1.OpenCV Carotene 源码阅读（持续更新）
2.什么是源码 密码学安全伪随机数生成器算法(CSPRNG) ISAAC？
3.在js中将Action中响应的List转换为json格式该如何做？

OpenCV Carotene 源码阅读（持续更新）

       OpenCV的Carotene库是NVIDIA为优化计算机视觉(CV)操作而精心设计的，特别针对ARM Neon架构，源码旨在加速诸如resize和Canny等关键算法。源码这款库以其清晰的源码代码和对SIMD编程初学者的友好性而备受赞誉。本文将深入探索Carotene的源码魅力，揭示其独特的源码nccl源码编译功能点，如accumulate函数的源码多变接口，包括square accumulate和addweight，源码后者展示了创新的源码处理策略。

       Carotene的源码Blur(k3x3_u8)处理方法与众不同，采用了seperateFilter算法，源码而非传统的源码O(1)复杂度，展示了其在效率优化上的源码独到之处。值得一提的源码是，行方向移位求和和normalize系数的源码量化计算，都被Carotene以精细的技巧逐一解析。要了解更多细节，不妨直接查看其源码，那里充满了值得学习的线上展馆源码见解和实践经验。

       Carotene在指令处理上展现出了高效能，如一次性执行乘系数、类型转换和右移等操作，通过vqrdmulhq_s等矢量化指令，实现了寄存器数据的复用。对于边界处理，left_border通过set_lane技术轻松搞定，而right_border的成本则更低。库中还包括了integral和sqrtIntegral的实现，行方向积分的向量化通过移位操作得以高效完成，即使在arm Neon缺乏element shift指令的情况下，Carotene也能通过uint_t标量移位巧妙解决。

       在模糊处理上，GaussianBlur遵循Blur的优化思路，对gauss_kernel进行了量化。另外，还有诸如absdiff、add_weighted、源盒源码add、bitwise以及channel_extract/combine等N-1种基础算子，它们巧妙地结合了neon指令和宏定义，为性能提升做出了贡献。这些细节的精心设计，充分体现了Carotene在提升OpenCV性能上的匠心独运。

       总的来说，Carotene的源码是学习SIMD编程和OpenCV优化的绝佳资源，无论是对于开发者还是对性能追求者来说，都是一份值得深入探索的宝藏。如果你对这些技术感兴趣，不要犹豫，立即投身于源码的世界，你会发现其中隐藏的无数精彩。

什么是 密码学安全伪随机数生成器算法(CSPRNG) ISAAC？

       ISAAC是Indirection（间接法）、Shift（移位）、Accumulate（累积）、Add（添加）和Count（计数）的源码天知缩写，这是算法中使用的主要位操作。它由Robert J. Jenkins Jr.在年设计，公开发布。ISAAC是一个密码学安全伪随机数生成器（CSPRNG）和流密码。它生成一个随机比特流，可以通过与明文或密文XOR来加密或解密数据。ISAAC算法使用一个个比特位整数的数组作为内部状态，将结果写入另一个个比特位整数的数组中，每次从该数组中读出一个，直到清空，这时再重新计算。计算包括用(i⊕)-元素改变i-元素，通过转接找到的状态数组的两个元素，一个累加器和一个计数器，i的所有值从0到。每个比特位的输出字只需要大约个比特位的操作，因此在位计算机上非常快。为了初始化ISAAC算法，ap部分源码需要一个秘密密钥，其长度可以达到比特。我们可以将密钥的字节注入randrsl数组，必要时用零填充，然后用一个叫做randinit的函数将其与状态数组混合。这个函数对状态数组进行三次处理，每次都应用不同的混合函数，包括移位、旋转、加法和XOR。初始化后，我们可以调用rand函数，从状态数组中生成随机数。在C中，我们可以使用以下示例初始化和使用原始ISAAC算法（已被淘汰）：下面是一个关于如何在C中初始化和使用原始ISAAC算法的例子：那么这个程序，将会打印如下内容，在控制台上：正如你所看到的，我们可以使用相同的函数对信息进行加密和解密，方法是将其与由以下生成的相同的随机流进行XOR。现在我们已经看到ISAAC算法的工作原理，让我们来谈谈它的安全性和复杂性。要破解ISAAC密码有多难，运行它需要多少时间和空间？ISAAC密码的安全性取决于其随机数发生器的质量。如果随机流是真正不可预测的，并且与密钥无关，那么理论上该密码是无法被任何蛮力或统计学攻击所破解的。然而，如果随机流中存在一些模式或偏差，那么攻击者可能会利用它们，并恢复一些关于密钥或明文的信息。ISAAC算法已经使用各种经验测试套件（如TestU）对随机性进行了广泛的测试，并全部通过。这表明该算法产生了高质量的随机数，适合用于加密目的。然而，通过这些测试并不能保证该算法对所有可能的攻击是安全的。事实上，一些密码分析家在ISAAC算法中发现了一些弱点，可能会降低其安全系数。例如，Marina Pudovkina（）提出了一种攻击，可以恢复算法的初始状态，其复杂度近似于搜索所有可能初始状态的平方根所需的时间。在实践中，这意味着该攻击需要大约[公式]次操作而不是[公式]次操作。这个结果对ISAAC的安全性没有实际影响，因为这两个数字都是天文数字，超出任何可行的计算能力。另一个例子是Jean-Philippe Aumasson()，他发现了几组弱状态，导致ISAAC第一轮的输出高度偏颇，并允许推导内部状态，类似于RC4算法的弱点。目前还不清楚攻击者是否能从输出中看出生成器是否处于这些弱状态之一。他还表明，Paul和Preneel（）以前的攻击是有缺陷的，因为它是基于一个错误的算法而不是真正的ISAAC。他提出了ISAAC的改进版本，称为ISAAC+，通过增加更多的比特位运算操作来修复这些弱点。ISAAC算法的复杂性是由生成随机数所需的时间和空间来衡量的。时间复杂度是由每个输出字需要多少操作决定的，空间复杂度是由需要多少内存来存储内部状态决定的。ISAAC算法的时间复杂度很低，因为它对每个位的输出字只需要大约个位的操作。这意味着它可以在位计算机上非常快速地生成随机数，在位计算机上甚至更快。ISAAC算法的空间复杂度也很低，因为它的内部状态只使用了两个个比特位整数的数组，这相当于2KB的内存。ISAAC和ISAAC+流/序列密码算法是密码学安全的伪随机数生成器和流密码，使用位操作从一个用秘密密钥初始化的内部状态生成随机数。它们快速、简单，并可移植到大多数架构和语言上。它们已经通过了各种随机性测试，并且没有被任何实际攻击所破解。然而，正如我们所看到的，该ISAAC算法存在一些弱点，可能会降低其安全水平，需要进行一些修改或改进。当然，我可以解释ISAAC和ISAAC+之间的区别。它们都是密码学安全的伪随机数生成器和流密码，使用比特操作，从一个用秘密密钥初始化的内部状态生成随机数。然而，ISAAC+是ISAAC的改进版，修正了Aumasson、Meier和Phan在年发现的一些弱点。ISAAC和ISAAC+之间的主要区别在于循环中使用的操作。ISAAC+引入了异或运算和位旋转，以改进原始ISAAC算法中发现的弱点。因此，ISAAC和ISAAC+之间的主要区别在于循环中使用的操作。ISAAC+引入了异或运算和位旋转，以改进原始ISAAC算法中发现的弱点。接下来我们来看ISAAC和ISAAC+算法在C++编程语言中的实现: 这是我编写的ISAAC.cpp源代码文件的一部分。

在js中将Action中响应的List转换为json格式该如何做？

       List li=UserDAO.list();

        JSONArray array = JSONArray.fromObject(li);

        JSONObject object=new JSONObject();

        try {

        object.accumulate("list", li);

        } catch (JSONException e) {

        // TODO Auto-generated catch block

        e.printStackTrace();

        }

        //array.add(object);

        response.getWriter().write(array.toString());