所谓取模运算，就是计算两个数相除之后的余数，符号是%。如a % b就是计算a除以b的余数。...实际上，虽然结果不一样，不过取模运算完全遵从统一的规则： a \% b = a- \lfloor\frac{a}{b}\rfloor * b 其中\lfloor\frac{a}{b}\rfloor表示...，我们都只计算这个值； 对于有负号的，不管负号在哪个数字，都去除负号，然后计算步骤1的结果； 接下来根据负号的位置分为3种情况，假设除数是K，去掉负号后取模的结果是M： 2个数都是负数，直接等于-M 被除数是负数...，除数是正数，由于是向下舍入，最后相当于会多加上一个K，也就是说模一定是大于0的，结果是K-M 被除数是正数，除数是负数，刚好相反，结果是M-K，注意这里的K是除数的绝对值，是正数 简单归纳： 不管有没有负数...，先按正数求模得到M 2个数都为负数，结果是-M 只有1个数为负数，负数在上，记住结果一定是正的，大数-小数（除数-余数），那么就是K-M 只有1个数为负数，负数在下，记住结果一定是负的，小数-大数（余数
cryptography.hazmat.backends import default_backend from cryptography.hazmat.primitives.asymmetric import rsa...from cryptography.hazmat.primitives.asymmetric import padding import base64 """ 另种rsa加密 """ def data_encrypt...(text): """ RSA 加密 :param text: 加密前内容 :return: 加密后内容 """ # 判断系统...B23322F080BD5876C0735D585D25C7BC409F637237B07744D27FBF39FB100ABE59DF380EA6BFCDF28C286E7A0CD95BE87F6099F8F39B0E97D9782C3D33FCFB80D43D2F22A9D9417ECFD1A0B8421DEE1CD4B323E8078336E77419A97F94E60A90CA06551202F63819FC8E73425F06ECA4C05BBF8CA32366240A6C36CA61D85019',16) #模...# public_key = serialization.load_pem_public_key(key, backend=default_backend()) public_key = rsa.RSAPublicNumbers
RSA加密一般使用RSA/ECB/PKCS1Padding(算法/工作模式/填充方式)，AES加密一般使用AES/ECB/PKCS5Padding。但python中的补码需要自己进行填充。...生产RSA的公钥和私钥 # -*- coding: utf-8 -*- import rsa # 先生成一对密钥，然后保存.pem格式文件，当然也可以直接使用 (pubkey, privkey) =...加解密 # rsa加密 def rsa_encrypt(message): with open('pubkey.pem') as f: key = f.read()...(BLOCK_SIZE - len(s) % BLOCK_SIZE) * \ chr(BLOCK_SIZE - len(s) % BLOCK_SIZE) # 去掉填充的补码...cipher.decrypt(base64.b64decode(message)) return unpad(aessource).decode('utf8') 文章到这里就全部讲述完啦，若有其他需要交流的可以留言哦
实验结果证明了模型在预测逆合成路径方面的有效性，并表明该模型有潜力成为药物发现的有价值的工具。 背景 预测逆合成路径是药物发现中的一项关键任务，旨在寻找合成给定目标分子的可行途径。...对于添加模体操作，模体中的接口原子和合成子/中间体中的附属原子表示相同的原子，并且在将模体附加到合成子/中间体时合并为单个原子。...在图2d中，模型预测了另一个断开位点，并根据预测的合成子添加了相应的模体。实际上，这个预测也是正确的，因为从多步逆合成的角度来看，预测和实际分子只是在化学键断开顺序上有所不同。...这些例子表明，模型可以学习潜在的反应规则，提供合理和准确的预测。 图3 案例分析 总结 本研究提出了基于模体的自回归模型MARS，用于逆合成预测。该模型具有预测模体的灵活性和较低的复杂度。...它的端到端架构使它能够发现反应中心和模体之间的潜在关系。此外，考虑到模体对应于基本的化学官能团，将其作为基本实体进行逆合成预测是合乎逻辑的，也是可行的。这些方面共同促成了MARS模型所展示的卓越性能。
前言 作为典型的面向对象的语言，Python中 类 的定义和使用是不可或缺的一部分知识。对于有面向对象的经验、对类和实例的概念已经足够清晰的人，学习Python的这套定义规则不过是语法的迁移。...更重要的是，这样的scores属性是暴露出来的，它的使用完全被外面控制着，没有起到“封装”的效果，既不方便也不靠谱。...所以__init__函数的参数列表会在开头多出一项，它永远指代新建的那个实例对象，Python语法要求这个参数必须要有，而名称随意，习惯上就命为self。...并且由于__init__规定了实例化时的参数，若传入的参数数目不正确，解释器可以报错提醒。你也可以在其内部添加必要的参数检查，以避免错误或不合理的参数传递。...从第二参数开始均可设置变长参数、默认值等，相应地将允许实例化过程Student()中灵活地传入需要数量的参数； 其他…… 说到最后，__init__还是有个特殊之处，那就是它不允许有返回值。
# python中的序列以及切片的解释 # 切片： 有一种切片（Slicing）运算 符，它能够允许我们序列中的某段切片——也就是序列之中的一部分。...characters 1 to -1 is', name[1:-1]) print('characters start to end is', name[:]) ''' 你会注意到当步长为 2 时，我们得到的是第...当步长为 3 时，我们得到 的是第 0、3……位项目。
AI摘要：本文介绍了共模攻击在RSA加密算法中的应用，这种攻击适用于两个不同的公钥指数使用相同模数加密同一明文的情况。...文章首先解释了共模攻击的理论基础，即通过扩展欧几里得算法找到贝祖系数，利用这些系数解密加密消息。接着，提供了一个Python代码示例，展示了如何实现共模攻击来解密RSA加密的消息。...本文将介绍共模攻击的理论依据，并通过Python代码展示如何利用共模攻击解密RSA加密的消息。...如果 x 或 y 是负数，我们需要计算相应密文的模逆。...Python代码实现 以下是利用Python代码实现共模攻击解密RSA加密消息的完整过程： from Crypto.Util.number import inverse, long_to_bytes
也就解释了一些线之间的电容是干啥用的，共模电容来抑制干扰信号。...下图是典型的有源差分探头电路结构图： 共模抑制比，简单来说，就是差动放大电路中对信号共模成分的抑制能力，其定义为放大器对差模信号的电压放大倍数Adm与对共模信号的电压放大倍数Acm之比，英文全称是CommonModeRejectionRatio...示意图 部分原理图 差分的输入电压 一点参数 喜欢，想做，等固件。 插一个电源的示意图 下面的解释都是超过，我没有超，我干脆没有。 当运放超出VICMR时，器件就可能不能做正常的线性运行。...因此，必须清楚自己正在查看的规格，它不是一个特定的输入电压，而是一个输入电压的范围。 违反VICMR的情况一般出现在使用3.3V、5V或其它低电压应用的单电源运放中。...左边的图就是解释右边 最常见的共模应用 共模在电源上面 蓝色的就是共模电压 还是共模 看几个电路 前面有共模电压的输入端，也是可以调节直流分量，其次是双电源供电，，REF为0电位 这个是双电源的芯片
GIL（全局解释器锁）简介在Python中，GIL是一个广为人知的概念，它影响了Python解释器的多线程执行。...GIL的原因GIL的存在是由于Python解释器的设计选择。Python解释器的设计目标之一是简单易用，并且能够提供良好的开发体验。...为了实现这个目标，Python解释器使用了一个全局解释器锁（GIL），用于同步对Python对象的访问。...在Python中，可以使用multiprocessing模块来创建多个进程并进行并发执行。每个进程都会有自己的解释器进程，从而避免了GIL的限制。...因此，多线程可以在这种场景下提供一定的并发性能优势。结论GIL是Python解释器中的一个重要概念，它限制了多线程的并发执行。
补充：python+numpy中矩阵的逆和伪逆的区别 定义： 对于矩阵A，如果存在一个矩阵B，使得AB=BA=E，其中E为与A,B同维数的单位阵，就称A为可逆矩阵(或者称A可逆)，并称B是A的逆矩阵，...(此时的逆称为凯利逆) 矩阵A可逆的充分必要条件是|A|≠0。 伪逆矩阵是逆矩阵的广义形式。由于奇异矩阵或非方阵的矩阵不存在逆矩阵，但可以用函数pinv(A)求其伪逆矩阵。...函数返回一个与A的转置矩阵A’ 同型的矩阵X，并且满足：AXA=A,XAX=X.此时，称矩阵X为矩阵A的伪逆，也称为广义逆矩阵。...)) # 对应于MATLAB中 inv() 函数 # 矩阵对象可以通过 .I 求逆,但必须先使用matirx转化 A = np.matrix(a) print(A.I) 2.矩阵求伪逆 import numpy...(广义逆矩阵)，对应于MATLAB中 pinv() 函数 这就是矩阵的逆和伪逆的区别 截至2020/10/4，matrix函数还可以使用，但已经过时，应该是mat函数这种。
使用python的zabbix_api模块，以下是简单的zabbix api的使用 zabbix api文档参考https://www.zabbix.com/documentation/2.2/manual...easy_install zabbix_api或者pip install zabbix_api安装模块 在zabbix上创建主机： vim create_host.py #/usr/bin/env python...server, path="", log_level=0) zapi.login(username, password) ip = sys.argv[1] #获取主机组"Linux servers" 的groupid...zapi.hostgroup.get({"output": "extend","filter": {"name": "Linux servers"}})[0]['groupid'] #获取模版"Template OS Linux"的templateid... [{"templateid": template_id}],"inventory_mode": -1,"name": "za bbix_test"}) print create_host python
本次第八部分主要介绍相关项目的具体模块的设计方案，如相关算法的软件实现； 下面介绍采用软件生成RSA公钥私钥对的方法 RSA公钥、私钥对软件生成方法 对于RSA算法，给出两个大的素数很容易，但是对于给出两个大素数的乘积...，去找他们的因子就非常的困难，这也是为什么RSA算法的关键所在。...因此，如何产生一个随机的大素数，变得非常重要。下面给出产生伪素数以及其素性的检验算法，并采用Python语言编写。...模逆算法 为了求得1.2节RSA公钥密码设计中方案中的私钥，即公式(2): , 使用扩展欧几里得算法，求模逆的具体算法如下表3-3所示 ? 模幂算法 使用蒙哥马利算法来计算模幂 的算法： ?...蒙哥马利模乘模型和调整因子模型参考3.2节验证组件中的reference model。下面介绍指数掩码模型和模幂模型。
本文将简单介绍RSA在webshell中的使用，旨在帮助小白们快速制作自己的流量混淆工具。...关于RSA 援引百度百科对RSA的介绍： RSA是1977年由罗纳德·李维斯特（Ron Rivest）、阿迪·萨莫尔（Adi Shamir） 和伦纳德·阿德曼（Leonard Adleman）一起提出的...RSA就是他们三人姓氏开头字母拼在一起组成的RSA公开密钥密码体制的原理 是：根据数论，寻求两个大素数比较简单，而将它们的乘积进行因式分解却极其困难， 因此可以将乘积公开作为加密密钥...... ?...过程实践 首先使用openssl来进行公私匙的生成： openssl genrsa -out privkey.pem 2048 openssl rsa -in privkey.pem -out publickey.pem.../usr/bin/python # coding: utf-8 # Author: lengyi@HongHuSEC import sys import argparse import requests
Python是一门面向对象的编程语言，面向对象是一种代码封装的技术，包含了各种功能，让代码能重复利用、高效节能。...其实我们可以把类比作一张建筑图纸，而实例对象是建造的房子，房子的所有功能都是根据图纸来设计的。...理解__init__函数需要搞清楚以下三点： ❝1、带有两个下划线开头的函数是声明该属性为私有,不能在类地外部被使用或直接访问 2、init函数（方法）支持带参数的类的初始化 ，也可为声明该类的属性 3...顾名思义，就像房子必须有地基、框架、大梁一样，是房子的基础，实例对象也需要有的构造的基础，这就是构造函数的作用，给实例对象最原始的属性。...所以综上，构造方法__init__用于创建实例对象时使用，每当创建一个类的实例对象时，Python 解释器都会自动调用它，用来初始化对象的某些属性。
矩阵求逆import numpy as npa = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 初始化一个非奇异矩阵(数组)print(np.linalg.inv(a)) # 对应于...MATLAB中 inv() 函数# 矩阵对象可以通过 .I 更方便的求逆A = np.matrix(a)print(A.I)2....矩阵求伪逆import numpy as np# 定义一个奇异阵 AA = np.zeros((4, 4))A[0, -1] = 1A[-1, 0] = -1A = np.matrix(A)print(...A)# print(A.I) 将报错，矩阵 A 为奇异矩阵，不可逆print(np.linalg.pinv(a)) # 求矩阵 A 的伪逆（广义逆矩阵），对应于MATLAB中 pinv() 函数
参考链接： Python中的numpy.true_divide 基本算术运算符+、-和*隐式关联着通用函数add、subtract和multiply 在数组的除法运算中涉及三个通用函数divide、true_divide...数组的除法运算 import numpy as np # divide函数在整数和浮点数除法中均只保留整数部分(python3中的np.divide == np.true_divide) a =...) print (np.divide(a,b),np.divide(b,a)) # (array([2, 3, 1]), array([0, 0, 0])) # true_divide函数与数学中的除法定义更为接近...模运算 # 计算模数或者余数，可以使用NumPy中的mod、remainder和fmod函数。...所得余数的正负由被除数决定，与除数的正负无关 print (np.fmod(d,2)) # [ 0 -1 0 -1 0 1 0 1]
脚本 使用Crypto库需要py2环境，更高版本用的是另外一个库（自行百度，懒）： pq可以尝试通过在线大整数分解网站求出 import math import sys from Crypto.PublicKey...import RSA keypair = RSA.generate(1024) keypair.p = 440140550843727826962832356360132665339 keypair.q...keypair.exportKey()) private.close() 原理 由于N=p*q，分解出pq后极容易求得phi(N) = (p-1)*(q-1)； 由于c = m^e，m = c^d，所以可以尝试从ed的关系下手...，而e，d满足条件e*d ≡ 1(mod phi(N)) 即 e*d = 1 + k*phi(N)； 由上面的关系式可以知道，只要从1到∞遍历k，代入到1 + k*phi(N)，找到模上e后结果为0（整除...）的那一项，即可得到正确的d！
解密过程为对密文分组M取指数d后模n。但是为什么可以这么做呢？如何得到合适的e，d，n呢？ 这里面有一个非常重要的等式： 当e和d互为模 的乘法逆时，上述关系式成立。 其中 为欧拉函数。...在《公钥密码 之 素数，费马定理与欧拉定理》中我们提到，对于素数p和q，有 。 e和d应满足如下关系： 即e和d互为模 的乘法逆。...其中b叫做a的模反元素。 RSA加密算法密钥生成过程： 这里面模反元素d比较难计算，可以利用扩展的欧几里得算法计算。...其中e是已知的，那么关键就是如何得到 。 2。 p，q成为得到 的关键，而pq可以从n中得到，并且n是已知的。 3。n＝pq，那么对n进行因式分解即可。...也就解释了在一开始提到的该算法的理论基础是“大数分解和素数检测“。如果大数分解被证明是可以很快计算的，那么RSA加密后的密文就相当于裸奔了。
它得到的切片序列的每一个第三个项目。 扩展片是你想要的。新在Python 2.3 2. Python的序列切片地址可以写成[开始：结束：一步]和任何启动，停止或结束可以被丢弃。...3. seq[::n]是每一个序列n个项的整个序列中。...解释s[i:j:k]是，根据该“片第从i到j与第k步”。何时i和j缺席，整个序列是和s[::k]意思是“每k个项目”。...当在Python切片第三是一步。至于看片扩展为一个很好的概述。 有了这些知识 CodeGo.net，[::3]您还没有指定任何开始或结束指数的切片。...因此，[:: 3]将返回列表/字符串的每个第3位。 7. 该::分开结束，开始，步长值。
解释一：看懂了就不用看第二种了 __init__()方法是Python学习当中重要的基础知识,__init__()方法意义重大的原因有两个。...在我们接触__init__()方法之前，无论如何，我们都需要粗略、简单地看看在Python中隐含的object类的层次结构。...从设计上考虑，这是非常愚蠢的。这些神话般的、恶意的程序员不会停止这样做，因为已经没有更好的方法去更简洁简单的在Python中编码。...在定义不可变对象的类的时候最好不要挣扎太久。 解释2：与1基本相同，但有简化 __init__()方法意义重大的原因有两个。...从设计上考虑，这是非常愚蠢的。这些神话般的、恶意的程序员不会停止这样做。在Python中没有更好的方法保证没有白痴的代码。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
