基于totp算法的github两步验证2fa(双因子)机制python3.10实现-编程思维
从今年(2023)三月份开始,Github开始强制用户开启两步验证2FA(双因子)登录验证,毫无疑问,是出于安全层面的考虑,毕竟Github账号一旦被盗,所有代码仓库都会毁于一旦,关于双因子登录的必要性请参见:别让你的服务器(vps)沦为肉鸡(ssh暴力破解),密钥验证、双向因子登录值得拥有。 双因子登录说白了就是通过第三方设备证明"你是你自己"的一个措施,Github官方推荐在移动端下载1Pa
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从今年(2023)三月份开始,Github开始强制用户开启两步验证2FA(双因子)登录验证,毫无疑问,是出于安全层面的考虑,毕竟Github账号一旦被盗,所有代码仓库都会毁于一旦,关于双因子登录的必要性请参见:别让你的服务器(vps)沦为肉鸡(ssh暴力破解),密钥验证、双向因子登录值得拥有。 双因子登录说白了就是通过第三方设备证明"你是你自己"的一个措施,Github官方推荐在移动端下载1Pa
LZW编码 LZW算法和LZ78算法在编码方式上的不同: 输出只包含码字,其目的是克服发送每段最后一个未压缩字符造成的低效率。 LZW只输出代表词典中的缀-符串的码字。这就意味着开始时词典不能为空。开始状态,词典中必须包含可能在字符流中出现的所有的单个字符,把这些单个字符称为前缀根。 LZW编码算法的步骤: 步骤1: 开始时的词典包含所有可能的根(Root),当前前缀P为空; 步骤2: 当前
灰度图膨胀。图像的宽度和高度不变。 简单情况 下面创建一个3*3的灰度图,左上角为1,右下角为3,其它为0。 byte[] barr = new byte[9]; barr[0] = 1; barr[8] = 3; var img = WHCSHalCon.Base.Cr
原始定义:rgb1_to_gray 类似函数rgb3_to_gray 我们来试验一下,转换细节。我创建三个1*1的灰度图,分别测试以小六种情况。 一,R=100,G=0,B=0 二,R=200,G=0 ,B = 0 三,R=0 ,G=200,B=0 四,R=0,G=0,B=200 五,R=200,G=200,B=0 六,R=200,G=200,B
KruskalAlgorithm.h /*****************************************************************//** * \file KruskalAlgorithm.h * \brief Kruskal Algorithm克鲁斯卡尔算法 * IDE: VSCODE c11 https://github.co
FordFulkersonAlgorithm.h /** * ***************************************************************************** * @file FordFulkersonAlgorithm.h * @brief Ford - Fulkerson Algorithm
DijkstrasAlgorithm.h /** * ***************************************************************************** * @file DijkstrasAlgorithm.h * @brief Dijkstra's Algorithm in C 迪杰斯特拉算法
PrimsAlgorithm.h /** * ***************************************************************************** * @file PrimsAlgorithm.h * @brief Prim's Algorithm * @author (geovindu,
# encoding: utf-8 # 版权所有 2023 ©涂聚文有限公司 # 许可信息查看:Huffman Coding Huffman Coding 霍夫曼编码 ( Huffman coding ) 是一种可变长的前缀码 # 描述: # Author : geovindu,Geovin Du 涂聚文. # IDE : PyCharm 2023.1 python
HuffmanCoding.h /** * ***************************************************************************** * @file HuffmanCoding.h * @brief Huffman Coding https://www.programiz.com/dsa/h
原文:https://juejin.cn/post/6996132859001962504?searchId=20230925172238C35D1579B2CBC3D2F78A 7.4 图的存储结构 图的存储结构相较线性表与树来说就更加复杂了。首先,我们口头上说的“顶点的位置”或“邻接点的位置”只是一个相对的概念。其实从图的逻辑结构定义来看,图上任何一个顶点都可被看成是第一个顶点,任一顶点
当下午六点的钟声敲响,小悦如常地结束了一天的工作。她坐在工位上,脑海中不禁回想起自己学习数学的过程。那些数字、公式以及那些漫长夜晚的努力,都像是一段迷人的旋律,让她无法忘怀。当她沉浸在回忆中时,那迷人的微笑映入了旁人的眼帘,而这一幕恰好被一位同事捕捉到。 “你在笑什么呢?”同事好奇地问道。 “哦,没什么。”小悦笑着回答,“只是想起了一些有趣的数学问题。” 由于等电梯的人太多,小悦便开始回想那些神
目录前言排序算法冒泡排序选择排序插入排序归并排序快速排序计数排序基数排序桶排序 前言 排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一,本篇使用JavaScript语言实现各种常见排序算法。 排序算法 冒泡排序 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换他们两个。 对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后,最后的元素会是最大的数。 针对所有的元素重复以上的步骤,除
在繁忙的周五,小悦坐在会议室里,面前摆满了各种文件和会议安排表。她今天的工作任务是为公司安排下周的50个小会议,这让她感到有些头疼。但是,她深吸了一口气,决定耐心地一个一个去处理。 首先,小悦仔细地收集了每个会议的相关信息,包括会议的主题、目的、预计参加人数、所需设备和预计的开始和结束时间等。她需要这些信息来计算所有会议的总时间长度,以便能够合理安排时间表。 小悦开始了紧张的计算。汗水从她的额头
会议室II 给定一个会议时间安排的数组,每个会议时间都会包括开始和结束的时间s1,e1,s2,e2]..](si<ei) ,为避免会议冲突,同时要考虑充分 利用会议室资源,请你计算至少需要多少间会议室,才能满足这些会议安排。 示例1 输入: [[0,30],[5,10],[15,20]] 输出: 2 假设三个会议分别为ABC 0~30的时间段内开A会,那么这段时间A肯定占用一个会议室 5
python: # encoding: utf-8 # 版权所有 2023 涂聚文有限公司 # 许可信息查看: # 描述: # Author : geovindu,Geovin Du 涂聚文. # IDE : PyCharm 2023.1 python 311 # Datetime : 2023/9/21 21:28 # User : geovindu # Pr
给定一个二叉树,判断它是否是高度平衡的二叉树。 本题中,一棵高度平衡二叉树定义为: 一个二叉树每个节点 的左右两个子树的高度差的绝对值不超过 1 。 示例 1: 输入:root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出:true 示例 2: 输入:root = [1,2,2,3,3,null,null,4,4] 输出:false 示例 3: 输入:root = [] 输出:t