如何修改,请给出完整代码
时间: 2024-02-27 22:52:02 浏览: 24
以下是一个使用`pycryptodome`库的完整Python代码示例,展示如何将32位明文扩展到64位:
```python
from Crypto.Cipher import DES
# 定义32位明文
plaintext = b"\x01\x23\x45\x67\x89\xAB\xCD\xEF"
# 定义64位密钥
key = b"\x01\x23\x45\x67\x89\xAB\xCD\xEF\x01\x23\x45\x67\x89\xAB\xCD\xEF"
# 创建DES对象并使用密钥进行初始化
cipher = DES.new(key, DES.MODE_ECB)
# 使用DES对象对明文进行加密
ciphertext = cipher.encrypt(plaintext + b"\x00" * 4)
# 打印加密后的密文
print("加密后的密文:", ciphertext.hex())
# 解密密文并截取前4个字节作为明文
decrypted = cipher.decrypt(ciphertext)[:4]
# 打印解密后的明文
print("解密后的明文:", decrypted.hex())
```
在这个例子中,我们使用了`pycryptodome`库来实现DES加密算法,并将32位的明文扩展到了64位。我们也使用了加上4个额外的0字节的方法,以确保明文长度是8的倍数。最后,我们使用相同的DES对象对密文进行解密,并截取前4个字节作为明文。
相关问题
请给出修改后的完整代码
很抱歉,我无法提供完整的代码,因为我不知道你需要的是哪一部分的代码。但我可以向你提供一些提示:
1. 首先,你需要安装相应的Python库,包括 transformers 和 torch,以便使用ChitGPT模型。
2. 接下来,你需要定义一个基于 transformers 库的 ChitGPT 类。这个类需要调用预训练好的 GPT 模型,并实现生成回复的方法。
3. 最后,你需要定义一个与用户交互的主函数,它将接受用户输入并使用 ChitGPT 类生成回复。
以下是一个基于 transformers 库的 ChitGPT 类的示例代码:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
class ChitGPT:
def __init__(self, model_name):
self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
def generate_response(self, input_text, max_length=100):
input_ids = self.tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')
output = self.model.generate(
input_ids,
do_sample=True,
max_length=max_length,
top_p=0.7,
top_k=0
)
response = self.tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
return response
```
最后,你可以在主函数中使用 ChitGPT 类,与用户进行交互,并生成回复:
```python
def main():
model_name = "uer/gpt2-chinese-cluecorpussmall"
chatbot = ChitGPT(model_name)
while True:
user_input = input("User: ")
if user_input.lower() == "exit":
break
response = chatbot.generate_response(user_input)
print("Chatbot:", response)
```
当用户输入 "exit" 时,程序将退出循环并结束运行。
请给出修改错误后的完整代码
以下是修改错误后的完整代码:
```python
import numpy as np
from platypus import NSGAII, Problem, Real, Integer
# 定义问题
class JobShopProblem(Problem):
def __init__(self, jobs, machines, processing_times):
num_jobs = len(jobs)
num_machines = len(machines[0])
super().__init__(num_jobs, 1, 1)
self.jobs = jobs
self.machines = machines
self.processing_times = processing_times
self.types[:] = Integer(0, num_jobs - 1)
self.constraints[:] = [lambda x: x[0] == 1]
def evaluate(self, solution):
job_order = np.argsort(solution.variables[:].astype(int))
machine_available_time = np.zeros(len(self.machines))
job_completion_time = np.zeros(len(self.jobs))
for job_idx in job_order:
job = self.jobs[job_idx]
for machine_idx, processing_time in zip(job, self.processing_times[job_idx]):
machine_available_time[machine_idx] = max(machine_available_time[machine_idx], job_completion_time[job_idx])
job_completion_time[job_idx] = machine_available_time[machine_idx] + processing_time
solution.objectives[:] = [np.max(job_completion_time)]
# 定义问题参数
jobs = [[0, 1], [2, 0], [1, 2]]
machines = [[0, 1, 2], [1, 2, 0], [2, 0, 1]]
processing_times = [[5, 4], [3, 5], [1, 3]]
# 定义算法参数
population_size = 100
max_generations = 100
mutation_probability = 0.1
# 创建问题实例和算法实例
problem = JobShopProblem(jobs, machines, processing_times)
algorithm = NSGAII(problem)
# 设置算法参数
algorithm.max_iterations = max_generations
algorithm.mutation_probability = mutation_probability
# 运行算法
algorithm.run(max_generations)
# 输出结果
print("最小化的最大完工时间:", algorithm.result[0].objectives[0])
print("工件加工顺序和机器安排方案:", algorithm.result[0].variables[:])
```