuntu)
weixin_42757461
笔记
全同态加密库HElib的安装与使用(Ubuntu)HElib库是由IBM用c++编写的全同态加密库,gihub上有相关的源码。HElib实现了全同态加密中的基础功能,如加、减、乘等。有了这些功能,我们就可以将全同态加密技术应用在各种安全领域。由于HElib的中文资料较少,在安装这个问题上就劝退了很多人,所以本人将自己的安装过程记录下来,以供大家参考,如有不足之处,还希望大家指正。HElib的下载及
- 全同态加密-HElib环境配置、安装与测试
一只老阿木
密码学linux加密解密
全同态加密-HElib环境配置、安装与测试W.F.序言本文是笔者在探索全同态加密过程中,历经半个月踩过无数坑之后总结的经验,建议初学者按照文档流程完成配置,有明确需求的开发人员及研究同行请依照工程标准或课题需求进行针对性学习。受网速和机器性能影响,完成本文的全部下载、安装与配置大约需要1个工作日一、同态加密简介全同态加密是指能够在不知道密钥的情况下,对密文进行任意的计算。即满足:这种特殊的性质使得
- How to understand privacy computing
qwfys200
Reading隐私计算隐私计算保护
Howtounderstandprivacycomputing概述什么是隐私计算数据流通的困境隐私计算流派隐私计算应用场景金融行业医疗健康行业政务行业相关技术同态加密可信执行环境概述什么是隐私计算 2016年,中国科学院信息工程研究所研究员李凤华等对隐私计算在概念上进行了界定:隐私计算是面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法,具体是指在处理视频、音频、图像、图形、文字、数值、泛在网络行为信息
- 2022-02-24
Aaron阿酷
通过集成一流的技术,我们正在建立强大的技术基础。1.保证密文形式数据的可用性。这里使用的加密技术主要包括零知识证明。2.隐私保护数据共享。一般的方法是对数据进行加密,让数据所有者控制对它的访问。技术包括去中心化加密存储、代理重加密、基于身份的加密和基于属性的加密等。3.隐私数据计算,涉及将某些隐私计算能力集成到智能合约中。使用的技术包括多方安全计算、同态加密等。这三种技术方案可以在很多应用领域提供
- Zama TFHE-rs白皮书(2)
mutourend
基础理论同态加密
前序博客有:基于[Discretized]Torus的全同态加密指引(1)基于[Discretized]Torus的全同态加密指引(2)TFHE——基于[Discretized]Torus的全同态加密代码解析ZamaTFHE-rsZamaTFHE-rs白皮书(1)ZamaTFHE-rs白皮书,见:Zama团队IlariaChillotti、MarcJoye、PascalPaillier论文《Pro
- Zama TFHE-rs白皮书(1)
mutourend
基础理论同态加密
1.引言前序博客有:基于[Discretized]Torus的全同态加密指引(1)基于[Discretized]Torus的全同态加密指引(2)TFHE——基于[Discretized]Torus的全同态加密代码解析ZamaTFHE-rsZamaTFHE-rs白皮书,见:Zama团队IlariaChillotti、MarcJoye、PascalPaillier论文《ProgrammableBoot
- TFHE——基于[Discretized] Torus的全同态加密 代码解析
mutourend
基础理论同态加密区块链算法
1.引言前序博客见:基于[Discretized]Torus的全同态加密指引(1)基于[Discretized]Torus的全同态加密指引(2)Zama团队的MarcJoye2021年论文GuidetoFullyHomomorphicEncryptionoverthe[Discretized]Torus,开源代码实现见:https://github.com/tremblaythibaultl/tt
- 基于[Discretized] Torus的全同态加密指引(1)
mutourend
基础理论同态加密区块链算法
1.引言全同态加密(FHE,FullyHomomorphicEncryption),由Rivest等人于1978年首次提出,可用于对已加密数据做函数运算,仅在2009年由Gentry首次实现突破性解决。经过近十年来的研究,开始出现实用解决方案,并正推进标准化。本指引是针对实操者的,其:解释了TFHE的内部工作原理。TFHE为基于torus的全同态加密方案。描述了基于torusdiscretized
- Zama TFHE-rs
mutourend
基础理论同态加密
1.引言前序博客见:基于[Discretized]Torus的全同态加密指引(1)基于[Discretized]Torus的全同态加密指引(2)TFHE——基于[Discretized]Torus的全同态加密代码解析开源代码见:https://github.com/zama-ai/tfhe-rs(Rust)TFHE-rs为:纯Rust实现的TFHE(FullyHomomorphicEncrypti
- 基于[Discretized] Torus的全同态加密指引(2)
mutourend
基础理论同态加密区块链算法
前序博客有:基于[Discretized]Torus的全同态加密指引(1)5.基于已加密数据处理很显然,TLWE加密方案和TGLWE加密方案均具有加法同态性。[GSW13]Gentry–Sahai–Waters方法使用matrixproduct来将TLWE加密方案和TGLWE加密方案,转换为支持有限乘法次数的方案。5.1TLWE密文5.1.1TLWE密文加法令(Tqn+1\mathbb{T}_q^
- 数据脱敏和数据加密,它们有什么不同?
PrimiHub
网络安全github
PrimiHub一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台,专注于分享数据安全、密码学、联邦学习、同态加密等隐私计算领域的技术和内容。无论是静态数据存储、数据使用,还是数据传输,任何时候保护数据的安全都是至关重要的,本文将介绍目前两种常见的数据混淆方法——数据脱敏和数据加密。什么是数据脱敏以及它是如何工作的?数据脱敏是将敏感数据转化为虚假或掩码数据的过程,这些数据看起来与真实数据相似。脱敏不会暴露
- 数据隐私治理所面临的四大挑战
PrimiHub
github安全网络安全
PrimiHub一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台,专注于分享数据安全、密码学、联邦学习、同态加密等隐私计算领域的技术和内容。近年来,隐私功能越来越受到重视,在重大立法改革和加强监管审查的支持下,各组织通过部署和扩展专门的隐私计划和职能来做出回应。隐私不再是信息安全、法律或道德的一个子集,而是一门专业学科,需要全球专门的隐私专业人士投入时间和精力。然而,隐私专家仍然面临着一些挑战,越来越多
- 全球隐私计算技术发展概览
PrimiHub
密码学github同态加密零知识证明
PrimiHub一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台,专注于分享数据安全、密码学、联邦学习、同态加密等隐私计算领域的技术和内容。目前,数字经济正面临着一个巨大的问题。一方面个人数据处理能力的指数级增长创造了一系列前所未有的可能性,人类可以通过人工智能获得非常有价值的信息。另一方面这些人工智能技术正在给我们带来新的隐私威胁。在此背景下,大多数关于隐私发展的会议都提出了新的隐私增强技术(PETs
- 隐私计算介绍
鲲志说
前沿技术分享笔记笔记web3密码学可信计算技术安全架构同态加密算法
这里只对隐私计算做一些概念性的浅显介绍,作为入门了解即可目录隐私计算概述隐私计算概念隐私计算背景国外各个国家和地区纷纷出台了围绕数据使用和保护的公共政策国内近年来也出台了数据安全、隐私和使用相关的政策法规隐私计算技术发展隐私计算技术安全多方计算不经意传输混淆电路秘密分享同态加密可信执行环境功能介绍联邦学习功能介绍算法对比最后隐私计算概述隐私计算概念隐私计算(Privacypreservingcom
- NuLink 试图解决什么问题以及解决方案是什么?
sduteaching
Nucypher使用Python实现并改进了TFHE方案。不幸的是,他们在几年前放弃了这个项目。可能是因为当年FHE的效率一直是瓶颈。但近年来,FHE的效率和应用都有了突破,尤其是基于FHEW的可编程自举技术,TFHE不断被提出和迭代,使得FHE很快落地。我们将使用这些最新技术探索我们的解决方案,以确保同态加密的可用性。创建至今,各行各业的企业都明白,数据是实现业务价值最大化的关键。几乎所有企业都
- 机器学习-隐私保护总览
Ataraxia8088
人工智能安全密码学
这段时间有项目在进行,所以对斯坦福DanBoneh密码学的阅读进度有所放缓,之后会继续更新,这段时间对当前机器学习领域隐私保护的方向做了一点小总结。近年来,隐私保护机器学习的研究方向大致可以分为三类:一是以k-匿名为代表的基于等价类的方法。二是以差分隐私为代表的基于数据失真的方法。三是以安全多方计算、同态加密、秘密共享、函数加密为代表的密码学方法。匿名化是最早提出的隐私保护技术,其中应用较多的-匿
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
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网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟