2024-08-10



function main
    % 初始化参数
    N = 5; % 个体数量
    D = 2; % 电站数量
    P_max = 10; % 电站最大供电能力
    D_min = 1; % 电站最小供电半径
    D_max = 50; % 电站最大供电半径
    % 初始化电站位置和供电能力
    D_pos = rand(D, N)*100;
    P_cap = rand(D, N)*P_max;
    % 初始化目标函数值
    f_value = zeros(1, N);
    % 迭代优化
    for i = 1:N
        % 计算目标函数值
        f_value(i) = objectiveFunction(D_pos(:, i), P_cap(:, i), D_min, D_max, P_max);
    end
    % 输出结果
    disp('初始电站位置和供电能力:');
    disp(D_pos);
    disp('初始供电能力:');
    disp(P_cap);
    disp('目标函数值:');
    disp(f_value);
end
 
function f = objectiveFunction(D_pos, P_cap, D_min, D_max, P_max)
    % 计算目标函数值
    f = sum(D_pos) + sum(P_cap) + sum(D_max - D_min - D_pos) + sum(P_max - P_cap);
end

这段代码提供了一个简化的示例,展示了如何初始化电站位置和供电能力,并计算相应的目标函数值。这个过程可以作为进一步优化电源选址和定容的起点。在实际应用中,可以通过多目标优化算法进一步优化电站布局和供电能力。

2024-08-10

以下是一个简化的Golang版本的YOLO算法框架代码示例,仅包含核心函数和结构体,不包含具体的神经网络实现和依赖注释。




package main
 
import (
    "fmt"
    "image"
    "time"
)
 
// 假设的神经网络预测结构体
type Prediction struct {
    Class     string
    Confidence float32
    BoundingBox image.Rectangle
}
 
// 假设的神经网络模型结构体
type NeuralNetModel struct{}
 
// 假设的神经网络预测函数
func (model *NeuralNetModel) Predict(img image.Image) []Prediction {
    // 实现神经网络模型的前向传播,并返回预测结果
    return []Prediction{}
}
 
// YOLO实现结构体
type YOLO struct {
    model NeuralNetModel
}
 
// NewYOLO 创建一个YOLO实例
func NewYOLO() *YOLO {
    return &YOLO{
        model: NeuralNetModel{},
    }
}
 
// Detect 使用YOLO进行目标检测
func (yolo *YOLO) Detect(img image.Image) []Prediction {
    start := time.Now()
    predictions := yolo.model.Predict(img)
    elapsed := time.Since(start)
    fmt.Printf("检测耗时: %s\n", elapsed)
    return predictions
}
 
func main() {
    yolo := NewYOLO()
    // 加载图像,传递给YOLO进行检测
    image := image.NewRGBA(image.Rect(0, 0, 100, 100))
    predictions := yolo.Detect(image)
    for _, pred := range predictions {
        fmt.Printf("类别: %s, 置信度: %.2f, 边界框: %v\n", pred.Class, pred.Confidence, pred.BoundingBox)
    }
}

这个示例代码提供了一个简化的YOLO框架,包括创建YOLO实例、加载图像并进行目标检测的主函数。在实际应用中,需要实现神经网络预测函数和模型加载等功能。

2024-08-10

以下是一个简单的Go语言示例,演示了如何实现MD5、SHA1和SHA256哈希算法。这些都是广泛使用的哈希函数,它们都属于哈希算法的一种,被广泛应用于加密场景。




package main
 
import (
    "crypto/md5"
    "crypto/sha1"
    "crypto/sha256"
    "fmt"
    "hash"
    "io"
    "os"
)
 
// 定义一个接口,用于不同的哈希算法
type Hasher interface {
    Hash(data []byte) []byte
}
 
// 定义MD5哈希结构体
type MD5Hasher struct{}
 
// 实现Hasher接口
func (h MD5Hasher) Hash(data []byte) []byte {
    hash := md5.Sum(data)
    return hash[:]
}
 
// 定义SHA1哈希结构体
type SHA1Hasher struct{}
 
// 实现Hasher接口
func (h SHA1Hasher) Hash(data []byte) []byte {
    hash := sha1.Sum(data)
    return hash[:]
}
 
// 定义SHA256哈希结构体
type SHA256Hasher struct{}
 
// 实现Hasher接口
func (h SHA256Hasher) Hash(data []byte) []byte {
    hash := sha256.Sum256(data)
    return hash[:]
}
 
// 通用的哈希函数,接受Hasher接口类型
func HashData(h Hasher, filename string) ([]byte, error) {
    file, err := os.Open(filename)
    if err != nil {
        return nil, err
    }
    defer file.Close()
 
    hash := h.New()
    if _, err := io.Copy(hash, file); err != nil {
        return nil, err
    }
 
    return hash.Sum(nil), nil
}
 
func main() {
    data := []byte("example data")
    md5Hash := MD5Hasher{}
    sha1Hash := SHA1Hasher{}
    sha256Hash := SHA256Hasher{}
 
    fmt.Printf("MD5: %x\n", md5Hash.Hash(data))
    fmt.Printf("SHA1: %x\n", sha1Hash.Hash(data))
    fmt.Printf("SHA256: %x\n", sha256Hash.Hash(data))
 
    // 使用crypto包中的Hash接口和方法
    h := md5.New()
    h.Write(data)
    fmt.Printf("MD5 with crypto package: %x\n", h.Sum(nil))
}

这段代码首先定义了一个Hasher接口,以及实现了该接口的MD5HasherSHA1HasherSHA256Hasher结构体。它还提供了一个HashData函数,该函数接受Hasher接口类型参数,并对文件内容进行哈希计算。在main函数中,我们展示了如何使用这些结构体和函数来计算给定数据的哈希值。

2024-08-10

Node.js中实现雪花算法(Snowflake)通常是为了生成一个唯一的ID。以下是一个简单的雪花算法实现的例子:




class Snowflake {
    constructor() {
        // 时间戳部分
        this.timestamp = 0;
        // 数据中心ID占5位(2^2)
        this.dataCenterId = 0;
        // 机器ID占5位(2^5)
        this.workerId = 0;
        // 序列号占12位(2^12)
        this.sequence = 0;
        
        // 初始时间戳
        this.epoch = 1577836800000; // 例如:2020-01-01T00:00:00.000Z
    }
 
    // 生成雪花算法ID
    generate() {
        // 41位时间戳
        let timestamp = Date.now();
        // 如果时间戳小于上次ID生成的时间戳,则抛出错误
        if (timestamp < this.timestamp) {
            throw new Error('Clock moved backwards. Refusing to generate id for ' +
                (this.timestamp - timestamp) + ' milliseconds');
        }
 
        // 如果时间戳等于上次ID生成的时间戳,序列号自增
        if (this.timestamp === timestamp) {
            this.sequence = (this.sequence + 1) & 4095; // 为序列号加1后取模
            if (this.sequence === 0) {
                // 延时直到序列号不为0
                timestamp = this.tilNextMillis(this.timestamp);
            }
        } else {
            this.sequence = 0; // 时间戳变更,序列号重置
        }
 
        // 设置新的时间戳
        this.timestamp = timestamp;
 
        // 移位并通过按位或运算拼接成最终64位ID
        let id = ((timestamp - this.epoch) << 22) |
            (this.dataCenterId << 17) |
            (this.workerId << 12) |
            this.sequence;
 
        return id;
    }
 
    // 延时直到下一毫秒
    tilNextMillis(lastTimestamp) {
        let timestamp = Date.now();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = Date.now();
        }
        return timestamp;
    }
}
 
// 使用示例
const snowflake = new Snowflake();
const id = snowflake.generate();
console.log(id);

这个实现包括了时间戳、数据中心ID、机器ID和序列号的位移和组合,确保了ID的唯一性。请注意,在分布式系统中实现数据中心ID和机器ID需要额外的机制来确保唯一性,并且可能涉及到更复杂的逻辑。

2024-08-10

Vue的diff算法是一种用来比较新旧虚拟DOM树差异的算法,其目的是为了高效更新DOM。diff算法的过程主要分为三个阶段:

  1. 遍历:递归比较两棵虚拟DOM树的每一个节点,并对不同的节点进行标记。
  2. 建立:将标记的节点添加到一个需要更新的列表中。
  3. 应用:根据列表应用更新到真实的DOM上。

具体步骤如下:

  1. 新旧节点是相同的,直接复用。
  2. 新节点不存在,标记旧节点为移除。
  3. 新节点与旧节点不同,标记旧节点为移除,并添加新节点。
  4. 如果新节点是一个可复用组件,并且和旧节点相同,则尝试复用。

这个过程是高效的,因为它会尽可能地复用老的DOM元素。

以下是一个简化的例子,说明diff算法的核心概念:




function diff(oldTree, newTree) {
  let patches = {};
 
  diffRecursive(oldTree, newTree, patches, 0);
 
  return patches;
}
 
function diffRecursive(oldNode, newNode, patches, index) {
  // 新旧节点不同
  if (oldNode.type !== newNode.type) {
    // 标记旧节点为移除
    patches[index] = { type: 'REMOVE', index };
    // 如果新节点存在,标记新节点为添加
    if (newNode) {
      patches[index] = { type: 'ADD', index, newNode };
    }
  } else if (oldNode.props !== newNode.props || oldNode.children !== newNode.children) {
    // 属性或子节点有变化
    patches[index] = { type: 'PROPS', index, props: newNode.props };
  }
 
  // 比较子节点
  let childPatches = {};
  diffChildren(oldNode.children, newNode.children, childPatches, index);
  if (Object.keys(childPatches).length) {
    patches[index] = { ...patches[index], ...childPatches };
  }
}
 
function diffChildren(oldChildren, newChildren, patches, index) {
  let lastPatchIndex = index;
  newChildren.forEach((newChild, i) => {
    let oldChild = oldChildren[i];
    let newPatchIndex = lastPatchIndex + 1;
    diffRecursive(oldChild, newChild, patches, newPatchIndex);
    lastPatchIndex = newPatchIndex;
  });
 
  if (oldChildren.length > newChildren.length) {
    // 旧虚拟DOM树有多余的节点,标记为移除
    for (let i = newChildren.length; i < oldChildren.length; i++) {
      patches[lastPatchIndex + 1] = { type: 'REMOVE', index: lastPatchIndex + 1 };
    }
  }
}

在这个例子中,diff函数是入口,它比较两棵虚拟DOM树的根节点,并返回一个补丁对象patches,描述了如何更新真实的DOM。diffRecursive是递归比较两棵DOM树的主要函数,而diffChildren比较子节点的差异。这个例子提供了diff算法的基本概念,但Vue中的diff算法实现要复杂得多,包括key的处理、节点的复用等。

2024-08-09

国密算法是中国自主设计的密码算法,主要用于保护信息安全。SM2/SM3/SM4是其中的一部分,分别对应公钥算法、散列算法和对称算法。

  1. SM2公钥密码算法:主要用于数据加密和密钥协商。
  2. SM3摘要算法:主要用于生成数据的摘要。
  3. SM4分组密码算法:主要用于数据加密。

以下是Java中基于org.bouncycastle库实现的SM4加密和解密的示例代码:




import org.bouncycastle.jce.provider.BouncyCastleProvider;
import org.bouncycastle.crypto.engines.SM4Engine;
import org.bouncycastle.crypto.modes.ECBBlockCipher;
import org.bouncycastle.crypto.params.KeyParameter;
import org.bouncycastle.crypto.paddings.PaddedBufferedBlockCipher;
import org.bouncycastle.crypto.digests.SM3Digest;
import java.security.Security;
 
public class SM4Util {
    static {
        Security.addProvider(new BouncyCastleProvider());
    }
 
    // ECB模式加密
    public static byte[] encryptEcb(byte[] keyBytes, byte[] data) throws Exception {
        KeyParameter key = new KeyParameter(keyBytes);
        SM4Engine engine = new SM4Engine();
        engine.init(true, key);
 
        PaddedBufferedBlockCipher cipher = new PaddedBufferedBlockCipher(new ECBBlockCipher(engine));
        cipher.init(true, key);
 
        byte[] encrypted = new byte[cipher.getOutputSize(data.length)];
        int len = cipher.processBytes(data, 0, data.length, encrypted, 0);
        cipher.doFinal(encrypted, len);
 
        return encrypted;
    }
 
    // ECB模式解密
    public static byte[] decryptEcb(byte[] keyBytes, byte[] data) throws Exception {
        KeyParameter key = new KeyParameter(keyBytes);
        SM4Engine engine = new SM4Engine();
        engine.init(false, key);
 
        PaddedBufferedBlockCipher cipher = new PaddedBufferedBlockCipher(new ECBBlockCipher(engine));
        cipher.init(false, key);
 
        byte[] de
2024-08-09

冒泡排序是一种简单的排序算法,它重复地遍历要排序的数列,一次比较两个元素,如果它们的顺序错误就把它们交换过来。重复进行直到没有再需要交换的元素,这意味着数列已经排序完成。

以下是冒泡排序的Python实现:




def bubble_sort(arr):
    n = len(arr)
    for i in range(n):
        for j in range(0, n-i-1):
            if arr[j] > arr[j+1]:
                arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
    return arr
 
# 使用示例
array = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
sorted_array = bubble_sort(array)
print("Sorted array is:", sorted_array)

这段代码首先定义了一个名为bubble_sort的函数,该函数接收一个列表arr作为参数,并通过两层循环实现冒泡排序。外层循环确定需要遍历的次数,内层循环用于比较并交换元素。最后返回排序后的数组。在使用示例中,我们创建了一个未排序的数组array,调用bubble_sort函数对其进行排序,并打印出排序后的结果。

2024-08-09



// 首先,你需要确保已经安装了Frida,并且Frida服务器正在运行。
// 以下是一个基本的Frida脚本示例,用于Hook Java层的加密算法。
 
// 引入Frida提供的Java API
var Java = {
    use: function(className) {
        Java.perform(function() {
            // 加载指定的Java类
            var MyEncryptClass = Java.use(className);
            // 重写encrypt方法
            MyEncryptClass.encrypt.implementation = function(data) {
                // 这里可以添加自己的加密逻辑
                // 比如打印出原始数据
                send(data);
                // 调用原始的encrypt方法
                var result = this.encrypt.apply(this, arguments);
                // 打印加密后的数据
                send(result);
                // 返回结果
                return result;
            };
        });
    }
};
 
// 使用方式:
// Java.use('com.example.MyEncryptClass');
 
// 注意:
// 1. 请确保你有权限hook指定的Java类。
// 2. 这只是一个简单的示例,实际使用时需要根据具体的加密算法和应用程序进行调整。

这个脚本提供了一个如何使用Frida来Hook Java加密方法的基本框架。在实际应用中,你需要根据目标应用程序的具体类名和方法来修改use函数中的参数,并在重写的方法实现中添加你自己的加密分析或者破解逻辑。

2024-08-09

在Java中,常见的垃圾收集算法包括:

  1. 标记-清除(Mark-Sweep): 这是最基本的垃圾收集算法,包括两个阶段,标记和清除。首先标记出所有需要回收的对象,然后统一回收被标记的对象。此算法简单,但会产生大量不连续的内存碎片。
  2. (Copying): 为了解决标记-清除算法的内存碎片问题,出现了复制算法。它将可用内存分为两块相等的区域,每次只使用其中一块。当这一块内存用完了,就将还存活的对象复制到另一块上去,然后把已使用的内存空间一次性清理掉。这种算法实现简单,运行高效,但是代价是内存被大幅缩小。
  3. 标记-整理(Mark-Compact): 为了解决复制算法带来的内存缩小问题,标记-整理算法就被提了出来。它在标记阶段还是和标记-清除一样,但是在清理阶段不是直接清理,而是让所有存活的对象都向一端移动,然后直接清理掉端边界以外的内存。
  4. 分代收集(Generational Collector): 基于对象生命周期的不同,分代收集算法将堆分为新生代和老年代。新生代中,大部分对象都是朝生夕死,所以用复制算法,效率高。而老年代中对象存活率高,一般用标记-整理或标记-清除算法。

Java中常用的垃圾收集器包括:Serial GC、Parallel GC、Parallel Old GC、G1 GC、ZGC等。不同的垃圾收集器可能采用了上述不同的算法,或者是它们的组合。

2024-08-09

在Java中,实现SM2加密算法通常需要依赖第三方库,例如Bouncy Castle。以下是一个使用Bouncy Castle库实现SM2加密的简单示例:

首先,确保你的项目中包含了Bouncy Castle的依赖。如果你使用Maven,可以添加以下依赖到你的pom.xml文件中:




<dependency>
    <groupId>org.bouncycastle</groupId>
    <artifactId>bcprov-jdk15on</artifactId>
    <version>1.69</version>
</dependency>

然后,你可以使用以下Java代码来实现SM2加密:




import org.bouncycastle.crypto.AsymmetricCipherKeyPair;
import org.bouncycastle.crypto.params.ECPrivateKeyParameters;
import org.bouncycastle.crypto.params.ECPublicKeyParameters;
import org.bouncycastle.crypto.generators.ECKeyPairGenerator;
import org.bouncycastle.crypto.engines.SM2Engine;
import org.bouncycastle.crypto.modes.GMTEncryptingState;
import org.bouncycastle.crypto.params.ECDomainParameters;
import org.bouncycastle.crypto.params.ParametersWithRandom;
import org.bouncycastle.crypto.digests.SM3Digest;
import org.bouncycastle.jce.provider.BouncyCastleProvider;
import org.bouncycastle.jce.spec.ECPrivateKeySpec;
import org.bouncycastle.jce.spec.ECPublicKeySpec;
import org.bouncycastle.jce.interfaces.ECPrivateKey;
import org.bouncycastle.jce.interfaces.ECPublicKey;
import java.security.KeyFactory;
import java.security.Security;
import java.security.SecureRandom;
import java.security.Signature;
import java.security.spec.PKCS8EncodedKeySpec;
import java.security.spec.X509EncodedKeySpec;
import java.util.HashMap;
 
public class SM2EncryptionExample {
    static {
        Security.addProvider(new BouncyCastleProvider());
    }
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 初始化SM2算法相关参数
        ECKeyPairGenerator keyGenerator = new ECKeyPairGenerator();
        keyGenerator.init(new HashMap<>());
        AsymmetricCipherKeyPair keyPair = keyGenerator.generateKeyPair();
        ECPrivateKeyParameters privateKey = (ECPrivateKeyParameters) keyPair.getPrivate();
        ECPublicKeyParameters publicKey = (ECPublicKeyParameters) keyPair.getPublic();
 
        // 将密钥参数转换为Java标准密钥格式
        KeyFactory keyFactory = KeyFactory.getInstance("ECDSA", "BC");
        ECPrivateKeySpec privateKeySpec = new ECPrivateKeySpec(privateKey.getPrivateParameters(), SM2Engine.SM2_CURVE_SPEC);
        ECPublicKeySpec publicKeySpec = new ECPublicKeySpec(publicKey.getPublicParameters().getQ(), SM2Engine.SM2_CURVE_SPEC);
 
        ECPrivateKey privateKeyJava = (ECPrivateKey) keyFactory.gener