Web前端开发大作业——低仿Bilibili，纯Html、CSS、JavaScript实现 网站基于Html5、CSS3和原生JavaScript实现，参照Bilibili的设计，并包含各种常用元素、样式、交互功能，内容丰富，可供前端入门人员参照学习。 2.1整体设计 Dilidili整体以白色为主色调，纯净、简约兼容性好，有效突出网站内容。各个分页面布局与边距等设计不尽相同，以下一一介绍。 主页： 主页整体分为三个部分：header、main和footer。 Header部分包括导航栏、banner以及channel三个部分。导航栏整体采用flex布局，左边导航链接部分为横向排列的ul列表，紧接着是搜索框，最右边的用户部分采用绝对位置布局。背景为banner。Channel部分也采用flex布局，外边距与内边距为55px左右，使channel部分整体位于中央，排列紧凑。 Main部分宽1400px，左右内边距56px，包含推荐区、推广区、直播区、番剧区、漫画区、游戏区六大模块。这六个模块均采用grid布局，模块间存在56px的下内边距。具体行列数各分区略有不同。以下以推荐区与

大倾角巷道通常采用炮掘施工,为提高煤矿掘进机械化程度和巷道掘进效率,尝试采用EBZ-260 H型综掘机对象山矿井北二下山采区运输进风斜巷进行施工。生产实践表明:采用综掘机与刮板输送机联合对大倾角巷道施工后,巷道成型好,对周围岩石的扰动小,连续作业性强,有利于保障生产的接续性。

目前，大数据受到社会各界的广泛关注。受数据体量大、结构多样化、处理迅速快等因素影响，大多数传统的数据安全保护技术不再适用于大数据环境，着使得大数据安全问题日益严重。为此，近些年提出了大量的大数据安全保护技术。从加密算法、完整性校验、访问控制技术、密文数据去重和可信删除、密文搜索等视角，对当前大数据安全保护关键技术的研究现状进行分类阐述，分析其优缺点，并探讨它们未来发展趋势。

现代密码学整理 本资源摘要信息涵盖了现代密码学的基本概念、保密体制、认证体制、对称密码体制、非对称密码体制、哈希算法、古典密码学等方面的知识点。 一、信息安全的目标 信息安全的目标包括机密性、完整性、认证性、不可抵赖性和可用性。机密性指保证信息不泄露给非授权的用户或实体；完整性指数据在整个生命周期中维持准确和一致，未经授权不能进行篡改；认证性指消息的来源或本身被正确地标识，确保没有被伪造；不可抵赖性指用户无法在事后否认曾经进行的消息的生成、签发、接收等行为；可用性指保障信息资源。 二、攻击的形式 攻击的形式包括被动攻击和主动攻击。被动攻击是指窃听、截取等对机密性的攻击；主动攻击是指中断、篡改、伪造、重放等对完整性、认证性和可用性的攻击。 三、保密体制 保密体制是一种保障不被窃取的机制。它包括对称加密和非对称加密两种。对称加密使用相同的密钥进行加密和解密；非对称加密使用公钥加密、私钥解密。 四、认证体制 认证体制是一种保障消息源不可被假冒的机制。它包括消息认证码体制和数字签名体制。消息认证码体制使用对称认证体制；数字签名体制使用非对称认证体制。 五、实体认证 实体认证是一种保障交互者可以确认对方身份真实性的机制。 六、密码体制模型 密码体制模型是一个六元组（P，C，K，E，D，D*E=1），其中P是明文空间，C是密文空间，K是密钥空间，E是加密变换，D是解密变换，D*E=1表示加解密可逆。 七、攻击保密体制 攻击保密体制可以按照攻击目标划分为全部破解、全盘推导、实例推导和信息推导等。也可以按照攻击者可利用的信息划分为唯密文攻击、已知明文攻击、选择明文攻击、选择密文攻击和选择文本攻击等。 八、攻击认证体制 攻击认证体制可以按照攻击目标划分为完全摧毁、一般性伪造、选择性伪造和存在性伪造等。也可以按照攻击者可利用的信息划分为唯密钥攻击、已知消息攻击、一般的选择消息攻击、特殊的选择消息攻击和自适应的选择消息攻击等。 九、对称密码体制 对称密码体制是一种使用相同密钥进行加密和解密的机制。它的优点是运算速度快、密钥短、密文长度与明文长度相同或扩张较小。但缺点是密钥分发需要安全通道、密钥量大、难以管理和难以解决不可抵赖问题。 十、非对称密码体制 非对称密码体制是一种使用公钥加密、私钥解密的机制。它的优点是密钥分发相对容易、密钥管理简单、可以有效地实现数字签名、具有不可抵赖性的功能。但缺点是运算速度慢、密钥长、密文长度往往大于明文长度。 十一、无条件保密、计算安全性 无条件保密是指攻击者无法获得任何关于密钥或明文的信息。计算安全性是指攻击者无法在多项式时间内获得关于密钥或明文的信息。 十二、一次一密系统 一次一密系统是一种使用随机数输入和填充技术对密钥进行扩展的机制。 十三、复杂度理论基础概念 复杂度理论基础概念是指密码学中使用的复杂度理论基础概念，如多项式时间算法等。 十四、加密算法举例 加密算法举例包括分组密码、流密码等。分组密码如DES、AES、SM4、RC6等。流密码如RC4、Salsa20（软件）、Trivium（硬件）等。 十五、哈希算法举例 哈希算法举例包括SHA系列（SHA1、SHA256、SHA512）、MD5、SM3等。 十六、公钥算法举例 公钥算法举例包括SM2等。 十七、古典密码学 古典密码学是一种使用古典密码算法对消息进行加密和解密的机制。古典密码算法包括仿射密码、Hill密码等。

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本项目是一个基于Java和Spring Boot框架的智能家居系统，旨在为现代家庭提供一个便捷、智能的生活环境。系统集成了多种智能家居设备的控制功能，如智能灯光、智能门锁、智能温控等。用户可以通过手机应用程序或网页端界面，随时随地对家中设备进行远程控制和监控，实现智能化管理。系统采用前后端分离的架构，前端使用Vue.js框架，后端则基于Spring Boot框架，提供了高效、稳定的服务支持。数据库方面，选用了MySQL来存储用户数据和设备信息，确保数据的可靠性和安全性。项目的开发不仅是为了提升学生的实践能力和技术水平，更是为了让读者通过实际案例了解智能家居系统的设计与实现过程，掌握相关技术栈的应用。项目为完整毕设源码，先看项目演示，希望对需要的同学有帮助。

内容概要：本文详细介绍了利用Python进行微博文本情感分析的研究，涵盖了三种主要的技术手段：情感词典、支持向量机（SVM）以及长短期记忆网络（LSTM）。作者首先解释了数据预处理的方法，如编码选择、表情符号转换等。接着分别阐述了每种方法的具体实现步骤及其优缺点。情感词典方法简单直接但准确性有限；SVM方法通过TF-IDF提取特征，适用于中小规模数据集；LSTM则凭借深度学习的优势，在大规模数据集中表现出更高的准确性和鲁棒性。此外，还探讨了一个融合多种模型的混合方法。 适合人群：对自然语言处理、机器学习感兴趣的研发人员和技术爱好者，尤其是希望深入了解情感分析领域的从业者。 使用场景及目标：① 快速构建情感分析原型系统；② 在不同规模的数据集上评估并选择合适的情感分析模型；③ 提升微博评论等社交媒体文本的情感分类精度。 其他说明：文中提供了完整的代码示例和数据集下载链接，便于读者动手实践。同时强调了各方法的特点和局限性，帮助读者更好地理解和应用相关技术。

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查看器（大）CSV文件。 该程序在以下情况下很有用：-您要预览CSV文件。 -该文件对于Microsoft Excel或LibreOffice Calc太大，或者在这些程序之一中打开文件花费了太多时间。 荞麦CSV：-不会将整个文件加载到内存中。 -文件大小没有限制。 但是，网格中可以显示的行数是有限制的（请参见下文）。 限制-网格中可以显示的最大行数为2,147,483,647。 如果文件具有更多行，则仅显示前2147483483647行，并通知用户。 -CSV文件必须采用UTF-8（https://en.wikipedia.org/wiki/UTF-8）编码。