python异或脚本

时间: 2023-10-16 20:06:13 浏览: 102
以下是一个简单的 Python 异或脚本示例: ```python a = 10 b = 5 c = a ^ b print(c) ``` 输出结果为 `15`,因为 `10` 的二进制表示为 `1010`,`5` 的二进制表示为 `0101`,两者进行异或运算后得到 `1111`,即十进制的 `15`。
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python逆向异或运算脚本

以下是一个简单的 Python 脚本,可以进行逆向异或运算: ```python import sys if len(sys.argv) != 3: print("Usage: python xor_decrypt.py <input_file> <key>") sys.exit() input_file = sys.argv[1] key = int(sys.argv[2], 16) with open(input_file, "rb") as f: data = f.read() output = "" for byte in data: output += chr(byte ^ key) print(output) ``` 在命令行中运行该脚本时,需要传入两个参数:要解密的文件和异或密钥(以十六进制格式表示)。例如,如果要解密名为 `encrypted.bin` 的文件,密钥为 `0x42`,则可以运行以下命令: ``` python xor_decrypt.py encrypted.bin 0x42 ``` 脚本将读取文件的内容,对每个字节执行异或运算,并将结果输出到控制台。请注意,该脚本仅适用于单字节 XOR 加密,对于更复杂的加密算法可能需要使用其他工具。

帮我写一个两串带空格的数字异或脚本

我们可以使用Python编写一个简单的脚本来实现两串带空格的数字异或操作: ```python # 输入两串带空格的数字 num1 = input().split() num2 = input().split() # 将数字转换为整数并进行异或操作 result = [int(num1[i]) ^ int(num2[i]) for i in range(len(num1))] # 输出结果 print(" ".join(str(x) for x in result)) ``` 在上述代码中,我们首先通过`input()`函数获取用户输入的两串带空格的数字,并使用`split()`函数将它们转换为列表形式。接着,我们使用列表推导式将两个列表中的每一对数字进行异或操作,并将结果存储在一个新的列表中。最后,我们使用`join()`函数将列表中的数字转换为字符串,并使用空格进行连接,最终输出结果。 例如,如果用户输入了以下两串数字: ``` 1 2 3 4 5 6 7 3 9 8 ``` 则程序会输出以下结果: ``` 7 5 0 13 13 ```

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请根据以下代码,编写一个python脚本将被加密的图片解密出来:from PIL import Image from Crypto.Util.number import * from random import shuffle, randint, getrandbits flagImg = Image.open('flag.png') width = flagImg.width height = flagImg.height def makeSourceImg(): colors = long_to_bytes(getrandbits(width * height * 24))[::-1] img = Image.new('RGB', (width, height)) x = 0 for i in range(height): for j in range(width): img.putpixel((j, i), (colors[x], colors[x + 1], colors[x + 2])) x += 3 return img def xorImg(keyImg, sourceImg): img = Image.new('RGB', (width, height)) for i in range(height): for j in range(width): p1, p2 = keyImg.getpixel((j, i)), sourceImg.getpixel((j, i)) img.putpixel((j, i), tuple([(p1[k] ^ p2[k]) for k in range(3)])) return img """ source文件夹下面的图片生成过程: def makeImg(): colors = list(long_to_bytes(getrandbits(width * height * 23)).zfill(width * height * 24)) shuffle(colors) colors = bytes(colors) img = Image.new('RGB', (width, height)) x = 0 for i in range(height): for j in range(width): img.putpixel((j, i), (colors[x], colors[x + 1], colors[x + 2])) x += 3 return img for i in range(15): im = makeImg() im.save(f"./source/picture{i}.png") """ n1 = makeSourceImg() n2 = makeSourceImg() n3 = makeSourceImg() nonce = index = list(range(16)) shuffle(index) e=0 """ 这里flag.png已经提前被保存在source文件夹下了,文件名也是picture{xx}.png """ for i in index: im = Image.open(f"source/picture{i}.png") key = nonce[randint(0, 2)] encImg = xorImg(key, im) encImg.save(f'pics/enc{e}.png') e+=1

zip
基于tensorflow2.x卷积神经网络字符型验证码识别 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets)是一类深度神经网络,特别擅长处理图像相关的机器学习和深度学习任务。它们的名称来源于网络中使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性: 卷积层(Convolutional Layer): 卷积层是CNN的核心组件。它们通过一组可学习的滤波器(或称为卷积核、卷积器)在输入图像(或上一层的输出特征图)上滑动来工作。 滤波器和图像之间的卷积操作生成输出特征图,该特征图反映了滤波器所捕捉的局部图像特性(如边缘、角点等)。 通过使用多个滤波器,卷积层可以提取输入图像中的多种特征。 激活函数(Activation Function): 在卷积操作之后,通常会应用一个激活函数(如ReLU、Sigmoid或tanh)来增加网络的非线性。 池化层(Pooling Layer): 池化层通常位于卷积层之后,用于降低特征图的维度(空间尺寸),减少计算量和参数数量,同时保持特征的空间层次结构。 常见的池化操作包括最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)。 全连接层(Fully Connected Layer): 在CNN的末端,通常会有几层全连接层(也称为密集层或线性层)。这些层中的每个神经元都与前一层的所有神经元连接。 全连接层通常用于对提取的特征进行分类或回归。 训练过程: CNN的训练过程与其他深度学习模型类似,通过反向传播算法和梯度下降(或其变种)来优化网络参数(如滤波器权重和偏置)。 训练数据通常被分为多个批次(mini-batches),并在每个批次上迭代更新网络参数。 应用: CNN在计算机视觉领域有着广泛的应用,包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。 它们也已被扩展到处理其他类型的数据,如文本(通过卷积一维序列)和音频(通过卷积时间序列)。 随着深度学习技术的发展,卷积神经网络的结构和设计也在不断演变,出现了许多新的变体和改进,如残差网络(ResNet)、深度卷积生成对抗网络(DCGAN)等。

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