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kenel_crypto
- 内核加解密算法 加解密函数库及其使用说明，详见附件。 find_cipher_by_name中参数ciphername可取的值为下面的组合，对应不同的模式: (des,des_ede3,aes,blowfish,cast5,dfc,idea,mars,rc5,rc6,serpent,twofish)-ecb (des,des_ede3,aes,blowfish,cast5,dfc,idea,mars,rc5,rc6,serpent,tw
NEWMD5
- 最新perl语言MD算法程序，可以直接考入lib目录下应用-latest perl language MD algorithm procedures can be directly entered the lib directory application
MD5demo
- MD消息摘要程序，MD5以512位分组来处理输入的信息，且每一分组又被划分为16个32位子分组，经过了一系列的处理后，算法的输出由四个32位分组组成，将这四个32位分组级联后将生成一个128位散列值。-MD news summary procedures, MD5 to 512 groups to deal with the importation of information and each group was divided in
md
- MD5算法的java实现，完整的代码，供大家学习只用-java MD5 algorithm to achieve complete code for all to study only
MD系列加密算法VC实现
- 次源码来源于www.eodeproject.com
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LZW_example
- mfc下的ＬＺＷ算法，可实现压缩和解压缩 界面友好-mfc the LZW algorithm can achieve compression friendly interface
MD5
- MD算法的源代码，用于各种情况下对密码进行加密和解密。使密码更安全。-MD algorithm source code for all cases of password encryption and decryption. So that the password more secure.
mddm
- MDDM是一种多类标分类降维算法，使用成对约束对正类和负类进行迭代- is a novel algorithm to deal with the multilabel dimensionality reduction.
md
- MD5 算法-MD5
md
- md算法的实现过程，实现了AES的加密和解密过程
md
- 波达角检测中的基于矩阵分解的高分辨测向算法-Angle of arrival detection based on matrix decomposition algorithm for high-resolution direction finding
MD
- 使用微软最新发布的c++amp开发的 关于md算法的源码，大家可以参考，以此来学习c++amp-md algorithm using c++amp
UCR-Using-an-AIS-Based-on-MD
- 基于流形距离的人工免疫无监督分类与识别算法 关键词：人工免疫系统, 流形, 无监督分类, 聚类, 模式识别-Unsupervised Classiˉcation and Recognition Using an Artiˉcial Immune System Based on Manifold Distance
MD
- RE算法针对多数据问题中的数据选择问题提出的，很好的解决了多数据问题。-RE algorithm for multi-data problems in the data selection raised a good solution to the problem of multiple data.
MD
- MD（马氏）距离算法，一种简便的特征评价函数-MD (Mahalanobis) distance algorithm, a convenient feature uation function
ACC+NMI+MD
- 用于评价聚类算法的三种常用指标，包括ACC、NMI和MD。主用用于采用获得的标签与已知标准匹配，从而得到分类精度。(The matlab program to evaluate the accuracy of the clustering methods which include ACC, NMI and MD indices.)
d
- <ul> * <li>界说变量与参数：输入变量x、权值变量w、偏置因子b，实践输出y、期望输出d和学习率参数c</li> * <li>初始化：n和权值w</li> * <li>输入练习样本，对每个练习样本拟定期望输出</li> * &l