帮忙解密一下十六进制算法!
0x1B06C810C86AACCD73D133D356D5
0xB7068F113D6AABCCE1D173D3A0D595D7
帮忙解密一下转换成10进制。
回复讨论(解决方案)
$s = pack('H*', '1B06C810C86AACCD73D133D356D5');$r = 0;for($i=0; $i<strlen($s); $i++) { $r = bcadd(bcmul($r, 256), ord($s{$i}));}echo $r;
$s = pack('H*', '1B06C810C86AACCD73D133D356D5');$r = 0;for($i=0; $i<strlen($s); $i++) { $r = bcadd(bcmul($r, 256), ord($s{$i}));}echo $r;
0xB7068F113D6AABCCE1D173D3A0D595D7
解密出来应该是一个8位数字,不知用了什么加密算法!
如果是加密,那么你还得给出明文
如果是加密,那么你还得给出明文
我数据库里看到的就是这些字符呢!0xB7068F113D6AABCCE1D173D3A0D595D7
如果是加密,那么你还得给出明文
如果没有明文是不是就解密不出来了???
第一串与第二串有什么关系的?
第一串与第二串有什么关系的?
没关系,是两个不同的数值。

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Menyahsulit kod status HTTP 460: Mengapakah ralat ini berlaku? Pengenalan: Dalam penggunaan rangkaian harian, kami sering menghadapi pelbagai gesaan ralat, termasuk kod status HTTP. Kod status ini ialah mekanisme yang ditakrifkan oleh protokol HTTP untuk menunjukkan pemprosesan permintaan. Di antara kod status ini, terdapat kod ralat yang agak jarang berlaku, iaitu 460. Artikel ini akan menyelidiki kod ralat ini dan menerangkan sebab ralat ini berlaku. Definisi kod status HTTP 460: Pertama, kita perlu memahami asas kod status HTTP

Ditulis di atas & pemahaman peribadi penulis: Pada masa ini, dalam keseluruhan sistem pemanduan autonomi, modul persepsi memainkan peranan penting Hanya selepas kenderaan pemanduan autonomi yang memandu di jalan raya memperoleh keputusan persepsi yang tepat melalui modul persepsi boleh Peraturan hiliran dan. modul kawalan dalam sistem pemanduan autonomi membuat pertimbangan dan keputusan tingkah laku yang tepat pada masanya dan betul. Pada masa ini, kereta dengan fungsi pemanduan autonomi biasanya dilengkapi dengan pelbagai penderia maklumat data termasuk penderia kamera pandangan sekeliling, penderia lidar dan penderia radar gelombang milimeter untuk mengumpul maklumat dalam modaliti yang berbeza untuk mencapai tugas persepsi yang tepat. Algoritma persepsi BEV berdasarkan penglihatan tulen digemari oleh industri kerana kos perkakasannya yang rendah dan penggunaan mudah, dan hasil keluarannya boleh digunakan dengan mudah untuk pelbagai tugas hiliran.

Cabaran biasa yang dihadapi oleh algoritma pembelajaran mesin dalam C++ termasuk pengurusan memori, multi-threading, pengoptimuman prestasi dan kebolehselenggaraan. Penyelesaian termasuk menggunakan penunjuk pintar, perpustakaan benang moden, arahan SIMD dan perpustakaan pihak ketiga, serta mengikuti garis panduan gaya pengekodan dan menggunakan alat automasi. Kes praktikal menunjukkan cara menggunakan perpustakaan Eigen untuk melaksanakan algoritma regresi linear, mengurus memori dengan berkesan dan menggunakan operasi matriks berprestasi tinggi.

Lapisan bawah fungsi C++ sort menggunakan isihan gabungan, kerumitannya ialah O(nlogn), dan menyediakan pilihan algoritma pengisihan yang berbeza, termasuk isihan pantas, isihan timbunan dan isihan stabil.

Konvergensi kecerdasan buatan (AI) dan penguatkuasaan undang-undang membuka kemungkinan baharu untuk pencegahan dan pengesanan jenayah. Keupayaan ramalan kecerdasan buatan digunakan secara meluas dalam sistem seperti CrimeGPT (Teknologi Ramalan Jenayah) untuk meramal aktiviti jenayah. Artikel ini meneroka potensi kecerdasan buatan dalam ramalan jenayah, aplikasi semasanya, cabaran yang dihadapinya dan kemungkinan implikasi etika teknologi tersebut. Kecerdasan Buatan dan Ramalan Jenayah: Asas CrimeGPT menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis set data yang besar, mengenal pasti corak yang boleh meramalkan di mana dan bila jenayah mungkin berlaku. Set data ini termasuk statistik jenayah sejarah, maklumat demografi, penunjuk ekonomi, corak cuaca dan banyak lagi. Dengan mengenal pasti trend yang mungkin terlepas oleh penganalisis manusia, kecerdasan buatan boleh memperkasakan agensi penguatkuasaan undang-undang

01Garis prospek Pada masa ini, sukar untuk mencapai keseimbangan yang sesuai antara kecekapan pengesanan dan hasil pengesanan. Kami telah membangunkan algoritma YOLOv5 yang dipertingkatkan untuk pengesanan sasaran dalam imej penderiaan jauh optik resolusi tinggi, menggunakan piramid ciri berbilang lapisan, strategi kepala pengesanan berbilang dan modul perhatian hibrid untuk meningkatkan kesan rangkaian pengesanan sasaran dalam imej penderiaan jauh optik. Menurut set data SIMD, peta algoritma baharu adalah 2.2% lebih baik daripada YOLOv5 dan 8.48% lebih baik daripada YOLOX, mencapai keseimbangan yang lebih baik antara hasil pengesanan dan kelajuan. 02 Latar Belakang & Motivasi Dengan perkembangan pesat teknologi penderiaan jauh, imej penderiaan jauh optik resolusi tinggi telah digunakan untuk menggambarkan banyak objek di permukaan bumi, termasuk pesawat, kereta, bangunan, dll. Pengesanan objek dalam tafsiran imej penderiaan jauh

1. Latar Belakang Pembinaan 58 Portrait Platform Pertama sekali, saya ingin berkongsi dengan anda latar belakang pembinaan 58 Portrait Platform. 1. Pemikiran tradisional platform pemprofilan tradisional tidak lagi mencukupi Membina platform pemprofilan pengguna bergantung pada keupayaan pemodelan gudang data untuk menyepadukan data daripada pelbagai barisan perniagaan untuk membina potret pengguna yang tepat untuk memahami tingkah laku, minat pengguna dan keperluan, dan menyediakan keupayaan sampingan, akhirnya, ia juga perlu mempunyai keupayaan platform data untuk menyimpan, bertanya dan berkongsi data profil pengguna dan menyediakan perkhidmatan profil dengan cekap. Perbezaan utama antara platform pemprofilan perniagaan binaan sendiri dan platform pemprofilan pejabat pertengahan ialah platform pemprofilan binaan sendiri menyediakan satu barisan perniagaan dan boleh disesuaikan atas permintaan platform pertengahan pejabat berkhidmat berbilang barisan perniagaan, mempunyai kompleks pemodelan, dan menyediakan lebih banyak keupayaan umum. 2.58 Potret pengguna latar belakang pembinaan potret di platform tengah 58

Dalam persekitaran kerja hari ini, kesedaran semua orang tentang kerahsiaan semakin kukuh dan kukuh, dan operasi penyulitan sering dilakukan untuk melindungi fail apabila menggunakan perisian. Khususnya untuk dokumen penting, kesedaran tentang kerahsiaan harus ditingkatkan, dan keselamatan dokumen harus diberi keutamaan pada setiap masa. Jadi saya tidak tahu sejauh mana semua orang memahami penyahsulitan perkataan Bagaimana untuk mengendalikannya secara khusus? Hari ini kami sebenarnya akan menunjukkan kepada anda proses penyahsulitan perkataan melalui penjelasan berikut Rakan-rakan yang perlu mempelajari ilmu penyahsulitan perkataan tidak boleh ketinggalan kursus hari ini. Operasi penyahsulitan pertama sekali diperlukan untuk melindungi fail, yang bermaksud bahawa fail dilindungi sebagai dokumen. Selepas melakukan ini pada fail, gesaan muncul apabila anda membuka fail itu semula. Cara untuk menyahsulit fail adalah dengan memasukkan kata laluan, jadi anda boleh terus
