推荐使用素数域256位椭圆曲线。 椭圆曲线方程：y2 = x3 + ax + b。 曲线参数： p=FFFFFFFE FFFFFFFF FFFFFFFF FFFFFFFF FFFFFFFF 00000000 FFFFFFFF FFFFFFFF a=FFFFFFFE FFFFFFFF FFFFFFFF FFFFFFFF FFFFFFFF 00000000 FFFFFFFF FFFFFFFC b=28E9FA9E 9D9F5E34 4D5A9E4B CF6509A7 F39789F5 15AB8F92 DDBCBD41 4D940E93 n=FFFFFFFE FFFFFFFF FFFFFFFF FFFFFFFF 7203DF6B 21C6052B 53BBF409 39D54123 Gx=32C4AE2C 1F198119 5F990446 6A39C994 8FE30BBF F2660BE1 715A4589 334C74C7 Gy=BC3736A2 F4F6779C 59BDCEE3 6B692153 D0A9877C C62A4740 02DF32E5 2139F0A0

如下所示： import serial import string import binascii s=serial.Serial('com4',9600) s.open() #接收 n=s.inwaiting() if n: data= str(binascii.b2a_hex(s.read(n)))[2:-1] print(data) #发送 d=bytes.fromhex('10 11 12 34 3f') s.write(d) s.close() 以上这篇Python3 串口接收与发送16进制数据包的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支

边上挑 使用Django框架创建-为期一个赛季的NFL比赛，您可以在联赛中竞争，通过选拔和传播投注赢得最多的积分。 本地开发设置 使用以下链接获得良好的指导： : 添加新应用 python manage.py startapp应用名称 更新fantasyFootball.urls.py以包含应用程序Ex的URL。 url（r'^ account /'，include（'account.urls'））其中'account'是新的应用程序名称 NFL徽标位于 配色方案 绿色：＃19A404灰色：＃4d4b4b白色：#ffffff浅蓝色：＃33A1FD中蓝色：＃3066be深蓝色：＃1B2A41 如何部署 使用腻子导航到服务器，使用用户bdunc登录并导航到项目文件夹。 'cd / home / bdunc / fantasyFootball' 'Git pull origin maste

pdf-cut-white 动机 在使用乳胶时，需要花一些时间cut the unneccessary white part in pdf ，然后，这里有一个工具。 在使用Latex书写论文时（或者其他时刻），花费了过多的时间处理PDF裁剪不必要的图表白边-裁剪不必要的图表白边。 所幸就写个工具自动完成吧-自动化且精准。 这个文档已经够短了，请随时读一遍先。 特征 自动剪切pdf中不必要的白色部分。 此pdf可能是表格或图形的打印结果。 工具可以对生成的PDF图进行自动裁剪，减少人工操作和其他软件依赖（如Acrobat ）。 其自动的工作流程为： 读取原始PDF文件 识别PDF中的白边 缩小白

改名后python3.9 3.8 3.6 均可用，实测解决import bz2或 import pandas时的ModuleNotFoundError: No module named ‘_bz2‘问题

下载python3.6.5安装包 1.   上传安装包。打开终端，利用命令cd 进入文件所在文件夹里 python@ubuntu:~/workspace$pwd /home/python/workspace 2.   解压文件 tar xfzPython-3.6.5.tgz 注意：这里使用xfz命令，而不建议使用-xvzf命令，因为其释放的文件夹需要root权限才可以更改或者删除。 python@ubuntu:~/workspace$tar xfz Python-3.6.5.tgz python@ubuntu:~/workspace$ll 总用量 22472 drwxrwxr-x 4 p

使用CNN进行手语检测：使用人的手势和使用CNN-Keras-tensorflow的手势控制计算器识别ASL字母和数字

tree树 树的python3实现的集合。 包括AVL树，间隔树等。 安装 pip3 install pytrees 用法 >> > from pytrees import AVLTree , IntervalTree , BinaryIndexTree , Trie >> > avl = AVLTree . buildFromList ([ - 1 , - 2 , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 ]) >> > avl . visulize () -----------------Visualize Tree---------------------- 2 -1 5 -2 1 3 6 4 -----------------End Visualization----------------

朴素贝叶斯算法实战 email邮件数据集，SogouC新闻数据集 Email_NB.py垃圾邮件过滤实现（Python3实现） Naive_Bay.py 朴素贝叶斯算法实现（Python3实现） 样本比较小，成功率大概为90% import numpy as np from functools import reduce """ 函数说明:创建实验样本 Parameters: 无 Returns: postingList - 实验样本切分的词条 classVec - 类别标签向量 """ def loadDataSet(): postingList=[['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please'], #切分的词条 ['maybe', 'not', 'take', 'him', 'to', 'dog', 'park', 'stupid'], ['my', 'dalmation', 'is', 'so',

什么是Scrapy？ 　　Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架，非常出名，非常强悍。所谓的框架就是一个已经被集成了各种功能（高性能异步下载，队列，分布式，解析，持久化等）的具有很强通用性的项目模板。对于框架的学习，重点是要学习其框架的特性、各个功能的用法即可。 一、背景      在做爬虫项目的过程中遇到ip代理的问题，网上搜了一些，要么是用阿里云的ip代理，要么是搜一些网上现有的ip资源，然后配置在setting文件中。这两个方法都存在一些问题。 1、阿里云ip代理方法，网上大都是配置阿里云的ip代理的用户名、密码然后加密、解密。我按照上面的方面操作，发现阿里