作手阿冰 - 第 14 页

Java实现国密Sm3算法

虽然国密算法SM3的官方文档只有短短四五页，但实现起来涉及的细节还是挺多的。特此，Milo将开发心得，以及源码和注解做个分享，希望读者能够轻松理解SM3。

预备知识
- Java基本数据类型大小byte：1个字节；short：2个字节；char：2个字节；int：4个字节；long：8个字节等等。十六进制：一个数代表4个二进制位。所以需要拿捏好数据长短。
- Ascii码有区分十进制、八进制、十六进制。官方文档样例中使用的都是十六进制，“abc”=“616263”，而不是十进制Ascii码“979899”。计算和操作过程中，要留意数据类型转换的问题。
- 左移和循环左移官方文档中提及的移位计算均为循环左移。即移出的高位放到该数的低位。
- 左补0在转换数据类型时，除了关注溢出问题、Ascii码问题，还要关注转换结果的长度问题。SM3算法中，若二进制长度不足需要补全，否则拼接结果时会出现意想不到的错误。

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工作的时候，因为是内网开发，所以遇到难题Milo都记在纸上。原本想一月一发，事实上却因为各种缘由拖了大半年，一下子整理起来问题还真有点多。以下内容可以说是问题集锦，或者大杂烩了。

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本文主要回顾了部分常用排序算法，包括冒泡排序，快速排序，选择排序，插入排序，希尔排序，以及归并排序。

稳定性：飞机插毛，即归并排序，基数排序，插入排序，冒泡排序是稳定的。
平均算法复杂度：快堆龟，即快速排序，堆排序，归并排序是nlogn。
参考blog，含gif演示，注意：该文章中的算法有误。

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FacenNet是谷歌提出的一种新的人脸识别的方法，该方法在LFW数据集上的准确度已经达到了99.65%。

上个周末，Milo在FaceNet的导入上踩了整整两天的坑，包括开发环境，源代码报错，运行异常等等。希望本文的粗糙填坑可以帮助到更多和Milo一样的人工智障爱好者和初学者。

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本文实现的是Kaggle竞赛平台上Getting Started级别的Digit Reconizer（即MNIST）。使用Tensorflow搭建了5层卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN），最终取得测试成绩是0.98742。

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谈机器学习，免不了要讲损失函数；讲损失函数，避不开梯度下降；运用梯度下降，必先确定梯度方向。为什么梯度方向是函数局部上升最快的方向？

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自从毕业之后，Milo一直忙于工作，无暇管理独立博客。最近沉迷于机器学习实战，Milo想以博文的形式记录学习的心路历程，正好可以打理一下。

更新了一下Hexo，Milo发现Next主题都已经到了7.0的时代。怎么更新主题呢？

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GOF根据模式的目标将模式分为三个类目：创建型、行为型和结构型。

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初学机器学习的时候，Milo毫无方向感。看过Ng的机器学习，看过《机器学习实战》，看过《西瓜书》，虽然对机器学习有个大概的了解，但仍无法很熟练地说出每个算法的具体内容，以及算法所属类别。

无意间，在CSDN上找到了一份大纲，感觉豁然开朗。特此转载，日后将逐渐完善每个算法的相关学习和介绍。

以下是算法大纲：

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注意：本文使用UEFI方式安装Arch Linux，所以首先请检查电脑是否支持UEFI启动。BIOS/MBR启动方式请不要继续往下看。

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