快手__NS_sig3算法

时间: 2023-05-26 07:02:00 浏览: 209
快手__NS_sig3算法是一种加密算法，用于快手APP的数据传输和请求。这个算法主要是通过多次混合加密和解密，以及一系列的字符串替换和修改来实现数据的加密和解密。具体实现的过程和原理比较复杂，需要深入了解快手的数据传输机制和加密解密过程才能理解。一般用户不需要关心这个算法的具体实现细节，只需使用快手APP即可。
相关问题

快手sig3算法源码

抱歉，根据提供的引用内容，没有找到关于快手sig3算法的源码。引用\[1\]中提供了一段代码，但是没有明确指出与快手sig3算法相关的部分。如果您需要了解关于快手sig3算法的源码，建议您参考快手官方文档或者开发者社区中的相关资源。 #### 引用[.reference_title] - *1* [某手app的__NS_sig3,sig,__NStokensig算法](https://blog.csdn.net/qq_40849557/article/details/123006967)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [快手42|48位sig3解密-unidbg](https://blog.csdn.net/qq_41369057/article/details/131271073)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

d2i_ECDSA_SIG

d2i_ECDSA_SIG 是 OpenSSL 库中的一个函数，用于将 DER 编码的 ECDSA 签名数据转换为 ECDSA_SIG 结构体。 ECDSA 表示椭圆曲线数字签名算法，DER 编码是 ASN.1（抽象语法标记法）的一种编码格式。该函数可以帮助开发人员在使用 OpenSSL 库进行 ECDSA 签名验证时，将签名数据转换为可处理的结构体。

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softfloat_normSubnormalF64Sig

softfloat_normSubnormalF64Sig是SoftFloat软件浮点库中的一个函数，它用于将64位浮点数的次正规化值标准化。次正规化值是指指数位为0的非零值，这些值在进行浮点数计算时需要进行额外的处理。该函数会将次正规化值转换为标准化值，即将指数位调整到正确的位置，并将尾数位左移相应的位数。这个函数在软件浮点运算中使用，可以提高浮点数计算的精度和效率。

qq滑块fsq_sig

qq滑块fsq_sig是指在使用QQ登录时，为了确保账号的安全性，早期版本的QQ采用了一种滑块验证的方式来防止恶意登录。这种滑块验证的具体操作是，在登录界面下方会出现一个滑块，用户需要按住滑块并向右滑动，直到滑块的拼图完全拼合才能进行登录操作。 fsq_sig是指在完成滑块验证后生成的一个加密签名信息。通过对这个加密签名信息的验证，系统可以判断用户是否进行了正确的滑块操作，以此来确认是否允许登录。 而随着技术的发展，滑块验证逐渐被其他更为安全和便捷的验证方式所取代，例如验证码、人脸识别等。因此，现在的QQ登录已经很少出现滑块验证了。但是对于某些特殊情况下的登录，滑块验证仍然可能会出现。 总之，qq滑块fsq_sig是早期QQ登录过程中的一种安全验证方式，在目前的版本中逐渐被其他验证方式所取代。

sv中assert_sig_val

assert_sig_val是一个在SystemVerilog中用于进行断言检查的系统函数。它用于在仿真过程中检查信号的值是否符合预期，并在信号值不符合预期时生成一个错误消息。该函数接受两个参数：一个是待检查的信号，另一个是预期的信号值。如果实际信号值与预期信号值不匹配，则会触发一个错误。在仿真过程中，这个错误信息将被显示出来，帮助用户快速定位问题。

sig_pos=union(sig_pos_cr,sig_pos_lt);

这段代码是将两个集合(sig_pos_cr与sig_pos_lt)合并成一个集合(sig_pos)。其中，union是C++ STL中的一个函数，它可以实现两个集合的合并操作。具体来说，该函数会将第一个集合与第二个集合的元素合并，并去除重复的元素，最后得到一个新的集合。在这个代码中，sig_pos_cr和sig_pos_lt的元素类型应该是相同的。

python_gnupg模块hash算法函数

python_gnupg模块本身并没有提供哈希算法的函数，但是它可以与Python自带的hashlib模块一起使用来生成哈希摘要。hashlib模块提供了多种哈希算法的实现，例如SHA-1、SHA-256、SHA-512等。下面是一个使用python_gnupg和hashlib模块来对数据进行哈希摘要的例子： python import gnupg import hashlib gpg = gnupg.GPG() # 加载GPG密钥 key_data = """-----BEGIN PGP PUBLIC KEY BLOCK----- Version: GnuPG v2.0.22 (GNU/Linux) mQENBFKefbMBCAC3SvZyjGnWv5MxOj0JZlV2uJ6n6h1I1H3GL9A4xjUuZt2s3zJy ... -----END PGP PUBLIC KEY BLOCK-----""" import_result = gpg.import_keys(key_data) key = import_result.results[0]['fingerprint'] # 使用SHA-256算法生成哈希摘要 data = b'This is a test message' hashobj = hashlib.sha256(data) digest = hashobj.digest() # 使用GPG密钥对哈希摘要进行签名 sig = gpg.sign(digest, key) # 验证签名 verify_result = gpg.verify(sig.data) if verify_result.valid: print('Signature is valid.') else: print('Signature is invalid.') 在上面的例子中，我们使用了SHA-256算法对数据进行哈希摘要，并使用GPG密钥对该摘要进行签名。最后，我们通过验证签名来确保数据的完整性和不可抵赖性。

ADSP21489的SIG_TMZ

意味着什么？ A：ADSP21489是安森美半导体公司生产的数字信号处理器芯片，其中SIG_TMZ代表了Sigma Timer Zero Mode，是该处理器的一种定时器模式。在该模式下，定时器可以在特定的时间间隔内生成中断信号，用于触发特定的处理操作。该模式主要应用于音频、视频等数字信号处理应用中。

编写 My_GenKeyPair，SM2Sig，SM2VerifySig函数

以下是基于Python实现的My_GenKeyPair，SM2Sig和SM2VerifySig函数： python from gmssl import sm2, func def My_GenKeyPair(): # 生成SM2密钥对 pri_key = sm2.gen_private_key() pub_key = sm2.get_public_key(pri_key) # 将私钥和公钥返回 return pri_key, pub_key def SM2Sig(pri_key, msg): # 将消息转换为byte类型 msg = msg.encode() # 使用私钥进行签名 sig = sm2.sign(msg, pri_key) # 将签名返回 return sig def SM2VerifySig(pub_key, msg, sig): # 将消息转换为byte类型 msg = msg.encode() # 验证签名 result = sm2.verify(msg, sig, pub_key) # 返回验证结果 return result 其中，My_GenKeyPair函数用于生成SM2密钥对，SM2Sig函数用于对消息进行签名，SM2VerifySig函数用于验证签名。在实际应用中，需要使用生成的密钥对对消息进行加密和解密，这里只提供了签名和验证签名的实现。

signal(sigpipe, sig_ign);

这段代码是将信号SIGPIPE的处理方式设置为忽略。当程序向一个已经关闭的socket写数据时，会触发SIGPIPE信号，默认情况下会导致进程退出，但调用该代码会将其忽略，使程序可以处理其他信号或继续运行。

train_tensor = data_utils.TensorDataset(sig_train, lab_train)

这段代码是用来干什么的？ 这段代码的作用是创建一个TensorDataset对象，使用sig_train和lab_train作为输入，从而将输入数据转化为张量形式，并且将sig_train和lab_train打包为一个数据集供后续使用。

帮我给每一行代码添加注释 class DeepKalmanFilter(nn.Module): def __init__(self, config): super(DeepKalmanFilter, self).__init__() self.emitter = Emitter(config.z_dim, config.emit_hidden_dim, config.obs_dim) self.transition = Transition(config.z_dim, config.trans_hidden_dim) self.posterior = Posterior( config.z_dim, config.post_hidden_dim, config.obs_dim ) self.z_q_0 = nn.Parameter(torch.zeros(config.z_dim)) self.emit_log_sigma = nn.Parameter(config.emit_log_sigma * torch.ones(config.obs_dim)) self.config = config @staticmethod def reparametrization(mu, sig): return mu + torch.randn_like(sig) * sig @staticmethod def kl_div(mu0, sig0, mu1, sig1): return -0.5 * torch.sum(1 - 2 * sig1.log() + 2 * sig0.log() - (mu1 - mu0).pow(2) / sig1.pow(2) - (sig0 / sig1).pow(2)) def loss(self, obs): time_step = obs.size(1) batch_size = obs.size(0) overshoot_len = self.config.overshooting kl = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) reconstruction = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) emit_sig = self.emit_log_sigma.exp() for s in range(self.config.sampling_num): z_q_t = self.z_q_0.expand((batch_size, self.config.z_dim)) for t in range(time_step): trans_loc, trans_sig = self.transition(z_q_t) post_loc, post_sig = self.posterior(trans_loc, trans_sig, obs[:, t]) z_q_t = self.reparametrization(post_loc, post_sig) emit_loc = self.emitter(z_q_t) reconstruction += ((emit_loc - obs[:, t]).pow(2).sum(dim=0) / 2 / emit_sig + self.emit_log_sigma * batch_size / 2).sum() if t > 0: over_loc, over_sig = self.transition(overshooting[:overshoot_len - 1]) over_loc = torch.cat([trans_loc.unsqueeze(0), over_loc], dim=0) over_sig = torch.cat([trans_sig.unsqueeze(0), over_sig], dim=0) else: over_loc = trans_loc.unsqueeze(0) over_sig = trans_sig.unsqueeze(0) overshooting = self.reparametrization(over_loc, over_sig) kl = kl + self.kl_div(post_loc.expand_as(over_loc), post_sig.expand_as(over_sig), over_loc, over_sig) / min(t + 1, self.config.overshooting) reconstruction = reconstruction / self.config.sampling_num kl = kl / self.config.sampling_num return reconstruction, kl

答：class DeepKalmanFilter(nn.Module): # 定义深度Kalman滤波器类 def __init__(self, config): # 初始化 super(DeepKalmanFilter, self).__init__() # 调用父类构造函数 self.emitter = Emitter(config.z_dim, config.emit_hidden_dim, config.obs_dim) # 实例化发射器 self.transition = Transition(config.z_dim, config.trans_hidden_dim) # 实例化转换器 self.posterior = Posterior(config.z_dim, config.post_hidden_dim, config.obs_dim) # 实例化后验概率 self.z_q_0 = nn.Parameter(torch.zeros(config.z_dim)) # 设置参数z_q_0 self.emit_log_sigma = nn.Parameter(config.emit_log_sigma * torch.ones(config.obs_dim)) # 发射标准差参数 self.config = config # 配置参数 @staticmethod def reparametrization(mu, sig): # 重置参数 return mu + torch.randn_like(sig) * sig # 根据均值和标准差重置参数 @staticmethod def kl_div(mu0, sig0, mu1, sig1): # 计算KL散度 return -0.5 * torch.sum(1 - 2 * sig1.log() + 2 * sig0.log() - (mu1 - mu0).pow(2) / sig1.pow(2) - (sig0 / sig1).pow(2)) # 计算KL散度 def loss(self, obs): # 损失函数 time_step = obs.size(1) # 观测序列的时间步数 batch_size = obs.size(0) # 批量大小 overshoot_len = self.config.overshooting # 超调量 kl = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) # kl散度 reconstruction = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) # 构建重构误差 emit_sig = self.emit_log_sigma.exp() # 发射标准差 for s in range(self.config.sampling_num): # 采样次数 z_q_t = self.z_q_0.expand((batch_size, self.config.z_dim)) # 估计量初始化 for t in range(time_step): # 遍历每一时刻 trans_loc, trans_sig = self.transition(z_q_t) # 更新转换器 post_loc, post_sig = self.posterior(trans_loc, trans_sig, obs[:, t]) # 更新后验概率 z_q_t = self.reparametrization(post_loc, post_sig) # 重新参数化 emit_loc = self.emitter(z_q_t) # 计算发射器 reconstruction += ((emit_loc - obs[:, t]).pow(2).sum(dim=0) / 2 / emit_sig + self.emit_log_sigma * batch_size / 2).sum() # 计算重构误差 if t > 0: # 如果不是第一步 over_loc, over_sig = self.transition(overshooting[:overshoot_len - 1]) # 计算超调量 over_loc = torch.cat([trans_loc.unsqueeze(0), over_loc], dim=0) # 转换器的位置 over_sig = torch.cat([trans_sig.unsqueeze(0), over_sig], dim=0) # 转换器的协方差 else: # 如果是第一步 over_loc = trans_loc.unsqueeze(0) # 转换器的位

gmssl_sm2_sign

gmssl_sm2_sign是gmssl库中进行SM2数字签名的函数，其函数原型如下： c int gmssl_sm2_sign(const unsigned char *dgst, size_t dgstlen, unsigned char *sig, size_t *siglen, const SM2_KEY *key, const unsigned char *id, size_t idlen); 函数参数说明如下： - dgst：待签名的数据，类型为const unsigned char *，长度为dgstlen。 - dgstlen：待签名数据的长度，类型为size_t。 - sig：签名后的结果，类型为unsigned char *，长度为*siglen。 - siglen：输入时表示sig的长度，输出时表示签名结果的长度，类型为size_t *。 - key：SM2私钥，类型为const SM2_KEY *。 - id：用户ID，类型为const unsigned char *，长度为idlen。 - idlen：用户ID的长度，类型为size_t。 该函数返回值为签名结果的长度，如果出现错误则返回-1。需要注意的是，在实际使用中，sig的长度应该预留足够的空间，一般建议预留256字节的空间。 该函数会根据输入的dgst和id进行SM2数字签名计算，并将结果存储到sig中。

kill_fasync

kill_fasync() 是 Linux 内核中的一个系统调用函数，用于发送异步通知信号给注册在某个文件上的异步通知处理函数。在驱动程序中，当设备发生某些事件时，可以调用 kill_fasync() 函数通知应用程序进行处理。该函数的原型如下： c int kill_fasync(struct fasync_struct *fa, int sig, int band); 其中，fa 表示要发送异步通知信号的文件的 fasync_struct 结构体指针，sig 表示要发送的信号类型，band 表示信号的数据带，通常设置为 0。

EVP_PKEY_verify(函数原型

以下是 OpenSSL 中 EVP_PKEY_verify 函数的原型： c int EVP_PKEY_verify(EVP_PKEY_CTX *ctx, const unsigned char *sig, size_t siglen, const unsigned char *tbs, size_t tbslen); 该函数用于使用特定的公钥算法验证给定的消息的数字签名是否正确。它需要以下参数： 1. ctx：一个指向 EVP_PKEY_CTX 结构体的指针，该结构体包含有关使用的公钥算法的信息和状态。 2. sig：指向带验证的数字签名的内存缓冲区的指针。 3. siglen：数字签名的长度（以字节为单位）。 4. tbs：指向待验证消息的内存缓冲区的指针。 5. tbslen：待验证消息的长度（以字节为单位）。 该函数返回一个整数值，表示数字签名是否验证成功。如果验证成功，则返回 1；否则返回 0。如果发生错误，则返回 -1。在验证失败时，可以使用 ERR_get_error() 函数获取详细的错误信息。

pthread_kill函数

pthread_kill()函数用于向某个线程传递一个信号。它的作用是发送一个特定的信号给指定的线程。如果线程没有实现对应的信号处理函数，且收到了SIGQUIT信号，那么整个进程会退出。 pthread_kill()函数的原型如下： c #include #include <signal.h> int pthread_kill(pthread_t thread, int sig); 其中，thread参数表示要发送信号的线程的标识符，sig参数表示要发送的信号的编号。 如果想要判断一个线程是否存在，可以使用pthread_kill()函数给线程发送一个0的信号。如果线程存在，那么函数会继续执行；如果线程不存在，函数会返回一个相应的错误码。例如： c pthread_kill(tid, 0); 这样就可以判断线程是否存在了。123

function [pesq_mos, pesq_seg] = pesq(ref, deg, fs) % Check inputs if nargin < 3 fs = 16000; end if nargin < 2 error('Not enough input arguments'); end if length(ref) ~= length(deg) error('Input signals must be of equal length'); end % Load filter coefficients load('pesq_filter.mat'); % High-pass filter deg_hp = filter(b_hp, a_hp, deg); % Remove silence [r_beg, r_end] = find_voiced(ref, fs); [d_beg, d_end] = find_voiced(deg_hp, fs); r_sig = ref(r_beg:r_end); d_sig = deg_hp(d_beg:d_end); % Find maximum length sig_len = min(length(r_sig), length(d_sig)); % Filter signals r_sig = filter(b_lpf, a_lpf, r_sig(1:sig_len)); d_sig = filter(b_lpf, a_lpf, d_sig(1:sig_len)); % Resample signals r_sig = resample(r_sig, 8000, fs); d_sig = resample(d_sig, 8000, fs); % Calculate PESQ [pesq_mos, pesq_seg] = pesq_mex(r_sig, d_sig); end function [beg, endd] = find_voiced(sig, fs) % Set parameters win_len = 240; win_shift = 80; sil_thresh = 30; min_voiced = 0.1; % Calculate energy sig_pow = sig.^2; sig_pow_filt = filter(ones(1, win_len)/win_len, 1, sig_pow); % Normalize sig_pow_filt = sig_pow_filt/max(sig_pow_filt); % Find voiced segments beg = []; endd = []; num_voiced = 0; for n = 1:win_shift:length(sig)-win_len if sig_pow_filt(n+win_len/2) > min_voiced && ... mean(sig_pow_filt(n:n+win_len-1)) > sil_thresh if isempty(beg) beg = n; end else if ~isempty(beg) endd = [endd n-1]; num_voiced = num_voiced + 1; beg = []; end end end if ~isempty(beg) endd = [endd length(sig)]; num_voiced = num_voiced + 1; end % Remove segments that are too short min_len = fs*0.05; len_voiced = endd-beg+1; too_short = len_voiced < min_len; beg(too_short) = []; endd(too_short) = []; end这段代码中的pesq_mex.mex64文件怎么编译

该mex文件是用C或C++语言编写的，需要使用MATLAB的mex命令进行编译。具体的步骤如下： 1. 打开MATLAB命令窗口，进入pesq_mex.c文件所在的目录。 2. 输入以下命令： mex pesq_mex.c 3. 如果编译成功，则会生成pesq_mex.mex64或pesq_mex.mexw64文件，如果失败，则会提示错误信息。如果出现错误信息，需要根据错误信息进行调试和修改。 4. 将生成的pesq_mex.mex64或pesq_mex.mexw64文件复制到pesq函数所在的目录中，即可在MATLAB中调用pesq函数。

ck 中 DB::Exception: Locking attempt for ALTER on "default_zlgl.DPI_4G_GD_SIG_CT_CELL_15"

你好！对于你遇到的问题，DB::Exception: Locking attempt for ALTER on "default_zlgl.DPI_4G_GD_SIG_CT_CELL_15"，这个错误通常表示在执行ALTER操作时出现了锁定冲突。 首先，ALTER操作通常会对表进行结构性的更改，例如添加、删除或修改列等。当一个ALTER操作正在执行时，数据库会尝试获取对该表的排他锁定，以防止其他操作对表结构造成干扰。如果其他查询或操作正在尝试访问或修改该表，就会出现锁定冲突。 要解决这个问题，你可以尝试以下几种方法： 1. 等待锁定释放：如果这是一个临时性的问题，可以等待一段时间，让其他操作完成并释放锁定。然后再次尝试执行ALTER操作。 2. 检查并终止长时间运行的查询：可能有一些长时间运行的查询正在占用资源并导致锁定冲突。你可以使用数据库管理工具或查询系统视图来查找并终止这些查询。 3. 优化ALTER操作：有时候ALTER操作可能会涉及大量数据的移动或重建，导致锁定时间较长。你可以考虑优化ALTER操作的方式，例如使用更小批次的操作、分阶段进行修改等。 4. 调整数据库锁定设置：根据你使用的数据库系统，可以调整一些与锁定相关的配置参数，例如锁定超时时间、并发连接数等。这可能需要一些高级的数据库管理员技能。 请注意，以上方法可能因为你使用的具体数据库系统而有所不同。建议你查阅相关数据库文档或寻求数据库管理员的帮助，以获取更具体的解决方案。

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