使用JDBC连接MySQL时，出现以下错误:Loadingclasscom.mysql.jdbc.Driver'.Thisisdeprecated.Thenewdriverclassiscom.mysql.cj.jdbc.Driver’.ThedriverisautomaticallyregisteredviatheSPIandmanualloadingofthedriverclassisgenerallyunnecessary.问题所在：在查阅相关资料之后，得知是由于jdbc驱动包名引发的问题5.x版本的驱动文件jar包对应的是：Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");语句来加载数据库驱动而我使用的是8.0x版本的数据库驱动文件，对此，需要将加载数据库驱动的语句更改为：Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");除此之外：url的设置也得进行修改，原本的url如下：Stringur="jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/student";应修改为如下：Stringurl="jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/student?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&userSSL=false&serverTimezone=GMT%2B8";其中student是数据库名8.0x是不需要建立ssl连接的，你需要显示关闭，即url中的&useSSL=false；serverTimezone=GMT%2B8"是进行时区的设置`再给一个url样例如下：Url="jdbc:mysql://localhost:3306/db3?useSSL=false&serverTimezone=Hongkong&characterEncoding=utf-8&autoReconnect=true";url基本格式如下:连接地址+ssl连接关闭+字符集为utf-8+时区设置原文链接：https://blog.csdn.net/qq_41943867/article/details/90574135
一、密码学知识总结1.卡迈克尔数对于所有与n互质的正整数b，都有同余式b^(n-1)≡1(modn)成立，则称合数n为Carmichael数。卡迈克尔数有至少3个正素因数2.费马小定理设p为一素数，对于任意整数a，有a(p-1)≡1(modp)。由费马小定理可得，若n为素数，则对任意整数b，且b和n互素，都有bn-1(modn)≡1。因此，若存在整数b，使得bn-1(modn)≡1不成立，则n是一个合数。3.欧拉函数对正整数n，欧拉函数是小于或等于n的正整数中与n互质的数的数目（因此φ(1)=1）4.剩余类（同余类）设模为n，则根据余数可将所有的整数分为n类，把所有与整数a模n同余的整数构成的集合叫做模n的一个剩余类，记作[a]。并把a叫作剩余类[a]的一个代表元。5、既约剩余系6.Carmichael’sfunction详见https://brilliant.org/wiki/carmichaels-lambda-function/?subtopic=modular-arithmetic&chapter=eulers-theorem7、二项式定理二、paillier同态加密算法1.密钥产生2、加密过程3、解密过程4、正确性证明其中
https://github.com/microsoft/SEAL.git一、编译最近git有问题，最好翻墙，而且后面编译时候好像也要下点东西，如果不会改cmake的话，翻墙省不少功夫。。我是直接在Clion中以cmake项目的方式打开的。手动编译如下：cmake-S.-Bbuildcmake--buildbuildsudocmake--installbuild二、SEAL库介绍MicrosoftSEAL提供了两种不同的同态加密方案，它们具有非常不同的属性。BFV方案允许在加密的整数上执行模运算。CKKS方案允许对加密的实数或复数进行加法和乘法，但只能得到近似的结果。在诸如汇总加密的真实数字、评估加密数据上的机器学习模型或计算加密位置的距离等应用程序中，ckk将是最佳选择。对于需要精确值的应用程序，BFV方案是惟一的选择。1.BFV代码介绍//较大的poly_modulus_degree使密文的大小更大，所有的操作都更慢，但允许更复杂的加密计算。size_tpoly_modulus_degree=4096;parms.set_poly_modulus_degree(poly_modulus_degree);//更大的coeff_模数意味着更大的噪声预算，因此更加密的计算能力。coeff_modulus_degree确定了coeff_modul_modules总比特长度的上限parms.set_coeff_modulus(CoeffModulus::BFVDefault(poly_modulus_degree));//明文模量决定了明文数据类型的大小和乘法中噪声预算的消耗。parms.set_plain_modulus(1024);//构建一个SEALContext对象了。这是一个繁重的类，它检查我们刚刚设置的参数的有效性和属性。autocontext=SEALContext::Create(parms);这个库是基于公钥加密的方案，本来就是想找这个的，之前在github看tfhe的代码，是基于对称加密的，这个团队论文里写了，然而没实现emm。KeyGeneratorkeygen(context);PublicKeypublic_key=keygen.public_key();SecretKeysecret_key=keygen.secret_key();然后就是通过evaluator计算器调用内部函数的过程了evaluator.square(x_encrypted,x_sq_plus_one);//平方x_encrypted,刷新入x_sq_plus_onePlaintextplain_one("1");//添加明文1evaluator.add_plain_inplace(x_sq_plus_one,plain_one);evaluator.add_plain(x_encrypted,plain_one,x_plus_one_sq);evaluator.square_inplace(x_plus_one_sq);Plaintextplain_two("2");evaluator.multiply_plain_inplace(x_sq_plus_one,plain_two);evaluator.multiply(x_sq_plus_one,x_plus_one_sq,encrypted_result);以上基本就是加和乘的常用操作了，最后还有就是要判断噪音消耗，噪声预算已经达到0，这意味着不能期望解密给出正确的结果这个函数：decryptor.invariant_noise_budget(encrypted_result)解决办法：“Relinearization”是一种将密文的大小乘回初始大小2的操作。因此，在下一次乘法之前对一个或两个输入密文进行再初始化，可以对噪声增长和性能产生巨大的积极影响，即使再初始化本身有很大的计算成本。只可能将大小为3的密文重新初始化为大小为2的密文，因此用户通常希望在每次乘法之后重新初始化，以将密文大小保持为2。RelinKeysrelin_keys;keygen.create_relin_keys(relin_keys);evaluator.relinearize_inplace(x_squared,relin_keys);
穿针引线以此类推ListNode*reverseBetween(ListNode*head,intleft,intright){ListNode*dummyNode=newListNode(-1);dummyNode->next=head;ListNode*pre=dummyNode;for(inti=0;i<left-1;++i){pre=pre->next;}ListNode*cur=pre->next;ListNode*next;for(inti=0;i<right-left;++i){next=cur->next;cur->next=next->next;//从这开始next->next=pre->next;pre->next=next;}returndummyNode->next;}