a=2 b=1 c=2 d=3 e=2 for i in range(500): e=e*a*c/(b*d) a+=2 b+=2 c+=2 d+=2 print(e) 解释这段代码

时间: 2024-06-03 19:08:52 浏览: 163
这段代码定义了5个变量a、b、c、d、e,并且初始化它们的值分别为2、1、2、3、2。然后,使用for循环执行500次,每次循环都将变量e的值更新为e*a*c/(b*d),更新前还将a、b、c、d的值都重新赋值为2。最后输出e的值。由于a、b、c、d的值在每次循环中都被重置为2,所以e的值在每次循环中都相同,都等于2。因此,程序最终会输出2.0,共500次。
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import numpy as np # 定义三角形节点坐标和单元节点关系 nodes = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0]]) elems = np.array([[0, 1, 2]]) # 定义材料的弹性模量和泊松比 E = 210e9 nu = 0.3 # 计算材料的弹性矩阵 D = E / (1 - nu ** 2) * np.array([[1, nu, 0], [nu, 1, 0], [0, 0, (1 - nu) / 2]]) # 构造三角形常应变单元的刚度矩阵 def get_element_stiffness_matrix(elem): x1, y1 = nodes[elem[0]] x2, y2 = nodes[elem[1]] x3, y3 = nodes[elem[2]] A = 0.5 * abs(x1 * y2 + x2 * y3 + x3 * y1 - x1 * y3 - x2 * y1 - x3 * y2) B = np.array([[y2 - y3, 0, y3 - y1, 0, y1 - y2, 0], [0, x3 - x2, 0, x1 - x3, 0, x2 - x1], [x3 - x2, y2 - y3, x1 - x3, y3 - y1, x2 - x1, y1 - y2]]) return A * np.linalg.inv(B.T @ D @ B) # 构造整体刚度矩阵 num_nodes = nodes.shape[0] num_elems = elems.shape[0] K = np.zeros((2 * num_nodes, 2 * num_nodes)) for i in range(num_elems): elem = elems[i] ke = get_element_stiffness_matrix(elem) for r in range(3): for c in range(3): K[2 * elem[r], 2 * elem[c]] += ke[2 * r, 2 * c] K[2 * elem[r], 2 * elem[c] + 1] += ke[2 * r, 2 * c + 1] K[2 * elem[r] + 1, 2 * elem[c]] += ke[2 * r + 1, 2 * c] K[2 * elem[r] + 1, 2 * elem[c] + 1] += ke[2 * r + 1, 2 * c + 1] # 定义边界条件 fixed_nodes = [0] fixed_dofs = [2 * i for i in fixed_nodes] free_dofs = [i for i in range(2 * num_nodes) if i not in fixed_dofs] # 定义外力 F = np.zeros(2 * num_nodes) F[2] = -5000 # 求解位移场 K_ff = K[np.ix_(free_dofs, free_dofs)] F_f = F[free_dofs] u_f = np.linalg.solve(K_ff, F_f) u = np.zeros(2 * num_nodes) u[free_dofs] = u_f # 输出结果 print("位移场:") print(u.reshape(-1, 2)) print("应力场:") for i in range(num_elems): x1, y1 = nodes[elem[0]] x2, y2 = nodes[elem[1]] x3, y3 = nodes[elem[2]] elem = elems[i] u_e = u[2 * elem] B_e = np.array([[y2 - y3, 0, y3 - y1, 0, y1 - y2, 0], [0, x3 - x2, 0, x1 - x3, 0, x2 - x1], [x3 - x2, y2 - y3, x1 - x3, y3 - y1, x2 - x1, y1 - y2]]) epsilon_e = B_e @ u_e sigma_e = D @ epsilon_e print(sigma_e)这段代码中的定义边界条件和定义外力

定义边界条件的代码如下: fixed_nodes = [0] fixed_dofs = [2 * i for i in fixed_nodes] 其中,fixed_nodes表示被固定的节点的编号,fixed_dofs表示这些节点在整体位移场中的自由度编号,其中乘以2是因为每个节点有两个自由度(x和y方向)。这里的代码表示将节点0固定。 定义外力的代码如下: F = np.zeros(2 * num_nodes) F[2] = -5000 其中,F表示整体外力向量,num_nodes表示节点总数,这里的代码表示将节点2处施加一个向下的力5000N。同样乘以2是因为每个节点有两个自由度(x和y方向)。

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

解出flag的脚本如下: ```python from Crypto.Util import long_to_bytes 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 n = 6983103504667653623549839927036982238702989760981440695828662474048376735590137382537887815211794982723527122829225808557810219686458488017050037179654123 c = 6796222297027759937096057530534388748539384795006307524526800462652134886498275107011127280721467103062302906430290388832305421496018525958278394725734527 # 计算p和q p, q, a, b = get_params() # 计算phi(N) phi = (p - 1) * (q - 1) # 计算e stream = [gmpy2.next_prime(a * b)] 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]) # 计算d d = gmpy2.invert(e, phi) # 解密 m = pow(c, d, n) # 输出明文 print(long_to_bytes(m)) ``` 运行脚本后即可得到flag。
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解释一下代码# coding:utf-8 import sys import pygame import random def do(): #创建黑棋 def black(x, y): a = 20 b = 20 c = 20 d = 0 for i in range(50): pygame.draw.circle(screen, (a, b, c), [19.5 + 32 * x, 19.5 + 32 * y], (10 / (d - 5) + 10) * 1.6) a += 1 b += 1 c += 1 d += 0.08 pygame.display.update() #创建白棋 def white(x, y): a = 170 b = 170 c = 170 d = 0 for i in range(50): pygame.draw.circle(screen, (a, b, c), [19.5 + 32 * x, 19.5 + 32 * y], (10 / (d - 5) + 10) * 1.6) a += 1 b += 1 c += 1 d += 0.08 pygame.display.update() pygame.init()#初始化 #创建窗口 screen = pygame.display.set_mode((615, 615)) pygame.display.set_caption('五子棋')#设置标题 screen.fill("#DD954F") a = pygame.Surface((603, 603), flags=pygame.HWSURFACE) a.fill(color='#121010') b = pygame.Surface((585, 585), flags=pygame.HWSURFACE) b.fill(color="#DD954F") c = pygame.Surface((579, 579), flags=pygame.HWSURFACE) c.fill(color='#121010') d = pygame.Surface((576, 576), flags=pygame.HWSURFACE) d.fill(color="#DD954F") e = pygame.Surface((31, 31), flags=pygame.HWSURFACE) e.fill(color="#DD954F") screen.blit(a, (6.5, 6.5)) screen.blit(b, (15, 15)) screen.blit(c, (18, 18)) #绘制棋盘 for j in range(18): for i in range(18): screen.blit(e, (20 + 32 * i, 20 + 32 * j)) alist = [] for j in range(19): alistone = [] for i in range(19): alistone.append(0) alist.append(alistone) pygame.draw.circle(screen, '#121010', [307.5, 307.5], 5) pygame.draw.circle(screen, '#121010', [115.5, 307.5], 5) pygame.draw.circle(screen, '#121010', [499.5, 307.5], 5) pygame.draw.circle(screen, '#121010', [115.5, 499.5], 5) pygame.draw.circle(screen, '#121010', [499.5, 499.5], 5) pygame.draw.circle(screen, '#121010', [115.5, 115.5], 5) pygame.draw.circle(screen, '#121010', [499.5, 115.5], 5) pygame.draw.circle(screen, '#121010', [307.5, 499.5], 5) pygame.draw.circle(screen, '#121010', [307.5, 115.5], 5) pygame.display.flip() wb = "black" font1 = pygame.font.SysFont('stxingkai', 70)

以下代码有错误修改:from bs4 import BeautifulSoup import requests import openpyxl def getHTMLText(url): try: r=requests.get(url) r.raise_for_status() r.encoding=r.apparent_encoding return r.text except: r="fail" return r def find2(soup): lsauthors=[] for tag in soup.find_all("td"): for img in tag.select("img[title]"): h=[] h=img["title"] lsauthors.append(h) def find3(soup): lsbfl=[] for tag in soup.find_all("td")[66:901]: #print(tag) bfl=[] bfl=tag.get_text() bfl=bfl.strip() lsbfl.append(bfl) return lsbfl if __name__ == "__main__": url= "https://www.kylc.com/stats/global/yearly/g_population_sex_ratio_at_birth/2020.html" text=getHTMLText(url) soup=BeautifulSoup(text,'html.parser') find2(soup) lsbfl=find3(soup) workbook=openpyxl.Workbook() worksheet = workbook.create_sheet('排名',index=0) project=['排名','国家/地区','所在洲','出生人口性别比'] rank=[] a=2 b=3 c=1 for i in range(1,201,1): rank.append(i) for i in range(len(project)): worksheet.cell(row=1, column=i + 1).value = project[i] for i in range(len(rank)): worksheet.cell(row=i + 2, column=1).value = rank[i] for i in range(200): worksheet.cell(row=i + 2, column=2).value = lsbfl[c] c=c+4 for i in range(200): worksheet.cell(row=i + 2, column=3).value = lsbfl[a] a=a+4 for i in range(200): worksheet.cell(row=i + 2, column=4).value = lsbfl[b] b=b+4 wb=workbook wb.save('D:\世界各国出生人口性别比.xlsx') import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib labels = ['United States','China','Ukraine','Japan','Russia','Others'] values = np.array([11,69,9,23,20,68]) fig = plt.figure() sub = fig.add_subplot(111) sub.pie(values, labels=labels, explode=[0,0,0,0,0,0.05], autopct='(%.1f)%%', shadow = True, wedgeprops = dict( edgecolor='k', width=0.85)) sub.legend() fig.tight_layout() labels2=['0-100','100-200','>200'] people_means=[140,43,17] x=np.arange(len(labels2)) width=0.50 fig,ax=plt.subplots() rects=ax.bar(x,people_means,width,label='Number of matches') ax.set_ylabel('sum') ax.set_title('People compare') ax.set_xticks(x) ax.set_xticklabels(labels2) ax.legend() plt.show()

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多数据源事务解决方案:统一管理单应用中的多数据库

资源摘要信息:"多数据源事务解决方案,单应用多数据库保证事务" 知识点: 1. 多数据源事务的定义和重要性:在企业级应用开发中,经常会有需要同时操作多个数据库的场景。传统的操作是,每个数据库操作完成后,手动提交事务,这样不仅效率低,而且一旦出现异常,数据的完整性和一致性很难得到保证。因此,多数据源事务的解决方案应运而生,它允许我们同时对多个数据库进行操作,并在操作过程中保持数据的完整性和一致性。 2. 多数据源事务的难点:在进行多数据源事务操作时,最大的难点就是如何保证数据的完整性。在多数据库场景下,每个数据库都有自己的事务机制,一旦出现异常,如何保证所有数据库的数据都回滚,是一个需要解决的技术问题。 3. 多数据源事务解决方案的设计思路:针对多数据源事务的难点,我们可以采用以下设计方案。首先,我们需要定义一个全局的事务管理器,它负责管理所有数据库的事务。其次,对于每个需要操作的数据库,我们需要定义一个本地事务管理器,它负责管理该数据库的事务。最后,全局事务管理器需要和所有的本地事务管理器进行协同工作,以确保数据的一致性和完整性。 4. 多数据源事务注解的使用:在Java中,我们可以使用注解来定义事务。例如,我们可以使用@Transaction注解来标记一个方法,表示该方法需要进行事务操作。在多数据源事务操作中,我们可以使用@GlobalTransaction注解来标记一个全局事务,表示该事务需要管理所有数据库的事务。同时,我们也可以为每个数据库定义一个@LocalTransaction注解,表示该事务只管理本数据库的事务。 5. 多数据源事务解决方案的优势:多数据源事务解决方案可以大大提高开发效率,避免了手动提交事务的繁琐操作。同时,它还可以保证数据的完整性和一致性,避免了因异常导致的数据不一致问题。 6. 多数据源事务解决方案的应用场景:多数据源事务解决方案主要应用于需要同时操作多个数据库的业务场景,如电商系统中同时操作订单库和库存库的场景。 7. 多数据源事务解决方案的实施步骤:首先,我们需要定义全局事务管理器和本地事务管理器。其次,我们需要定义全局事务和本地事务的注解。最后,我们需要在业务代码中使用这些注解来标记事务。 8. 多数据源事务解决方案的注意事项:在实施多数据源事务解决方案时,我们需要特别注意全局事务和本地事务的协同工作,以确保数据的一致性和完整性。同时,我们也需要考虑异常处理机制,以确保在出现异常时能够正确地回滚所有事务。