TensorFlow基于anaconda3快速构建
基于python构建太累
Installing Packages - Python Packaging User Guide
使用 pip 安装 TensorFlow
有兴趣自己学,我放弃了
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下面基于anaconda
1、下载
Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
自己找一个,我用的最底下的,600m大小,安装完成要2.3个G
2、安装
坑1:要选64bit的,要不然一弄一上午,一弄不吱声
坑2:尽可能一定要用管理员权限安装,一直往下点
ps:遇到vscode可以直接skip
3、软调
conda info -e 看环境
conda env remove --name your_env_name 删除环境
conda create -n TF2.1 python=3.7
坑3:可以python3.6 3.7 3.8 各个都说有道理,你自己试验,能装上,但是一定要64位。。。
等收集完环境自己确认,点y安装
The following packages will be downloaded:package | build---------------------------|-----------------ca-certificates-2024.3.11 | haa95532_0 168 KBsqlite-3.45.3 | h2bbff1b_0 1.4 MBvs2015_runtime-14.27.29016 | h5e58377_2 2.2 MBcertifi-2022.12.7 | py37haa95532_0 152 KBpip-22.3.1 | py37haa95532_0 2.7 MBopenssl-1.1.1w | h2bbff1b_0 5.8 MBsetuptools-65.6.3 | py37haa95532_0 1.4 MBvc-14.2 | h21ff451_1 8 KBwincertstore-0.2 | py37haa95532_2 15 KBpython-3.7.16 | h6244533_0 17.9 MBwheel-0.38.4 | py37haa95532_0 76 KB------------------------------------------------------------Total: 31.8 MBThe following NEW packages will be INSTALLED:ca-certificates: 2024.3.11-haa95532_0certifi: 2022.12.7-py37haa95532_0openssl: 1.1.1w-h2bbff1b_0pip: 22.3.1-py37haa95532_0python: 3.7.16-h6244533_0setuptools: 65.6.3-py37haa95532_0sqlite: 3.45.3-h2bbff1b_0vc: 14.2-h21ff451_1vs2015_runtime: 14.27.29016-h5e58377_2wheel: 0.38.4-py37haa95532_0wincertstore: 0.2-py37haa95532_2Proceed ([y]/n)? y
坑4:完成后各种教程有争议
conda activate name 或者activate name 开启,我的是后者,自行判断,
坑5:预配置钱要先配置源,要不还是不吱声
C:\Users\Administrator>conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
Warning: 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/' already in 'channels' list, moving to the topC:\Users\Administrator>conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
Warning: 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/' already in 'channels' list, moving to the topC:\Users\Administrator>conda config --show-sources
==> C:\Users\Administrator\.condarc <==
channels:- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/- https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/- defaults
坑6:GPU预置,可跳过
conda install cudatoolkit=10.1
conda install cudnn=7.6
4、安装
pip install tensorflow==2.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
妥妥赢家
C:\Users\Administrator> pip install tensorflow==2.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Collecting tensorflow==2.1Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/34/d5/ce8c17971067c0184c9045112b755be5461d5ce5253ef65a367e1298d7c5/tensorflow-2.1.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl (355.8 MB)---------------------------------------- 355.8/355.8 MB 5.4 MB/s eta 0:00:00
Collecting protobuf>=3.8.0Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/61/70/ee9585603255156d88f07528a6094733e37f8e3f72711b8583fcbb77d5ec/protobuf-4.24.4-cp37-cp37m-win_amd64.whl (430 kB)---------------------------------------- 430.0/430.0 kB 13.5 MB/s eta 0:00:00
Requirement already satisfied: wheel>=0.26 in d:\programdata\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (0.38.4)
Collecting tensorflow-estimator<2.2.0,>=2.1.0rc0Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/18/90/b77c328a1304437ab1310b463e533fa7689f4bfc41549593056d812fab8e/tensorflow_estimator-2.1.0-py2.py3-none-any.whl (448 kB)---------------------------------------- 449.0/449.0 kB 13.7 MB/s eta 0:00:00
Collecting scipy==1.4.1Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/61/51/046cbc61c7607e5ecead6ff1a9453fba5e7e47a5ea8d608cc7036586a5ef/scipy-1.4.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl (30.9 MB)---------------------------------------- 30.9/30.9 MB 16.8 MB/s eta 0:00:00
Collecting keras-applications>=1.0.8Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/71/e3/19762fdfc62877ae9102edf6342d71b28fbfd9dea3d2f96a882ce099b03f/Keras_Applications-1.0.8-py3-none-any.whl (50 kB)---------------------------------------- 50.7/50.7 kB ? eta 0:00:00
Collecting opt-einsum>=2.3.2Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/bc/19/404708a7e54ad2798907210462fd950c3442ea51acc8790f3da48d2bee8b/opt_einsum-3.3.0-py3-none-any.whl (65 kB)---------------------------------------- 65.5/65.5 kB 3.7 MB/s eta 0:00:00
Collecting google-pasta>=0.1.6Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/a3/de/c648ef6835192e6e2cc03f40b19eeda4382c49b5bafb43d88b931c4c74ac/google_pasta-0.2.0-py3-none-any.whl (57 kB)---------------------------------------- 57.5/57.5 kB 3.0 MB/s eta 0:00:00
Collecting absl-py>=0.7.0Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/a2/ad/e0d3c824784ff121c03cc031f944bc7e139a8f1870ffd2845cc2dd76f6c4/absl_py-2.1.0-py3-none-any.whl (133 kB)---------------------------------------- 133.7/133.7 kB 8.2 MB/s eta 0:00:00
Collecting gast==0.2.2Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/4e/35/11749bf99b2d4e3cceb4d55ca22590b0d7c2c62b9de38ac4a4a7f4687421/gast-0.2.2.tar.gz (10 kB)Preparing metadata (setup.py) ... done
Collecting keras-preprocessing>=1.1.0Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/79/4c/7c3275a01e12ef9368a892926ab932b33bb13d55794881e3573482b378a7/Keras_Preprocessing-1.1.2-py2.py3-none-any.whl (42 kB)---------------------------------------- 42.6/42.6 kB ? eta 0:00:00
Collecting six>=1.12.0Using cached https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/d9/5a/e7c31adbe875f2abbb91bd84cf2dc52d792b5a01506781dbcf25c91daf11/six-1.16.0-py2.py3-none-any.whl (11 kB)
Collecting termcolor>=1.1.0Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/67/e1/434566ffce04448192369c1a282931cf4ae593e91907558eaecd2e9f2801/termcolor-2.3.0-py3-none-any.whl (6.9 kB)
Collecting wrapt>=1.11.1Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/66/a5/50e6a2bd4cbf6671012771ec35085807a375da5e61540bc5f62de62ba955/wrapt-1.16.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl (37 kB)
Collecting tensorboard<2.2.0,>=2.1.0Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/d9/41/bbf49b61370e4f4d245d4c6051dfb6db80cec672605c91b1652ac8cc3d38/tensorboard-2.1.1-py3-none-any.whl (3.8 MB)---------------------------------------- 3.8/3.8 MB 27.2 MB/s eta 0:00:00
Collecting grpcio>=1.8.6Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/cb/a8/9344f2d3499b59ad8acbb190d97aba0f292f9165c4afc49341d0decdc569/grpcio-1.62.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl (4.5 MB)---------------------------------------- 4.5/4.5 MB 28.7 MB/s eta 0:00:00
Collecting numpy<2.0,>=1.16.0Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/97/9f/da37cc4a188a1d5d203d65ab28d6504e17594b5342e0c1dc5610ee6f4535/numpy-1.21.6-cp37-cp37m-win_amd64.whl (14.0 MB)---------------------------------------- 14.0/14.0 MB 40.9 MB/s eta 0:00:00
Collecting astor>=0.6.0Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/c3/88/97eef84f48fa04fbd6750e62dcceafba6c63c81b7ac1420856c8dcc0a3f9/astor-0.8.1-py2.py3-none-any.whl (27 kB)
Collecting h5pyDownloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/44/c6/ebb183fcd341681fe41d86b10790335c27372dd279189ab514c75acdbfb2/h5py-3.8.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl (2.6 MB)---------------------------------------- 2.6/2.6 MB 55.7 MB/s eta 0:00:00
Collecting requests<3,>=2.21.0Using cached https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/70/8e/0e2d847013cb52cd35b38c009bb167a1a26b2ce6cd6965bf26b47bc0bf44/requests-2.31.0-py3-none-any.whl (62 kB)
Collecting markdown>=2.6.8Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/1a/b5/228c1cdcfe138f1a8e01ab1b54284c8b83735476cb22b6ba251656ed13ad/Markdown-3.4.4-py3-none-any.whl (94 kB)---------------------------------------- 94.2/94.2 kB 5.6 MB/s eta 0:00:00
Collecting werkzeug>=0.11.15Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/f6/f8/9da63c1617ae2a1dec2fbf6412f3a0cfe9d4ce029eccbda6e1e4258ca45f/Werkzeug-2.2.3-py3-none-any.whl (233 kB)---------------------------------------- 233.6/233.6 kB 14.0 MB/s eta 0:00:00
Requirement already satisfied: setuptools>=41.0.0 in d:\programdata\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorboard<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow==2.1) (65.6.3)
Collecting google-auth<2,>=1.6.3Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/fb/7a/1b3eb54caee1b8c73c2c3645f78a382eca4805a301a30c64a078e736e446/google_auth-1.35.0-py2.py3-none-any.whl (152 kB)---------------------------------------- 152.9/152.9 kB ? eta 0:00:00
Collecting google-auth-oauthlib<0.5,>=0.4.1Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/b1/0e/0636cc1448a7abc444fb1b3a63655e294e0d2d49092dc3de05241be6d43c/google_auth_oauthlib-0.4.6-py2.py3-none-any.whl (18 kB)
Collecting pyasn1-modules>=0.2.1Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/cd/8e/bea464350e1b8c6ed0da3a312659cb648804a08af6cacc6435867f74f8bd/pyasn1_modules-0.3.0-py2.py3-none-any.whl (181 kB)---------------------------------------- 181.3/181.3 kB 10.7 MB/s eta 0:00:00
Collecting cachetools<5.0,>=2.0.0Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/ea/c1/4740af52db75e6dbdd57fc7e9478439815bbac549c1c05881be27d19a17d/cachetools-4.2.4-py3-none-any.whl (10 kB)
Collecting rsa<5,>=3.1.4Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/49/97/fa78e3d2f65c02c8e1268b9aba606569fe97f6c8f7c2d74394553347c145/rsa-4.9-py3-none-any.whl (34 kB)
Collecting requests-oauthlib>=0.7.0Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/3b/5d/63d4ae3b9daea098d5d6f5da83984853c1bbacd5dc826764b249fe119d24/requests_oauthlib-2.0.0-py2.py3-none-any.whl (24 kB)
Collecting importlib-metadata>=4.4Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/ff/94/64287b38c7de4c90683630338cf28f129decbba0a44f0c6db35a873c73c4/importlib_metadata-6.7.0-py3-none-any.whl (22 kB)
Collecting charset-normalizer<4,>=2Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/96/fc/0cae31c0f150cd1205a2a208079de865f69a8fd052a98856c40c99e36b3c/charset_normalizer-3.3.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl (98 kB)---------------------------------------- 98.1/98.1 kB 5.9 MB/s eta 0:00:00
Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in d:\programdata\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from requests<3,>=2.21.0->tensorboard<2.2.0,>=2.1.0->tensorflow==2.1) (2022.12.7)
Collecting urllib3<3,>=1.21.1Using cached https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/d2/b2/b157855192a68541a91ba7b2bbcb91f1b4faa51f8bae38d8005c034be524/urllib3-2.0.7-py3-none-any.whl (124 kB)
Collecting idna<4,>=2.5Using cached https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/e5/3e/741d8c82801c347547f8a2a06aa57dbb1992be9e948df2ea0eda2c8b79e8/idna-3.7-py3-none-any.whl (66 kB)
Collecting MarkupSafe>=2.1.1Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/6c/4c/3577a52eea1880538c435176bc85e5b3379b7ab442327ccd82118550758f/MarkupSafe-2.1.5-cp37-cp37m-win_amd64.whl (17 kB)
Collecting typing-extensions>=3.6.4Using cached https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/ec/6b/63cc3df74987c36fe26157ee12e09e8f9db4de771e0f3404263117e75b95/typing_extensions-4.7.1-py3-none-any.whl (33 kB)
Collecting zipp>=0.5Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/5b/fa/c9e82bbe1af6266adf08afb563905eb87cab83fde00a0a08963510621047/zipp-3.15.0-py3-none-any.whl (6.8 kB)
Collecting pyasn1<0.6.0,>=0.4.6Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/d1/75/4686d2872bf2fc0b37917cbc8bbf0dd3a5cdb0990799be1b9cbf1e1eb733/pyasn1-0.5.1-py2.py3-none-any.whl (84 kB)---------------------------------------- 84.9/84.9 kB 5.0 MB/s eta 0:00:00
Collecting oauthlib>=3.0.0Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/7e/80/cab10959dc1faead58dc8384a781dfbf93cb4d33d50988f7a69f1b7c9bbe/oauthlib-3.2.2-py3-none-any.whl (151 kB)---------------------------------------- 151.7/151.7 kB 8.8 MB/s eta 0:00:00
Building wheels for collected packages: gastBuilding wheel for gast (setup.py) ... doneCreated wheel for gast: filename=gast-0.2.2-py3-none-any.whl size=7549 sha256=a076a0856a88175f0b225e64c76ae34eccca1c902dd4b35a412c90d00c0f6955Stored in directory: c:\users\administrator\appdata\local\pip\cache\wheels\cc\0e\83\9f24c5972affa5a98636935d34edb987be537aba9f10e43d4b
Successfully built gast
Installing collected packages: tensorflow-estimator, zipp, wrapt, urllib3, typing-extensions, termcolor, six, pyasn1, protobuf, oauthlib, numpy, MarkupSafe, idna, grpcio, gast, charset-normalizer, cachetools, astor, absl-py, werkzeug, scipy, rsa, requests, pyasn1-modules, opt-einsum, keras-preprocessing, importlib-metadata, h5py, google-pasta, requests-oauthlib, markdown, keras-applications, google-auth, google-auth-oauthlib, tensorboard, tensorflow
Successfully installed MarkupSafe-2.1.5 absl-py-2.1.0 astor-0.8.1 cachetools-4.2.4 charset-normalizer-3.3.2 gast-0.2.2 google-auth-1.35.0 google-auth-oauthlib-0.4.6 google-pasta-0.2.0 grpcio-1.62.2 h5py-3.8.0 idna-3.7 importlib-metadata-6.7.0 keras-applications-1.0.8 keras-preprocessing-1.1.2 markdown-3.4.4 numpy-1.21.6 oauthlib-3.2.2 opt-einsum-3.3.0 protobuf-4.24.4 pyasn1-0.5.1 pyasn1-modules-0.3.0 requests-2.31.0 requests-oauthlib-2.0.0 rsa-4.9 scipy-1.4.1 six-1.16.0 tensorboard-2.1.1 tensorflow-2.1.0 tensorflow-estimator-2.1.0 termcolor-2.3.0 typing-extensions-4.7.1 urllib3-2.0.7 werkzeug-2.2.3 wrapt-1.16.0 zipp-3.15.0
5、验证
python
import tensorflow as tf
坑7:编译器提示的信息下载3.19.0,属于二选一
pip install protobuf==3.19.0
pip install protoc==3.19.0
继续验证命令
tf.__version__
6、pycharm 预置环境
选择 解释器的conda环境
坑8:Anaconda安装目录下,找到envs文件夹,选择TF2.1文件夹,选中里面的python.exe
坑9:
如果终端不想输出Tensorflow的标红日志,您可以在import tensorflow前面输入如下命令:
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
import tensorflow as tf
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性能测试工具—jmeter的基础使用
1.Jmeter三个重要组件 1.1线程组的介绍: 特点: 模拟用户,支持多用户操作多个线程组可以串行执行,也可以并行执行 线程组的分类: setup线程组:前置处理,初始化普通线程组:编写…...

前端 JS 经典:CommonJs 规范
1. Node 环境介绍 CommonJs 简称 CMJ,CMJ 的模块标准,必须在 node 的环境中才支持。在浏览器中用,是不行的。 查看电脑是否安装 node,通过打开终端,运行 node -v 查看是否返回 node 版本。返回则已安装。 CMJ 在 no…...

三分钟速览量化交易系统:揭秘QMT与Ptrade(内附免费提供渠道)
在当今金融市场的快速发展中,量化交易系统以其独特的优势,逐渐成为投资者们追求稳定收益的重要工具。其中,QMT和Ptrade作为两大知名的量化交易平台,受到了广泛关注。本文将带您在三分钟内快速了解量化交易系统,并深入揭…...

处理QTcpSocket接收到数据的槽函数
这段代码是一个典型的用于处理QTcpSocket接收到数据的槽函数 onReadyRead()。它尝试从发出信号的QTcpSocket读取数据,并将这些数据添加到一个成员变量 recvList(假设这是一个 QList<QString> 类型)。整体上,这段代码逻辑是合…...

回归的无分布预测推理
摘要 我们利用保形推理,开发了回归中无分布预测推理的一般框架。所提出的方法允许使用回归函数的任何估计量构建响应变量的预测带。所得的预测带在标准假设下保留了原始估计量的一致性,同时保证了有限样本边际覆盖,即使这些假设不成立。我们…...

有限域中的一些概念
一、单位元: 在自然数中,任意数加上0等于本身,0则为加法的单位元,任意数乘以1等于本身,1则为乘法单位元。 有限域中单位元用e表示,即乘法,加法的单位元都用e表示,不过这两者的e不一样…...

使用css的box-reflect属性制作倒影效果
box-reflect 是一个在 CSS 中创建元素倒影效果的非标准属性。尽管它在过去的一些 WebKit 浏览器中(如旧版的 Safari 和 Chrome)得到了支持,但由于它并未成为 CSS 标准的一部分,因此在现代浏览器中的兼容性较差。以下是对 box-refl…...

ChatGPT 4o 使用案例之一
2024年GPT迎来重大更新,OpenAI发布GPT-4o GPT-4o(“o”代表“全能”) 它可以接受任意组合的文本、音频和图像作为输入,并生成任意组合的文本、音频和图像输出。它可以在 232 毫秒内响应音频输入,平均为 320 毫秒&…...

【免费Web系列】大家好 ,今天是Web课程的第一天点赞收藏关注,持续更新作品 !
开干,开干!!! 1. 前端开发介绍 我们介绍Web网站工作流程的时候提到,前端开发,主要的职责就是将数据以好看的样式呈现出来。说白了,就是开发网页程序,如下图所示: 那在讲解web前端开发之前,我们先需要对we…...

C++|树形关联式容器(set、map、multiset、multimap)介绍使用
目录 一、关联式容器介绍 1.1概念 1.2键值对 1.3树形结构的关联式容器 1.3.1pair模板介绍 1.3.2make_pair的介绍 二、set的介绍和使用 2.1set介绍 2.2set使用 2.2.1构造 2.2.2容量 2.2.3修改 三、map的介绍和使用 3.1map介绍 3.2map使用 3.2.1构造 3.2.2容量 …...

springboot整合s3,用ImageIO进行图片格式转换
上次用laravel进行了一些s3得整合,可以看出来其实蛮简单得。 先导包 <dependency><groupId>software.amazon.awssdk</groupId><artifactId>s3</artifactId></dependency> 然后在配置类中写bean private static final String …...

Windows 10无法远程桌面连接:原因及解决方案
在信息技术日益发展的今天,远程桌面连接已成为企业日常运维、技术支持乃至个人用户远程办公的必备工具。然而,有时我们可能会遇到Windows 10无法远程桌面连接的问题,这无疑会给我们的工作和生活带来诸多不便。 原因分析 1、远程访问未启用&a…...

图神经网络实战(10)——归纳学习
图神经网络实战(10)——归纳学习 0. 前言1. 转导学习与归纳学习2. 蛋白质相互作用数据集3. 构建 GraphSAGE 模型实现归纳学习小结系列链接 0. 前言 归纳学习 (Inductive learning) 通过基于已观测训练数据,建立一个通用模型,使模…...

Python——IO编程
IO在计算机中指Input/Output,也就是输入和输出。由于程序和运行时数据是在内存中驻留,由CPU这个超快的计算核心来执行,涉及到数据交换的地方,通常是磁盘、网络等,就需要IO接口。 比如你打开浏览器,访问新浪…...

什么是网络端口?为什么会有高危端口?
一、什么是网络端口? 网络技术中的端口默认指的是TCP/IP协议中的服务端口,一共有0-65535个端口,比如我们最常见的端口是80端口默认访问网站的端口就是80,你直接在浏览器打开,会发现浏览器默认把80去掉,就是…...

CleanMyMac X v4.14.6中文破解版,让您的电脑像新的一样
小编给您带来CleanMyMac X v4.14.6中文破解版,CleanMyMac X破解版是应用在MacOS上的一款Mac系统清理优化工具,使用cleanmymac x 中文破解版只需两个简单步骤就可以把系统里那些乱七八糟的无用文件统统清理掉,节省宝贵的磁盘空间。 CleanMyMa…...

LeetCode 235. 二叉搜索树的最近公共祖先
LeetCode 235. 二叉搜索树的最近公共祖先 1、题目 题目链接:235. 二叉搜索树的最近公共祖先 给定一个二叉搜索树, 找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。 百度百科中最近公共祖先的定义为:“对于有根树 T 的两个结点 p、q,最近公共祖先表…...

基于ASN.1的RSA算法公私钥存储格式解读
1.概述 RFC5958主要定义非对称密钥的封装语法,RFC5958用于替代RFC5208。非对称算法会涉及到1对公私钥,例如按照RSA算法,公钥是n和e,私钥是d和n。当需要将公私钥保存到文件时,需按照一定的格式保存。本文主要定义公私钥…...