JAVASCRIPT,XOR解密实现代码
时间: 2023-10-26 07:04:28 浏览: 53
对于您提出的问题,我可以帮助您回答。以下是JavaScript XOR解密实现代码示例:
```javascript
function xorDecrypt(data, key) {
let result = "";
for(let i = 0; i < data.length; i++) {
let charCode = data.charCodeAt(i) ^ key.charCodeAt(i % key.length);
result += String.fromCharCode(charCode);
}
return result;
}
let encryptedData = "2D31346835783A3C395031522A464F59";
let key = "chitgpt";
let decryptedData = xorDecrypt(encryptedData, key);
console.log(decryptedData);
```
以上代码是一个简单的XOR解密实现,它接受两个参数:被加密的数据和密钥。该函数使用XOR运算符将密文字符逐个与密钥字符进行异或运算,并将结果拼接成解密后的字符串。您只需将加密后的数据及密钥作为参数传入此函数即可得到解密后的结果。
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xor解密的key的脚本
以下是一个简单的 Python 脚本,可以用来解密 XOR 加密的文本,需要提供密文和密钥。
```python
ciphertext = "..." # 替换为密文
key = "..." # 替换为密钥
plaintext = ""
for i in range(len(ciphertext)):
# 逐字节解密
byte = ord(ciphertext[i]) ^ ord(key[i % len(key)])
plaintext += chr(byte)
print(plaintext)
```
注意,该脚本仅适用于单字节 XOR 加密。如果密钥长度不足,将会自动重复密钥,因此该脚本不能有效地解密更复杂的加密算法。
xor神经网络代码python
XOR神经网络是一个经典的二进制分类问题,可以使用神经网络解决。下面是一个使用Python实现的简单的XOR经网络代码示例:
```python
import numpy as np
# 定义sigmoid激活函数
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))
# 定义神经网络类
class XORNeuralNetwork:
def __init__(self):
# 初始化权重和偏置
self.weights1 = np.array([[0.5, 0.5], [-0.5, -0.5]])
self.bias1 = np.array([-1, 0.5])
self.weights2 = np.array([1, 1])
self.bias2 = np.array([-0.5])
def forward(self, x):
# 前向传播
hidden_layer = sigmoid(np.dot(x, self.weights1) + self.bias1)
output = sigmoid(np.dot(hidden_layer, self.weights2) + self.bias2)
r output_layer
# 创建XOR神经网络对象
xor_nn = XORNeuralNetwork()
# 输入数据
input_data = np.array([[0,0], [0, 1], [1, 0], [, 1]])
# 预测结果
predictions = xor_nn.forward(input_data)
# 打印预测结果
for i in range(len(input_data)):
print(f"Input: {input_data[i]}, Predicted Output: {predictions[i]}")
```
这段代码实现了一个简单的XOR神经网络,其中使用了sigmoid作为激活函数。通过定义权重和偏置,并进行前向传播,可以得到XOR神经网络的预测结果。
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