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关于 CryptoSage在SageMath（ ）中提供了加密算法。 该项目面向对密码学感兴趣的学生和工程师。 您可以尝试使用真实参数和完整密钥长度来测试这些加密算法。 我们在SageMath中编写密码算法。 安装 首先，您需要安装SageMath。 然后， sage命令可以加载并运行CryptoSage脚本。 特征 我们希望实施所有流行的公钥方案： 基于整数因子的密码系统，包括RSA / Rabin / Paillier等。 基于描述日志的密码系统，包括DH / ElGamal / DSA等。 ECC（椭圆曲线密码学） 基于配对的密码学 基于晶格的密码学 基于编码的密码学 椭圆曲线密码学 EC域参数： prime192v1.sage EC密钥生成： eckeygen.sage ECDSA签名生成和验证ecdsa.sage 您可以查看并尝试ectest.sage $

输入经纬高即可提取百度地图中存在的街景图片

刷题时常用函数： sorted() count() reversed() replace() set():去重，针对可迭代对象 ‘’.join()：链接字符串数组 一： hex(x):cross_mark:10进制整数 返回16进制数，以字符串形式表示 hex(-42) ‘-0x2a’ oct(x):cross_mark:10进制整数 返回8进制数，以字符串形式表示 bin(x):x – int 或者 long int 数字 返回二进制字符串 int(‘10’) # 字符串转换成10进制整数 int(‘10’,16) # 字符串转换成16进制整数 int(‘0x10’,16) # 字符串转换成16进制整数 int(‘

爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储，以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤： URL收集： 爬虫从一个或多个初始URL开始，递归或迭代地发现新的URL，构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。 请求网页： 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求，获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现，如Python中的Requests库。 解析内容： 爬虫对获取的HTML进行解析，提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据，如文本、图片、链接等。 数据存储： 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中，以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则： 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制，爬虫需要遵守网站的robots.txt协议，限制访问频率和深度，并模拟人类访问行为，如设置User-Agent。 反爬虫应对： 由于爬虫的存在，一些网站采取了反爬虫措施，如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。 爬虫在各个领域都有广泛的应用，包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而，使用爬虫需要遵守法律和伦理规范，尊重网站的使用政策，并确保对被访问网站的服务器负责。

基于StyleGAN2的新版人脸生成器 Read English Introduction：   这儿是一批基于StyleGAN2制作的新版人脸生成器，既包含基于旧版重制的，，，和生成器，也新增了两款更具美学意义的和生成器，并附赠有通配的人脸属性编辑器。做了这么多款生成器已经足够用，我将不再尝试做人脸生成器相关的新内容，而是去探索更实用、更能满足用户需求的生成技术，以更好地服务人民（譬如可以了解一下）。   生成器的作用是可提供我们各种样式的人脸素材，供我们在多种场景下应用并有助于节省寻找真人（人脸）的成本，值得注意的是，每张人脸都是不存在于这个世界上的AI虚拟人物，他们独特且永不重复。 新版的提升与价值何在？   基于StyleGAN2制作的版本消除了图片中水滴斑点和扭曲/损坏现象的出现，使生成的成功率接近100%（可参见下方随机生成的数据集），能被应用于大批量生成任务之中；另外图片的质

该版本由官网https://www.python.org/downloads/windows/下载，方便大家安装使用

基于python实现微信接入ChatGpt进行自动回复

基于python的药店药品管理系统 - 毕业设计 - 课程设计.zip

CICIDS2017数据集包含良性和最新的常见攻击，与真实的现实世界数据（PCAPs）相类似。它还包括使用CICFlowMeter进行网络流量分析的结果，并根据时间戳、源和目的IP、源和目的端口、协议和攻击来标记流量（CSV文件）。此外，还提供了提取的特征定义。 生成真实的背景流量是我们建立这个数据集的首要任务。我们使用了我们提出的B-Profile系统（Sharafaldin, et al. 2016）来描述人类互动的抽象行为并生成自然的良性背景流量。对于这个数据集，我们建立了基于HTTP、HTTPS、FTP、SSH和电子邮件协议的25个用户的抽象行为。Friday-WorkingHours-Afternoon-DDos.pcap_ISCX.csv 2023-02-28 73.55MB Wednesday-workingHours.pcap_ISCX.csv 2023-02-28 214.74MB Friday-WorkingHours-Afternoon-PortScan.pcap_ISCX.csv 2023-02-28 73.34MB Friday-WorkingHours-Mo