讲解代码 HcfAsyKeyGenerator *generator = nullptr; int32_t res = HcfAsyKeyGeneratorCreate(algName.c_str(), &generator); if (res != HCF_SUCCESS) { LOGE("create c generator fail."); return NapiGetNull(env); }

时间: 2024-04-28 09:20:53 浏览: 8
这段代码使用了 HcfAsyKeyGenerator 库来生成密钥。首先,将指针 generator 初始化为 nullptr。然后,调用 HcfAsyKeyGeneratorCreate 函数,该函数接受两个参数:algName 和 generator 的指针。algName 是一个字符串,表示加密算法的名称。如果函数成功执行,它将在 generator 指向的内存位置创建一个 HcfAsyKeyGenerator 实例,并返回 HCF_SUCCESS。如果函数执行失败,它将返回一个错误码,并记录错误消息到日志中。如果函数成功执行,则可以使用生成的密钥进行加密和解密操作。
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int ret = 0; HcfSymKeyGenerator *generator = nullptr; const char *generatorAlgoName = nullptr; const char *inputAlgoName = "SM4"; ret = HcfSymKeyGeneratorCreate(inputAlgoName, &generator); if (ret != 0) { LOGE("HcfSymKeyGeneratorCreate failed!%d", ret); goto CLEAR_UP; } // generator getAlgoName generatorAlgoName = generator->getAlgoName(nullptr); if (generatorAlgoName == nullptr) { LOGE("generator getAlgoName failed!"); ret = HCF_ERR_CRYPTO_OPERATION; } CLEAR_UP: HcfObjDestroy(generator); EXPECT_NE(ret, 0);代码解析

这段代码是使用HcfSymKeyGenerator库生成对称密钥的过程。具体来说,它首先创建一个HcfSymKeyGenerator对象,使用SM4算法生成对称密钥。如果生成对象失败,则输出日志并跳转到CLEAR_UP处清理资源。如果成功,则获取生成器算法的名称并打印日志。最后,清理资源并检查返回值是否为0。

int ret = 0; HcfSymKeyGenerator *generator = nullptr; HcfSymKey *key = nullptr; const char *generatorAlgoName = nullptr; const char *inputAlgoName = "SM4"; ret = HcfSymKeyGeneratorCreate(inputAlgoName, &generator); if (ret != 0) { LOGE("HcfSymKeyGeneratorCreate failed!%d", ret); goto CLEAR_UP; } ret = generator->generateSymKey(generator, &key); if (ret != 0) { LOGE("generateSymKey failed!"); goto CLEAR_UP; } // generator getAlgoName generatorAlgoName = generator->getAlgoName(reinterpret_cast<HcfSymKeyGenerator *>(key)); if (generatorAlgoName == nullptr) { LOGE("generator getAlgoName failed!"); ret = HCF_ERR_CRYPTO_OPERATION; } CLEAR_UP: HcfObjDestroy(key); HcfObjDestroy(generator); EXPECT_NE(ret, 0);代码解析

这段代码是一个生成对称加密密钥的示例。首先,代码定义了一个整数变量ret并初始化为0,同时定义了两个指针变量generator和key,并将generator初始化为nullptr。然后,代码定义了两个常量指针变量generatorAlgoName和inputAlgoName,其中inputAlgoName指定了对称加密算法的名称,这里是SM4。接下来,代码调用HcfSymKeyGeneratorCreate函数创建一个对称密钥生成器,并将其保存在generator指针变量中。如果创建失败,则代码输出错误信息并跳转到CLEAR_UP标签处执行清理操作。如果创建成功,则代码调用generator指针变量的generateSymKey方法生成对称加密密钥,并将其保存在key指针变量中。如果生成失败,则代码输出错误信息并跳转到CLEAR_UP标签处执行清理操作。接着,代码调用generator指针变量的getAlgoName方法获取生成密钥的算法名称,并将其保存在generatorAlgoName指针变量中。如果获取失败,则代码输出错误信息并将ret设置为HCF_ERR_CRYPTO_OPERATION。最后,代码执行清理操作,销毁key和generator指针变量,并使用EXPECT_NE宏检查ret是否为0。

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from keras import applications from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras import optimizers from keras.models import Sequential, Model from keras.layers import Dropout, Flatten, Dense img_width, img_height = 256, 256 batch_size = 16 epochs = 50 train_data_dir = 'C:/Users/Z-/Desktop/kaggle/train' validation_data_dir = 'C:/Users/Z-/Desktop/kaggle/test1' OUT_CATAGORIES = 1 nb_train_samples = 2000 nb_validation_samples = 100 base_model = applications.VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(img_width, img_height, 3)) base_model.summary() for layer in base_model.layers[:15]: layer.trainable = False top_model = Sequential() top_model.add(Flatten(input_shape=base_model.output_shape[1:])) top_model.add(Dense(256, activation='relu')) top_model.add(Dropout(0.5)) top_model.add(Dense(OUT_CATAGORIES, activation='sigmoid')) model = Model(inputs=base_model.input, outputs=top_model(base_model.output)) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizers.SGD(learning_rate=0.0001, momentum=0.9), metrics=['accuracy']) train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255, horizontal_flip=True) test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_data_dir, target_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size, class_mode='binary') validation_generator = test_datagen.flow_from_directory( validation_data_dir, target_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size, class_mode='binary', shuffle=False ) model.fit_generator( train_generator, steps_per_epoch=nb_train_samples / batch_size, epochs=epochs, validation_data=validation_generator, validation_steps=nb_validation_samples / batch_size, verbose=2, workers=12 ) score = model.evaluate_generator(validation_generator, nb_validation_samples / batch_size) scores = model.predict_generator(validation_generator, nb_validation_samples / batch_size)看看这段代码有什么错误

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