p＝gen_encode(X,Nb,1,u)

时间: 2023-10-07 10:10:08 浏览: 34
As an AI language model, I cannot provide a specific answer without knowing the context of the code and the values of the variables used. However, I can provide an explanation of the function and its parameters. The function "gen_encode" is likely a custom function defined in the code. Its purpose is to encode a given input "X" using a specific algorithm, which is not clear from the provided code snippet. The encoded output is stored in "p". The parameters of the function are: - X: the input data to be encoded. - Nb: the number of bits to be used for encoding. - 1: a constant value used by the encoding algorithm, whose purpose is unknown from the code snippet. - u: a variable used by the encoding algorithm, whose purpose is unknown from the code snippet.

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注意： 1、$value为要编码的值，且该函数只对UTF8编码的数据有效； 2、options:由以下常量组成的二进制掩码：JSON_HEX_QUOT, JSON_HEX_TAG, JSON_HEX_AMP, JSON_HEX_APOS,JSON_NUMERIC_CHECK,JSON_PRETTY_PRINT, ...

num_classes = label_encode.classes_.size

这段代码是用于获取标签编码器（LabelEncoder）中标签的数量。LabelEncoder 是将类别标签转换为数字编码的工具，使用 fit_transform() ...而 num_classes 就是获取编码后的标签数量，即 label_encode.classes_ 的大小。

x_normalizer = UnitGaussianNormalizer(x_train) x_train = x_normalizer.encode(x_train) x_test = x_normalizer.encode(x_test) y_normalizer = UnitGaussianNormalizer(y_train) y_train = y_normalizer.encode(y_train)

在调用encode()方法时，会对输入数据进行标准化处理，使其均值为0，方差为1，从而使模型更容易进行学习。该标准化处理方法可以提高神经网络的训练速度和准确率，并且可以使得不同特征之间的权重更加平等，避免了某些...

if isinstance(user, QuerySet): user = user.first() payload = jwt_payload_handler(user) token = jwt_encode_handler(payload)

这段代码是用于生成 JSON Web Token (JWT) 的。首先，它检查 user 是否是一个 QuerySet 对象，...最后，使用 jwt_encode_handler() 函数对负载进行编码，生成 JWT 令牌(token)。这个令牌可以用于身份验证和授权。

$stu_json = json_encode($stu);是什么意思

具体来说，它使用 PHP 内置的 json_encode() 函数将 $stu 变量中的数据转换为 JSON 格式，并将结果存储在 $stu_json 变量中。JSON 是一种轻量级的数据交换格式，常用于在不同的应用程序之间传递数据。

$db=mysqli_connect("localhost","root","123456","test"); $result=mysqli_query($db,"select * from protype",MYSQLI_USE_RESULT); $rs=mysqli_fetch_all($result,MYSQLI_ASSOC); mysqli_free_result($result); mysqli_close($db); $s=json_encode($rs); echo "var arrType=". $s; 将mysqli更改为mysql低版本代码

$s=json_encode($rs); echo "var arrType=". $s; 需要注意的是，mysql_connect和mysql_select_db函数的参数顺序与mysqli_connect不同，需要先传递主机地址，然后是用户名和密码。此外，mysql_fetch_assoc函数...

int getFileType(const char filename[]) { int type = FILE_TYPE_NULL; FILE* input = fopen(filename, "rb"); if (input) { char buffer[2] = { 0 }; type = FILE_TYPE_ENCODE; if (fread(buffer, 2, 1, input) == 1) { if (buffer[0] == FILE_HEADER_FLAG[0] && buffer[1] == FILE_HEADER_FLAG[1]) { type = FILE_TYPE_DECODE; } } fclose(input); } return type; }

它的输入参数是一个字符串类型的文件名，它的返回值是一个整型的文件类型，包括FILE_TYPE_ENCODE（表示需要进行编码的文件）、FILE_TYPE_DECODE（表示需要进行解码的文件）和FILE_TYPE_NULL（表示无法确定文件类型）...

dmin_personnel id,int,password,varchar,name,varchar,role,varchar,department,varchar,sex,varchar,email,varchar,telephon,varchar添加admin_personnel表数据，下面代码错误在哪 <?php // 连接数据库 include "conn.php"; // 获取请求参数 $id = $_POST['id']; $name = $_POST['name']; $password = $_POST['password']; $sex = $_POST['sex']; $role = $_POST['role']; $department = $_POST['department']; $email = $_POST['email']; $telephone = $_POST['telephone']; // 创建预处理语句 $stmt = mysqli_prepare($conn, "INSERT INTO admin_personnel (id, name, password, sex, role, department,email,telephone) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)"); mysqli_stmt_bind_param($stmt, "isssssss", $id, $name, $password, $sex, $role, $department, $email, $telephone); // 执行预处理语句 if (mysqli_stmt_execute($stmt)) { // 获取插入数据的ID $insert_id = mysqli_insert_id($conn); // 查询插入的数据 $result = mysqli_query($conn, "SELECT * FROM admin_personnel WHERE id=\"$insert_id\""); $row = mysqli_fetch_assoc($result); // 返回响应数据 $response = array( "data" => $row, "meta" => array( "msg" => "用户创建成功", "status" => 201 ) ); echo json_encode($response); } else { // 返回错误信息 $response = array( "meta" => array( "msg" => "用户创建失败", "status" => 500 ) ); echo json_encode($response); } // 关闭连接 mysqli_stmt_close($stmt); mysqli_close($conn); ?>

1. admin_personnel 表中的字段名和数据类型没有对应上。 2. $telephone 变量名拼写错误，应该为 $telephon。 修改后的代码如下： php // 连接数据库 include "conn.php"; // 获取请求参数 $id = $_POST['id...

目标编码 def gen_target_encoding_feats(train, train_2, test, encode_cols, target_col, n_fold=10): '''生成target encoding特征''' # for training set - cv tg_feats = np.zeros((train.shape[0], len(encode_cols))) kfold = StratifiedKFold(n_splits=n_fold, random_state=1024, shuffle=True) for _, (train_index, val_index) in enumerate(kfold.split(train[encode_cols], train[target_col])): df_train, df_val = train.iloc[train_index], train.iloc[val_index] for idx, col in enumerate(encode_cols): # get all possible values for the current column col_values = set(train[col].unique()) if None in col_values: col_values.remove(None) # replace value with mode if it does not appear in the training set mode = train[col].mode()[0] df_val.loc[~df_val[col].isin(col_values), f'{col}_mean_target'] = mode test.loc[~test[col].isin(col_values), f'{col}_mean_target'] = mode target_mean_dict = df_train.groupby(col)[target_col].mean() if df_val[f'{col}_mean_target'].empty: df_val[f'{col}_mean_target'] = df_val[col].map(target_mean_dict) tg_feats[val_index, idx] = df_val[f'{col}_mean_target'].values for idx, encode_col in enumerate(encode_cols): train[f'{encode_col}_mean_target'] = tg_feats[:, idx] # for train_2 set - cv tg_feats = np.zeros((train_2.shape[0], len(encode_cols))) kfold = StratifiedKFold(n_splits=n_fold, random_state=1024, shuffle=True) for _, (train_index, val_index) in enumerate(kfold.split(train_2[encode_cols], train_2[target_col])): df_train, df_val = train_2.iloc[train_index], train_2.iloc[val_index] for idx, col in enumerate(encode_cols): target_mean_dict = df_train.groupby(col)[target_col].mean() if df_val[f'{col}_mean_target'].insull.any(): df_val[f'{col}_mean_target'] = df_val[col].map(target_mean_dict) tg_feats[val_index, idx] = df_val[f'{col}_mean_target'].values for idx, encode_col in enumerate(encode_cols): train_2[f'{encode_col}_mean_target'] = tg_feats[:, idx] # for testing set for col in encode_cols: target_mean_dict = train.groupby(col)[target_col].mean() test[f'{col}_mean_target'] = test[col].map(target_mean_dict) return train, train_2, test features = ['house_exist', 'debt_loan_ratio', 'industry', 'title'] train_1, train_2, test = gen_target_encoding_feats(train_1, train_2, test, features, ['isDefault'], n_fold=10)检查错误和警告并修改

train_1, train_2, test = gen_target_encoding_feats(train_1, train_2, test, features, 'isDefault', n_fold=10) 修改内容包括： 1. 在 df_val.loc[] 语句中，将 ~df_val[col].isin(col_values) 改为 df_...

from Crypto.Util.number import * from Crypto.PublicKey import RSA from secret import s, FLAG def gen_prime(s): while True: r = getPrime(s) R = [r] t = int(5 * s / 2) + 1 for i in range(0, t): R.append(r + getRandomRange(0, 4 * s ** 2)) p = reduce(lambda a, b: a * b, R, 2) + 1 if isPrime(p): if len(bin(p)[2:]) == 1024: return p while True: p = gen_prime(s) q = gen_prime(s) n = p * q e = 65537 d = inverse(e, (p-1)*(q-1)) if len(bin(n)[2:]) == 2048: break msg = FLAG key = RSA.construct((long(n), long(e), long(d), long(p), long(p))) for _ in xrange(s): enc = key.encrypt(msg, 0)[0] msg = enc print(key.publickey().exportKey()) print('-' * 76) print(enc.encode('base64')) print ('-' * 76)

d = inverse(e, (p-1)*(q-1)) if len(bin(n)[2:]) == 2048: break msg = FLAG key = RSA.construct((int(n), int(e), int(d), int(p), int(p))) for _ in range(s): enc = key.encrypt(msg, 0)[0] msg = enc ...

$person = array( "name" => "Johny Carson", "title" => "CTO" ); $personJSON=json_encode($person);//returns JSON string

使用 json_encode 函数可以将这个数组转换为 JSON 字符串。例如： $personJSON=json_encode($person); 这样，$personJSON 变量就包含了一个 JSON 字符串，内容如下： {"name":"Johny Carson","title":"CTO"} ...

def gen_conn_msg(pid=None,auth_info=None): msg_type=b'\x10' proto_desc=b'\x00\x03EDP' proto_ver=b'\x01' keepalive=struct.pack('!H',300) if pid and auth_info: conn_flag=b'\xc0' pid_len=struct.pack('!H',len(pid)) pid=pid.encode('utf-8') auth_info_len=struct.pack('!H',len(auth_info)) auth_info=auth_info.encode('utf-8') device=b'\x00\x00' auth=pid_len+pid+auth_info_len+auth_info else: print('CONN_REQ:params error,request params are not given!') raise Exception rest=proto_desc+proto_ver+conn_flag+keepalive+device+auth body_len=bytes([len(rest)]) conn_msg=msg_type+body_len+rest return conn_msg def recv_data_parser(recv_data): if not recv_data: sys.exit() elif recv_data[0]==0x90: msg_id=struct.unpack('!H',recv_data[3:5])[0] if recv_data[-1]==0: res=True else: res=False return msg_id,res elif recv_data[0]==0x20: pass elif recv_data[0]==0xA0: body_len,length_len=calc_body_len(recv_data) mark=length_len+1 cmdid_len=recv_data[mark:mark+2] mark+=2 cmdid_len=struct.unpack('!H',cmdid_len)[0] cmd_id=recv_data[mark:mark+cmdid_len] mark+=cmdid_len cmdbody_len=recv_data[mark:mark+4] mark += 4 cmd_body=recv_data[mark:] return cmd_id,cmd_body elif recv_data[0]==0xD0: pass elif recv_data[0]==0x40: return False,False def calc_body_len(r_msg): res=[] for x in range(4): if r_msg[x+1]>128: res.append(r_msg[x+1]-128) else: res.append(r_msg[x + 1]) if x==3 and r_msg[x+1]>128: print('Error:Wrong body length!') return body_len=0 for x in range(len(res)): body_len+=res[x]*128**x return body_len,len(res)解释上述代码

gen_conn_msg()函数用于生成连接请求消息，可以传递pid和auth_info参数以进行身份验证。如果参数不正确，则会引发异常。 recv_data_parser()函数用于解析接收到的消息。它根据消息类型进行不同的处理。对于0x90和0x...

import string import itertools from Crypto.Cipher import ARC4 import rarfile import concurrent.futures def gen_password(passwd): key = passwd.encode() cipher = ARC4.new(key) return cipher rar_path = "E:/Edge浏览器下载/30.rar" rar = rarfile.RarFile(rar_path) def try_passwords(rar_path, dictionary, max_workers=4): rar = rarfile.RarFile(rar_path) tested = set() with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers) as executor: fs = [] for password in dictionary: password_str = ''.join(password) if password_str in tested: continue tested.add(password_str) decrypt_pwd = gen_password(password_str) fs.append(executor.submit(rar.extractall, pwd=decrypt_pwd)) for index, future in enumerate(concurrent.futures.as_completed(fs)): try: future.result() print(f'成功!密码是: {dictionary[index]}') return dictionary[index] except (rarfile.BadRarFile, rarfile.RarWrongPassword): pass characters = string.ascii_letters + string.digits + string.punctuation dictionary = itertools.product(characters, repeat=1) result = try_passwords(rar_path, dictionary) print(result) 更改该代码的错误

key = passwd.encode() cipher = ARC4.new(key) return cipher rar_path = "E:/Edge浏览器下载/30.rar" def try_passwords(rar_path, dictionary_file, max_workers=4): rar = rarfile.RarFile(rar_path) ...

// 获取用户信息 $userInfo = mysqli_fetch_assoc($result); // 将用户信息转换为 JSON 格式 $jsonResponse = json_encode($userInfo); // 设置响应的 Content-Type 为 JSON header('Content-Type: application/json'); // 输出 JSON 响应 echo $jsonResponse; 解释以下

接下来，使用json_encode()函数将$userInfo转换为JSON格式的字符串，并将结果存储在变量$jsonResponse中。 然后，使用header()函数设置响应的Content-Type为"application/json"，以指示客户端接收的是JSON...

import face_recognition import cv2 import os unknow_people_list = [i for i in os.listdir('unknow_people') if (i.endswith('.jpg')) or (i.endswith('.png')) or (i.endswith('.jpeg'))] know_people_list = [i for i in os.listdir('know_people') if (i.endswith('.jpg')) or (i.endswith('.png')) or (i.endswith('.jpeg'))] def face_select(): for unknow_people in unknow_people_list: # 读取待识别图片 unknow = face_recognition.load_image_file('unknow_people/' + unknow_people) # 将待识别图片转化为特征向量 unknow_encode = face_recognition.face_encodings(unknow)[0] flag = False for know_people in know_people_list: # 读取计算机已经认识的图片 know = face_recognition.load_image_file('know_people/' + know_people) # 获得面部位置 face_location1 = face_recognition.face_locations(know) face_location2 = face_recognition.face_locations(unknow) # 提取面部关键点 face_landmarks_list1 = face_recognition.face_landmarks(know) face_landmarks_list2 = face_recognition.face_landmarks(unknow) # 图片转化为特征向量 know_encode = face_recognition.face_encodings(know)[0] # 两张图片进行比较的结果 res = face_recognition.compare_faces([know_encode], unknow_encode, tolerance=0.5) if res[0]: flag = True name = know_people.split(".")[0] break if flag: print(f'{name}匹配成功！') else: print(f'匹配失败') name = "UNKNOWN" # 绘制人脸特征点和矩形框 for (x1, y1, w1, h1) in face_location1: cv2.rectangle(know, (y1, x1), (h1, w1), (255, 0, 0), 2) cv2.putText(know, name, (y1 - 10, x1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.8, (0, 255, 0), 2) for face_landmarks in face_landmarks_list1: for facial_feature in face_landmarks.keys(): for pt_pos in face_landmarks[facial_feature]: cv2.circle(know, pt_pos, 1, (192, 192, 192), 2) for (x1, y1, w1, h1) in face_location2: cv2.rectangle(unknow, (y1, x1), (h1, w1), (255, 0, 0), 2) cv2.putText(unknow, name, (y1 - 10, x1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.8, (0, 255, 0), 2) for face_landmarks in face_landmarks_list2: for facial_feature in face_landmarks.keys(): for pt_pos in face_landmarks[facial_feature]: cv2.circle(unknow, pt_pos, 1, (192, 192, 192), 2) # 显示图片 cv2.imshow("known", know) cv2.imshow("unknown", unknow) cv2.waitKey(0) if __name__ == '__main__': face_select()

res = face_recognition.compare_faces([know_encode], unknow_encode, tolerance=0.5) if res[0]: flag = True name = know_people.split(".")[0] break if flag: print(f'{name}匹配成功！') else: print...

$unsignedTx = array('a'=>1); $unsignedTx = stripcslashes(json_encode($unsignedTx)); $sign = 'sdjsd'; $params=['tornado',$unsignedTx,$sign]; $js = json_encode($params); $js = stripcslashes($js); echo($js); 输出结果为：["tornado","{"a":1}","sdjsd"] 如何去除{"a":1}两边的引号

因此，当你将 $params 数组转换为 JSON 格式的字符串时，JSON 编码器会自动将 $unsignedTx 中的双引号转义为 \"，导致输出结果为 ["tornado","{\"a\":1}","sdjsd"]。 如果你想要输出类似 ["tornado",{a:1}...

将这组代码修改正确# 算术编码实现 def arithmetic_encode(symbols, probabilities): # 计算符号的累积概率 cumulative_probabilities = [0.0] * len(probabilities) cumulative_probabilities[0] = probabilities[0] for i in range(1, len(probabilities)): cumulative_probabilities[i] = cumulative_probabilities[i - 1] + probabilities[i] # 初始化区间 low = 0.0 high = 1.0 # 编码 for symbol in symbols: symbol_index = symbol - 1 symbol_range = high - low high = low + symbol_range * cumulative_probabilities[symbol_index + 1] low = low + symbol_range * cumulative_probabilities[symbol_index] # 返回编码结果 return low # 测试代码 symbols = [1, 2, 3, 4, 5] probabilities = [0.1, 0.2, 0.3, 0.15, 0.25] encoded_result = arithmetic_encode(symbols, probabilities) print(encoded_result)

在修改后的代码中，我们使用 index 方法获取符号在 symbols 列表中的索引，而将 symbol - 1 改为 symbols.index(symbol)。同时，将 low 和 high 的精度提高到了更高的位数，以减少误差。

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