import base64 encoded_str = "5Y2V5L2N77ya5LiH5YWD" decoded_str = base64.b64decode(encoded_str).decode("utf-8") print(decoded_str)

时间: 2024-04-09 21:33:18 浏览: 114
这段代码使用 Python 的 base64 模块对给定的字符串进行解码。它首先导入了 base64 模块,然后定义了一个变量 `encoded_str` 并赋值为 "5Y2V5L2N77ya5LiH5YWD"。 接下来的两行代码进行解码操作: ```python decoded_str = base64.b64decode(encoded_str).decode("utf-8") print(decoded_str) ``` `base64.b64decode(encoded_str)` 通过 Base64 解码将编码字符串转换为字节对象,然后使用 `.decode("utf-8")` 将字节对象解码为 UTF-8 编码的字符串。 最后一行 `print(decoded_str)` 打印解码后的字符串。 如果运行这段代码,输出将会是解码后的原始文本。 请注意,这段代码假设编码方式为 Base64,并使用 UTF-8 编码进行解码。如果编码方式不正确,可能会导致解码失败或得到错误的结果。如果有任何其他问题,请随时提问。
相关问题

import json import datetime import hashlib import hmac import base64 app_key = 'cms自动化测试-online' app_secret = 'Nj8MmpI3QBQzr1UibCCgPhNaJXnOpqn8FR+kStbOTMw' # Set headers for JWT header = { 'typ': 'JWT', 'alg': 'HS256' } # Prepare timestamp in seconds current_timestamp = datetime.datetime.now().timestamp() data = { "app_key": app_key, 'iat': current_timestamp, 'exp': current_timestamp + 30 # expiry time is 30 seconds from time of creation } def base64url(source): # Encode in classical base64 encoded_source = base64.b64encode(source,altchars=b'-_') # Remove padding equal characters encoded_source = encoded_source.rstrip(b'=') print(encoded_source) return encoded_source.decode('utf-8') # encode header stringified_header = json.dumps(header).encode('utf-8') encoded_header = base64url(stringified_header) # encode data stringified_data = json.dumps(data).encode('utf-8') encoded_data = base64url(stringified_data) # build token token = encoded_header + '.' + encoded_data # print(token) # sign token signature = hmac.new(app_secret.encode('utf-8'), token.encode('utf-8'), hashlib.sha256).digest() encoded_signature = base64url(signature) signed_token = token + '.' + encoded_signature

这段代码是用于生成一个JWT(JSON Web Token)的。JWT是一种用于身份验证和授权的标准。这个代码片段首先定义了一些变量,包括应用程序的密钥和密钥。然后,它创建了一个包含当前时间戳和其他数据的字典。接下来,它将头部和数据部分转换为JSON字符串,并对其进行Base64编码。然后,它将编码后的头部和数据拼接起来,并使用应用程序密钥对其进行HMAC-SHA256签名。最后,它将签名编码并将其附加到令牌末尾,得到最终的JWT。

function decoded_str = decode(encoded_str, symbol, code) decoded_str = ''; current_code = ''; for i = 1:length(encoded_str) current_code = strcat(current_code, encoded_str(i)); match = strcmp(current_code, code); if any(match) symbol_index = find(match); decoded_str = strcat(decoded_str, symbol(symbol_index)); current_code = ''; end end end

这是一个 MATLAB 的函数,用于根据给定的编码和编码表解码字符串。 函数的输入参数为三个: - `encoded_str`:待解码的字符串,是由编码表中的字符编码而来的。 - `symbol`:编码表中的字符集合。 - `code`:编码表中各字符的编码集合。 函数的输出为解码后的字符串。 函数主体部分的作用是:将 `encoded_str` 逐个字符与 `current_code` 拼接,并查找是否有与之匹配的编码。如果找到匹配的编码,就将其对应的字符加入到 `decoded_str` 中,并将 `current_code` 置空。 具体的操作可以分为以下几步: 1. 初始化 `decoded_str` 和 `current_code` 为空字符串。 2. 遍历 `encoded_str` 的每个字符,将其拼接到 `current_code` 后面。 3. 查找 `current_code` 是否与 `code` 中的某个编码相匹配。如果匹配,就找到其对应的字符加入到 `decoded_str` 中,并将 `current_code` 置空。 4. 最后返回 `decoded_str`。 这个函数的作用是解码一个经过编码的字符串,将其还原为原来的字符串。它的实现原理与哈夫曼编码、Shannon-Fano编码等压缩算法的解压缩过程类似。
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解释代码:def lz77_decode(binary_str, window_size, lookahead_buffer_size): # 将二进制字符串转换为编码字符串 encoded_str = "" for c in binary_str: encoded_str += bin(ord(c))[2:].zfill(8) # 初始化解码后的文本和指针 text = "" index = 0 # 循环解码编码字符串 while index < len(encoded_str): # 从编码字符串中解析出最长匹配信息 comma1 = encoded_str.find(",", index) comma2 = encoded_str.find(",", comma1 + 1) if comma1 != -1 and comma2 != -1: offset = int(encoded_str[index:comma1], 2) length = int(encoded_str[comma1+1:comma2], 2) char = encoded_str[comma2+1] # 根据最长匹配信息,将文本中的字符复制到解码后的文本中 for i in range(0, length): text += text[-offset] text += char index = comma2 + 2 else: # 如果编码字符串中没有有效的最长匹配信息,则直接复制一个字符到解码后的文本中 text += encoded_str[index:index+8] index += 8 return text # 统计编码时间和解码时间的函数 def test_lz77(text, window_size, lookahead_buffer_size): # 编码时间 encode_start = time.time() binary_str = lz77_encode(text, window_size, lookahead_buffer_size) encode_end = time.time() # 解码时间 decode_start = time.time() text_decoded = lz77_decode(binary_str, window_size, lookahead_buffer_size) decode_end = time.time() # 打印编码时间和解码时间 print(f"编码时间:{encode_end - encode_start}秒") print(f"解码时间:{decode_end - decode_start}秒") # 检查解码后的文本是否和原始文本一致 if text == text_decoded: print("解码成功,原始文本和解码后的文本一致") else: print("解码失败,原始文本和解码后的文本不一致")

import torch from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity from transformers import BertTokenizer, BertModel # 加载种子词库 seed_words = [] with open("output/base_words.txt", "r", encoding="utf-8") as f: for line in f: seed_words.append(line.strip()) print(seed_words) # 加载微博文本数据 text_data = [] with open("output/weibo1.txt", "r", encoding="utf-8") as f: for line in f: text_data.append(line.strip()) print(text_data) # 加载BERT模型和分词器 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') # 构建隐私词库 privacy_words = set(seed_words) for text in text_data: # 对文本进行分词,并且添加特殊标记 tokens = ["[CLS]"] + tokenizer.tokenize(text) + ["[SEP]"] print(tokens) token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) print(token_ids) segment_ids = [0] * len(token_ids) # 转换为张量,调用BERT模型进行编码 token_tensor = torch.tensor([token_ids]) segment_tensor = torch.tensor([segment_ids]) with torch.no_grad(): outputs = model(token_tensor, segment_tensor) encoded_layers = outputs[0] print(encoded_layers) # 对于每个词,计算它与种子词的相似度 for i in range(1, len(tokens)-1): print(tokens[i]) word = tokens[i] if word in seed_words: continue word_tensor = encoded_layers[0][i].reshape(1, -1) sim = cosine_similarity(encoded_layers[0][1:-1], word_tensor, dense_output=False)[0].max() if sim > 0.5: privacy_words.add(word) print(privacy_words) 上述代码中的这几行代码:# 对于每个词,计算它与种子词的相似度 for i in range(1, len(tokens)-1): print(tokens[i]) word = tokens[i] if word in seed_words: continue word_tensor = encoded_layers[0][i].reshape(1, -1) sim = cosine_similarity(encoded_layers[0][1:-1], word_tensor, dense_output=False)[0].max() 我怎么觉得并不是微博文本中的词汇与种子词在比较相似度,而是微博文本中一句话的每个词在和这句话比较呢,我的判断对吗?如果对的话,请帮我在上述代码基础上修改代码

#!/usr/bin/env python # visit https://tool.lu/pyc/ for more information # Version: Python 3.8 import base64 import marshal import sympy as sp encoded_data = b'#VVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVSVVVVFVVVV_YZVVVVMVU|VNFV@pU|V{xUMVYvVzBSMVDSVFRVMFDSV\\VQMV@%7fVAxPMFU{V@BPp]vU%B_MF]eVy]VMFY|UxZUVFUbTPBSMVrSVFRVMV%7fCVT|]N^VVVVVVVVVVVVVVVpVVVVPVVVVFVVV_GFVVVVsVU'V@FUpPSVO\'TMV].V$FUMVPSVBFVOC".U_SqV]/UU|VQU/V_RsV]/V^ZUQpVMVUtVMVR@V_'SqV]/Vo|VqV]/UU|VVpU/VyRGVU/VySGVUoPPFTUVU.U_'SsVXSV_'QqVQRVQ&pqFM/UPFSQU|VENVqFE/V$TqVFMVUtVMVR@V_'SqV]/Vo|VqV]/UU|VVpU/VyRGVU/VySGVU/VyTqVFMV_TqVZMVUtVMVR@VU|VqFs/UvVRqVM/U'RVxFRUV_QfqVACVT|RCb|VVFVV!FVVVVSgVFVVVT|Q%pEdvOY'%pAnN@"yMsxSuPAb%p{~rOE{NO]nNOyvUzQtPAbMT|^%pYeMO{vTOUdN@{bsPA#sYxUB.xUvcxUvAx\\N%{vPAnsPA#sYxRN%%7f%7ftcxUv!|Vtp/VVVS!UzM&u~"rsx[tzZ\'O%AbN$]"t_FUVVVVtoVVVVVVFUUV^ZVDVU_V^^VFNTTVRZVEVUPpRNVEVTt%7fRVVVUmTVVVPA#N@&uPAqv%A"tnxVVVSN{U!ez%M\'!&&VP ez!UZmA.\'X"g^\'/NUcvXd.TPRTTD!&UB\\dT.R}Q{!QQUdr~UguyU&sTU"u$An^PMdN@t!rpA&sPNcXQxSr@Am@p]bu'#gT_^EVVVVtp|VVVUvU@YxM@Ye%pAtz{bsYxQv@"sOCvUzAbN%.|MsxRMzo%7fM&x]M@"}ty{sPA|tp/VVVUnSVVV_^GVVVVt%7fVVVVSvTSocu%E&uPB<VFVVV_ZFVVVVTUFRVFFTTVRZVpxTTVR\Vp**' xor_key = int(input('Plz input key (0<key<100):')) x = sp.symbols('x') f = x ** 2 + x + 1 integral_value = sp.integrate(f, (x, 1, xor_key)) check_value = 13024 if integral_value * 3 == check_value: xor_decoded_data = bytes((lambda .0: [ byte ^ xor_key for byte in .0 ])(encoded_data)) decoded_data = base64.b64decode(xor_decoded_data) code_obj = marshal.loads(decoded_data) exec(code_obj) else: print('Wrong!!') 解出code_obj

from PySide2.QtCore import * from PySide2.QtWidgets import * from PySide2.QtWebEngineWidgets import * class TabWidget(QTabWidget): def init(self, *args, **kwargs): QTabWidget.init(self, *args, **kwargs) # 添加搜索框和按钮 self.search_box = QLineEdit(self) self.search_box.returnPressed.connect(self.search) self.search_button = QPushButton("搜索", self) self.search_button.clicked.connect(self.search) # 添加搜索栏到工具栏 toolbar = QToolBar(self) toolbar.addWidget(self.search_box) toolbar.addWidget(self.search_button) self.setCornerWidget(toolbar, Qt.TopRightCorner) # 加载默认页面 url = QUrl("https://www.baidu.com") view = HtmlView(self) view.load(url) ix = self.addTab(view, "加载中 ...") self.resize(800, 600) def search(self): # 获取搜索框中的文本 search_term = self.search_box.text() # 将中文转换为URL编码 encoded_term = QUrl.fromEncoded(search_term.encode('utf-8')).toEncoded() # 构建搜索URL url = QUrl("https://www.baidu.com/s?wd={}".format(encoded_term.decode('utf-8'))) # 加载搜索结果页面 view = HtmlView(self) view.load(url) ix = self.addTab(view, "加载中 ...") self.setCurrentIndex(ix) class HtmlView(QWebEngineView): def init(self, *args, **kwargs): QWebEngineView.init(self, *args, **kwargs) self.tab = self.parent() def createWindow(self, windowType): if windowType == QWebEnginePage.WebBrowserTab: webView = HtmlView(self.tab) ix = self.tab.addTab(webView, "加载中 ...") self.tab.setCurrentIndex(ix) return webView return QWebEngineView.createWindow(self, windowType) def load(self, url): # 重载load方法,接受一个URL参数 super().load(url) if name == "main": import sys app = QApplication(sys.argv) main = TabWidget() main.show() sys.exit(app.exec_()),上述代码提示错误AttributeError: 'PySide2.QtCore.QByteArray' object has no attribute 'decode'

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