lkw23333-CSDN博客

原创 C++(十)——模板(上)

函数模板基本语法#include<iostream>using namespace std;//两个整型交换函数//函数模板template<typename T> //声明模板void mySwap(T& a, T& b){ T temp = a; a = b; b = temp;}void test01() { int a = 10; int b = 20; //自动类型推导 //mySwap(a, b); //显示指

2022-04-08 11:07:56 232

原创 C++(九)——职工信息管理系统

简单的项目构成头文件职工抽象类#pragma once#include<iostream>#include<string>using namespace std;class Worker {public: //显示个人信息 virtual void showInfo() = 0; //显示岗位名称 virtual string getDName() = 0; int m_id; string m_name; int m_dId;};.

2022-04-08 10:59:45 1395

原创 C++(八)——文件操作

文本文件——写文件#include<iostream>#include<fstream>using namespace std;//文本文件中的写文件void test01() { //包含头文件，fstream //创建流对象 ofstream ofs; //指定打开方式 ofs.open("text.txt", ios::out); //写内容 ofs << "姓名：张山" << endl; ofs << "年龄：

2022-04-08 10:41:01 236

原创 C++(七)——多态

多态的基本语法#include<iostream>using namespace std;//动态多态满足条件//1.有继承关系//2.子类要重写父类的虚函数，注意重载是函数名相同但参数不同//重写函数返回值类型函数名参数列表完全相同//动态多态的使用//父类的指针或引用执行子类对象class Animal {public: //虚函数 virtual void speak() { cout << "动物在说话" << endl;

2022-03-11 12:27:41 882

原创 C++(六)——继承

继承中的对象模型#include<iostream>using namespace std;//继承中的对象模型class Base {public: int m_a;protected: int m_b;private: int m_c;};class Son :public Base {public: int m_d;};void test01() { //结果16 //父类中所有非静态成员属性都会被子类继承下去 //私有属性虽然无法访问，但

2022-03-11 12:08:32 100

原创 C++(五)——运算符重载

加号运算符重载#include<iostream>using namespace std;//对于内置数据类型，编译器知道如何运算//加号运算符重载class Person {public: int m_a; int m_b; //成员函数实现加号运算符重载 //Person operator+ (Person& p) { // Person temp; // temp.m_a = this->m_a + p.m_a; // temp.m_b = t

2022-03-11 11:34:46 1383

原创机器学习(七)——tf.keras搭建神经网络固定模式

一.总纲 import——导入相关模块 train,test——指定训练集与测试集 model = tf.keras.models.Sequential model.compile model.fit model.summary

2022-03-08 17:36:38 2544

原创机器学习(六)——优化器

优化器是引导神经网络更新参数的工具鸢尾花分类的各种优化器实现（只有优化器，更新参数的部分不同）1、SGD优化器from sklearn import datasetsimport tensorflow as tfimport numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltimport time ##记录时间#步骤###准备数据# 数据读入# 这个就是sgd优化器的案例x_data = datasets.load_iris().d

2022-03-08 17:35:55 1109

原创机器学习(五)——缓解过拟合

看图理解过拟合与欠拟合欠拟合解决方法增加输入特征项增加网络参数减少正则化参数过拟合解决方法数据清洗增大训练集采用正则化增大正则化参数案例import tensorflow as tffrom matplotlib import pyplot as pltimport numpy as npimport pandas as pd###正则化缓解过拟合# 正则化在损失函数中引入模型复杂度指标，利用给W

2022-03-08 17:25:52 1930 5

原创机器学习(四)——损失函数

损失函数（loss）:预测值（y)与已知答案（y_）的差距，优化目标loss最小以下1与2两个案例的loss函数都是针对酸奶日销量案例1、均方误差mse损失函数import tensorflow as tfimport numpy as np###拟合的是y = x1 + x2的函数SEED = 2333rdm = np.random.RandomState(seed=SEED) # 生成0至1不包含1之间的随机数x = rdm.rand(32, 2)#生成32行 2列的特征##

2022-03-08 17:12:01 1681

原创机器学习(三)——预备知识(学习率与激活函数)

预备知识import tensorflow as tfimport numpy as np# a = tf.constant([1,3,2,2,5])# b = tf.constant([0,4,1,1,6])# c = tf.where(tf.greater(a,b), a, b)#tf.where 若a > b则返回a, 否则返回b# print("c:", c)# rdm = np.random.RandomState(seed=1)#seed等于常数是使得每次产生的随机数相

2022-03-08 17:01:56 1230

原创机器学习(二)——鸢尾花案例

鸢尾花数据加载from sklearn import datasetsfrom pandas import DataFrameimport pandas as pdfrom sklearn.datasets import load_irisx_data = datasets.load_iris().data##返回所有输入特征y_data = datasets.load_iris().target##返回数据集标签print(x_data)print(y_data)##添加列名x_

2022-03-02 21:25:37 1069

原创机器学习(一)——熟悉tensorflow2.0

张量的生成import tensorflow as tfimport numpy as np###创建一个张量, 指定类型,判断是几维张量，直接数[的个数# a = tf.constant([1, 5], dtype= tf.int64)# print(a)# print(a.dtype)# print(a.shape)###将numpy数据转换为tensor# a = np.arange(0, 5)# b = tf.convert_to_tensor(a, dtype=tf.in

2022-03-02 21:22:12 708

原创 C++(四)——类和对象(下)

this指针的用途#include<iostream>using namespace std;//解决名称冲突//返回对象本身 *thisclass Person {public: int age; Person(int age) { //this指针指向的是被调用的成员函数所属的对象 this->age = age; } Person & personAddage(Person &p) { this->age += p.age;

2022-02-28 21:49:57 376

原创 C++(三)——类和对象(上)

构造函数#include<iostream>using namespace std;class Person {public: int age; Person() { cout << "无参构造" << endl; } Person(int a) { age = a; cout << "有参构造" << endl; } //拷贝构造参数 Person(const Person &p) { age

2022-02-28 21:41:17 321

原创 numpy学习记录

import numpy as np###numpy的创建以及基础运算#a = np.array([10,20,30,40])# a = np.array([[1,2],[3,4]])# b = np.arange(4).reshape(2,2)# print(a.dot(b))# print(a, b)#c = a * b#逐个相乘#c = np.dot(a, b)#矩阵相乘#c = b ** 2#c = np.sin(a)#print(c)# a = np.random..

2022-02-27 15:41:20 361

原创 CPA相关功耗分析（二）

CPA实例1攻击异或运算，攻击的比特数为3，即攻击的中间数据data=K⊕M, K和M的二进制比特数为3。（此处的加密方式为C=K⊕M）下发的明文和采集到的能量数据如下表所示，密钥K=？明文M 能量曲线能量值大小 000 T1 2.4 001 T2 2.2 010...

2021-12-19 14:06:05 1116

原创 CPA相关功耗分析（一）

1.相关性分析方法简介相关性分析方法：针对部分或者全部密钥位参与密码运算的过程中，根据能量信号与密码运算计算过程中产生的中间数据的汉明重量或者汉明距离的相关性，计算猜测密钥得到的中间结果汉明重量或者汉明距离与实测能量信号之间的线性相关性，来恢复密钥。1.1补充知识汉明距离 : 是一个概念，表示两个等长的字符串对应位不同的个数，对两个字符串进行异或运算，并统计其结果为1的个数就是汉明距离。（因为侧信道底层都是0和1的变换，所以此处只用二进制举例）汉明重量 : 它是一种特殊...

2021-12-11 15:39:03 2603 2

原创差分能量分析介绍（五）

DPA的执行（下）步骤数据收集和准备使用选择函数生成假设求平均值评估1.DPA：求平均值分析阶段是执行堆芯DPA计算的阶段。除了计算各记录子集的平均值外，还通常计算所有记录道上各点的平均落差和方差。平均性能由处理能力和存储吞吐量决定。在处理大型数据集时，许多性能优化都很有用。基本任务是快速计算多个记录道子集的平均值。一个大型分析可能涉及10^8条记录道，每条记录道至少有几百个点，共有10^5个子集求平均值。就能量迹数（N）、能量迹长度（L）和选择...

2021-12-11 15:09:29 1161

原创差分能量分析介绍（四）

DPA的执行（上）步骤数据收集和准备使用选择函数生成假设求平均值评估1.数据收集和准备DPA利用的泄漏可能比一组能量迹中的噪声水平小得多，但更好的信噪比需要更少的能量迹。在评估实验室或对抗环境中，时间通常至关重要，初始数据收集的改进可以通过改善信号质量来缩短恢复密钥的时间。1.1设备仪表影响功率测量信号质量的因素很多。例如，在靠近加密IC的地方进行测量通常可以改善跟踪。在具有多个电源和接地连接的大型ASIC/SOC上，为执行密码计算的电路供电...

2021-12-05 16:35:52 4371

原创差分能量分析介绍（三）

简单功率分析——SPA(Simple Power Analysis)简单功率分析是一组用于检查功率跟踪的方法，以深入了解设备的操作，包括识别与数据相关的功率变化。SPA侧重于检查在单个能量迹中直接可见或通过比较明显可见的能量迹对。1.SPA方法1.1单信道分析在单个能量迹中，与计时、设备属性、算法结构或计算的其他属性相对应的特征通常是可见的。SPA的第一阶段包括查看能量迹并推断操作。例如，图10是从使用3DES和EEPR...

2021-12-05 15:40:28 1281

原创差分能量分析介绍（二）

差分功率分析1、基本分析方法差分功率分析DPA是一种统计方法，用于分析测量集，以确定数据相关的相关性。基本方法包括将一组记录道划分为子集，然后计算这些子集的平均值之差。如果将哪个记录道分配给每个子集的选择与记录道中包含的测量值不相关，则随着记录道数量的增加，子集平均值的差异将接近零。否则，如果划分为子集与跟踪测量相关，则平均值将接近非零值。如果有足够的记录道，无论测量中存在多少噪声，都可以分离出极小的相关性。图6典型DPA结果（从上到下）显示第1轮...

2021-11-27 16:20:55 2578 1

原创差分能量分析介绍（一）

一、背景由于涉及多个系统层的攻击难以预测和建模，因此安全漏洞通常是由组件和层之间的意外交互造成的。如果算法设计者、软件开发人员和硬件工程师不合作，不了解彼此的工作，在系统的一个层中进行的安全性假设可能与其他层的实际属性不匹配。许多技术已被设计用于单独测试密码算法。例如，差分密码分析和线性密码分析可以利用密码输入和输出中极小的统计特征。现代密码被设计来抵抗这种攻击。然而，这种分析只适用于系统架构的一部分，即算法的数学结构。对密码分析的抵制不足以在实践中创建安全的密码系统...

2021-11-27 15:48:58 1175

原创 C++(二)——命名空间（上）

在C++中，名称可以是变量、函数、结构、枚举、类以及类和结构的成员。当随着项目的增大，名称相互冲突的可能性也将增加。使用多个厂商的类库时，可能导致名称冲突。例如，两个库可能都定义了名为List、Tree和Node的类，但定义的方式不兼容。用户可能希望使用一一个库的List类，而使用另一一个库的Tree类。这种冲突被称为名称空间问题。C++标准提供了名称空间工具,以便更好地控制名称的作用域。经过了一段时间后，编译器才支持名称空间,但现在这种支持很普遍。内联函数不受这项规则...

2021-11-20 14:32:27 685

原创 C++(一)——存储持续性、作用域、链接性

存储持续性、作用域、链接性自动存储持续性:在函数定义中声明的变量(包括函数参数)的存储持续性为自动的。它们在程序开始执行其所属的函数或代码块时被创建，在执行完函数或代码块时,它们使用的内存被释放。C++有两种存储持续性为自动的变量。静态存储持续性:在函数定义外定义的变量和使用关键字static定义的变量的存储持续性都为静态。它们在程序整个运行过程中都存在。C+ +有3种存储持续性为静态的变量。线程存储持续(C++11) :当前,多核处理器很常见，这些CPU可同时处理多个执行任务。这让程序能够将计算放

2021-11-20 13:29:49 712

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空空如也