解密gedebahe:Java程序的素数分解破解过程

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0 下载量 82 浏览量 更新于2024-10-08 收藏 885B RAR 举报
资源摘要信息:"这是一个包含Java代码的压缩文件,文件名为gedebahe.rar,描述为"Break In",它包含一个Java类名为gedebahe。该Java程序包含一个主方法main,该方法通过BufferedReader接收用户输入的偶数,并将其分解成两个素数。这个程序的目的是验证哥德巴赫猜想,即每个大于2的偶数都可以表示成两个素数之和。程序中包含一个isPrime方法用于判断一个数是否为素数。" 该程序包含以下知识点: 1. Java编程语言基础:该代码是用Java语言编写的,Java是一种广泛使用的面向对象的编程语言。程序中使用了Java的基本语法结构,包括类定义、主方法、循环结构、条件判断和异常处理。 2. 主方法(main):在Java中,每个独立运行的程序都需要一个main方法作为程序的入口点。该程序的main方法使用Scanner类来获取用户输入,并将输入的字符串转换为整数。 3. BufferedReader类和异常处理:程序使用BufferedReader从标准输入读取一行文本,即用户输入的数字。为了处理可能发生的异常(如输入格式错误),程序将BufferedReader的调用放在try-catch结构中。 4. 用户输入和数据类型转换:程序提示用户输入一个偶数,并通过Integer.valueOf方法将其转换为int类型。 5. 素数判断(isPrime方法):程序定义了一个名为isPrime的静态方法来判断一个数是否为素数。素数是指只能被1和它自身整除的大于1的自然数。isPrime方法通过循环除以从2到k-1的所有数来检查是否有任何数能整除k,如果没有,则k是素数。 6. 哥德巴赫猜想验证:哥德巴赫猜想是数学上的一个未解决问题,它假设每一个大于2的偶数都可以表示为两个素数之和。该程序通过在一定范围内(从1到输入偶数a-1)寻找两个素数b和c,使它们的和等于a,来验证这个猜想。如果找到这样的一对素数,程序就输出这对素数并终止循环。 7. 控制流语句:程序使用了for循环来遍历可能的素数对,并使用if语句进行条件判断。break语句用于在找到满足条件的素数对后跳出循环。 8. 异常处理和输入验证:程序中包含了输入验证机制,确保用户输入的是一个偶数。如果输入的不是数字或者不是偶数,程序将提示用户,并通过return语句提前退出方法。 9. 文件操作:标题中提到的"Break In"可能指的是对压缩文件的操作,但实际代码中并没有体现这一部分。文件名"gedebahe.rar"表明原始文件可能是一个压缩包。解压缩文件后,可能会包含额外的资源或文件,如gedebahe.txt和***.txt。 10. 注释的使用:代码中使用了注释来解释和指导程序的逻辑。虽然代码中的注释使用了英文,但习惯上应使用与代码相同的语言进行注释,以提高代码的可读性。 11. 文件命名和压缩:提到的"压缩包子文件的文件名称列表"暗示了文件的压缩和命名规则。通常,文件名中的rar后缀表示该文件是一个使用WinRAR软件压缩的压缩包。当解压后,文件列表包括gedebahe.txt和***.txt,这两个文件可能是源代码的文本格式,或者是其他相关的文档资料。 以上是对给定文件中Java代码的知识点解释,包括Java编程基础、程序结构、算法逻辑、异常处理、用户交互以及文件操作等。

for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.__len__()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.__len__()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] self.SA_modules.append( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ) ) skip_channel_list.append(channel_out) channel_in = channel_out self.FP_modules = nn.ModuleList() for k in range(cfg.RPN.FP_MLPS.__len__()): pre_channel = cfg.RPN.FP_MLPS[k + 1][-1] if k + 1 < len(cfg.RPN.FP_MLPS) else channel_out self.FP_modules.append( PointnetFPModule(mlp=[pre_channel + skip_channel_list[k]] + cfg.RPN.FP_MLPS[k]) ) def _break_up_pc(self, pc): xyz = pc[..., 0:3].contiguous() features = ( pc[..., 3:].transpose(1, 2).contiguous() if pc.size(-1) > 3 else None ) return xyz, features def forward(self, pointcloud: torch.cuda.FloatTensor): xyz, features = self._break_up_pc(pointcloud) l_xyz, l_features = [xyz], [features] for i in range(len(self.SA_modules)): li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) l_xyz.append(li_xyz) l_features.append(li_features) for i in range(-1, -(len(self.FP_modules) + 1), -1): l_features[i - 1] = self.FP_modules[i]( l_xyz[i - 1], l_xyz[i], l_features[i - 1], l_features[i] ) return l_xyz[0], l_features[0]在forward函数中,如果我要使用channel_out变量传入SA_modules中,我该如何在forward函数中计算并得到它,再传入SA_modules中,你可以给我详细的代码吗?

2023-05-23 上传

class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self, in_channels, reduction=4): super(SelfAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool1d(1) self.fc1 = nn.Conv1d(in_channels, in_channels // reduction, 1, bias=False) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.fc2 = nn.Conv1d(in_channels // reduction, in_channels, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): b, c, n = x.size() y = self.avg_pool(x) y = self.fc1(y) y = self.relu(y) y = self.fc2(y) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x) def get_model(input_channels=6, use_xyz=True): return Pointnet2MSG(input_channels=input_channels, use_xyz=use_xyz) class Pointnet2MSG(nn.Module): def __init__(self, input_channels=6, use_xyz=True): super().__init__() self.SA_modules = nn.ModuleList() channel_in = input_channels skip_channel_list = [input_channels] for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.len()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.len()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] mlps.append(channel_out) self.SA_modules.append( nn.Sequential( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ), SelfAttention(channel_out) ) ) skip_channel_list.append(channel_out) channel_in = channel_out self.FP_modules = nn.ModuleList() for k in range(cfg.RPN.FP_MLPS.len()): pre_channel = cfg.RPN.FP_MLPS[k + 1][-1] if k + 1 < len(cfg.RPN.FP_MLPS) else channel_out self.FP_modules.append( PointnetFPModule( mlp=[pre_channel + skip_channel_list[k]] + cfg.RPN.FP_MLPS[k] ) ) def _break_up_pc(self, pc): xyz = pc[..., 0:3].contiguous() features = ( pc[..., 3:].transpose(1, 2).contiguous() if pc.size(-1) > 3 else None ) return xyz, features def forward(self, pointcloud: torch.cuda.FloatTensor): xyz, features = self._break_up_pc(pointcloud) l_xyz, l_features = [xyz], [features] for i in range(len(self.SA_modules)): li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) l_xyz.append(li_xyz) l_features.append(li_features) for i in range(-1, -(len(self.FP_modules) + 1), -1): l_features[i - 1] = self.FP_modules[i]( l_xyz[i - 1], l_xyz[i], l_features[i - 1], l_features[i] ) return l_xyz[0], l_features[0]在forward函数中,如果我要使用channel_out变量传入SA_modules中,我该如何在forward函数中计算并得到它,再传入SA_modules中,你可以给我详细的代码吗?

2023-05-23 上传