真的有必要以批量大小的倍数的块来输入神经网络吗？
批量大小（Batch Size）是指在训练神经网络时，一次性输入的样本数量。在实际应用中，确定合适的批量大小对于神经网络的训练效果和效率都具有重要影响。
是否有必要以批量大小的倍数的块来输入神经网络，取决于具体的场景和需求。以下是对这个问题的全面回答：
概念： 批量大小是指一次性输入神经网络进行训练或推理的样本数量。通常情况下，一个批次（Batch）由多个样本组成，批量大小决定了每次迭代中参与计算和参数更新的样本数量。
分类： 批量大小可以分为小批量（Mini-Batch）、全批量（Full-Batch）和在线学习（Online Learning）三类。
- 小批量：批量大小介于1和全样本大小之间，通常是常用的训练方式。小批量能够更好地平衡计算效率和模型训练的稳定性，同时还可以利用GPU并行计算的优势。
- 全批量：批量大小等于训练集的样本数量，也就是一次性将所有样本输入神经网络。全批量在训练样本较少且内存充足的情况下可以使用，但通常会导致计算和内存负载过大，且不利于模型泛化。
- 在线学习：批量大小为1，即每次只输入一个样本进行训练。在线学习适用于数据量大且样本具有时序性的场景，能够实时地对模型进行训练和调整。
优势： 选择适当的批量大小能够带来以下优势：
- 计算效率：合理增大批量大小可以充分利用GPU等并行计算设备的计算能力，提高训练速度。
- 内存利用：较大的批量大小可以减少参数更新的频率，节省内存开销。
- 模型稳定性：较大的批量大小可以提供更稳定的梯度估计，有助于避免梯度噪声对模型训练的影响。
- 泛化性能：较大的批量大小可以提供更准确的梯度估计，有助于改善模型的泛化性能。
应用场景： 具体选择批量大小的决策应根据以下因素综合考虑：
- 训练数据集大小：如果训练数据集较小，可以选择较大的批量大小，以更好地利用数据并提高训练效率。
- 计算资源：如果计算资源有限，可以选择较小的批量大小以减少计算开销。
- 内存容量：如果内存容量有限，需要根据可用内存来选择合适的批量大小。
- 模型复杂度：对于复杂的模型，较大的批量大小可能更有利于提高模型的泛化性能。
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我用Caffe训练了神经网络。然后，我使用它来预测给定一些新输入的输出。为此，我将训练好的神经网络与指定输入的deploy.prototxt一起加载到pycaffe中：
name: "IrisNet"
input: "data"
input_dim: 1 # batch size
input_dim: 1
input_dim: 1
input_dim: 300 # number of features
input: "adbeoption"
input_dim: 1 # batch size
input_dim: 1
input_dim: 1
浏览 0提问于2015-08-05得票数 1
我有一张照片。我真的想把它转换/解码成张量。为什么？因为我想把这个张量输入到用角字写的神经网络中。问题是，如何将这张图像转换成带值的张量，这不会给我提供神经网络时的错误？
假设有一条路径，它必须被转换成张量，这个张量可以被输入角神经网络。
谢谢，非常感谢。
浏览 2提问于2017-12-16得票数 0
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在大量致力于神经网络的工作中，作者认为每层神经元数是2的幂。
这一选择的理论依据(前提)是什么？
浏览 0提问于2017-01-20得票数 4
回答已采纳
我的模型期望输入错误所建议的[null,12]。当我创建一个张量时 tf.tensor([12 values], [null, 12]) 它抛出这个Error: Tensor must have a shape comprised of positive integers but got shape [,13]。我该如何解决这个问题？
浏览 50提问于2020-04-09得票数 2
如果输入是块长度的倍数，为什么在结尾需要填充块？我了解到，如果没有添加一个虚拟块，那么它是不具有抗碰撞能力的，但我想了解为什么会这样。
假设MD输出Zb而不是H(Zb=L)。为什么这种特殊的结构不具有抗碰撞能力的原因何在？
浏览 0提问于2018-03-17得票数 3
2回答
神经网络函数最小化器的时间复杂度
、、、、
我试着训练一个neural network来识别A到J的手写信件。我有一套200000码的训练。每个训练集都是784像素值的列表。我的神经网络有input layer of size 784，hidden layer of size 50和output layer of size 10。
我正在使用python的fmin_cg库的scipy最小化函数。我面临的问题是，每次迭代都要花费大量的时间。
第一次迭代几乎花了7-10分钟。
第二次迭代耗时20分钟。
第三名还在跑。
这可能是因为我的电脑过时了，只有2GB的内存和一个缓慢的处理器，但是我以前用training set of size 500
浏览 0提问于2016-10-31得票数 1
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1回答
在阅读一本PyTorch书籍时，我偶然发现了这样一段代码，其中作者更改了轴的顺序。 img_t.permute(1，2，0) (将轴的顺序从C×H×W更改为H×W×C) 在神经网络中，H x W x C是输入图像的默认输入尺寸吗？
浏览 48提问于2021-09-17得票数 0
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我目前正在使用AES256在CBC模式下填充PKCS7来加密一些数据。看起来输出大小并不总是2的幂，这正是我所期望的。
是否可以计算输出的大小(以字节为单位)，只知道输入数据？
浏览 0提问于2017-12-17得票数 3
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事实证明，CNN (卷积神经网络)在文本/文档分类中是非常有用的。我想知道如何处理长度差异，因为在大多数情况下，文章的长度是不同的。在Keras中有什么例子吗？谢谢！！
浏览 0提问于2016-06-02得票数 11
1回答
我的问题是-如何确定输出密文的长度？
我模糊地知道输出长度必须是所用密码块大小的倍数。但这是否意味着：
如果输入数据的长度是密码块大小的倍数，那么输出长度将与输入长度相同？
如果输入数据的长度不是密码块大小的倍数，那么输出长度将是输入长度+一个块大小？
谢谢!
浏览 2提问于2013-03-08得票数 0
1回答
我的数据是以下CVS文件：
1,0
2,0
3,0
4,0
5,1
6,0
7,1
8,1
9,1
10,1
我想对此执行逻辑回归，第一列是x，第二列是y。此外，我想使用TensorFlow和一个简单的神经网络来实现这一点，该网络由一个输入节点和一个输出节点(没有隐藏层)组成。由于我仅使用1个节点作为输入，1个节点用于输出，我是否应该使用
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
在这个阶段，我对使用批处理不感兴趣，因为我想先了解其他部分。
浏览 0提问于2017-07-25得票数 0
当在web上寻找经典的神经网络体系结构时，我发现隐藏的神经网络层通常包含32、64、128、256.神经元。
这有什么原因吗？
浏览 3提问于2014-06-28得票数 4
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我有一个16字节数组，我将使用可用字符的自定义实现将其编码为基本的32字符串表示形式。
我可能遇到的问题是：
16字节的数据是128位，要检查从字节数组编码到基本32的字符数目，我会这样做：
128 /5= 25.6
我一直从一个16字节数组中得到26个字符，但是根据上面的计算，这是因为25.6圈到26圈吗？编码中的字符数总是26个还是可能是25个？
谢谢
浏览 0提问于2018-06-28得票数 1
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表示a[2, 3]是2x3维的矩阵。假设每个输入中有10个元素，网络是一个两个元素的分类器(例如，猫或狗)。假设只有一个致密层。现在，我忽略了偏差向量。我知道这是一个过于简单的神经网络，但它仅适用于此示例。神经网络密集层中的每个输出可以计算为 output = matmul(input, weights) 其中weights是权重矩阵10x2，input是输入向量1x10，output是输出向量1x2。 我的问题是:可以用一个矩阵乘法同时计算整个输入序列吗？看起来你可以计算 output = matmul(input, weights) 其中总共有100个输入，input是100x10，we
浏览 20提问于2020-11-28得票数 1
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我有一些带有以下代码片段的神经网络，请注意batch_size == 1和input_dim == output_dim：
<code>A0</code>
目前，上面的神经网络工作得很好，但它非常慢，因为它会在每个样本(批量大小= 1)中更新梯度。我希望将批处理大小设置为> 1，但my_fn_that_only_takes_in_vectors不能容纳第一维不是1的矩阵。由于我的自定义损失的性质，将批处理输入平整为长度矢量(batch_size * input_dim)似乎不起作用。
既然输入和输出都是N x input_dim，其中N> 1，我该如何编写新
浏览 23提问于2019-12-04得票数 0
我真的搞不懂它是做什么的。
更具体地说，我在Matlab上从事图像压缩工作，我得到的代码如下所示：
X=imread('image1.jpg');
s=size(X); % image1.jpg has size 330 x 220
offset1 = mod(8-mod(s(1),8),8);
offset2 = mod(8-mod(s(2),8),8);
if offset1 ~= 0 || offset2 ~= 0
X(s(1)+offset1, s(2)+offset2, 3) = 0;
end
figure(1)
image(X);
axis ima
浏览 1提问于2015-03-23得票数 1
我有一个15位数字的字符串要加密。
我尝试过使用.NET的各种加密函数，但我的所有加密字符串的长度至少为24、28或32。
我听说过Padding = None的CipherMode.CTS会产生与输入长度相同的长度输出，但是我似乎不能得到相同的结果。我已经玩弄了块大小，密钥大小和盐大小。
我不介意在我的输入字符串中添加一个数字，使其长度变为16。
有人知道解决方法吗？
浏览 0提问于2010-11-24得票数 5
如果文档大小为1KB，Mongo每秒可以插入或删除8000个文档，这是否意味着给定文档大小8KB，Mongo只能处理1000个文档？
浏览 1提问于2014-02-16得票数 1
我有一个应用程序，它将一些信息以加密状态存储在文件和数据库中。如何根据明文输入计算结果密文的长度？
加密操作包括使用.NET RijndaelManaged类/算法，然后在存储之前转换为Base64字符串。
我想要做的是预先知道给定输入的加密字符串的长度，这样我就可以根据可用于加密形式的存储空间相应地限制输入的长度(如果这有意义的话！)。
谢谢
浏览 1提问于2009-06-13得票数 2
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我正在从头开始构建一个神经网络。目前有一批32个训练示例，对于每个单独的示例，我计算导数(梯度)并对它们求和。 在对32个训练示例的梯度求和后，我应用：weight += d_weight * -learning rate; 问题是:我应该对这32个梯度求和(到目前为止)还是平均？ 或替代解决方案： 我应该为每个损失输出计算每个32个梯度(到目前为止)，还是对交叉熵损失输出进行平均，然后计算单个梯度？ 我已经查看了多个来源，但并不清楚答案是什么。此外，对于Mnist训练，我的软件中的最佳学习率低于0.0001。这与我在其他神经网络中看到的0.01到0.05不同。
浏览 131提问于2021-05-11得票数 0
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1回答
从我的安全团队，他们希望我使用AES256密钥强度和CBC模式。我的代码只有当我现在输入32个字母的明文后，更改为256 CBC和块大小为128，我的代码才能工作。
如果输入“这是一个测试”(不超过32个字符)，我将收到：
System.Security.Cryptography.CryptographicException:输入数据不是一个完整的块。
如果我输入：“ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ000000"，工作！
用“这是一个测试”作为输入，我需要哪些代码来使它工作？
代码如下：
public byte[] EncryptStringToByte(s
浏览 6提问于2015-03-20得票数 1
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3回答
我正在用GPU训练深度神经网络。如果我的样本太大，批次太大，或者网络太深，我会得到一个内存不足的错误。在这种情况下，有时可以生产较小的批次并仍然进行训练。 是否可以计算训练所需的GPU大小，并预先确定要选择的批量大小？ 更新 如果我打印网络摘要，它会显示"trainable parameters“的数量。我不能根据这个值进行估算吗？例如，以此为例，乘以批处理大小，乘以双倍渐变等？
浏览 57提问于2017-07-17得票数 18
我使用batch_size =4构造我的生成器函数，如下所示： tf.data.Dataset.from_generator(img_gen, output_types=(tf.float32, tf.float32), output_shapes = ([4,200,200,3],[4,2])) 在运行之后，我发现了这个错误 ValueError: `generator` yielded an element of shape (2, 200, 200, 3) where an element of shape (4, 200, 200, 3) was expected. 我不明白为什么？
浏览 66提问于2020-03-25得票数 2
通常，卷积神经网络的输入由具有给定width*height*channels的图像来描述。对于不同数量的批处理大小，输入节点的数量是否也会有所不同？也就是说，输入节点的数量会变成batch_size*width*height*channels吗
浏览 0提问于2018-06-12得票数 1
我有个问题。我被赋予了DES的56位密钥和输入块大小为64位的加密.
块大小为8字节，我设法解密了前7字节。然而，对于最后一个字节，DES是56位，它被填充到64位，所以我的解密消息不足一个字节。
当我到达第7循环时，plaintext1已经是空的了，因此我只有一个字节短缺。
有什么办法解决这个问题吗？
编辑
String plaintext1 = "ZZZZZZZ";
//removed line
System.out.println(Arrays.toString(plaintext1 .getBytes()));
System.out.println(plaintext1
浏览 3提问于2017-03-10得票数 0
假设一个人使用Keras制作了一个神经网络。训练权重是否取决于训练数据输入系统的顺序？可以先输入属于一个类别的数据，然后再输入属于另一个类别的数据，还是应该是随机的？
浏览 2提问于2017-08-03得票数 3
1回答
我想建立一个神经网络模型，比方说100行的数据被分成5个堆栈，每个堆栈20行，而不是一次迭代通过所有它，我想建立一个基于前20行数据(即第一个堆栈)的神经网络，然后保存模型(权重等)，然后传递下一个堆栈(下一个20行，即21-40行)到更新后的模型(即从前一个模型更新的权重)，依此类推。有人能告诉我这种类型的神经网络叫什么吗？我昨天刚刚尝试了我的第一个神经网络，我对所有数据进行了批量迭代(我相信它发生在一个时期，而不是多个时期)。
以下是我使用Keras(Tensorflow后端)在Python中制作的神经网络，可以有人建议我根据我的需求进行编辑以制作以下模型吗？
# Create first
浏览 24提问于2017-01-10得票数 0
在一个在线教程中，输入神经网络的批量大小被设置为m= 32；我读到训练集和测试集被切割，以便形成32的倍数的块。如下所示： X_train, X_val = X_train[:462 * batch_size], X_train[-56 * batch_size:]
y_train, y_val = y_train[:462 * batch_size], y_train[-56 * batch_size:] 这真的是必要的，还是只是额外的预防措施？
浏览 20提问于2020-10-25得票数 0
1回答
我使用的是一种基于transfert style的深度学习方法，它使用VGG (神经网络)。后者适用于小尺寸(512x512像素)的图像，但当输入图像较大(尺寸> 1500px)时，它会提供失真的结果。该方法的作者建议将输入的大图像分成几个部分，然后将样式转换到portion1，然后再转换到portion2，最后将这两部分连接起来得到最终的大图像，因为VGG是为小图像制作的。这种方法的问题是，结果图像在部分“粘合”的区域级别上会有一些不一致的区域。我如何纠正这些区域？这是这种划分方法的替代方法吗？
浏览 29提问于2020-09-10得票数 5
我不知道应该为MurmurHash3_x86_128()函数中的len参数提供什么值(也有类似的函数)。可以在中找到murmurhash3代码。
如果你的答案是它是密钥的长度，那么请在第154行解释代码。
浏览 3提问于2012-06-15得票数 4
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1回答
AES填充模糊度
、、、
我一直在C中实现AES，现在我正在通过实现填充来完成这个程序。阅读其他许多关于填充主题的问题，我发现一种很流行的方法是用剩下的位置填充每个州的剩余位置。例如，如果我只有12个字节要加密，我会用4个字节来填充剩余的4个字节。我的问题是，如果我有一个满的块，但以1结尾，我如何知道这是一个填充字节还是值1？
免责声明:我知道这个程序不应该在生产中使用，因为它可能有各种不同的不安全性。我这么做是为了好玩，不是为了加密最高机密文件。
浏览 4提问于2017-05-21得票数 1
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2回答
PHP -在线获取股票行情
、、、、
我有一个php文件，在其中我试图获得在线数据/股票报价，我想要在html表中逐行打印，下面是我的代码：
{
$url = 'http://download.finance.yahoo.com/d/quotes.csv?
s=^AORD+BHP.AX+BLT.L+AAPL&f=nd1l1';
$data = file_get_contents($url);
echo $data;
}
输出结果为：“所有普通”，“2017年9月7日”，5753.80“必和必拓BLT FPO"，”2017年9月7日“，27.33”必和必拓PLC订单$
浏览 36提问于2017-09-08得票数 0
1回答
假设我们有一些输入数据、地面实况标签和一个神经网络。然后，我们使用这些数据和标签来训练模型，并得到一些结果。 出于某种原因，我们发现，与使用原始数据作为输入相比，计算数据的局部标准差并将其作为输入可以得到更好的结果。这是一个计算本地标准差的例子，它来自here h = 1; % for half window size of 3
x = [4 8 1 1 1 7 9 3]; % input signal
N = length(x); % length of the signal
o = ones(1, N);
浏览 8提问于2019-05-06得票数 0
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2回答
当训练神经网络时，一个超参数是一个小批的大小。常见的选择是每小批32、64和128个元素。
是否有任何关于小批量应该有多大的规则/指南？或任何研究培训效果的出版物？
浏览 0提问于2017-04-17得票数 32
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1回答
AES中的流密码加密
、、、
我在C#中实现了AES 256位算法，但我加密的是128位纯文本块，这需要填充，所以我不想填充，也不想用来流密码。
使用流密码代替使用128位块
逐字节加密流
CryptLib _crypt =新CryptLib()；//CryptLib plainText =“这是要加密的文本”；字符串iv = CryptLib.GenerateRandomIV(16)；//16字节= 128位字符串密钥=CryptLib.getHashSha256(“我的密钥”，31)；//32字节= 256位MessageBox.Show(Arm)；/字符串cypherText = _crypt.encrypt
浏览 3提问于2017-03-08得票数 0
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1回答
如果应该加密的字符串是空的，那么加密在哪里？
$string = ''; // empty string
$met_enc = 'aes256';
$key_enc = '1234';
$iv = '1234567891011121'; // 16 chars
$encryption = openssl_encrypt($string, $met_enc, $key_enc, 0, $iv); // encrypt string
$decryption = openssl_decrypt($encryption, $me
浏览 2提问于2021-01-16得票数 2
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我想知道AES加密后的数据大小，这样我就可以避免缓冲AES后的数据(在磁盘或内存上)，主要是因为知道大小。
我使用128位AES和javax.crypto.Cipher和javax.crypto.CipherInputStream进行加密。
几个不同输入大小的测试表明，如下计算的加密后大小是正确的：
long size = input_Size_In_Bytes;
long post_AES_Size = size + (16 - (size % 16));
但我不确定上述公式是否适用于所有可能的输入大小。
有没有一种方法可以在应用AES加密后提前计算数据的大小，而不必缓冲加密的数据(在磁盘
浏览 4提问于2010-07-20得票数 73
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1回答
我不一定有问题，我更好奇。如果我将AES填充模式设置为PKCS7，并加密长度为128的byte[]，则输出byte[]为144。
var input = new string('0', 128);
var inputBytes = Encoding.UTF8.GetBytes(input);
using var aes = Aes.Create();
Console.WriteLine(aes.BlockSize); // 128 (bits)
aes.Padding = PaddingMode.PKCS7;
using var encryptedMessageStre
浏览 4提问于2022-04-02得票数 0
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1回答
Rails指南：说我可以使用find_each来限制ActiveRecord返回的行数。它还说，我不需要指定一个开始，默认的顺序是ASC。在这种情况下，我实际上无法指定一个开始，因为索引是一个twitter ID。
这就是我在我的控制器中所拥有的，在索引方法中：
@user = User.find_each(:batch_size => 100)
但是，当Rails试图呈现视图时，我得到以下消息：
no block given (yield)
这告诉我Rails希望我提供一个块(就像在起点和终点)。
有什么想法吗？
浏览 2提问于2013-05-28得票数 2
1回答
当我试图在C++中加密，在C#中解密时，它会给我一个错误
输入数据不是一个完整的块。
但这对我来说没有任何意义，因为如果我试图用C++解密消息，与我进行加密的语言相同，它就能正常工作。
因此，来自C++部分的一些代码：
int main(int argc, char* argv[]) {
std::string szEncryptionKey = "Sixteen byte key";
std::string szEncryptionIV = "Sixteen byte key";
std::string str = "I do not l
浏览 0提问于2018-03-08得票数 4
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1回答
我正在训练一个神经网络(在RNN之上的CNN )，使用theano，并使用RMSPROP进行优化(我正在使用千层面实现)。我的问题是，每次我训练网络，我得到完全不同的结果(准确性)。我使用固定的种子初始化参数，当我使用SGD训练时，问题不会发生，所以我猜RMSPROP是导致问题的原因。
这是RMSPROP的正常行为吗？处理这种情况的最佳实践是什么？我应该多次训练网络，然后选择最好的模型吗？
我还在优化，每次使用一个示例(我的训练集很小，所以我没有使用小批量或批处理)，这是RMSPROP的一个好做法吗？
浏览 13提问于2017-03-07得票数 0
我试图对一个巨大的输入文件进行base64编码，最后得到一个文本输出文件，我想知道是否可以对输入文件进行逐位编码，或者是否需要一次对整个文件进行编码。
这将在AS/400 (iSeries)上完成，如果这会有任何不同的话。我正在使用我自己的base64编码例程(用RPG编写)，它工作得很好，如果没有大小限制的话，也没问题。
浏览 4提问于2011-10-28得票数 21
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📷
我的问题是：
假设我们有一个3乘1的神经网络，类似于图像中的神经网络(输入层有3个神经元，输出层有一个神经元，没有隐藏层)，当给神经网络输入一个训练样本(即feature1、feature2、feature3输入)时，我发现不存在计算正向和反向传播输出的问题，而且我知道我的初始权重是如何优化的，我发现的问题是，每次给神经网络多个训练输入时，我不知道初始权值是如何优化的。
例如，我们有3×3矩阵的训练输入。
[[195, 90, 41],
[140, 50, 30],
[180, 85, 43]]
第一列是高度，第二列是重量，第三列是鞋的大小，我们用第一行、第二行和第三排给NN。我们知道，在
浏览 0提问于2018-07-07得票数 3
我对火把很陌生。我正在训练一个用于MNIST数据集分类的人工神经网络。
train_loader = DataLoader(train_data,batch_size=200,shuffle=True)
我很困惑。数据集是60,000张图像，我已经设置了6000批大小，我的模型有30个时代。每个时代只会看到6000幅图像，还是每个时代会看到10批6000幅图像？
浏览 3提问于2020-05-26得票数 0
我正在尝试使用由神经网络工具箱生成的具有simulink模型的神经网络。
神经网络是倒立摆的控制器。每当我构建一个网络时，它总是生成一个只有一个输入的网络。我的问题需要通过两个输入一个输出来解决，然后，我必须将该网络放在simulink块上，但我找不到正确的工具。我看到的唯一一个需要两个网络模型，我不知道为什么。
请问有谁能帮我吗？
浏览 3提问于2013-04-03得票数 1
回答已采纳
我正在尝试使用BouncyCastle的AES Key Wrap来执行确定性加密。但是我得到了以下错误： Org.BouncyCastle.Crypto.DataLengthException: 'wrap data must be a multiple of 8 bytes' 下面是我的代码： static void Main(string[] args)
{
var txt = UTF8Encoding.UTF8.GetBytes("Some text here.");
var key = UTF8Encod
浏览 28提问于2021-01-26得票数 0
2回答
我想加密我所有的会话php数据，当我想使用这些信息时，我使用以下函数对它们进行解密：
define("ENCRYPTION_KEY", "!@#$%^Soheil&*");
/**
* Returns an encrypted & utf8-encoded
*/
function encrypt($pure_string, $encryption_key) {
$iv_size = mcrypt_get_iv_size(MCRYPT_BLOWFISH, MCRYPT_MODE_ECB);
$iv = mcrypt_creat
浏览 2提问于2015-08-30得票数 1
回答已采纳
我想知道块密码到底是如何工作的，我需要在它完成后得到10个或更少的块，而我真的没有在网上找到任何东西可以告诉我它将产生多少个块，以及我是否可以将其限制为10或更少？
如果你知道任何资源，如网站，可以帮助我，这将是非常感谢！
浏览 2提问于2016-03-16得票数 0
我知道base64会将特定图片或文本的总“大小”增加1/3，但是AES_ENCRYPT呢
浏览 3提问于2013-01-30得票数 1
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我想用PKCS#7填充实现AES-CBC模式，以及验证给定密文的正确填充的方法。我最初的理解是，对于大小为n (其中n小于16)的输入，PKCS#7 pads 16-n，直到输入变为可被16整除为止(在本例中等于16 )。但后来我意识到这将使验证一个正确的填充是不可能的。
然后，我发现在执行PKCS#7填充时，总是至少填充1字节(如果输入的长度可被期望的数量整除，则使用字节01 )。这种理解是正确的吗？如果是这样的话，我是否应该将输入分成大小为15字节(16字节为pad字节)的块？
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