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Delft3D 第一部分

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简介:
Delft3D是一套全面的水环境建模系统,用于模拟河流、河口和沿海地区等复杂水体过程。本部分介绍其基本概念与应用入门。 Delft3D是由荷兰代尔夫特大学的WL Delft Hydraulics开发的一套功能强大的软件包。该软件分为三个部分上传。这是其中的一部分。

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  • Delft3D
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    Delft3D是一套全面的水环境建模系统,用于模拟河流、河口和沿海地区等复杂水体过程。本部分介绍其基本概念与应用入门。 Delft3D是由荷兰代尔夫特大学的WL Delft Hydraulics开发的一套功能强大的软件包。该软件分为三个部分上传。这是其中的一部分。
  • Delft3D2
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    Delft3D部分3是Delft3D软件系列教程的一部分,专注于环境模拟和水文过程分析,详细介绍建模技巧与应用案例。 Delft3D是由荷兰代尔夫特大学的WL Delft Hydraulics开发的一套功能强大的软件包。这是第3部分的内容。
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  • ISO 9797
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    ISO 9797-1是国际标准化组织发布的信息安全标准之一,主要描述了使用分组密码进行数据加密时所使用的报文鉴别代码(MAC)算法。该标准保障了数据传输的完整性和安全性。 ### ISOIEC 9797-1:2007(E) — 信息安全技术:消息认证码(MACs)机制 #### 前言与背景 国际标准化组织(ISO)与国际电工委员会(IEC)是全球范围内标准化工作的核心机构。这两个组织通过各自的技术委员会来制定国际标准,这些技术委员会专门负责处理特定领域的技术活动。ISO和IEC的技术委员会在双方共同感兴趣的领域进行合作,并且其他国际组织、政府及非政府组织也参与其中。 信息技术领域中,ISO与IEC联合成立了技术委员会——ISOIEC JTC1。该委员会审议并投票决定草案的国际标准,在获得至少75%成员国的支持票后方可发布为正式标准。 #### 标准概述 **ISOIEC 9797-1**是由ISO和IEC的技术委员会JTC1下的信息安全技术分委会SC27准备的标准。这是该标准的第四版,取代了1999年的第三版。新版中替换掉了原有的MAC算法5和6,并引入两个新的更高效的MAC算法执行单个CBC-MAC计算。此外,新增关于对象标识符的附录A、更新安全性分析的附录C以及与前一版本关系说明的附录D。 #### 标准结构 ISOIEC 9797包含以下部分: 1. **第一部分(Part 1)**:块密码机制。 2. **第二部分(Part 2)**:专用哈希函数机制。 3. **第三部分(Part 3)**:通用哈希函数机制。(注意,此修订标准提交出版时提及) 未来可能增加更多内容。 #### 核心内容解读 第一部分内容主要涉及利用块密码的MAC机制。块密码是一种对称密钥加密算法,将明文分成固定长度的数据块进行处理。消息认证码(MAC)用于验证数据完整性和真实性,通过结合特定加密算法和密钥生成一个固定的标签附加到信息上。 - **旧版MAC算法5、6的变化**:在1999年版本中,MAC算法5与6分别涉及两个独立的CBC-MAC计算。新版标准替换为更高效的单一CBC-MAC计算的新算法,这不仅简化了实现过程还提高了效率。 - **对象标识符(Object Identifiers)**:附录A介绍了用于唯一识别MAC算法和其他相关组件的对象标识符,以确保不同系统间的一致性和互操作性。 - **安全性分析**:更新后的附录C深入评估现有MAC算法的安全性能,这有助于理解其优势与不足,并为未来改进提供指导。 - **版本关系说明**:附录D概述了新版标准与前一版之间的差异及变化原因。 #### 结论 ISOIEC 9797-1:2007(E)是信息安全领域的重要标准之一,特别是在消息认证码方面。通过持续更新和完善,该标准旨在提供更安全、高效的MAC算法以适应快速发展的信息技术环境。随着网络攻击手段的不断升级,这类标准的重要性日益凸显,在保护数据完整性和真实性方面发挥着关键作用。
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    《工程实务第一部分》专注于工程技术与项目管理的基础知识和实践技能,涵盖施工技术、质量控制及安全管理等内容,旨在为读者提供全面的工程项目执行指南。 在IT行业中,集合操作是基础且重要的数据处理概念,在算法设计和数据结构学习过程中尤其重要。本工程实践项目专注于实现两个集合的合并运算(即求并集A∪B),并通过两种不同的数据结构——数组与链表来完成这一任务。此项目的目的是让我们深入理解这两种数据结构的特点及其在实际问题中的应用。 首先,我们来看数组的实现方式:作为一种线性数据结构,数组的特点是其元素在内存中连续存储,并且可以通过索引快速访问。对于集合的并运算操作而言,使用数组可以方便地进行遍历和比较;具体来说,我们可以依次检查两个集合内的所有元素并将不重复的元素添加到结果集之中以得到最终的并集。这种方法的优点在于其能够实现较快的数据访问速度(时间复杂度为O(n)),但同时也有缺点——由于数组长度固定,如果合并后的集合大小超过了原数组容量,则可能需要额外的空间;另外,在插入和删除元素时效率较低,因为这通常意味着要移动大量数据。 接下来是链表的实现:作为一种非线性数据结构,每个节点包含实际的数据值以及指向下一个节点的指针。在使用链表完成集合并运算的过程中,我们需要遍历两个集合中的所有节点,并将没有重复出现过的元素添加到新的结果集中。这种方法的优点在于其能够动态地扩展大小(不需要预先确定数组长度),并且插入和删除操作相比数组而言更为高效;这是因为修改此类数据结构通常仅需调整相邻结点之间的链接即可完成,而无需大量移动内存中的数据块。然而链表的缺点是随机访问速度较慢——因为需要从头节点开始遍历才能找到目标元素(时间复杂度同样是O(n)),并且还需要额外的空间来存储指针。 在项目中可以观察到四个源文件:“第一道数组.c”、“第一道链表.c”、“第二道数组.c”和“第二道链表.c”。这些代码很可能是分别实现了通过这两种数据结构完成集合并运算的具体方法。通过对这些代码的阅读与分析,我们可以更好地理解上述两种基本的数据组织形式在实际应用中的具体实施细节及其性能差异。 总的来说,在处理集合操作时选择使用哪种类型的数据结构取决于具体的场景需求:如果需要快速访问且元素数量相对固定,则数组可能更合适;而当涉及到频繁增删或大小变化不定的情况下,链表则更具优势。通过这样的实践项目,我们能够加深对这两种基础数据组织形式的理解,并提高编程能力。
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