C语言实现SM4 CBC模式下PKCS7填充的加/解密算法程序 下面是一个完整的SM4加密和解密程序实现，包括轮密钥生成、加密和解密逻辑。请注意，此实现是基于SM4算法的基本逻辑。 我国SM4分组密码算法作为国际标准ISO/IEC 18033-3：2010/AMD1：2021《信息技术 安全技术 加密算法 第3部分：分组密码 补篇1：SM4》，由国际标准化组织ISO/IEC正式发布。 代码main中简单的演示了加密和解密，可在在线C语言网页中运行测试。 在深入探讨SM4加密算法与PKCS7填充在CBC模式下的C语言实现之前，我们首先应该了解SM4算法、PKCS7填充以及CBC模式的基本概念。 SM4是一种分组密码算法，主要应用于数据加密领域，用于保护数据的机密性。它是我国提出的加密标准，已被国际标准化组织ISO采纳。SM4算法的基本参数是固定的分组长度和密钥长度，分别采用128位作为分组长度和密钥长度。在实现SM4算法时，通常会涉及到密钥扩展、加密轮次以及每轮使用的轮函数等环节。 PKCS7填充是一种填充方法，用于数据加密前对数据进行填充至一定长度，以满足加密算法对数据长度的要求。在SM4加密中，使用PKCS7填充可以确保数据块的长度总是加密算法块大小的整数倍。具体来说，如果数据块少于16字节（128位），那么PKCS7填充会添加相应数量的填充字节，每个填充字节的值等于缺少的字节数。 CBC模式即密码块链接（Cipher Block Chaining）模式，是一种加密模式，它使用前一个块的加密结果与当前块进行异或操作后再进行加密。在CBC模式中，第一个数据块与初始向量（IV）进行异或。初始向量的作用是确保即使相同的数据块被加密，也会产生不同的密文，增加安全性。 在C语言中实现SM4 CBC模式的PKCS7填充加/解密算法，需要设计出以下几个关键步骤： 1. 密钥和初始向量的生成与管理，确保它们符合SM4算法的要求。 2. 对输入数据执行PKCS7填充算法，保证数据块长度与SM4算法块大小一致。 3. 实现轮密钥生成，这是加密和解密过程中密钥的动态变化过程。 4. 实现SM4算法的加密和解密逻辑，按照SM4算法规定的轮函数和轮次数进行数据处理。 5. 在CBC模式下，处理初始向量（IV），并使用它与第一个数据块进行异或操作。 6. 对于解密过程，需要逆向执行上述步骤，包括还原数据块的PKCS7填充，以及验证密钥和初始向量的准确性。 具体到代码层面，上述功能是通过一系列函数实现的，包括SM4_ECB_Encrypt、SM4_ECB_Decrypt、SM4_CBC_Encrypt和SM4_CBC_Decrypt等函数。这些函数负责处理不同模式下的加密和解密任务，遵循SM4算法的标准实现。在实际应用中，还需要考虑代码的安全性和效率，例如对内存操作和敏感数据的处理。 了解了上述内容，就可以从提供的代码片段着手，深入分析其加密和解密的具体逻辑。同时，参考在线C语言网页进行代码测试，验证实现的正确性和安全性。需要注意的是，代码引用应确保不侵犯原作者的版权，如若使用，应获得相应授权或遵守相关使用规则。

ChatGPT 技术的自然语言生成与理解研究 ChatGPT 技术的自然语言生成与理解研究是人工智能领域中的两个重要子领域。它们的研究目标是使计算机能够像人类一样理解和生成自然语言，进而与人类进行交流和沟通。近年来，随着深度学习技术的快速发展，ChatGPT 技术在自然语言生成与理解方面取得了重要突破。 在自然语言生成方面，ChatGPT 技术能够根据输入的上下文和语义信息，生成连贯、准确的回答。通过预训练的方式，它学习了大量真实对话数据，能够根据对话历史产生有逻辑的回复。与以往的生成模型相比，ChatGPT 具备更强的上下文理解能力和语境感知能力，能够更好地模拟人类的表达和思维方式。这让它在对话系统中的应用更加自然、流畅。 在自然语言理解方面，ChatGPT 技术可以通过模式匹配和语义分析，准确地理解人类的语言输入。它能够识别语句中的实体、情感、动作等信息，并根据这些信息做出相应的回应。这为智能客服、信息检索等场景提供了更好的解决方案。 然而，尽管 ChatGPT 技术取得了一定的成功，它仍然面临一些挑战。ChatGPT 技术往往在多回合的对话中容易出现语义歧义和回复不准确的问题。这是因为模型只能在有限的上下文范围内进行推理，导致对话的语境理解和推断能力受限。ChatGPT 技术对于文本的敏感性较强，在遇到包含误导信息或口语化表达的文本时，容易产生错误的回复。 为解决这些挑战，可以通过引入更多的预训练数据和多模态信息，提高对话系统的上下文理解和语言生成能力。此外，可以结合强化学习等方法，对 ChatGPT 进行后序微调，以提高其在特定任务上的表现和可控性。 此外，ChatGPT 技术的应用领域也可以进一步拓展。例如，它可以用于情感分析、内容摘要、写作辅助等方面。通过结合自然语言生成和理解技术，我们可以开发出更加智能化、个性化的人机对话系统，进一步提升人工智能在交流和沟通方面的能力。 ChatGPT 技术的自然语言生成与理解研究对于人工智能领域的发展具有重要意义。它不仅为对话系统、翻译系统等应用提供了新的思路和解决方案，也为我们对人类语言本质的研究提供了新的视角。 ChatGPT 技术的应用前景非常广阔。例如，在客服领域，ChatGPT 技术可以用于智能客服系统，提供更加智能化的客服服务。在翻译领域，ChatGPT 技术可以用于机器翻译，提高翻译的准确性和流畅性。在写作领域，ChatGPT 技术可以用于写作辅助，帮助用户快速生成高质量的文章和报告。 此外，ChatGPT 技术还可以应用于情感分析、内容摘要、对话管理等领域。例如，在情感分析领域，ChatGPT 技术可以用于分析用户的情感倾向，提高客服系统的回应准确性。在内容摘要领域，ChatGPT 技术可以用于自动生成摘要，帮助用户快速了解文章的主要内容。 ChatGPT 技术的自然语言生成与理解研究对于人工智能领域的发展具有重要意义。它不仅可以提高对话系统、翻译系统等应用的智能化和流畅性，也可以为我们对人类语言本质的研究提供新的视角。随着技术的不断进步和创新，我们有理由期待 ChatGPT 技术在实际应用中发挥更大的价值。

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涉及分类模型：朴素贝叶斯/支持向量机/随机森林/KNN 结合文章《L4 垃圾邮件数据集分类延申 - NB/KNN/SVC/随机森林》使用更佳

具有内部基准,I2C通讯 的ADS1115数字模拟转换芯片，宽电源电压：2.0V 至 5.5V，I2C通讯，简单移植即可使用。 在数据速率高达每秒 860 个样本 (SPS)的情况下执行转换。PGA 可提供从 ±256mV 到 ±6.144V 的输入范围，从而实现精准的大小信号测量。ADS1115 具有 一个输入多路复用器 (MUX)，可实现两次差动输入测量或四次单端输入测量。 既可在连续转换模式下工作，也可在单冲模式下工作。在单冲模式下，这些器件可在一次 转换后自动断电；因此显著降低了空闲期间的功耗。 地址可以根据硬件连接改变，一套系统上最多可以使用4片，最多可以达到16个模拟输入通道

### 算法设计与分析实验报告知识点总结 #### 实验一：Coin-row problem 1. **问题定义**：给定一排硬币，每个硬币有一定的价值，求出一种方法在不拾取相邻硬币的前提下，可以拾取的最大价值。 2. **算法思想**：通过动态规划解决问题，从左到右计算每一个位置能获得的最大价值。对于每个硬币，有两种选择：拾取当前硬币和不拾取当前硬币，然后取两种选择中的最大值。 3. **时间复杂度**：O(n)，因为只需要遍历一次硬币数组即可完成计算。 4. **空间复杂度**：O(1)，由于只需要存储上一个位置和当前位置的两个值，可以使用固定空间完成计算。 5. **具体实现**：首先定义数组来存储每一步的最大值，然后从左到右遍历数组，每个位置上更新最大值，最后输出最后一个硬币的最大值作为答案。 #### 实验二：Coin-collecting by robot 1. **问题定义**：在一块棋盘上，机器人从左上角出发，到达右下角，中间有硬币分布，要求在不回头的前提下，拾取尽可能多的硬币。 2. **算法思想**：使用动态规划算法。机器人在每个格子时，有两种选择：向右或向下移动一格。在每次移动时，比较右边和下面的硬币数量，选择一个硬币数量多的方向移动，从而保证在到达右下角时，已经收集了最多的硬币。 3. **时间复杂度**：O(n*m)，其中n是棋盘的行数，m是棋盘的列数，因为需要遍历整个棋盘。 4. **空间复杂度**：O(n*m)，由于需要一个二维数组来记录每个位置的最大硬币数，空间复杂度与棋盘的大小成正比。 5. **具体实现**：定义一个二维数组来存储到每个位置时可能收集到的最大硬币数，然后遍历整个棋盘，记录从起点到每个格子的最大硬币数，最后输出右下角的最大硬币数。 #### 实验方案 1. **头文件和命名空间**：使用了头文件，这个头文件包含了几乎所有的C++标准库头文件，方便代码编写，但在生产环境中使用需要谨慎。 2. **变量声明和初始化**：声明了数组a来存储硬币的价值或硬币的分布，并初始化为0。 3. **输入处理**：使用cin来读取硬币的数量和每枚硬币的价值或硬币的分布矩阵。 4. **算法实现**：使用动态规划的方法进行数组的更新，得出最大价值或硬币数量。 5. **测试数据规模及生成方式**：设定不同的数据规模进行测试，手动输入测试数据，以验证算法的正确性和效率。 6. **运行时间和空间的采集方法**：使用clock_t数据类型和clock()函数来计算算法运行的时间，并通过sizeof运算符来获取程序运行时占用的内存空间。 #### 实验环境 实验环境配置为Windows 10系统，使用DEV开发环境进行代码的编写和测试。 ###

算法设计与分析实验报告通常要求学生设计算法并进行复杂度分析，通过实际编程实现算法后，根据实验结果分析算法的效率。西南科技大学的这份实验报告涵盖了两个主要的算法问题及其解决方案，包括变位词问题和邮局位置优化问题。 变位词问题要求判断两个输入单词是否是变位词。变位词是指由相同字母以不同顺序组成的单词，例如“listen”和“silent”。实验的算法分析首先检查两个单词长度是否相等，如果长度不等，直接判断不是变位词。若长度相等，则通过统计每个字母出现的次数来判断是否为变位词。算法的时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(1)，其中n为单词的长度。这种算法适用于长度较短的单词，但如果单词长度非常长，则可能需要更高效的算法。 邮局问题则是一个典型的优化问题。目标是找到一个位置，使得n个居民点到邮局的总距离最小。在实验报告中，算法通过排序所有居民点的x坐标和y坐标，找出中位数作为邮局的x坐标和y坐标。因为中位数的特性，可以保证总距离之和最小。排序的时间复杂度为O(n logn)，空间复杂度为O(n)。这一问题利用了中位数的优化特性，适合解决此类位置优化问题。 实验方案部分提供了具体实现算法的步骤。在实现变位词检测时，报告中提到了使用strlen函数计算字符串长度，并使用两个整数数组来统计字母出现次数。通过比较两个字符串的对应字母计数，最终判断是否为变位词。对于邮局问题，算法首先读取居民点个数，然后读取每个居民点的坐标，对坐标进行排序后计算中位数，并计算邮局到每个居民点的距离之和。 为了评估算法性能，报告还描述了测试数据规模及生成方式，以及运行时间和空间的采集方法。通过手动输入测试数据，可以调整数据规模，观察算法在不同数据规模下的表现。时间复杂度的采集通过记录算法开始和结束时的系统时钟计数来计算，从而评估算法的执行效率。 在实际编程实践中，代码通常会包括头文件包含、变量声明、函数定义、主函数以及算法实现等部分。每个部分都承担着不同的功能，确保程序逻辑的正确性和代码的可读性。例如，使用头文件中的strlen函数获取字符串长度，使用和等基本数据类型存储数据，以及通过中的clock()函数和宏计算程序运行时间。 这份实验报告详细介绍了算法的设计过程和分析，以及如何通过编程语言（如C++）实现算法，并对算法性能进行评估。报告不仅涉及到了基本的算法设计和数据结构知识，还涵盖了算法的时间复杂度和空间复杂度分析，这些都是算法设计与分析实践中的核心内容。通过解决变位词和邮局位置优化这两个具体问题，报告充分展示了算法在实际问题解决中的应用价值。

一．实验内容 MapReduce编程实践： 使用MapReduce实现多个文本文件中WordCount词频统计功能，实验编写Map处理逻辑、编写Reduce处理逻辑、编写main方法。 二．实验目的 1、通过实验掌握基本的MapReduce编程方法。 2、实现统计HDFS系统中多个文本文件中的单词出现频率。 三．实验过程截图及说明 1、在本地创建多个文本文件并上传到Hadoop： （1）创建本地存放文件的文件夹： （2）使用vim命令向文件里添加内容： （3）在Hadoop里创建存放文件的目录： （4）将本地的3个文件上传到Hadoop上： 2、编写java代码来操作读取文件并统计： （1）启动idea： （2）目录结构： （3）编写log4j.properties文件： （4）引入需要用到的依赖： 。。。。。。 ### 大数据实验四-MapReduce编程实践 #### 一、实验内容与目的 ##### 实验内容概述 本次实验的主要内容是使用MapReduce框架来实现WordCount词频统计功能，即统计HDFS（Hadoop Distributed File System）系统中多个文本文件内的单词出现频率。具体步骤包括： 1. **编写Map处理逻辑**：设计一个Map函数，负责读取输入文件中的每一行数据，将其拆分为单词，并为每个单词分配一个初始计数值（通常是1）。 2. **编写Reduce处理逻辑**：设计一个Reduce函数，对中间结果进行汇总，将所有相同单词的计数值相加，得到该单词在整个文件集合中的总出现次数。 3. **编写main方法**：设置MapReduce作业的配置信息，如指定输入输出路径、Mapper和Reducer类等，并启动作业执行。 ##### 实验目的 1. **掌握基本的MapReduce编程方法**：理解MapReduce的基本原理和编程流程，学会如何使用Java编写MapReduce程序。 2. **实现统计HDFS系统中多个文本文件中的单词出现频率**：通过实际操作，体验MapReduce在处理大数据集时的高效性。 #### 二、实验过程详解 ##### 1. 在本地创建多个文本文件并上传到Hadoop - **创建本地存放文件的文件夹**：首先在本地机器上创建一个文件夹用于存放即将上传至Hadoop的文本文件。 - **使用vim命令向文件里添加内容**：使用文本编辑器或Linux下的`vim`命令创建多个文本文件（例如words1.txt、words2.txt、words3.txt），并在这些文件中写入一些测试数据。 - **在Hadoop里创建存放文件的目录**：登录到Hadoop集群，使用`hadoop fs -mkdir`命令在HDFS上创建一个新的目录来存放即将上传的文件。 - **将本地的3个文件上传到Hadoop上**：使用`hadoop fs -put`命令将本地的测试文件上传到HDFS上指定的目录中。 ##### 2. 编写Java代码来操作读取文件并统计 - **启动IDEA**：打开IntelliJ IDEA或其他集成开发环境。 - **目录结构**：创建项目目录结构，通常包含src/main/java、src/main/resources等目录。 - **编写log4j.properties文件**：在资源目录下创建log4j配置文件，用于日志管理。 - **引入需要用到的依赖**：在项目的build.gradle或pom.xml文件中添加必要的Hadoop和MapReduce依赖。 - **编写Mapper处理逻辑**：定义一个Mapper类，继承自`org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper`，重写`map()`方法，用于处理输入的文本数据并输出键值对（k表示单词，v表示计数值）。 - **编写Reducer处理逻辑**：定义一个Reducer类，继承自`org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer`，重写`reduce()`方法，用于对相同键（单词）的所有值（计数值）进行汇总。 - **编写main函数驱动模块**：创建一个Driver类，用于配置MapReduce作业参数，并启动作业。 - **运行main函数方法**：在IDEA中运行Driver类的main方法，提交作业至Hadoop集群执行。 - **运行成功后查看输出文件内容**：作业完成后，在HDFS上指定的输出目录中查看统计结果。 #### 三、实验总结及心得体会 **实验总结**：通过本次实验，不仅掌握了MapReduce的基本编程方法，还了解了其在大数据处理领域的重要作用。MapReduce能够高效地处理大量数据，极大地提升了数据分析的速度和准确性。 **心得体会**： 1. **理解MapReduce的工作原理**：深入学习MapReduce的工作机制，理解其分布式计算的优势。 2. **实际编程经验积累**：通过编写MapReduce程序，积累了实际编程经验，熟悉了Hadoop和MapReduce的API。 3. **分布式计算的认识**：认识到分布式计算的局限性与优势，在实际应用中需要权衡数据规模和计算需求。 4. **Hadoop框架的理解**：对Hadoop框架有了更全面的认识，为进一步学习Hadoop生态系统打下基础。 5. **编程能力提升**：通过不断调试和优化代码，提高了编程技能和解决问题的能力。 本次实验不仅是一次技术上的尝试，更是对未来大数据处理技术和分布式计算领域的一次深入探索。

模电 直流可调稳压电源设计 Multisim14 仿真报告 利用三极管、二极管基本特性，稳压电源知识设计相应模拟电路。 （1）用集成芯片制作一个0~15V的直流电源； （2）功率≥12W； （3）电源指示灯电流≤10mA； （4）具有过压、过流保护功能； LM317 LM337芯片3087 模电技术在现代电子设计中占有重要地位，它涉及电子元件的基本工作原理及其应用。在直流可调稳压电源设计中，模电技术更是发挥着关键作用。本报告详细介绍了如何利用三极管、二极管的基本特性，结合稳压电源的知识，设计出一个直流电源，并通过Multisim14软件进行仿真。 直流可调稳压电源设计的核心在于提供一个稳定的直流电压输出，并具备一定的功率容量以满足负载需求。本设计要求制作的直流电源输出范围为0~15V，功率不小于12W，这需要在设计时仔细考虑电路的功率密度和散热问题。电源指示灯的设计也是不可或缺的部分，它需要一个电流在10mA以下的稳定工作状态，以便于用户了解电源的工作状态。此外，设计还加入了过压和过流保护功能，以确保电源在异常情况下能够自动切断输出，保护负载和电源本身。 在具体实现方面，本设计采用了LM317和LM337这两款集成芯片。LM317是一款正向可调输出的三端线性集成稳压器，而LM337则是其负向可调输出的对应产品。这两款芯片都能够提供稳定的输出电压，并且具有很好的温度系数，适合用于要求严格的直流电源设计中。3087可能是某种型号的稳压芯片或元件编号，但具体信息需查阅详细数据手册。 本报告采用的仿真软件Multisim14是一款由National Instruments开发的电子电路仿真软件，它能够提供直观的电路设计界面和详尽的电路分析工具，是电子工程设计中常用的仿真工具之一。 在文件名称列表中，我们可以看到一系列文件名，它们包含了报告的各个部分，如引言、设计过程、仿真结果等。这些文件将详细描述整个设计过程，包括理论基础、电路设计、仿真测试和结论等。文件中的图片和文档格式表明，报告将采用图文并茂的方式，使内容更加直观易懂。 根据上述信息，我们可以归纳出以下几个知识点： 1. 模电技术在直流稳压电源设计中的应用。 2. 直流稳压电源的基本要求，包括输出电压范围、功率、电源指示灯设计、过压过流保护等。 3. LM317和LM337集成稳压芯片的功能和特性。 4. Multisim14仿真软件在电路设计和测试中的作用。 5. 仿真报告的构成，包括引言、设计过程、仿真测试结果和结论等内容。 这份仿真报告不仅仅是一个直流稳压电源的设计说明书，它还涵盖了模电技术的应用，电源设计的关键技术点，以及仿真软件在工程设计中的重要性。通过这份报告，工程师和技术人员可以了解如何将理论知识应用于实际电路设计，并通过仿真软件验证设计的正确性和可行性。

《易语言Exdui Win10加载条/加载圈特效组件详解》 在软件开发过程中，用户界面（UI）的设计和交互体验至关重要。一个优秀的UI不仅能让用户感到舒适，还能提升软件的整体品质。Windows10操作系统以其独特的设计风格赢得了用户的喜爱，其中加载条和加载圈的动画效果尤其引人注目。为了帮助开发者实现类似的效果，易语言提供了一个名为"Exdui Win10加载条/加载圈特效动画扩展组件"的工具，它将Windows10的加载特效引入到易语言的程序设计中。 易语言，作为一款面向初学者和专业开发者的中文编程语言，其强大的图形化编程界面和丰富的库函数使得编程变得更加直观。Exdui是易语言中用于界面设计的一个重要组件，它提供了丰富的UI控件和动画效果，极大地丰富了程序的视觉表现力。 该"Exdui Win10加载条"组件，顾名思义，是模仿Windows10系统加载条样式而设计的。它不仅包含了加载过程中的动态效果，如渐进式的填充和流畅的动画，还可能支持自定义颜色、宽度和速度等参数，以满足开发者对不同场景的需求。加载条的实现涉及到了图形绘制、动画帧更新以及事件处理等技术，通过这些技术，开发者可以创建出具有专业水准的进度反馈界面。 而"Exdui Win10加载圈"组件则专注于模拟Windows10系统的圆形加载动画。这种动画通常用于表示任务正在后台进行，用户需要等待。加载圈的实现通常基于数学计算，通过计算角度变化和颜色填充，形成环形旋转的视觉效果。开发者可以通过调整速度、大小、颜色等属性来定制自己的加载圈动画，使其更符合应用的风格。 在提供的压缩包中，"Win10加载条 和 加载圈.e"是一个易语言的工程文件，包含了这两个组件的源代码和实例。开发者可以通过打开这个文件，查看和学习源代码，理解其内部的工作机制。"Ex_DirectUI.ec"是扩展组件库文件，包含了Exdui的相关组件和函数，供开发者在自己的项目中引用。 易语言Exdui Win10加载条/加载圈特效组件为开发者提供了一套便捷的方式来实现现代感十足的加载动画，提高了软件的用户体验。通过深入研究和实践，开发者不仅可以掌握组件的使用，还可以进一步提升自己的图形界面设计和动画编程能力。