主頁 > 軟體設計 > 2020-10-29

2020-10-29

2020-10-31 14:01:44 軟體設計

關于區塊鏈有最安全私鑰嗎 ?

一種基于大腦意識的加密方法及系統

(一)當下加密領域現狀:
比如數字或是文字等形式加密有遺忘、丟失、被盜等風險,比如基于人臉識別的加密技識訓因為同卵雙胞胎或化妝術導致被仿冒;指紋加密技識訓因為接觸過的物件留下的指紋(或手指被肢解)而導致指紋被復制從而導致密碼泄露;聲紋加密技識訓因為竊聽器的存在導致聲音特征被盜取;虹膜加密技識訓因為特制隱形眼鏡的存在而導致被仿冒;這么多看上去這么具有唯一性、可靠性的加密技術也存在一定的不安全問題,主要原因是這些加密技術提取的特征滿足了普遍性、唯一性、穩定性、可采集行性,但是沒有滿足抗偽造性、抗脅迫性、必須活體檢測性、隱蔽性,那么如何提供一種密鑰加密特征既滿足普遍性、唯一性、穩定性、可采集行性的同時,還滿足抗偽造性、抗脅迫性、必須活體檢測性、隱蔽性成為一個急需解決的問題,
在這里插入圖片描述
(二)腦意識加解密程序
[0003]本發明旨在提出一種基于大腦意識的加密方法,為了解決上述技術問題,本發明采用的技術方案具體包括以下步驟:

0004意識加密,具體包括以下子步驟:

0005意識資料采集A:用戶將意識采集器戴在頭上,提示用戶將注意力放到指定位置,意識采集器采集大腦活動產生電磁波轉換的電流,并將電流放大,意識采集器進一步將電流波動記錄為模擬信號,再轉為數字信號,并將數字信號存入意識采集器存盤設備中;

0006意識資料采集B:意識分析器從意識采集器存盤設備提取步驟(1.1)中存入的資料,還原為波動圖,并計算波動圖的波幅與波頻,以判斷波幅是否小于指定值,波頻是否高于指定值,如果兩者有一個不滿足則繼續采集用戶大腦活動資料,如果兩者都滿足,活動誘發器開始作業,驅動螢屏顯示特定資訊,用戶看到特定資訊后產生大腦活動,意識采集器采集大腦活動產生電磁波轉換的電流,并將電流放大,意識采集器進一步將電流波動記錄為模擬信號,再轉為數字信號,并將數字信號存入意識采集器存盤設備中;

0007意識資料分析:驅動螢屏顯示另一特定資訊,并通過意識采集器繼續重復讀取用戶大腦活動,將重復讀取的大腦活動資料分別轉化為波動圖,通過特定演算法計算波動圖的相似度,如果相似度小于特定值,則繼續重復顯示上述特定資訊并讀取用戶大腦活動,直到有大段相似度高于特定值,并將該區域進行歸一化處理,將該區域采用資料摘要演算法生成為一個固定的特征值;

0008密鑰生成:重復以上意識采集與分析步驟,再次獲取特征值,如果兩次獲取的特征值不同,則再次重新開始意識采集與分析步驟,以生成新的特征值,直至特征值相同,使用該特征值作為密鑰種子生成密鑰對,接著保留密鑰,并將公約對外公布,使用密碼加密資料,將加密后的資料對外發布,并完成意識加密;

0009意識解密:解密請求者使用外部公約提出驗證請求,解密請求者重復步驟(1)中所有流程并獲得特定私鑰,使用私鑰解密資料,如果解密失敗則說明不匹配,即解密請求者不是加密人員,如果解密成功則說明匹配,即解密請求者是加密人員,

[0010]進一步的,步驟(1.3)中重復采集了五段用戶大腦活動,所述特定演算法為:

0011將第一段波動圖截取第1小段,然后在其它四段中進行對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0012將第一段波動圖中第2小段依次與其它四段對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0013依次將第一段波動圖中的所有小段與其它四段對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0014將第二段波動圖截取第1小段,然后在其它四段中進行對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0015將第二段波動圖所有小段與其它四段對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0016將剩余三段波動圖依次分別截為小段依次與另外四段對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0017收集所有對比結果,按小段進行分組匯總,匯總每一小段的總匹配數,合并連續匹配的小段為一大段,將這一大段在各原始段中最大公約區域提取出來,并計算出公約區域匹配的平均相似度,

[0018]進一步的,所述步驟(1.3)中特定值為97%,

[0019]進一步的,所述步驟(1.2)及(1.3)中所述特定資訊為一句話、一張圖片或一段視頻,

[0020]本發明還公開了一種基于大腦意識的加密系統,包括意識加密模塊與意識解密模塊,意識加密模塊又進一步包括意識資料采集子模塊A、意識資料采集子模塊B、意識資料分析子模塊與密鑰生成子模塊;

[0021]意識資料采集子模塊A的作業流程為:用戶將意識采集器戴在頭上,提示用戶將注意力放到指定位置,意識采集器采集大腦活動產生電磁波轉換的電流,并將電流放大,意識采集器進一步將電流波動記錄為模擬信號,再轉為數字信號,并將數字信號存入意識采集器存盤設備中;

[0022]意識資料采集子模塊B的作業流程為:意識分析器從意識采集器存盤設備提取上述存入的資料,還原為波動圖,并計算波動圖的波幅與波頻,以判斷波幅是否小于指定值,波頻是否高于指定值,如果兩者有一個不滿足則繼續采集用戶大腦活動資料,如果兩者都滿足,活動誘發器開始作業,驅動螢屏顯示特定資訊,用戶看到特定資訊后產生大腦活動,意識采集器采集大腦活動產生電磁波轉換的電流,并將電流放大,意識采集器進一步將電流波動記錄為模擬信號,再轉為數字信號,并將數字信號存入意識采集器存盤設備中;

[0023]意識資料分析子模塊的作業流程為:驅動螢屏顯示另一特定資訊,并通過意識采集器繼續重復讀取用戶大腦活動,將重復讀取的大腦活動資料分別轉化為波動圖,通過特定演算法計算波動圖的相似度,如果相似度小于特定值,則繼續重復顯示上述特定資訊并讀取用戶大腦活動,直到有大段相似度高于特定值,并將該區域進行歸一化處理,將該區域采用資料摘要演算法生成為一個固定的特征值;

[0024]密鑰生成子模塊的作業流程為:重復以上意識采集與分析子模塊的作業流程,再次獲取特征值,如果兩次獲取的特征值不同,則再次重新開始意識采集與分析步驟,以生成新的特征值,直至特征值相同,使用該特征值作為密鑰種子生成密鑰對,接著保留密鑰,并將公約對外公布,使用密碼加密資料,將加密后的資料對外發布,并完成意識加密;

[0025]意識解密模塊的作業流程為:解密請求者使用外部公約提出驗證請求,解密請求者重復意識加密模塊中所有作業流程并獲得特定私鑰,使用私鑰解密資料,如果解密失敗則說明不匹配,即解密請求者不是加密人員,如果解密成功則說明匹配,即解密請求者是加密人員,

[0026]進一步的,所述意識資料分析子模塊中重復采集了五段用戶大腦活動,所述特定演算法為:

0027將第一段波動圖截取第1小段,然后在其它四段中進行對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0028將第一段波動圖中第2小段依次與其它四段對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0029依次將第一段波動圖中的所有小段與其它四段對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0030將第二段波動圖截取第1小段,然后在其它四段中進行對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0031將第二段波動圖所有小段與其它四段對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0032將剩余三段波動圖依次分別截為小段依次與另外四段對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0033收集所有對比結果,按小段進行分組匯總,匯總每一小段的總匹配數,合并連續匹配的小段為一大段,將這一大段在各原始段中最大公約區域提取出來,并計算出公約區域匹配的平均相似度,

[0034]進一步的,所述意識資料分析子模塊中所述特征值為97%,

[0035]進一步的,所述意識資料采集子模塊B及意識資料分析子模塊中所述特定資訊為一句話、一張圖片或一段視頻,

[0036]本發明的有益效果為實作了真正只有當事人自己才可以解密的加密保護作用,解決了加密被破解、密碼被盜、密碼丟失等一系列問題,

附圖說明
[0037]圖1是本發明方法的流程圖;

[0038]圖2是本發明系統的結構圖,

具體實施方式
[0039]下面結合附圖和具體實施例對本發明作進一步詳述,在此需要說明的是,下面所描述的本發明各個實施例中所涉及的技術特征只要彼此之間未構成沖突就可以相互組合,

[0040]如圖1所示,本實施例公開了一種基于大腦意識的加密方法,解決方案是將大腦的意識活動作為加密特征,因為大腦意識的活動不僅滿足普遍性、唯一性、穩定性,還滿足抗偽造性、隱蔽性、抗活體檢測性,在一定程度上是否被脅迫使用密碼也是可以區分的,而大腦活動時會產生電流、電流會形成電磁波,電磁波可以通過線圈或電極片捕獲,也就是同時還滿足可采集性,那么將大腦意識的活動作為加密特征將滿足以上問題中所有的特性要求,也將成為到目前為止最安全的加密方案,

[0041]本實施例中的意識采集器主要用于捕獲大腦活動信號,在意識采集器中主要有四大核心模塊,信號捕獲模塊、信號放大模塊、信號收集模塊、信號存盤模塊,在信號捕獲模塊中,主要用于將大腦活動資訊轉為電流脈動資訊,核心原理是使用極細微的導線纏繞為一定圈數的線圈貼近頭皮,大腦電磁波經過線圈時會形成電流,從而起到將大腦信號轉為電信號的作用;在信號放大模塊中,主要將收集到的由大腦信號轉變來的微弱電流脈沖進行增強,從而達到可收集、可分析的標準,核心原理是使用三極管或等價放大器件接入外部電流,將電流脈沖進行同比例放大;在信號收集模塊中,主要用于將放大后的電流脈沖記錄為模擬信號,并將模擬信號進一步轉為二進制信號,轉換的核心原理是根據脈沖強度定義一個脈沖最大值,這個最大值涵蓋所有的脈沖電流峰值,并將模擬信號中的波動峰值根據波動比例轉為定額數字,并將該數字轉為二進制進行記錄;在信號存盤模塊中,主要用于將轉換為二進制后的脈沖資訊存盤到緩沖區、閃存、磁盤等設備上,為后續分析作準備,

[0042]本實施例中的活動誘發器主要用于促使大腦做出特定的活動,當大腦進入聚焦狀態時,需要根據應用場景要求用戶進行一段大腦互動,這個互動可能涉及因視覺誘發的大腦活動、因運動誘發的大腦活動、因觸徑訓外部反射誘發的大腦活動,所以在活動誘發器中主要包含三大核心模塊,視覺誘發模塊、運動誘發模塊、事件誘發模塊,在視覺誘發模塊中,主要根據應用場景需要為用戶展示特定的畫面,可能是照片、視頻,也可能是文字,以此激起用戶大腦的活動,并記錄下與此對應的大腦活動資料;在運動誘發模塊中,主要用于特定場景下與運動關聯的大腦活動,比如抬手、方向盤左轉、跑步跳躍等,這種運動誘發不僅適用于四肢健全的正常人,也適用于截肢的人員,比如截腿的人員可以想象走路的運動,這樣也會激發大腦的活動,這對于截腿后將走路設為加密特征的加密場景將非常實用,因為可以用來作為驅動義肢的解鎖密碼;在事件誘發模塊中,主要用于與場景互動時的大腦活動記錄,比如用戶進入一個溫馨的房間、聽到一首好聽的歌、被人踩了腳趾、身體受傷等,這些外部的事件也會激起用戶的大腦活動,這種大腦活動的特征在實景游戲或VR游戲中解鎖場景或按場景加密私密資訊很有用,可以實作必須要當事人重新回到當下場景才能解密的效果,

[0043]本實施例中的意識密鑰器主要用于提取大腦活動的特征并生成密鑰,在意識密鑰器中,主要用于將讀取的用大腦活動特征提取出來,這個程序可能需要進行很多次,一直到可采集到穩定特征為止,因為未進行過特殊訓練的人在大腦活動的時候常常伴隨很大的衍生想法,所以在意識密鑰器中包含三個主要核心模塊,特征提取模塊、特征公約分析模塊、特征密鑰模塊,在特征提取模塊中,主要用于將采集的波動資料去除噪音后進行歸一化處理;在特征公約分析模塊中,主要用于將歸一化后的多段波動資料提取公約數,將多段波動中重疊度最高的區域提取出來,并將該區域的最大完全重疊區域裁剪出來,并將該區域波動資料采用資料摘要演算法生成為一個特征值,并要求用戶重新進行相同的大腦識別互動,并將再次活動的波動資料提取特征進行對比,如果不一致,將本次資料采集也作為公約數提取的基礎資料一起提取,直到提取到有可重復匹配的公約數為止,如果資料的繼續采集導致計算公約數程序無法獲得公約數,那么就將資料清零從頭開始采集;在特征密鑰模塊中,主要用于將前面提取的特征作為密鑰對的種子生成固定密鑰對,并保留私鑰,將公約對外公布,

[0044]本實施例包括以下具體步驟:

0045意識加密,具體包括以下子步驟:

0046意識資料采集A:用戶將意識采集器戴在頭上,提示用戶將注意力放到指定位置,意識采集器采集大腦活動產生電磁波轉換的電流,并將電流放大,意識采集器進一步將電流波動記錄為模擬信號,再轉為數字信號,并將數字信號存入意識采集器存盤設備中;

0047意識資料采集B:意識分析器從意識采集器存盤設備提取步驟(1.1)中存入的資料,還原為波動圖,并計算波動圖的波幅與波頻,以判斷波幅是否小于指定值,波頻是否高于指定值,如果兩者有一個不滿足則繼續采集用戶大腦活動資料,如果兩者都滿足,活動誘發器開始作業,驅動螢屏顯示特定資訊,特定資訊為一句話、一張圖片或一段視頻,用戶看到特定資訊后產生大腦活動,意識采集器采集大腦活動產生電磁波轉換的電流,并將電流放大,意識采集器進一步將電流波動記錄為模擬信號,再轉為數字信號,并將數字信號存入意識采集器存盤設備中;

0048意識資料分析:驅動螢屏顯示另一特定資訊,特定資訊為一句話、一張圖片或一段視頻,并通過意識采集器繼續重復讀取五段用戶大腦活動,將重復讀取的大腦活動資料分別轉化為波動圖,然后執行如下演算法:

0049將第一段波動圖截取第1小段,然后在其它四段中進行對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0050將第一段波動圖中第2小段依次與其它四段對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0051依次將第一段波動圖中的所有小段與其它四段對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0052將第二段波動圖截取第1小段,然后在其它四段中進行對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0053將第二段波動圖所有小段與其它四段對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0054將剩余三段波動圖依次分別截為小段依次與另外四段對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0055收集所有對比結果,按小段進行分組匯總,匯總每一小段的總匹配數,合并連續匹配的小段為一大段,將這一大段在各原始段中最大公約區域提取出來,并計算出公約區域匹配的平均相似度,

[0056]如果相似度小于90%,則繼續重復顯示上述特定資訊并讀取用戶大腦活動,直到有大段相似度高于90%,并將該區域進行歸一化處理,將該區域采用資料摘要演算法生成為一個固定的特征值;

0057密鑰生成:重復以上意識采集與分析步驟,再次獲取特征值,如果兩次獲取的特征值不同,則再次重新開始意識采集與分析步驟,以生成新的特征值,直至特征值相同,使用該特征值作為密鑰種子生成密鑰對,接著保留密鑰,并將公約對外公布,使用密碼加密資料,將加密后的資料對外發布,并完成意識加密;

0058意識解密:解密請求者使用外部公約提出驗證請求,解密請求者重復步驟(1)中所有流程并獲得特定私鑰,使用私鑰解密資料,如果解密失敗則說明不匹配,即解密請求者不是加密人員,如果解密成功則說明匹配,即解密請求者是加密人員,

[0059]如圖2所示,本實施例公開了一種基于大腦意識的加密系統,包括意識加密模塊與意識解密模塊,意識加密模塊又進一步包括意識資料采集子模塊A、意識資料采集子模塊B、意識資料分析子模塊與密鑰生成子模塊;

[0060]意識資料采集子模塊A的作業流程為:用戶將意識采集器戴在頭上,提示用戶將注意力放到指定位置,意識采集器采集大腦活動產生電磁波轉換的電流,并將電流放大,意識采集器進一步將電流波動記錄為模擬信號,再轉為數字信號,并將數字信號存入意識采集器存盤設備中;

[0061]意識資料采集子模塊B的作業流程為:意識分析器從意識采集器存盤設備提取上述存入的資料,還原為波動圖,并計算波動圖的波幅與波頻,以判斷波幅是否小于指定值,波頻是否高于指定值,如果兩者有一個不滿足則繼續采集用戶大腦活動資料,如果兩者都滿足,活動誘發器開始作業,驅動螢屏顯示特定資訊,用戶看到特定資訊后產生大腦活動,意識采集器采集大腦活動產生電磁波轉換的電流,并將電流放大,意識采集器進一步將電流波動記錄為模擬信號,再轉為數字信號,并將數字信號存入意識采集器存盤設備中;

[0062]意識資料分析子模塊的作業流程為:驅動螢屏顯示另一特定資訊,特定資訊為一句話、一張圖片或一段視頻,并通過意識采集器繼續重復讀取五段用戶大腦活動,將重復讀取的大腦活動資料分別轉化為波動圖,然后執行如下演算法:

0063將第一段波動圖截取第1小段,然后在其它四段中進行對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0064將第一段波動圖中第2小段依次與其它四段對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0065依次將第一段波動圖中的所有小段與其它四段對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0066將第二段波動圖截取第1小段,然后在其它四段中進行對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0067將第二段波動圖所有小段與其它四段對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0068將剩余三段波動圖依次分別截為小段依次與另外四段對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0069收集所有對比結果,按小段進行分組匯總,匯總每一小段的總匹配數,合并連續匹配的小段為一大段,將這一大段在各原始段中最大公約區域提取出來,并計算出公約區域匹配的平均相似度,

[0070]如果相似度小于90%,則繼續重復顯示上述特定資訊并讀取用戶大腦活動,直到有大段相似度高于90%,并將該區域進行歸一化處理,將該區域采用資料摘要演算法生成為一個固定的特征值;

[0071]驅動螢屏顯示另一特定資訊,特定資訊為一句話、一張圖片或一段視頻,并通過意識采集器繼續重復讀取用戶大腦活動,將重復讀取的大腦活動資料分別轉化為波動圖,通過特定演算法計算波動圖的相似度,如果相似度小于特定值,則繼續重復顯示上述特定資訊并讀取用戶大腦活動,直到有大段相似度高于特定值,并將該區域進行歸一化處理,將該區域采用資料摘要演算法生成為一個固定的特征值;

[0072]密鑰生成子模塊的作業流程為:重復以上意識采集與分析子模塊的作業流程,再次獲取特征值,如果兩次獲取的特征值不同,則再次重新開始意識采集與分析步驟,以生成新的特征值,直至特征值相同,使用該特征值作為密鑰種子生成密鑰對,接著保留密鑰,并將公約對外公布,使用密碼加密資料,將加密后的資料對外發布,并完成意識加密;

[0073]意識解密模塊的作業流程為:解密請求者使用外部公約提出驗證請求,解密請求者重復意識加密模塊中所有作業流程并獲得特定私鑰,使用私鑰解密資料,如果解密失敗則說明不匹配,即解密請求者不是加密人員,如果解密成功則說明匹配,即解密請求者是加密人員,

[0074]以上所述,僅是本發明的較佳實施例而已,并非對本發明的技術范圍作任何限制,故但凡依本發明的權利要求和說明書所做的變化或修飾,皆應屬于本發明專利涵蓋的范圍之內,

圖片說明

在這里插入圖片描述

轉載請註明出處,本文鏈接:https://www.uj5u.com/ruanti/196805.html

標籤:其他

上一篇:【并發編程】深入理解synchronized原理

下一篇:軟體測驗:面試題整理附答案,一點點小總結

標籤雲
其他(157675) Python(38076) JavaScript(25376) Java(17977) C(15215) 區塊鏈(8255) C#(7972) AI(7469) 爪哇(7425) MySQL(7132) html(6777) 基礎類(6313) sql(6102) 熊猫(6058) PHP(5869) 数组(5741) R(5409) Linux(5327) 反应(5209) 腳本語言(PerlPython)(5129) 非技術區(4971) Android(4554) 数据框(4311) css(4259) 节点.js(4032) C語言(3288) json(3245) 列表(3129) 扑(3119) C++語言(3117) 安卓(2998) 打字稿(2995) VBA(2789) Java相關(2746) 疑難問題(2699) 细绳(2522) 單片機工控(2479) iOS(2429) ASP.NET(2402) MongoDB(2323) 麻木的(2285) 正则表达式(2254) 字典(2211) 循环(2198) 迅速(2185) 擅长(2169) 镖(2155) 功能(1967) .NET技术(1958) Web開發(1951) python-3.x(1918) HtmlCss(1915) 弹簧靴(1913) C++(1909) xml(1889) PostgreSQL(1872) .NETCore(1853) 谷歌表格(1846) Unity3D(1843) for循环(1842)

熱門瀏覽
  • 面試突擊第一季,第二季,第三季

    第一季必考 https://www.bilibili.com/video/BV1FE411y79Y?from=search&seid=15921726601957489746 第二季分布式 https://www.bilibili.com/video/BV13f4y127ee/?spm_id_fro ......

    uj5u.com 2020-09-10 05:35:24 more
  • 第三單元作業總結

    1.前言 這應該是本學期最后一次寫作業總結了吧。總體來說,對作業的節奏也差不多掌握了,作業做起來的效率也更高了。雖然和之前的作業一樣,作業中都要用到新的知識,但是相比之前,更加懂得了如何利用工具以及資料。雖然之間卡過殼,但總體而言,這幾次作業還算完成的比較好。 2.作業程序總結 相比前兩個單元,此單 ......

    uj5u.com 2020-09-10 05:35:41 more
  • 北航OO(2020)第四單元博客作業暨課程總結博客

    北航OO(2020)第四單元博客作業暨課程總結博客 本單元作業的架構設計 在本單元中,由于UML圖具有比較清晰的樹形結構,因此我對其中需要進行查詢操作的元素進行了包裝,在樹的父節點中存盤所有孩子的參考。考慮到性能問題,我采用了快取機制,一次查詢后盡可能快取已經遍歷過的資訊,以減少遍歷次數。 本單元我 ......

    uj5u.com 2020-09-10 05:35:48 more
  • BUAA_OO_第四單元

    一、UML決議器設計 ? 先看下題目:第四單元實作一個基于JDK 8帶有效性檢查的UML(Unified Modeling Language)類圖,順序圖,狀態圖分析器 MyUmlInteraction,實際上我們要建立一個有向圖模型,UML中的物件(元素)可能與同級元素連接,也可與低級元素相連形成 ......

    uj5u.com 2020-09-10 05:35:54 more
  • 6.1邏輯運算子

    邏輯運算子 1. && 短路與 運算式1 && 運算式2 01.運算式1為true并且運算式2也為true 整體回傳為true 02.運算式1為false,將不會執行運算式2 整體回傳為false 03.只要有一個運算式為false 整體回傳為false 2. || 短路或 運算式1 || 運算式2 ......

    uj5u.com 2020-09-10 05:35:56 more
  • BUAAOO 第四單元 & 課程總結

    1. 第四單元:StarUml檔案決議 本單元采用了圖模型決議UML。 UML檔案可以抽象為圖、子圖、邊的邏輯結構。 在實作中,圖的節點包括類、介面、屬性,子圖包括狀態圖、順序圖等。 采用了三次遍歷UML元素的方法建圖,第一遍遍歷建點,第二、三次遍歷設定屬性、連邊,實作圖物件的初始化。這里借鑒了一些 ......

    uj5u.com 2020-09-10 05:36:06 more
  • 談談我對C# 多型的理解

    面向物件三要素:封裝、繼承、多型。 封裝和繼承,這兩個比較好理解,但要理解多型的話,可就稍微有點難度了。今天,我們就來講講多型的理解。 我們應該經常會看到面試題目:請談談對多型的理解。 其實呢,多型非常簡單,就一句話:呼叫同一種方法產生了不同的結果。 具體實作方式有三種。 一、多載 多載很簡單。 p ......

    uj5u.com 2020-09-10 05:36:09 more
  • Python 資料驅動工具:DDT

    背景 python 的unittest 沒有自帶資料驅動功能。 所以如果使用unittest,同時又想使用資料驅動,那么就可以使用DDT來完成。 DDT是 “Data-Driven Tests”的縮寫。 資料:http://ddt.readthedocs.io/en/latest/ 使用方法 dd. ......

    uj5u.com 2020-09-10 05:36:13 more
  • Python里面的xlrd模塊詳解

    那我就一下面積個問題對xlrd模塊進行學習一下: 1.什么是xlrd模塊? 2.為什么使用xlrd模塊? 3.怎樣使用xlrd模塊? 1.什么是xlrd模塊? ?python操作excel主要用到xlrd和xlwt這兩個庫,即xlrd是讀excel,xlwt是寫excel的庫。 今天就先來說一下xl ......

    uj5u.com 2020-09-10 05:36:28 more
  • 當我們創建HashMap時,底層到底做了什么?

    jdk1.7中的底層實作程序(底層基于陣列+鏈表) 在我們new HashMap()時,底層創建了默認長度為16的一維陣列Entry[ ] table。當我們呼叫map.put(key1,value1)方法向HashMap里添加資料的時候: 首先,呼叫key1所在類的hashCode()計算key1 ......

    uj5u.com 2020-09-10 05:36:38 more
最新发布
  • 【中介者設計模式詳解】C/Java/JS/Go/Python/TS不同語言實作

    * 中介者模式是一種行為型設計模式,它可以用來減少類之間的直接依賴關系,
    * 將物件之間的通信封裝到一個中介者物件中,從而使得各個物件之間的關系更加松散。
    * 在中介者模式中,物件之間不再直接相互互動,而是通過中介者來中轉訊息。 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:20:47 more
  • 露天煤礦現場調研和交流案例分享

    他們集團的資訊化公司及研究院在一個礦區正在做智能礦山的統一平臺的 試點,專案投資大概1億,包括了礦山的各方面的內容,顯示得我們這次交流有點多余。他們2年前開始做智能礦山的規劃,有很多煤礦行業專家的加持,他們的描述是非常完美,但是去年底應該上線的平臺,現在還沒有看到影子。他們確實有很多場景需求,但是被... ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:20:25 more
  • 《社區人員管理》實戰案例設計&個人案例分享

    設計是一個讓人夢想成真程序,開始編碼、測驗、除錯之前進行需求分析和架構設計,才能保證關鍵方面都做正確 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:20:17 more
  • 軟體架構生態化-多角色交付的探索實踐

    作為一個技術架構師,不僅僅要緊跟行業技術趨勢,還要結合研發團隊現狀及痛點,探索新的交付方案。在日常中,你是否遇到如下問題 “ 業務需求排期長研發是瓶頸;非研發角色感受不到研發技改提效的變化;引入ISV 團隊又擔心質量和安全,培訓周期長“等等,基于此我們探索了一種新的技術體系及交付方案來解決如上問題。 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:20:10 more
  • 【中介者設計模式詳解】C/Java/JS/Go/Python/TS不同語言實作

    * 中介者模式是一種行為型設計模式,它可以用來減少類之間的直接依賴關系,
    * 將物件之間的通信封裝到一個中介者物件中,從而使得各個物件之間的關系更加松散。
    * 在中介者模式中,物件之間不再直接相互互動,而是通過中介者來中轉訊息。 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:19:44 more
  • 露天煤礦現場調研和交流案例分享

    他們集團的資訊化公司及研究院在一個礦區正在做智能礦山的統一平臺的 試點,專案投資大概1億,包括了礦山的各方面的內容,顯示得我們這次交流有點多余。他們2年前開始做智能礦山的規劃,有很多煤礦行業專家的加持,他們的描述是非常完美,但是去年底應該上線的平臺,現在還沒有看到影子。他們確實有很多場景需求,但是被... ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:19:07 more
  • 《社區人員管理》實戰案例設計&個人案例分享

    設計是一個讓人夢想成真程序,開始編碼、測驗、除錯之前進行需求分析和架構設計,才能保證關鍵方面都做正確 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:18:57 more
  • 軟體架構生態化-多角色交付的探索實踐

    作為一個技術架構師,不僅僅要緊跟行業技術趨勢,還要結合研發團隊現狀及痛點,探索新的交付方案。在日常中,你是否遇到如下問題 “ 業務需求排期長研發是瓶頸;非研發角色感受不到研發技改提效的變化;引入ISV 團隊又擔心質量和安全,培訓周期長“等等,基于此我們探索了一種新的技術體系及交付方案來解決如上問題。 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:18:49 more
  • 05單件模式

    #經典的單件模式 public class Singleton { private static Singleton uniqueInstance; //一個靜態變數持有Singleton類的唯一實體。 // 其他有用的實體變數寫在這里 //構造器宣告為私有,只有Singleton可以實體化這個類! ......

    uj5u.com 2023-04-19 08:42:51 more
  • 【架構與設計】常見微服務分層架構的區別和落地實踐

    軟體工程的方方面面都遵循一個最基本的道理:沒有銀彈,架構分層模型更是如此,每一種都有各自優缺點,所以請根據不同的業務場景,并遵循簡單、可演進這兩個重要的架構原則選擇合適的架構分層模型即可。 ......

    uj5u.com 2023-04-19 08:42:41 more