2024-08-26



from Crypto.PublicKey import RSA
from Crypto.Cipher import PKCS1_v1_5 as Cipher_pkcs1_v1_5
from Crypto.Signature import PKCS1_v1_5 as Signature_pkcs1_v1_5
from Crypto.Hash import SHA256
from base64 import b64encode, b64decode
 
# 生成RSA密钥对
key = RSA.generate(2048)
public_key = key.publickey()
 
# 加密
def encrypt(text):
    cipher = Cipher_pkcs1_v1_5.new(public_key)
    return b64encode(cipher.encrypt(text.encode('utf-8'))).decode('utf-8')
 
# 解密
def decrypt(text):
    cipher = Cipher_pkcs1_v1_5.new(key)
    return cipher.decrypt(b64decode(text.encode('utf-8')), b'').decode('utf-8')
 
# 签名
def sign(text):
    h = SHA256.new()
    h.update(text.encode('utf-8'))
    signer = Signature_pkcs1_v1_5.new(key)
    return b64encode(signer.sign(h)).decode('utf-8')
 
# 验证签名
def verify(text, signature):
    h = SHA256.new()
    h.update(text.encode('utf-8'))
    verifier = Signature_pkcs1_v1_5.new(public_key)
    return verifier.verify(h, b64decode(signature.encode('utf-8')))
 
# 使用示例
plaintext = "Hello, World!"
encrypted = encrypt(plaintext)
decrypted = decrypt(encrypted)
signed_data = sign(plaintext)
print(f"Original: {plaintext}")
print(f"Encrypted: {encrypted}")
print(f"Decrypted: {decrypted}")
print(f"Signed: {signed_data}")
assert verify(plaintext, signed_data), "Signature verification failed"
print("Signature verified successfully")

这段代码展示了如何使用PyCrypto库进行RSA加密、解密、签名和验证。首先生成了一个2048位的RSA密钥对,然后提供了encryptdecryptsignverify函数来执行这些操作。最后,我们用一个示例来展示如何使用这些函数。

2024-08-26

报错问题:"python的Crypto密码模块安装失败"可能是由于多种原因导致的,以下是一些常见的原因及其解决方法:

  1. 名称错误:Python的加密模块通常被称为pycryptodome,它是Crypto模块的一个替代品。如果你尝试安装Crypto,它可能不存在于Python的包管理器中。

    解决方法:安装pycryptodome包。

    
    
    
    pip install pycryptodome
  2. 版本兼容性问题:你的Python版本可能与你尝试安装的Cryptopycryptodome版本不兼容。

    解决方法:确保安装与你的Python版本兼容的包版本。

  3. 权限问题:安装包时可能需要管理员权限。

    解决方法:使用sudo(Linux/macOS)或以管理员身份运行命令提示符(Windows)。

    
    
    
    sudo pip install pycryptodome
  4. 使用错误的pip版本:有时候,你可能使用的pip版本不兼容,导致安装失败。

    解决方法:更新pip到最新版本。

    
    
    
    pip install --upgrade pip
  5. 网络问题:安装过程中可能会遇到网络问题导致下载失败。

    解决方法:确保网络连接正常,或者使用国内的镜像源来安装。

    
    
    
    pip install pycryptodome -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  6. 依赖问题Cryptopycryptodome可能依赖于其他库,如果这些依赖没有正确安装,可能导致安装失败。

    解决方法:检查错误信息,确保所有依赖都被正确安装。

如果以上方法都不能解决你的问题,请提供更详细的错误信息,以便进行更具体的诊断和解决。

2024-08-26

由于提供完整的项目超过了字数限制,以下是一个简化的示例,展示如何使用tushare库获取股票数据,并使用matplotlib进行可视化。




import tushare as ts
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 设置token,请从tushare官网注册并获取
ts.set_token('您的tushare token')
pro = ts.pro_api()
 
# 获取股票日线数据
df = pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='20200101')
 
# 只保留开盘价、收盘价、最高价、最低价四个字段
df = df[['open', 'close', 'high', 'low']]
 
# 使用matplotlib绘制收盘价与开盘价的散点图
plt.scatter(df['close'], df['open'])
plt.xlabel('收盘价')
plt.ylabel('开盘价')
plt.title('收盘价与开盘价散点图')
plt.show()

这段代码展示了如何使用tushare pro API获取股票数据,并使用matplotlib进行基本的股票价格分析可视化。在实际应用中,您需要替换ts.set_token中的您的tushare token为您从tushare官网注册后获取的有效token。同时,您可以根据需要分析不同的股票代码和数据时间段,并进行更复杂的可视化分析。

2024-08-26

ReLU(Rectified Linear Unit)是一个线性激活函数,它的输出是输入的最大值,无论输入是正数还是负数。当输入为负数时,输出为0。公式表示为:




ReLU(x) = max(0, x)

ReLU函数的图形如下:

ReLU functionReLU function

在PyTorch中,可以使用torch.relu函数或者torch.nn.ReLU类来实现ReLU激活函数。

使用示例:




import torch
 
# 使用torch.relu函数
x = torch.tensor([-1, 2, -3, 4])
y = torch.relu(x)
print(y)  # 输出: tensor([0, 2, 0, 4])
 
# 使用torch.nn.ReLU类
relu_layer = torch.nn.ReLU()
print(relu_layer(x))  # 输出: tensor([0, 2, 0, 4])

ReLU函数在神经网络中通常用于隐藏层的激活函数,因为它能够实现平滑的激活边界,并且在正向传播时计算速度快,因此在深度学习模型中得到了广泛的应用。然而,随着研究的深入,研究者发现当神经元的输入为负数时,ReLU会“kill”掉信号,这可能会导致一些信息的丢失。因此,研究者提出了一些ReLU的变体,如LeakyReLU、ParametricReLU、ELU等,来尝试解决这个问题。

2024-08-26



# 导入所需模块
from com.android.monkeyrunner import MonkeyRunner, MonkeyDevice
 
# 连接设备或启动模拟器
device = MonkeyRunner.waitForConnection()
 
# 安装APP
device.installPackage('path_to_your_app_apk')
 
# 启动APP
device.startActivity(component='your.app.package/your.app.package.MainActivity')
 
# 睡眠一段时间,等待APP启动完成
MonkeyRunner.sleep(5)
 
# 执行一些操作,比如点击按钮
device.touch(x, y, 'DOWN_AND_UP')
 
# 睡眠一段时间,等待操作完成
MonkeyRunner.sleep(2)
 
# 关闭APP
device.press('KEYCODE_HOME', MonkeyDevice.DOWN_AND_UP)
MonkeyRunner.sleep(1)
device.press('KEYCODE_BACK', MonkeyDevice.DOWN_AND_UP)
 
# 卸载APP
device.removePackage('your.app.package')

这段代码提供了一个简单的框架,用于使用Python和Android设备进行自动化。它展示了如何连接设备、安装APP、启动APP、进行基本的用户界面操作,并且在操作完成后进行清理,卸载APP。这是学习如何使用MonkeyRunner API进行安卓自动化的一个基本例子。

2024-08-26

在使用Playwright与Python结合进行自动化测试时,可以使用CSS选择器或XPath来定位页面元素。以下是一些示例代码:




from playwright.async_api import async_playwright
 
async def run(playwright):
    browser = await playwright.chromium.launch()
    page = await browser.new_page()
    await page.goto("http://example.com")
 
    # 使用CSS选择器定位元素
    element_by_css = await page.querySelector("input[type='text']")
    await element_by_css.fill("Hello, CSS Selector!")
 
    # 使用XPath定位元素
    element_by_xpath = await page.xpath("//input[@type='text']")[0]
    await element_by_xpath.fill("Hello, XPath!")
 
    await browser.close()
 
async def main():
    async with async_playwright() as playwright:
        await run(playwright)
 
import asyncio
asyncio.run(main())

在这个例子中,我们首先导入了async_playwright模块,然后定义了一个异步函数run,在这个函数中,我们启动了浏览器,打开了一个页面,导航至http://example.com。接着,我们使用querySelector方法和xpath方法定位了页面上的文本输入框,并分别填入了文本"Hello, CSS Selector!"和"Hello, XPath!"。最后关闭了浏览器。

这段代码演示了如何使用CSS选择器和XPath来定位页面元素,并对其进行操作。在实际应用中,你需要根据页面的实际情况来调整选择器。

2024-08-26



import cv2
 
# 初始化摄像头和 OpenCV 窗口
cap = cv2.VideoCapture(0)
cv2.namedWindow('Realtime Object Detection', cv2.WINDOW_NORMAL)
 
# 加载预训练的深度学习目标检测模型
net = cv2.dnn.readNet('model_data/yolov3.weights', 'model_data/yolov3.cfg')
 
# 读取分类标签
with open('model_data/coco.names', 'r') as f:
    labels = [line.strip() for line in f.readlines()]
 
# 进行目标检测的循环
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    # 获取网络输入尺寸
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False)
    
    # 设置网络输入并进行前向传播
    net.setInput(blob)
    outputs = net.forward(net.getUnconnectedOutLayersNames())
    
    # 解析检测结果
    for output in outputs:
        for detection in output:
            # 忽略置信度低的检测结果
            if detection[2] > 0.5:
                # 获取类别索引、置信度、坐标
                class_id = detection[0]
                confidence = detection[2]
                box = detection[3:7] * np.array([frame.shape[1], frame.shape[0], frame.shape[1], frame.shape[0]])
                start_x, start_y, end_x, end_y = box.astype(np.int)
                
                # 绘制矩形框和标签
                cv2.rectangle(frame, (start_x, start_y), (end_x, end_y), (255, 0, 0), 2)
                cv2.putText(frame, f"{labels[class_id]}: {confidence * 100:.2f}%", (start_x, start_y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2)
    
    # 显示结果
    cv2.imshow('Realtime Object Detection', frame)
    
    # 按 'q' 退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
 
# 释放摄像头资源并关闭所有窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用了OpenCV的深度学习模块来进行实时目标检测。首先,它初始化了摄像头和OpenCV窗口,然后加载了预训练好的YOLOv3模型和相关的配置文件。接着,它在一个循环中不断地从摄像头中读取帧,并通过YOLOv3模型进行目标检测。检测结果会被绘制在帧上,并且在窗口中实时显示。用户可以通过按'q'键退出程序。

2024-08-26

报错问题描述不详细,但常见的安装PyCrypto库失败的原因和解决方法如下:

原因: PyCrypto已经不再维护,并且不再在PyPI上提供。

解决方法: 使用PyCrypto的替代库pycryptodome

  1. 卸载PyCrypto(如果已安装):

    
    
    
    pip uninstall pycrypto
  2. 安装pycryptodome:

    
    
    
    pip install pycryptodome

使用pycryptodome库时,你可以将代码中的Crypto引用改为Cryptodome。例如,如果你的代码以前是这样的:




from Crypto.Cipher import AES

你应该将其改为:




from Cryptodome.Cipher import AES

这样可以确保代码正常工作,并且使用的是一个维护中的加密库。

2024-08-26

由于原文提供了完整的代码和解释,以下仅提供核心函数和关键部分的解释。




// ROS C++ 示例
#include <ros/ros.h>
#include <geometry_mspppr/reeds_shepp_curve.h>
 
int main(int argc, char** argv) {
    ros::init(argc, argv, "reeds_shepp_example");
    ros::NodeHandle nh;
 
    // 初始化Reeds-Shepp曲线生成器
    reeds_shepp::ReedsSheppCurve rs_curve;
 
    // 设置起点、终点、转弯方向和转弯半径
    double x = 1.0;
    double y = 2.0;
    double theta = 0.3;
    reeds_shepp::ReedsSheppState start(x, y, theta);
    reeds_shepp::ReedsSheppState end(3.0, 4.0, 0.7);
 
    // 生成Reeds-Shepp曲线
    rs_curve.generate(start, end, reeds_shepp::ReedsSheppState::LEFT, 1.0);
 
    // 打印曲线上的点
    for (const auto& point : rs_curve.trajectory()) {
        ROS_INFO("Point: x=%f, y=%f, theta=%f", point.x(), point.y(), point.theta());
    }
 
    return 0;
}

这段代码首先导入了必要的ROS库和geometry\_mspppr包中的Reeds-Shepp曲线类。初始化ROS节点后,创建了Reeds-Shepp曲线的实例,并设置了起点和终点以及曲线的转弯方向和半径。然后调用generate方法生成曲线,最后遍历并打印了曲线上的点。这个示例展示了如何在ROS环境中使用Reeds-Shepp曲线生成算法。

2024-08-26



import grumpy
 
# 定义一个简单的Python函数
def hello_world():
    return "Hello, world!"
 
# 使用grumpy将Python函数转换为Go函数
translated_hello_world = grumpy.translate(hello_world)
 
# 打印转换后的Go函数的源代码
print(translated_hello_world.source_code)
 
# 将转换后的Go函数保存到文件
with open('hello_world.go', 'w') as f:
    f.write(translated_hello_world.source_code)
 
# 编译转换后的Go代码
import os
os.system('go build -o hello_world hello_world.go')
 
# 运行编译后的Go程序
import subprocess
subprocess.run(['./hello_world'])

这段代码展示了如何使用grumpy库将一个简单的Python函数转换为Go语言代码,并编译运行生成的Go程序。代码首先定义了一个Python函数hello_world,然后使用grumpy.translate方法进行转换。接着,它打印出转换后的Go源代码并将其保存到文件中。最后,代码使用os.systemsubprocess.run来编译和运行Go程序。