高级加密标准（AES） 这是Python中的AES实现。 分组密码操作模式为CTR。 该实现支持AES-128，AES-192和AES-256（默认）。 AES密钥和HMAC密钥是使用hashlib的scrypt和一个随机的16字节盐从用户密码生成的（密钥的创建时间是创建密钥的两倍，每个密钥分成两半）。 CTR IV由一个随机的10字节随机数和一个从0开始的6字节计数器创建。salt被写为密文的第一个块，然后CTR IV被写为第二个块。 最后，使用HMAC密钥创建密文的HMAC值，并将其写为密文的最后两个块。 解密之前，将对HMAC值与其余密文进行检查，如果该值与解密匹配，则开始解密。 我尝试了两种不同的方法来优化代码并获得更快的运行速度： 常规：这是未优化的代码版本-很慢。 并行化：此版本使用并行化多处理-更快。 ：此版本使用Numba，这是一种JIT编译器，可将Pytho

python-aes

AES算法整理成.h和.cpp文件，可以直接调用，test是测试文件

本人利用网上找的一个C#版的大整数类BigInteger（本人认为这是偶发现的效率最高的一个C#版大整数类）来实现私钥加密公钥加密（事实上也完全支持公租加密私钥解密），但没有使用类BigInteger的大素数生成函数，而是直接使用类RSACryptoServiceProvider来生成大素数。

该工具一款多功能桌面开发工具，集合了串口收发/多字符串发送、TCP功能、HID功能、DES、AES、SM4、XOR、HASH、CRC、MD5功能等

用于JavaScript前端AES加密，具体使用方式可参考我的博客文章。https://blog.csdn.net/qq_23521659/article/details/82691535

1. 只要求实现块长为 128 位、密钥长为 128 位的 AES，分别实现 ECB、CBC、CFB、OFB 这四种操作 2. 要求以命令行的形式，指定明文文件

RSA密钥生成工具，自动生成密钥私钥工具，方便使用，一键生成

#NeuroRA 从多模态神经数据进行表示分析的Python工具箱 概述 代表性相似性分析（RSA）已成为一种流行的有效方法，用于测量不同模式下多变量神经活动的代表性。 NeuroRA是一个基于Python的易于使用的工具箱，可以在几乎所有种类的神经数据中完成有关RSA的一些工作，包括行为，EEG，MEG，fNIRS，sEEG，ECoG，fMRI和其他一些神经电生理数据。 此外，用户可以在NeuroRA上进行神经模式相似度（NPS） ，时空模式相似度（STPS）和受试者间相关度（ISC） 。 安装 点安装神经元 纸 Lu，Z.，＆Ku，Y.（2020年）。 NeuroRA：来自多模式神经数据的表示分析的Python工具箱。 神经信息学前沿。 14：563669。 doi：10.3389 / fninf.2020.563669 网站及使用方法 在查看更多详细信息。 您可以在阅读或在下载

rsa matlab代码代表性相似性分析教程 作者：吴宗万（成均馆大学） 滑梯 下载：您可以下载幻灯片PDF 依存关系 要运行Matlab脚本tutorial_main.mlx或tutorial_main.m ，您将需要在计算机中安装以下工具。 可以在tutorial_main.html或tutorial_main.pdf查看代码和结果。 Matlab（> 2016版本） 要获得全部功能，请确保安装： Matlab统计和机器学习工具箱 Matlab脚本tutorial_main.mlx已在使用Matlab R2021a的macOS Catalina上进行了测试。 另请参阅由Kriegeskorte组编写的RSA工具箱： 数据集 摘自Woo et al。，2014，Nat Comms; 可以下载纸质PDF 参加人数： N = 59 任务 有两种类型的任务，并且在每个任务中都有两种条件（2 x 2设计） 身体上的痛苦任务（热量，温度条件） 社交痛苦任务（拒绝，朋友状况） 分析计划 步骤1：为每个参与者，每个区域计算RDM（4个ROI：aINS，dACC，S2 / dpINS，TPJ），并可