dataBlob = {data: stringToUint8Array("my test data")}; 代码讲解
时间: 2024-04-06 18:29:05 浏览: 164
这段代码的作用是创建一个名为`dataBlob`的对象,其中包含一个名为`data`的属性,该属性的值是通过调用`stringToUint8Array`函数将字符串转换为Uint8Array格式的数据,即将字符串转换为二进制数据。通常情况下,我们可以使用`Blob`对象来处理二进制数据,而这里的`dataBlob`对象可能会被用来上传或下载二进制数据。
相关问题
代码讲解 let plainText = {data : stringToUint8Array('this is test!')}; let promiseUpdate = globalCipher.update(plainText); // update return promiseUpdate; }).then(updateOutput => { globalCipherText = updateOutput; let promiseFinal = globalCipher.doFinal(null); // doFinal return promiseFinal;
这段代码是使用 Web Crypto API 进行加密的一个示例,主要涉及到 `update()` 和 `doFinal()` 两个方法。
首先,代码通过 `stringToUint8Array()` 方法将字符串 "this is test!" 转换为 Uint8Array 类型的数据,并将其封装在一个对象中,赋值给 `plainText` 变量。
接下来,调用了 `globalCipher.update(plainText)` 方法对数据进行加密,其中 `globalCipher` 可能是之前初始化时创建的 Cipher 对象。该方法返回一个 Promise 对象,表示异步操作完成后的输出结果。在这段代码中,将该 Promise 对象赋值给 `promiseUpdate` 变量。
然后,通过 `then()` 方法来处理异步操作完成后的输出结果 `updateOutput`。在这段代码中,将 `updateOutput` 赋值给 `globalCipherText` 变量,并调用 `globalCipher.doFinal(null)` 方法获取最终的加密结果。同样地,该方法也返回一个 Promise 对象,表示异步操作完成后的输出结果。在这段代码中,将该 Promise 对象返回,以便在外部继续处理加密结果。
需要注意的是,这段代码中的 `globalCipher` 可能是在之前的代码段中初始化过的 Cipher 对象,因此该对象需要提前创建并初始化。此外,由于 Web Crypto API 中的加密操作是异步的,因此需要使用 Promise 对象来处理异步操作的输出结果。
train_data = 2352 train = veccc_dv[:train_data, :] test = veccc_dv[train_data:, :] train_X = train[:, :6] #数据类型Array of fioat32,形状:2352,6,3 train_Y = train[:, 6:] #数据类型Array of fioat32,形状:2352,6,3 test_X = test[:, :6] #数据类型Array of fioat32,形状:591,6,3 test_Y = test[:, 6:] #数据类型Array of fioat32,形状:591,6,3 #输入为LSTM的输入格式 train_X = train_X.reshape((train_X.shape[0], 1, train_X.shape[1])) #数据类型Array of fioat32,形状:2352,1,6 test_X = test_X.reshape((test_X.shape[0], 1, test_X.shape[1]))
这段代码看起来是在准备LSTM模型的训练数据和测试数据。首先根据指定的`train_data`将原始数据`veccc_dv`划分成训练集`train`和测试集`test`,其中训练集包含前`train_data`行数据,测试集包含后面的剩余行数据。
接下来,从训练集和测试集中分别取出前6列作为输入数据`train_X`和`test_X`,取出7到最后一列作为输出数据`train_Y`和`test_Y`。
为了适应LSTM模型的输入格式,将输入数据`train_X`和`test_X`转换成形状为`(样本数, 时间步长, 特征数)`的三维数组。这里将时间步长设为1,因为每个样本只有一个时间步。最终得到的`train_X`和`test_X`的形状分别为`(2352, 1, 6)`和`(591, 1, 6)`。