第25個冬天

Schema allows arbitrary nodes (SIGMA.element_any_core_xsd) Sigma main event: Arbitrary nodes are allowed in a valid document which makes it  easier for attackers to perform attacks like XML injection. Ref: <xsd:any> Element https://learn.microsoft.com/en-us/previous-versions/dotnet/netframework-4.0/ms256043(v=vs.100) XXE的基本概念和利用方式 https://www.freebuf.com/articles/web/265324.html Structure of a content XSD document https://documentation.opencms.org/opencms-documentation/template-development/content-type-definition-with-xml-schema/structure-of-a-content-xsd-document/ 为什么要使用 XML Schema？ https://www.w3school.com.cn/schema/schema_why.asp https://www.w3school.com.cn/schema/schema_complex_any.asp Allowing Any Content docstore.mik.ua/orelly/xml/xmlnut/ch16_08.htm https://docstore.mik.ua/orelly/xml/xmlnut/ch16_08.htm xsd:any：幕后故事 https://searchcloudcomputing.techtarget.com.cn/5-17839/ XML学习笔记5——XSD复杂数据类型 https://www.cnblogs.com/linjisong/p/3305228.html

  量化步長(Delta) X代表要被量化的訊號，N是量化級別的數量。 原始信號的最大值和最小值要先計算出來，也就是一整張影像(矩陣中最大及最小的值) 均勻量化(uniformly quantize):把輸入信號的取值域等間隔分割的量化稱為均勻量化 輸入陣列X(向量或矩陣)到 N 個離散等級。 使用此函數來量化: 指定影像為 7 b/pel、6、5、4、3、2、1 b/pel(bits per pixel) 程式碼 >> y=imread( 'fountainbw.tif' ); >> image(y); >> colormap(gray( 256 )); >> axis( 'image' ); >> z=double(y); >> max_val = max(z(:)); >> min_val = min(z(:)); >> N= 2 ^ 7 ; >> delta = (max_val - min_val) / (N - 1 ); >> quantiz_image7 = round ((z - min_val) / delta) * delta + min_val; >> image(quantiz_image7); >> colormap(gray( 256 )); >> axis( 'image' ); 設定量化級數N為2的7次方代表每一個像素占用7bit 執行量化操作 ：從每個像素值中減去 Min(X)再去除以delta。四捨五入到最接近的整數，再乘以量化步長，最後加回最小值。 將N重構為function傳參版本 getavg函數程式 最終程式 function quantize_and_save_image (image_filename, bits_per_pixel) % 讀取並顯示原始圖像 y = imread(image_filename); figure; image(y); colormap(gray( 256 )); axis( 'image...

  讀圖及顯示 y = imread( 'fountainbw.tif' ); image(y); 在Matlab開啟後預設可能是在C槽(若快爆掉空間不夠可更換預設Matlab執行存取的 指定路徑要在哪裡 右鍵可以選Clear Command Window清除讓Command Window乾淨一些 預設起初讀進來顯示時候會發現顏色跑掉 在下一行運行colormap後 就是去指定說此張影像所必須用到的色盤矩陣(Colormap Matrix) 換言之，就是所謂的「顏色對照表」。 y = imread( 'fountainbw.tif' ); image(y); colormap(gray( 256 )); 可藉由 size去顯示該張影像寬高幾pixel 8位灰階圖像419*576影像 WorkSpace會有留存一些監看式變數值與型態資訊可點Clear WorkSpace來清除 Matlab中基礎變數、矩陣、陣列運算 矩陣中每個元素間空白間隔 以下就是2*3的矩陣 2橫列3直行 若有加分號就不會立即顯示結果 直接輸入變數名再換行會直接打印出來 若要初始化都是0的矩陣就透過zeros(row,column)來初始化 而假如是需要單位矩陣(主對角線皆為1) 則可以透過eye(row,column) 冒號表達式 E=0:1:5 從0開始，每次遞增1步步長，直到5 F=0:5 預設也是每次步長遞增1 範例測試程式1 >> A=[ 1 2 3 ; 4 5 6 ] A = 1 2 3 4 5 6 >> A A = 1 2 3 4 5 6 >> B=[ 5 7 8 ; 2 9 0 ]; >> B B = 5 7 8 2 9 0 >> C= zeros ( 3 , 2 ) C = 0 0 0 0 0 0 >> D= eye ( 4 , 5 ) D = 1 ...

 將時區設定為台北 sudo timedatectl set-timezone Asia/Taipei

  初始符號和計數： A: 15 B: 7 C: 6 D: 6 E: 5 總計數和排序： 總計數：15 + 7 + 6 + 6 + 5 = 39 根據計數降序排序：A, B, C, D, E 左0右1 第一次分割： 尋找一個分割點，使得兩側的計數總和大致相等。 在這個例子中，A的計數是15，其他四個符號的總計數是24，所以分割點在A之後。 賦碼：A獲得編碼 '0'，剩餘符號獲得編碼 '1'。 組0: A(15) 組1: B(7), C(6), D(6), E(5) 對組0賦予碼'0'，對組1賦予碼'1'。 第二次分割，對組1中的符號進行進一步分割： 組10: B(7), C(6) 組11: D(6), E(5) 對組10賦予碼'10'，對組11賦予碼'11'。 第三次分割，繼續對剩餘的每組符號進行分割： 對於組10： 組100: B(7) 組101: C(6) 對於組11： 組110: D(6) 組111: E(5) 最終獲得每個符號的編碼： A: 0 B: 100 C: 101 D: 110 E: 111 每個符號最終都有一個唯一的編碼，並且由於編碼過程中沒有任何一個編碼是另一個編碼的前綴

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