PHP实现md5在线加密工具教程与源代码下载

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0 下载量 22 浏览量 更新于2024-10-16 收藏 3KB ZIP 举报
资源摘要信息:"基于PHP实现的md5在线加密工具 v1.0_md5_工具查询(PHP源代码+html).zip" 1. PHP在线加密工具开发 在线加密工具是基于PHP语言实现的应用程序,用于提供用户友好的方式对数据进行加密处理。在本资源中,特别提到了MD5加密算法的应用。MD5是一种广泛使用的消息摘要算法,可以产生出一个128位(16字节)的哈希值(通常用32位十六进制数字表示),用于确保信息传输完整一致。使用PHP实现MD5加密的过程涉及到PHP内置函数md5(),该函数接收字符串参数并返回一个MD5哈希值。 2. 项目资源丰富性 本项目不仅仅是一个在线的md5加密工具,它还包含了非常丰富的其他技术领域的源码资源,如前端开发、后端开发、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据等。这表明项目为不同领域提供了相应的源码案例,可帮助学习者从多方面了解和掌握技术。 3. 多语言源码支持 项目所包含的源码涉及多种编程语言,包括但不限于PHP、C++、Java、python、web、C#等,这为不同语言背景的开发者提供了方便。例如,PHP源码可以直接用于后端开发,而C++和Java等语言的代码可用于学习算法实现和系统设计。 4. 操作系统及平台兼容性 项目中提到了多种平台和操作系统的支持,如STM32、ESP8266等硬件平台,以及iOS、Linux等操作系统。这显示了项目资源的广泛适用性,无论是硬件开发者还是操作系统开发者,都可以在这些代码的基础上进行学习和应用。 5. 项目质量保证 资源包中的源码都经过严格测试,可保证功能正常运行。这对于学习者来说非常重要,因为一个能够正常运行的示例代码可以更快地帮助他们理解代码的逻辑和工作流程,同时减少因代码错误导致的学习障碍。 6. 适用人群广泛 该资源适合希望学习技术的初学者或进阶学习者。学生可以用这些代码作为毕业设计、课程设计、大作业或工程实训的素材,而具有经验的开发者则可以在现有代码的基础上进行修改和扩展,以实现更复杂的功能。 7. 附加学习价值 项目不仅提供可运行的代码,还具有较高的学习借鉴价值。学习者可以通过分析和理解现有代码,来提升自己的编程技能和系统设计能力。此外,项目鼓励学习者互相交流和共同进步,这有助于形成良好的学习氛围。 8. 用户支持与交流 项目作者鼓励用户下载使用资源,并提供及时的问题解答。这为学习者在使用过程中遇到的问题提供了快速的解决途径,同时,作者也期望用户能通过共同学习和分享经验来达到进步。 9. 文件结构说明 提供的压缩包文件名称为"[工具查询]md5在线加密工具 v1.0_md5",明确指出了项目是关于md5在线加密工具的,版本号为v1.0,并且项目类别为工具查询。这样的命名有助于用户快速识别资源的用途和版本信息。

代码解释并给每行代码添加注释:class CosineAnnealingWarmbootingLR: def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

2023-03-24 上传