import gmpy2

时间: 2024-09-02 21:02:32 浏览: 88
PDF

解决python和pycharm安装gmpy2 出现ERROR的问题

`gmpy2`是一个Python库，全称为GNU Multiple Precision Arithmetic Library for Python，它是GMP（GNU Multiple Precision Arithmetic Library）的一个Python绑定。GMP是一个用于高精度计算的强大数学库，支持任意精度整数、有理数和浮点数的运算，以及素数处理等高级功能。 当你导入`gmpy2`时，它提供了一系列高效且功能丰富的函数，比如大数乘法、除法、素数测试、模幂运算等，这对于需要进行数值计算，尤其是涉及大整数操作的场景非常有用。例如： ```python import gmpy2 # 计算两个大整数的乘积 a = gmpy2.mpz(1234567890123456789) b = gmpy2.mpz(9876543210987654321) product = gmpy2.mul(a, b) # 检查数字是否为质数 is_prime = gmpy2.is_prime(1000000007)
阅读全文

相关推荐

zip

gmpy2-2.0.7.zip

import gmpy2 # 创建大整数 x = gmpy2.mpz(1234567890123456789) y = gmpy2.mpz(9876543210987654321) # 进行大整数运算 result = x + y print(result) # 高精度浮点数 z = gmpy2.mpf('3.14159265358979323846') ...
zip

gmpy2-2.0.8-cp36-cp36m-win_amd64.whl.zip

import gmpy2 # 创建一个大整数 x = gmpy2.mpz(10**100) # 进行大整数运算 y = x + 2 * x # 输出结果 print(y) gmpy2库还支持浮点数、复数运算，以及各种数学函数（如开方、指数、对数等），适合需要进行大...

import gmpy2import libnum

import gmpy2 a = gmpy2.mpz(1234567890123456789) b = gmpy2.mpz(9876543210987654321) result = a * b print(result) # 大整数乘法结果 相比之下，libnum 是另一个库，但它的信息似乎不如gmpy2广泛。...

详细解释以下代码import gmpy2 from gmpy2 import mpz import binascii rs = gmpy2.random_state() def create_prime(): p = gmpy2.mpz_urandomb(rs,1024) while not gmpy2.is_prime(p): p = gmpy2.mpz_urandomb(rs,1024) return p

1. import gmpy2 和 from gmpy2 import mpz 分别导入 gmpy2 库和 mpz 类。 2. rs = gmpy2.random_state() 生成一个随机数生成器。 3. def create_prime(): 定义一个生成素数的函数。 4. p = gmpy2.mpz_...

import gmpy2 import libnum from crypto.Util.number import * flag=b'ISCTF{*************}' m=bytes_to_long(flag)

import gmpy2 import libnum from Crypto.Util.number import * flag = b'ISCTF{*************}' m = bytes_to_long(flag) # 使用gmpy2模块进行高精度计算 p = gmpy2.next_prime(m) q = gmpy2.next_prime(p) n = p ...

from Crypto.Util.number import * import gmpy2 import random def get_extend(): while True: d = random.randint(2**680,2**730) if isPrime(d): e = gmpy2.invert(d,lcm) return e flag = b"flag{xxxxxxxxxxx}" m = bytes_to_long(flag) e = 65537 p = getPrime(1024) q = getPrime(1024) lcm = gmpy2.lcm(p-1,q-1) n = p*q c = pow(m,e,n) e1 = get_extend() e2 = get_extend() print("e1 =",e1) print("e2 =",e2) print("c =",c) print("n =",n)

首先，它导入了一些必要的库，包括Crypto.Util.number、gmpy2和random。然后定义了一个函数get_extend()，它用于生成一个满足特定条件的随机数d。该函数使用random.randint()生成一个位于2^680和2^730之间...

from Crypto.Util.number import * import gmpy2 import random def get_extend(): while True: d = random.randint(2680,2730) if isPrime(d): e = gmpy2.invert(d,lcm) return e flag = b"flag{xxxxxxxxxxx}" m = bytes_to_long(flag) e = 65537 p = getPrime(1024) q = getPrime(1024) lcm = gmpy2.lcm(p-1,q-1) n = p*q c = pow(m,e,n) e1 = get_extend() e2 = get_extend() print("e1 =",e1) print("e2 =",e2) print("c =",c) print("n =",n) 这题的解题思路是什么

首先，它导入了一些必要的库，包括Crypto.Util.number、gmpy2和random。然后定义了一个函数get_extend()，它用于生成一个满足特定条件的随机数d。该函数使用random.randint()生成一个位于2680和2730之间的...

from Crypto.Util.number import * import gmpy2 def get_params(): a,b = [getPrime(128) for _ in range(2)] a,b = [bin(i)[2:].zfill(128) for i in [a,b]] p = int((a + b),2) q = int((b + a),2) a, b = int(a, 2), int(b, 2) return gmpy2.next_prime(p),gmpy2.next_prime(q),a,b flag = b'flag{******}' m = bytes_to_long(flag) p,q,a,b = get_params() n = p * q stream = [getPrime(128)] for i in range(114): num = (a * stream[-1] + b) % p stream.append(num) e = gmpy2.next_prime(stream[1] * stream[14] + stream[51] * stream[4]) c = pow(m,e,n) print(f'n = {n}') print(f'c = {c}') # n = 6983103504667653623549839927036982238702989760981440695828662474048376735590137382537887815211794982723527122829225808557810219686458488017050037179654123 # c = 6796222297027759937096057530534388748539384795006307524526800462652134886498275107011127280721467103062302906430290388832305421496018525958278394725734527 写个脚本解出flag

import gmpy2 def get_params(): a, b = [getPrime(128) for _ in range(2)] a, b = [bin(i)[2:].zfill(128) for i in [a, b]] p = int((a + b), 2) q = int((b + a), 2) a, b = int(a, 2), int(b, 2) return...

import gmpy2 from Crypto.Util.number import * import hashlib p = getPrime(1024) q = getPrime(1024) p1 = getPrime(1024) q1 = getPrime(1024) n = p * q n1 = p1 * q1 e = 0x10001 phi = (p - 1) * (q - 1) phi1 = (p1 - 1) * (q1 - 1) def chatEncrypt(pepole, message): if pepole == 'Tom': sender = hashlib.sha256(str(pepole).encode()).hexdigest() sign = hashlib.sha256(str(message).encode()).hexdigest() encryptMessage = hex(pow(bytes_to_long(message), e, n)) return sender, encryptMessage, sign elif pepole == 'Jerry': sender = hashlib.sha256(str(pepole).encode()).hexdigest() sign = hashlib.sha256(str(message).encode()).hexdigest() encryptMessage = hex(pow(bytes_to_long(message), e + 2, n)) return sender, encryptMessage, sign chatLog = open("Chatting.log", "rb") encryptedChatLog = open("ChatEncrypted.log", "w+") log = [] for line in chatLog: log.append(line) chatLog.close() encryptedChatLog.write(hex(n)+'\n') encryptedChatLog.write(hex(n1)+'\n') encryptedChatLog.write(hex(phi1)+'\n') for i in range(int(len(log)/2)): if log[i*2] == b'Tom\r\n': encryptedChatLog.write(str(chatEncrypt('Tom', log[i*2+1]))+'\n') print(chatEncrypt('Tom', log[i*2+1])) elif log[i*2] == b'Jerry\r\n': encryptedChatLog.write(str(chatEncrypt('Jerry', log[i*2+1]))+'\n') print(chatEncrypt('Jerry', log[i*2+1])) encryptedChatLog.close()解密脚本

import gmpy2 from Crypto.Util.number import * import hashlib def chatDecrypt(pepole, encryptedMessage, signature, n, phi, e): sender = hashlib.sha256(str(pepole).encode()).hexdigest() if sender !...

gmpy2.digits

gmpy2.digits()函数是gmpy2库中的一个函数，用于将一个gmpy2对象转换为指定进制下的字符...import gmpy2 a = gmpy2.mpz(123456789) hex_str = gmpy2.digits(a, 16) print(hex_str) 输出结果为： 75bcd15

python gmpy2安装

安装完成后，可以在命令行中进入Python模式，输入"import gmpy2"，如果没有报错，表示安装成功。如果提示缺少libnum库，可以使用"pip install libnum"命令安装该库。如果在执行solve.py时遇到UnicodeDecodeError错误...

vscode 装 gmpy2

首先，gmpy2是一个用于Python中高精度计算的库，它提供了大整数、大有理数、大...3. 安装完成后，你可以在Python脚本中通过import gmpy2来引入gmpy2库，然后就可以使用其中提供的各种高精度计算函数和数据类型了。

python gmpy2库安装

gmpy2库是Python的一个第三方库，它提供了对GMP...安装完成后，你可以通过Python的import语句来检查gmpy2是否安装成功： python import gmpy2 print(gmpy2.__version__) 如果打印出了版本号，则表示安装成功。

gmpy2.iroot

import gmpy2 # 计算10000的平方根 root, exact = gmpy2.iroot(10000, 2) print(root) # 输出：100 print(exact) # 输出：True 注意，要使用此函数，需要先安装gmpy2库，可以使用pip进行安装。

gmpy2库如何安装

gmpy2是一个Python接口，用于操作GNU Multiple Precision Arithmetic Library (GMP)提供的高精度数学运算。要在Python中安装gmpy2库，你可以按照下面的步骤操作： ... import gmpy2 print(gmpy2.__version__)

gmpy2 python3安装

安装gmpy2模块可以按照以下步骤进行： 1. 首先，确保你已经安装了Python解释器。你可以在命令行中输入以下命令来检查Python版本： shell python --version ...import gmpy2 # 在这里使用gmpy2模块的功能

python 3.12安装GMPY2

要在Python 3.12中安装GMPY2，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 首先，确保您已经安装... import gmpy2 # 在这里编写您的代码 现在，您已经成功安装了GMPY2库，并可以在Python 3.12中使用它进行高精度计算。

从以下代码中找到被藏起来的e，提示：在代码注释中。from Crypto.Util.number import * from gmpy2 import * from secret import flag p = getPrime(25) e = # Hidden q = getPrime(25) n = p * q m = bytes_to_long(flag.strip(b"npuctf{").strip(b"}")) c = pow(m, e, n) print(c) print(pow(2, e, n)) print(pow(4, e, n)) print(pow(8, e, n)) ''' 169169912654178 128509160179202 518818742414340 358553002064450

from gmpy2 import * from secret import flag p = getPrime(25) # Hidden e = 65537 q = getPrime(25) n = p * q m = bytes_to_long(flag.strip(b"npuctf{").strip(b"}")) c = pow(m, e, n) print(c) print(pow(2...

gmpy2.next_prime

gmpy2.next_prime是一个使用gmpy2库的函数，...import gmpy2 num = 10 next_prime = gmpy2.next_prime(num) print(next_prime) 这将输出大于10的下一个素数。你可以将num替换为你想要查找下一个素数的任何整数。

最新推荐

recommend-type

解决python和pycharm安装gmpy2 出现ERROR的问题

在Python编程环境中，有时我们需要使用特定的库来增强其功能，比如gmpy2，它是一个提供大整数和浮点数运算的高效扩展库。然而，在安装gmpy2时，用户可能会遇到ERROR，特别是在使用PyCharm这样的集成开发环境（IDE）...
recommend-type

PHP语言基础知识详解及常见功能应用.docx

本文详细介绍了PHP的基本语法、变量类型、运算符号以及文件上传和发邮件功能的实现方法，适合初学者了解和掌握PHP的基础知识。
recommend-type

公司金融课程期末考试题目

公司金融整理的word文档
recommend-type

适用于 Python 应用程序的 Prometheus 检测库.zip

Prometheus Python客户端Prometheus的官方 Python 客户端。安装pip install prometheus-client这个包可以在PyPI上找到。文档文档可在https://prometheus.github.io/client_python上找到。链接发布发布页面显示项目的历史记录并充当变更日志。吡啶甲酸
recommend-type

火炬连体网络在MNIST的2D嵌入实现示例

资源摘要信息:"Siamese网络是一种特殊的神经网络，主要用于度量学习任务中，例如人脸验证、签名识别或任何需要判断两个输入是否相似的场景。本资源中的实现例子是在MNIST数据集上训练的，MNIST是一个包含了手写数字的大型数据集，广泛用于训练各种图像处理系统。在这个例子中，Siamese网络被用来将手写数字图像嵌入到2D空间中，同时保留它们之间的相似性信息。通过这个过程，数字图像能够被映射到一个欧几里得空间，其中相似的图像在空间上彼此接近，不相似的图像则相对远离。 具体到技术层面，Siamese网络由两个相同的子网络构成，这两个子网络共享权重并且并行处理两个不同的输入。在本例中，这两个子网络可能被设计为卷积神经网络（CNN），因为CNN在图像识别任务中表现出色。网络的输入是成对的手写数字图像，输出是一个相似性分数或者距离度量，表明这两个图像是否属于同一类别。 为了训练Siamese网络，需要定义一个损失函数来指导网络学习如何区分相似与不相似的输入对。常见的损失函数包括对比损失（Contrastive Loss）和三元组损失（Triplet Loss）。对比损失函数关注于同一类别的图像对（正样本对）以及不同类别的图像对（负样本对），鼓励网络减小正样本对的距离同时增加负样本对的距离。 在Lua语言环境中，Siamese网络的实现可以通过Lua的深度学习库，如Torch/LuaTorch，来构建。Torch/LuaTorch是一个强大的科学计算框架，它支持GPU加速，广泛应用于机器学习和深度学习领域。通过这个框架，开发者可以使用Lua语言定义模型结构、配置训练过程、执行前向和反向传播算法等。 资源的文件名称列表中的“siamese_network-master”暗示了一个主分支，它可能包含模型定义、训练脚本、测试脚本等。这个主分支中的代码结构可能包括以下部分： 1. 数据加载器（data_loader）: 负责加载MNIST数据集并将图像对输入到网络中。 2. 模型定义（model.lua）: 定义Siamese网络的结构，包括两个并行的子网络以及最后的相似性度量层。 3. 训练脚本（train.lua）: 包含模型训练的过程，如前向传播、损失计算、反向传播和参数更新。 4. 测试脚本（test.lua）: 用于评估训练好的模型在验证集或者测试集上的性能。 5. 配置文件（config.lua）: 包含了网络结构和训练过程的超参数设置，如学习率、批量大小等。 Siamese网络在实际应用中可以广泛用于各种需要比较两个输入相似性的场合，例如医学图像分析、安全验证系统等。通过本资源中的示例，开发者可以深入理解Siamese网络的工作原理，并在自己的项目中实现类似的网络结构来解决实际问题。"
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

L2正则化的终极指南：从入门到精通，揭秘机器学习中的性能优化技巧

![L2正则化的终极指南：从入门到精通，揭秘机器学习中的性能优化技巧](https://img-blog.csdnimg.cn/20191008175634343.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MTYxMTA0NQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. L2正则化基础概念 在机器学习和统计建模中，L2正则化是一个广泛应用的技巧，用于改进模型的泛化能力。正则化是解决过拟
recommend-type

如何构建一个符合GB/T19716和ISO/IEC13335标准的信息安全事件管理框架，并确保业务连续性规划的有效性？

构建一个符合GB/T19716和ISO/IEC13335标准的信息安全事件管理框架，需要遵循一系列步骤来确保信息系统的安全性和业务连续性规划的有效性。首先，组织需要明确信息安全事件的定义，理解信息安全事态和信息安全事件的区别，并建立事件分类和分级机制。 参考资源链接：[信息安全事件管理：策略与响应指南](https://wenku.csdn.net/doc/5f6b2umknn?spm=1055.2569.3001.10343) 依照GB/T19716标准，组织应制定信息安全事件管理策略，明确组织内各个层级的角色与职责。此外，需要设置信息安全事件响应组(ISIRT)，并为其配备必要的资源、
recommend-type

Angular插件增强Application Insights JavaScript SDK功能

资源摘要信息:"Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件" 知识点详细说明： 1. 插件用途与功能： Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件主要用途在于增强Application Insights的Javascript SDK在Angular应用程序中的功能性。通过使用该插件，开发者可以轻松地在Angular项目中实现对特定事件的监控和数据收集，其中包括： - 跟踪路由器更改：插件能够检测和报告Angular路由的变化事件，有助于开发者理解用户如何与应用程序的导航功能互动。 - 跟踪未捕获的异常：该插件可以捕获并记录所有在Angular应用中未被捕获的异常，从而帮助开发团队快速定位和解决生产环境中的问题。 2. 兼容性问题： 在使用Angular插件时，必须注意其与es3不兼容的限制。es3（ECMAScript 3）是一种较旧的JavaScript标准，已广泛被es5及更新的标准所替代。因此，当开发Angular应用时，需要确保项目使用的是兼容现代JavaScript标准的构建配置。 3. 安装与入门： 要开始使用Application Insights Angular插件，开发者需要遵循几个简单的步骤： - 首先，通过npm（Node.js的包管理器）安装Application Insights Angular插件包。具体命令为：npm install @microsoft/applicationinsights-angularplugin-js。 - 接下来，开发者需要在Angular应用的适当组件或服务中设置Application Insights实例。这一过程涉及到了导入相关的类和方法，并根据Application Insights的官方文档进行配置。 4. 基本用法示例： 文档中提到的“基本用法”部分给出的示例代码展示了如何在Angular应用中设置Application Insights实例。示例中首先通过import语句引入了Angular框架的Component装饰器以及Application Insights的类。然后，通过Component装饰器定义了一个Angular组件，这个组件是应用的一个基本单元，负责处理视图和用户交互。在组件类中，开发者可以设置Application Insights的实例，并将插件添加到实例中，从而启用特定的功能。 5. TypeScript标签的含义： TypeScript是JavaScript的一个超集，它添加了类型系统和一些其他特性，以帮助开发更大型的JavaScript应用。使用TypeScript可以提高代码的可读性和可维护性，并且可以利用TypeScript提供的强类型特性来在编译阶段就发现潜在的错误。文档中提到的标签"TypeScript"强调了该插件及其示例代码是用TypeScript编写的，因此在实际应用中也需要以TypeScript来开发和维护。 6. 压缩包子文件的文件名称列表： 在实际的项目部署中，可能会用到压缩包子文件（通常是一些JavaScript库的压缩和打包后的文件）。在本例中，"applicationinsights-angularplugin-js-main"很可能是该插件主要的入口文件或者压缩包文件的名称。在开发过程中，开发者需要确保引用了正确的文件，以便将插件的功能正确地集成到项目中。 总结而言，Application Insights Angular插件是为了加强在Angular应用中使用Application Insights Javascript SDK的能力，帮助开发者更好地监控和分析应用的运行情况。通过使用该插件，可以跟踪路由器更改和未捕获异常等关键信息。安装与配置过程简单明了，但是需要注意兼容性问题以及正确引用文件，以确保插件能够顺利工作。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依