C语言实现凯撒密码的加密与解密

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凯撒密码c
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资源摘要信息:"凯撒密码C语言实现文档" 凯撒密码是一种最简单和最广为人知的替换加密技术，它通过将字母在字母表中向前或向后移动固定数目来进行加密和解密。在计算机科学和信息科技领域中，凯撒密码常常作为基础加密算法的教学案例，它被用来向初学者展示加密算法的基本概念，包括加密、解密、密钥等核心概念。 凯撒密码的核心原理是字母替换。它涉及以下知识点： 1. 密码学基础：凯撒密码是密码学的一个分支，它研究如何隐藏信息，使未授权者无法读取。凯撒密码就是其中最简单的加密方法之一。 2. 加密与解密：在凯撒密码中，加密是将明文中的每个字母根据密钥（移动的位数）向前移动相应的字母表位置；解密则是相反的过程，根据密钥将加密后的字母向后移动相应的字母表位置。 3. 密钥概念：密钥是加密和解密过程中的关键参数。在凯撒密码中，密钥就是字母移动的数目。例如，若密钥为3，那么字母“A”将被替换为“D”，“B”将被替换为“E”，以此类推。 4. C语言编程：凯撒密码的C语言实现涉及到基本的编程概念，如变量、循环、条件判断和数组等。通过C语言实现凯撒密码可以让学习者了解如何使用编程语言处理文本信息和实现基本的算法。 5. 字符处理：在C语言中，字符通常使用ASCII编码表示。凯撒密码C语言实现时需要正确处理字符的移动，这包括大写字母和小写字母，以及处理字母Z或z到达字母表末尾的情况。 6. 模数运算：为了能够循环地进行字符替换，凯撒密码算法中需要使用模数运算。例如，如果密钥为3，在到达字母“Z”后，下一步应该跳到“C”，而不是直接跳到“D”。这可以通过对26（英文字母的总数）取模来实现。 7. 用户交互：在实现凯撒密码时，通常需要与用户进行交互，允许用户输入要加密或解密的文本，以及密钥的数值。这涉及到标准输入输出函数，如printf和scanf等。 8. 函数封装：为了代码的模块化和重用，可以将加密和解密的过程封装成独立的函数。这样可以提高代码的清晰度和可维护性。 9. 安全性分析：虽然凯撒密码在现代已经不再安全，但研究它可以帮助理解加密算法的弱点。比如，凯撒密码仅通过简单的替换操作，没有复杂的加密逻辑，因此很容易被破解，尤其是当使用频率分析时。 在文件"ma.rar_凯撒密码c"中，我们可以预期到包含上述知识点的详细解释和C语言代码示例。这个资源可能以教程的形式出现，详细说明如何用C语言编写凯撒密码的加密和解密函数，可能包括代码解释、用户交互部分的实现方法，以及如何处理特殊情况（比如非字母字符的输入）。此外，该文件可能还会讨论凯撒密码的局限性，并简要介绍密码学中更为复杂的概念，为学习者提供进一步学习的路径。

MA.rar_MA_childrenlsm_股票

2022-09-21 上传
本文将深入探讨“MA.rar_MA_childrenlsm_股票”这一主题，主要涉及如何根据股票历史数据计算n日移动平均线，并介绍相关的MATLAB代码文件。 移动平均线是将一定时间段内的股票收盘价求和后除以天数，得到每日的平均...

yima.rar_MATLAB 译码器_yima

2022-09-21 上传
标题中的“yima.rar_MATLAB 译码器_yima”表明这是一个关于MATLAB实现的译码器项目，可能是一个特定的编码解码算法，比如卷积码或涡轮码的解码器。"yima"可能是作者的名字或者项目代号。 描述中提到“全部的译码器...

SELECT a.* FROM MA_TERMINAL_INFO a INNER JOIN( SELECT a.LOGIN_NAME FROM PT_USER a INNER JOIN PT_ORGANIZATION b ON a.ORG_ID = b.ID AND b.ID IN( SELECT ID FROM PT_ORGANIZATION WHERE PATH LIKE '0.orgRootDomain.3190000005Y0000.319130000X00000.319130000XY0200.319131000500000.%' ) ) b ON a.REGISTER_USER = b.LOGIN_NAME 对这段sql 优化

2023-06-02 上传
INNER JOIN PT_ORGANIZATION c ON b.ORG_ID = c.ID WHERE c.PATH LIKE '0.orgRootDomain.3190000005Y0000.319130000X00000.319130000XY0200.319131000500000.%' AND a.REGISTER_USER = b.LOGIN_NAME ) ``` 2. ...

import numpy as np import pandas as pd import talib def initialize(context): context.symbol = 'BTCUSDT' context.window_size = 5 context.deviation = 1 context.trade_size = 0.01 context.stop_loss = 0.05 context.take_profit = 0.1 schedule_function(rebalance, date_rules.every_day(), time_rules.market_open()) def rebalance(context, data): price = data.history(context.symbol, 'close', context.window_size + 1, '1d') signal = mean_reversion_signal(price, context.window_size, context.deviation) current_position = context.portfolio.positions[context.symbol].amount if signal[-1] == 1 and current_position <= 0: target_position_size = context.trade_size / data.current(context.symbol, 'close') order_target_percent(context.symbol, target_position_size) elif signal[-1] == -1 and current_position >= 0: order_target(context.symbol, 0) elif current_position > 0: current_price = data.current(context.symbol, 'close') stop_loss_price = current_price * (1 - context.stop_loss) take_profit_price = current_price * (1 + context.take_profit) if current_price <= stop_loss_price or current_price >= take_profit_price: order_target(context.symbol, 0) def moving_average(x, n): ma = talib.SMA(x, timeperiod=n) return ma def std_deviation(x, n): std = talib.STDDEV(x, timeperiod=n) return std def mean_reversion_signal(price, window_size, deviation): ma = moving_average(price, window_size) std = std_deviation(price, window_size) upper_band = ma + deviation * std lower_band = ma - deviation * std signal = np.zeros_like(price) signal[price > upper_band] = -1 # 卖出信号 signal[price < lower_band] = 1 # 买入信号 return signal ''' 运行回测 ''' start_date = pd.to_datetime('2019-01-01', utc=True) end_date = pd.to_datetime('2021-01-01', utc=True) results = run_algorithm( start=start_date, end=end_date, initialize=initialize, capital_base=10000, data_frequency='daily', bundle='binance' ) ''' 查看回测结果 ''' print(results.portfolio_value)格式错误

2023-05-26 上传
ma = moving_average(price, window_size) std = std_deviation(price, window_size) upper_band = ma + deviation * std lower_band = ma - deviation * std signal = np.zeros_like(price) signal[price >...

import numpy as np import pandas as pd import talib def initialize(context): context.symbol = 'BTCUSDT' context.window_size = 5 context.deviation = 1 context.trade_size = 0.01 context.stop_loss = 0.05 context.take_profit = 0.1 schedule_function(rebalance, date_rules.every_day(), time_rules.market_open()) def rebalance(context, data): price = data.history(context.symbol, 'close', context.window_size + 1, '1d') signal = mean_reversion_signal(price, context.window_size, context.deviation) current_position = context.portfolio.positions[context.symbol].amount if signal[-1] == 1 and current_position <= 0: target_position_size = context.trade_size / data.current(context.symbol, 'close') order_target_percent(context.symbol, target_position_size) elif signal[-1] == -1 and current_position >= 0: order_target(context.symbol, 0) elif current_position > 0: current_price = data.current(context.symbol, 'close') stop_loss_price = current_price * (1 - context.stop_loss) take_profit_price = current_price * (1 + context.take_profit) if current_price <= stop_loss_price or current_price >= take_profit_price: order_target(context.symbol, 0) def moving_average(x, n): ma = talib.SMA(x, timeperiod=n) return ma def std_deviation(x, n): std = talib.STDDEV(x, timeperiod=n) return std def mean_reversion_signal(price, window_size, deviation): ma = moving_average(price, window_size) std = std_deviation(price, window_size) upper_band = ma + deviation * std lower_band = ma - deviation * std signal = np.zeros_like(price) signal[price > upper_band] = -1 # 卖出信号 signal[price < lower_band] = 1 # 买入信号 return signal ''' 运行回测 ''' start_date = pd.to_datetime('2019-01-01', utc=True) end_date = pd.to_datetime('2021-01-01', utc=True) results = run_algorithm( start=start_date, end=end_date, initialize=initialize, capital_base=10000, data_frequency='daily', bundle='binance' ) ''' 查看回测结果 ''' print(results.portfolio_value)运行有错误

2023-05-26 上传
ma = moving_average(price, window_size) std = std_deviation(price, window_size) upper_band = ma + deviation * std lower_band = ma - deviation * std signal = np.zeros_like(price) signal[price > ...

SELECT DISTINCT sd.DEVICE_NAME AS deviceName, r.STATISTICS_DATE AS xValue, r.COLLECTION_VALUE AS yValue FROM ibms_sys_device_collection_report_day r INNER JOIN ibms_sys_device sd ON r.DEVICE_ID = sd.DEVICE_ID INNER JOIN ibms_sys_device_collection dc ON r.COLLECTION_ID = dc.ID INNER JOIN ibms_sys_model_attributes ma ON dc.MODEL_ATT_ID = ma.MODEL_ATT_ID WHERE ma.DEVICE_TYPE_ATTRIBUTE_ID = 188 AND DATE_FORMAT( r.STATISTICS_DATE, '%Y-%m' ) BETWEEN '2023-05-10' and '2023-06-08' AND r.STATISTICS_DATE BETWEEN '2023-05-10' and '2023-06-08' AND FIND_IN_SET( r.DEVICE_ID,',4666,64111,68202') > 0 GROUP BY r.DEVICE_ID, r.STATISTICS_DATE 加快查询速度调优

2023-06-10 上传
可以考虑以下几点来加快查询速度： 1. 在 ibms_sys_device_collection_report_day 表中，可以创建统计日期（STATISTICS_DATE）和设备ID（DEVICE_ID）的联合索引，以便更快地执行日期范围过滤和设备ID筛选。...

解释这段代码np.save(self.result_path + '{}_rewards.npy', rewards) np.save(self.result_path + '{}_ma_rewards.npy', ma_rewards) plt.figure() # 创建一个图形实例，方便同时多画几个图 plt.title("learning curve on {} of {}".format(args.algo_name, args.scenario_name)) plt.xlabel('episodes'.format(a1)) plt.plot(rewards, label='rewards') plt.legend() plt.show()

2023-06-07 上传
首先，调用numpy库的np.save()方法，将训练过程中获得的奖励值数组rewards和移动平均奖励值数组ma_rewards保存到指定的文件路径下。其中，'{}_rewards.npy'和'{}_ma_rewards.npy'是文件名的格式化字符串，其中{}会被...

np.ma.masked_where

2023-04-06 上传
np.ma.masked_where是一个NumPy.ma模块中的函数，用于根据给定的条件从数组或其他可迭代对象中创建掩码数组。如果条件为True，则相应的数据点在创建的掩码数组中被掩盖，否则保留。这个函数可以用来处理缺失数据或...

class MLPs(nn.Module): def __init__(self, W_sizes_ope, hidden_size_ope, out_size_ope, num_head, dropout): super(MLPs, self).__init__() self.in_sizes_ope = W_sizes_ope self.hidden_size_ope = hidden_size_ope self.out_size_ope = out_size_ope self.num_head = num_head self.dropout = dropout self.gnn_layers = nn.ModuleList() for i in range(len(self.in_sizes_ope)): self.gnn_layers.append(MLPsim(self.in_sizes_ope[i],self.out_size_ope, self.hidden_size_ope, self.num_head, self.dropout, self.dropout)) self.project = nn.Sequential( nn.ELU(), nn.Linear(self.out_size_ope * len(self.in_sizes_ope), self.hidden_size_ope), nn.ELU(), nn.Linear(self.hidden_size_ope, self.hidden_size_ope), nn.ELU(), nn.Linear(self.hidden_size_ope, self.out_size_ope), ) def forward(self, ope_ma_adj_batch, ope_pre_adj_batch, ope_sub_adj_batch, batch_idxes, feats): h = (feats[1], feats[0], feats[0], feats[0]) self_adj = torch.eye(feats[0].size(-2),dtype=torch.int64).unsqueeze(0).expand_as(ope_pre_adj_batch[batch_idxes]) adj = (ope_ma_adj_batch[batch_idxes], ope_pre_adj_batch[batch_idxes], ope_sub_adj_batch[batch_idxes], self_adj) MLP_embeddings = [] for i in range(len(adj)): MLP_embeddings.append(self.gnn_layers[i](h[i], adj[i])) MLP_embedding_in = torch.cat(MLP_embeddings, dim=-1) mu_ij_prime = self.project(MLP_embedding_in) return mu_ij_prime

2023-06-09 上传
forward 函数是 MLPs 的前向传播函数，接收多个输入参数：ope_ma_adj_batch、ope_pre_adj_batch、ope_sub_adj_batch、batch_idxes 和 feats。其中，ope_ma_adj_batch、ope_pre_adj_batch 和 ope_sub_adj_batch 是三...

DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('Name: ' || Ma_first_name || ' ' || Ma_last_name);是什么意思

2023-05-16 上传
- 'Name: ' || Ma_first_name || ' ' || Ma_last_name 是一个字符串拼接操作，将 Ma_first_name 和 Ma_last_name 中间加上一个空格，形成完整的姓名字符串。 - 该 SQL 语句的作用是输出一个人的姓名，格式为 "Name: ...
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