pkp加密算法是什么

PKP（Public Key Pinning）是一种安全策略，主要用于防范网络钓鱼和中间人攻击，特别是在HTTPS协议中。它通过浏览器预先缓存并固定服务器的公钥哈希值，这样当客户端在后续连接时会检查服务器提供的公钥是否与其之前存储的哈希值匹配。如果服务器的公钥发生改变，浏览器会立即发出警告，因为这可能是证书被恶意替换的信号。

PKP最初是为Web浏览器设计的，但现在已经扩展到了其他需要保护身份验证安全的场景，比如TLS/SSL客户端和服务器之间的连接。

相关问题

#if PID_PARAMETER_STYLE > (0) float *pKp; //比例系数指针 float *pKi; //积分系数指针 float *pKd; //微分系数指针 #else float *pPb; //比例带 float *pTi; //积分时间，单位为秒 float *pTd; //微分时间，单位为秒 float ts; //采样周期，单位为秒 #endif 这段代码什么意思

这段代码是一个条件编译指令，用于根据宏定义的值来选择不同的代码块进行编译。

如果宏定义 `PID_PARAMETER_STYLE` 大于 0，则编译第一个代码块，其中定义了三个浮点型指针变量 `pKp`、`pKi` 和 `pKd`，用于指向比例系数、积分系数和微分系数。

否则，编译第二个代码块，其中定义了四个浮点型指针变量 `pPb`、`pTi`、`pTd` 和 `ts`，用于指向比例带、积分时间、微分时间和采样周期，这个风格的 PID 参数更加直观。

通过使用条件编译，可以根据宏定义的值选择不同的参数风格，以适应不同的应用需求或者个人偏好。

解释：def conjugate_gradient(fun, grad, x0, iterations, tol): """ Minimization of scalar function of one or more variables using the conjugate gradient algorithm. Parameters ---------- fun : function Objective function. grad : function Gradient function of objective function. x0 : numpy.array, size=9 Initial value of the parameters to be estimated. iterations : int Maximum iterations of optimization algorithms. tol : float Tolerance of optimization algorithms. Returns ------- xk : numpy.array, size=9 Parameters wstimated by optimization algorithms. fval : float Objective function value at xk. grad_val : float Gradient value of objective function at xk. grad_log : numpy.array The record of gradient of objective function of each iteration. """ fval = None grad_val = None x_log = [] y_log = [] grad_log = [] x0 = asarray(x0).flatten() # iterations = len(x0) * 200 old_fval = fun(x0) gfk = grad(x0) k = 0 xk = x0 # Sets the initial step guess to dx ~ 1 old_old_fval = old_fval + np.linalg.norm(gfk) / 2 pk = -gfk x_log = np.append(x_log, xk.T) y_log = np.append(y_log, fun(xk)) grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) sigma_3 = 0.01 while (gnorm > tol) and (k < iterations): deltak = np.dot(gfk, gfk) cached_step = [None] def polak_ribiere_powell_step(alpha, gfkp1=None): xkp1 = xk + alpha * pk if gfkp1 is None: gfkp1 = grad(xkp1) yk = gfkp1 - gfk beta_k = max(0, np.dot(yk, gfkp1) / deltak) pkp1 = -gfkp1 + beta_k * pk gnorm = np.amax(np.abs(gfkp1)) return (alpha, xkp1, pkp1, gfkp1, gnorm) def descent_condition(alpha, xkp1, fp1, gfkp1): # Polak-Ribiere+ needs an explicit check of a sufficient # descent condition, which is not guaranteed by strong Wolfe. # # See Gilbert & Nocedal, "Global convergence properties of # conjugate gradient methods for optimization", # SIAM J. Optimization 2, 21 (1992). cached_step[:] = polak_ribiere_powell_step(alpha, gfkp1) alpha, xk, pk, gfk, gnorm = cached_step # Accept step if it leads to convergence. if gnorm <= tol: return True # Accept step if sufficient descent condition applies. return np.dot(pk, gfk) <= -sigma_3 * np.dot(gfk, gfk) try: alpha_k, fc, gc, old_fval, old_old_fval, gfkp1 = \ _line_search_wolfe12(fun, grad, xk, pk, gfk, old_fval, old_old_fval, c2=0.4, amin=1e-100, amax=1e100, extra_condition=descent_condition) except _LineSearchError: break # Reuse already computed results if possible if alpha_k == cached_step[0]: alpha_k, xk, pk, gfk, gnorm = cached_step else: alpha_k, xk, pk, gfk, gnorm = polak_ribiere_powell_step(alpha_k, gfkp1) k += 1 grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) x_log = np.append(x_log, xk.T) y_log = np.append(y_log, fun(xk)) fval = old_fval grad_val = grad_log[-1] return xk, fval, grad_val, x_log, y_log, grad_log

这是一个使用共轭梯度算法来最小化一个标量函数的函数。它的输入包括一个目标函数，一个梯度函数，一个初始值，迭代次数和容差。返回值包括参数的估计值，目标函数在该点的值，目标函数在该点的梯度值以及每次迭代中目标函数梯度的记录。这个算法使用了Polak-Ribiere共轭梯度法，并且在每次迭代中使用了Wolfe条件进行线搜索。算法的大致步骤是：首先计算梯度，然后使用Polak-Ribiere方向来计算下一步方向，然后使用Wolfe条件进行线搜索来确定步长。重复这个过程直到满足停止条件。