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SHA3 Python 实现详解与解析

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简介:
本文详细介绍了SHA3算法及其在Python中的实现方法,并对相关代码进行了深入解析。适合希望了解和使用SHA3加密技术的读者阅读。 SHA3-512哈希算法的Python正确实现包括了各种关于SHA3和Keccak的官方文档及代码。编写这些内容花费了大量的时间和精力,并且经历了很多挫折。 请尊重原作者的工作成果,不要随意修改或复制其作品。 这里提供一些实例以供检验: hash()=a69f73cca23a9ac5c8b567dc185a756e97c982164fe25859e0d1dcc1475c80a615b2123af1f5f94c11e3e9402c3ac558f500199d95b6d3e301758586281dcd26 hash(123456)=64d09d9930c8ecf79e513167a588cb75439b762ce8f9b22ea59765f32aa74ca19d2f1e97dc922a3d4954594a05062917fb24d1f8e72f2ed02a58ed7534f94d27 hash(我加密成功了)=d73ce7502406782345ff4f00133acee8eacde2fc7d6522bd6489f94c28b1e7e0837967ff36b9555e2d4eed547c7df4676f2035cd05ed0be3f79da14f9f0d1e68 可以使用Python 3.6自带的hashlib库进行检验。 代码可以直接运行。

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客服
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  • SHA3 Python
    优质
    本文详细介绍了SHA3算法及其在Python中的实现方法,并对相关代码进行了深入解析。适合希望了解和使用SHA3加密技术的读者阅读。 SHA3-512哈希算法的Python正确实现包括了各种关于SHA3和Keccak的官方文档及代码。编写这些内容花费了大量的时间和精力,并且经历了很多挫折。 请尊重原作者的工作成果,不要随意修改或复制其作品。 这里提供一些实例以供检验: hash()=a69f73cca23a9ac5c8b567dc185a756e97c982164fe25859e0d1dcc1475c80a615b2123af1f5f94c11e3e9402c3ac558f500199d95b6d3e301758586281dcd26 hash(123456)=64d09d9930c8ecf79e513167a588cb75439b762ce8f9b22ea59765f32aa74ca19d2f1e97dc922a3d4954594a05062917fb24d1f8e72f2ed02a58ed7534f94d27 hash(我加密成功了)=d73ce7502406782345ff4f00133acee8eacde2fc7d6522bd6489f94c28b1e7e0837967ff36b9555e2d4eed547c7df4676f2035cd05ed0be3f79da14f9f0d1e68 可以使用Python 3.6自带的hashlib库进行检验。 代码可以直接运行。
  • PythonDES加密密的例分
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    本文详细讲解了如何在Python环境中使用标准库和第三方库来实现数据的DES加密及解密过程,并通过代码示例进行深入剖析。 本段落主要介绍了使用Python实现DES加密解密的方法,并通过实例详细分析了基于Python的DES加密与解密技巧,可供需要的朋友参考。
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    本文章深入讲解了如何在Python编程环境中运用标准库pycryptodome来实现经典的对称加密算法——DES的数据加密和解密操作,并通过具体代码示例进行详细解析。 本段落介绍如何使用Python实现DES加密解密方法,并分享了相关代码供参考。 功能:可以对中文字符串进行加密处理;密钥与明文长度不必相同。 这里仅提供代码,关于具体的加密过程可自行查阅资料了解。以下为python中的desstruct.py文件内容,其中包含用于DES加密的结构体定义: ip = (58, 50, 42, 34, 26, 18, 10, 2, 60, 52, 44, 36, 28, 20, 12, 4, 62, 54, 46, 38, 30, 22, 14, 6, 64, 56, 48, 40, 32, 24, 16, 8, 57, 49, 41, 33, 25, 17, 9 ,1)
  • Python之TrueFalse
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    本篇文章详细探讨了Python编程语言中True和False的概念及其在程序中的应用。通过实例解释布尔值的操作和逻辑运算规则,帮助读者更好地理解和运用这些基础知识。 在Python 中常用的布尔类型(bool)有两个实例对象:True 和 False。这两个值通常用于if条件判断和while语句中。 然而,在Python 2.x版本里,True 和False 的用法有些特殊,可以相互替换使用。下面是一段示例代码: ```python >>> True True >>> False False >>> if True: ... print(True) ... True >>> if not False: ... print(False) ... False ``` 这段代码的逻辑很容易理解:如果if判断中的表达式结果为True,则执行相应的语句。
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    《DeepFM代码解析与Python实现》一文深入剖析了深度学习框架下的一种高效模型DeepFM,并提供了详细的Python代码示例。 文章目录摘要一、数据预处理部分二、DeepFM部分1、FM部分的特征向量化2、Deep部分的权重设置3、网络传递部分4、loss5、梯度正则6、完整代码三、执行结果和测试数据集摘要 DeepFM原理部分内容可参考相关博客,本段落着重介绍其代码复现部分。所使用的代码基于某简书文章,并在此基础上进行了修改及添加注释。 一、数据预处理部分 导入所需的库: ```python import pickle import pandas as pd ``` 接下来进行具体的数据预处理工作。 ```python # 加载数据文件(假设为pickle格式) with open(data.pkl, rb) as file: data = pickle.load(file) # 将加载的字典转换成DataFrame,以便于后续操作 df = pd.DataFrame(data) ``` 这只是一个示例开头部分。接下来会详细介绍DeepFM模型的具体实现细节和代码。 ```python 请根据实际需要继续添加数据预处理步骤及说明。 ```
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    本课程全面解析YOLO系列(从v1至v5)目标检测算法的核心理论,并深入探讨其实现细节,旨在帮助学习者掌握高效的目标检测技术。 YOLO v1到YOLO v5的论文解读及实现细节涵盖了从第一个版本发布以来的一系列改进和技术革新。这些版本不仅提高了目标检测的速度,还通过引入新特性如多尺度训练、空间金字塔池化等方法增强了模型性能。每个新的YOLO版本都致力于优化算法效率和准确性之间的平衡,在保持实时处理能力的同时,实现了更高的精确度。
  • OpenCV算法PythonC.zip
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    本书深入浅出地讲解了OpenCV库中的关键算法,并通过实例详细展示了如何使用Python和C语言进行实现,适合计算机视觉领域的学习者和技术人员阅读。 《OpenCV算法精解:基于Python与C》是一本深入探讨计算机视觉领域的专业书籍,主要聚焦于如何利用OpenCV库来实现各种图像处理和计算机视觉算法。OpenCV(开源计算机视觉库)是一个广泛应用于图像分析、识别和处理的工具,它的强大功能使得在Python和C++中开发视觉应用变得更为便捷。 本书通过实践案例帮助读者理解并掌握OpenCV的核心功能和算法,并提供了从基础知识到高级应用的学习路径。对于初学者而言,这本书可以提供完整学习路线;而对于有经验的开发者来说,则是深入研究特定算法和技术的好资源。 书中详细讲解了如何使用OpenCV的各种模块进行图像处理技术的应用,包括但不限于:灰度化、直方图均衡化、滤波操作(如高斯滤波和中值滤波)、边缘检测(例如Canny算法)、轮廓提取以及色彩空间转换等。此外,在机器学习与深度学习方面,书中介绍了SIFT(尺度不变特征变换), SURF (加速稳健特征), ORB(定向FAST和旋转BRIEF) 等多种经典算法的应用,并展示了如何使用Haar级联分类器进行人脸检测。 随着深度学习的兴起,OpenCV也整合了DNN模块,使用户可以直接利用预训练模型执行图像分类、目标检测等任务。书中还涉及SLAM(同时定位与建图)技术用于机器人导航和全景图创建等内容,并介绍了图像拼接、立体视觉及视频分析的应用场景。 在Python部分,读者将学习如何使用简洁的语法以及强大的科学计算库如NumPy来结合OpenCV实现算法;而在C++部分,则强调了性能优化和底层控制的重要性。通过《OpenCV算法精解:基于Python与C》的学习,不仅可以深入了解计算机视觉的基本原理,还能获得实际动手操作的经验,为未来在人工智能、自动驾驶等领域的工作打下坚实的基础。 这本书是计算机视觉爱好者及专业人士不可或缺的参考资料。