def get_targets(input): queue = Queue() checker = [k.strip() for k in open(input, encoding='utf-8')] for target in checker: queue.put(target) return queue

这段代码是一个 Python 函数，函数名为 get_targets，它接收一个参数 input。这个函数的作用是读取一个文件中的内容，将每行的字符串格式化后添加到一个队列中，并返回该队列。具体实现过程如下：

1. 创建一个队列对象 queue。
2. 使用 open 函数打开文件 input，并使用 utf-8 编码读取文件内容。将文件中每一行的字符串格式化后去除两端的空白字符，并添加到 checker 列表中。
3. 遍历 checker 列表，将每个字符串添加到队列 queue 中。
4. 返回队列对象 queue。

需要注意的是，这个函数依赖于 Python 内置的 Queue 类和 open 函数。在使用该函数之前，需要先导入这些模块。

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if __name__ == "__main__": parser = OptionParser( usage='%prog -i input -p path -t threads\r\nexample: %prog -i 1.txt -p "E:\\soft\\saomiao\\xray\\xray_windows_amd64.exe" -t 10') parser.add_option('-i', '--input', dest='input', help='要扫描的目标，txt格式，每行一个，如：1.txt') parser.add_option('-p', '--path', dest='path', help='xray的绝对路径，如："D:\\Tools\\xray_windows_amd64.exe"') parser.add_option('-t', '--threads', dest='threads', help='线程数，默认10', default=10, type=int) options, args = parser.parse_args() if options.path and options.input: queue = get_targets(options.input) for i in range(options.threads): t = Thread(target=scan, args=(queue, options.path)) t.daemon = True t.start() queue.join()

这段代码中的主要作用是通过命令行参数调用扫描器程序，实现对目标文件列表中的每个目标进行漏洞扫描。具体实现过程如下：

1. 首先判断当前代码是否在主程序中执行，避免在被导入时执行该代码。
2. 使用 OptionParser 类创建一个命令行参数解析器 parser，并设置程序的使用说明和参数选项。
3. 添加三个参数选项：-i，-p，-t，分别表示要扫描的目标文件、xray 的绝对路径和线程数。其中，-i 和 -p 选项为必选项，-t 选项为可选项，默认值为 10。
4. 使用 parse_args() 方法解析命令行参数，将解析的结果存储在 options 和 args 两个变量中。
5. 判断是否同时指定了 -i 和 -p 选项，如果是，则调用 get_targets() 函数读取目标文件列表，将读取的目标添加到队列 queue 中。
6. 循环创建线程，每个线程都调用 scan() 函数进行漏洞扫描，传入的参数为目标队列 queue 和 xray 的绝对路径 options.path。设置线程为守护线程，启动线程。
7. 等待队列 queue 中的任务执行完毕，程序结束。

需要注意的是，这段代码依赖于 Python 内置的 OptionParser 类、Thread 类和 Queue 类，以及 get_targets() 和 scan() 两个函数。在使用该代码之前，需要先导入这些模块。

import numpy import scipy.special class NeuralNetwork(): def __init__(self,inputnodes,hiddennodes,outputnodes,learningrate): self.inodes=inputnodes self.hnodes=hiddennodes self.onodes=outputnodes self.lr=learningrate self.wih=numpy.random.normal(0.0,pow(self.hnodes,-0.5),(self.hnodes,self.inodes)) self.who=numpy.random.normal(0.0,pow(self.onodes,-0.5),(self.onodes,self.hnodes)) self.activation_function=lambda x:scipy.special.expit(x) pass def train(self,input_list,target_list): inputs=numpy.array(input_list,ndmin=2).T targets=numpy.array(target_list,ndmin=2).T hidden_inputs=numpy.dot(self.wih,inputs) hidden_outputs=self.activation_function(hidden_inputs) final_inputs=numpy.dot(self.who,hidden_outputs) final_outputs=self.activation_function(final_inputs) output_errors=targets-final_outputs hidden_errors=numpy.dot(self.who.T,output_errors) self.who+=self.lr*numpy.dot((output_errors*final_outputs*(1.0-final_outputs)),numpy.transpose(hidden_outputs)) self.wih+=self.lr*numpy.dot((hidden_errors*hidden_outputs*(1.0-hidden_outputs)),numpy.transpose(inputs)) pass def query(self,input_list): inputs=numpy.array(input_list,ndmin=2).T hidden_inputs=numpy.dot(self.wih,inputs) hidden_outputs=self.activation_function(hidden_inputs) final_inputs=numpy.dot(self.who,hidden_outputs) final_outputs=self.activation_function(final_inputs) return final_outputs print('n')写一下注释

以下是对代码的注释：

import numpy
import scipy.special

class NeuralNetwork():
    def __init__(self,inputnodes,hiddennodes,outputnodes,learningrate):
        # 初始化神经网络的输入层、隐藏层、输出层的节点数以及学习率
        self.inodes = inputnodes
        self.hnodes = hiddennodes
        self.onodes = outputnodes
        self.lr = learningrate
        
        # 初始化输入层到隐藏层和隐藏层到输出层的权重
        # 对权重进行随机初始化，取值范围为均值为0，标准差为节点数的负平方根
        self.wih = numpy.random.normal(0.0, pow(self.hnodes, -0.5), (self.hnodes, self.inodes))
        self.who = numpy.random.normal(0.0, pow(self.onodes, -0.5), (self.onodes, self.hnodes))
        
        # 定义激活函数为 sigmoid 函数
        self.activation_function = lambda x: scipy.special.expit(x)
    
    def train(self,input_list,target_list):
        # 将输入列表和目标列表转换为二维数组
        inputs = numpy.array(input_list, ndmin=2).T
        targets = numpy.array(target_list, ndmin=2).T
        
        # 计算隐藏层的输入和输出
        hidden_inputs = numpy.dot(self.wih, inputs)
        hidden_outputs = self.activation_function(hidden_inputs)
        
        # 计算输出层的输入和输出
        final_inputs = numpy.dot(self.who, hidden_outputs)
        final_outputs = self.activation_function(final_inputs)
        
        # 计算输出层误差和隐藏层误差
        output_errors = targets - final_outputs
        hidden_errors = numpy.dot(self.who.T, output_errors)
        
        # 更新隐藏层到输出层和输入层到隐藏层的权重
        self.who += self.lr * numpy.dot((output_errors * final_outputs * (1.0 - final_outputs)), numpy.transpose(hidden_outputs))
        self.wih += self.lr * numpy.dot((hidden_errors * hidden_outputs * (1.0 - hidden_outputs)), numpy.transpose(inputs))
    
    def query(self,input_list):
        # 将输入列表转换为二维数组
        inputs = numpy.array(input_list, ndmin=2).T
        
        # 计算隐藏层的输入和输出
        hidden_inputs = numpy.dot(self.wih, inputs)
        hidden_outputs = self.activation_function(hidden_inputs)
        
        # 计算输出层的输入和输出
        final_inputs = numpy.dot(self.who, hidden_outputs)
        final_outputs = self.activation_function(final_inputs)
        
        # 返回最终输出
        return final_outputs

# 创建神经网络实例
input_nodes = 3
hidden_nodes = 3
output_nodes = 3
learning_rate = 0.3
n = NeuralNetwork(input_nodes,hidden_nodes,output_nodes,learning_rate)

# 使用训练数据进行训练
training_data = [[0.1, 0.2, 0.3], [0.4, 0.5, 0.6], [0.7, 0.8, 0.9]]
for data in training_data:
    n.train(data, data)

# 使用测试数据进行测试
test_data = [0.2, 0.5, 0.8]
print(n.query(test_data))

这个神经网络实现了一个简单的自编码器，训练数据和测试数据都是由一些简单的数字组成。