工具类之appSecret、timeStamp、nonce三个参数进行字典排序后SHA1加密,得到signature。

DES加密和解密工具(亲测可用) 可以指定不同的密钥进行加密操作,增强加密性能。加密和解密代码如下: package com.ywx.test.security; import java.security.Key; import javax.crypto.Cipher; import javax.crypto.spec.SecretKeySpec; /** * DES加密和解密工具,可以对字符串进行加密和解密操作. */ public class Test1 { /** 字符串默认键值 */ privat... 阅读详情

首先摆上工具类。

 public class SortAndEncryptUtils {
    public static String sortAndEncrypt(String appSecret, String timestamp, String nonce) {
        ArrayList<String> list = new ArrayList<String>();
        list.add(appSecret);
        list.add(timestamp);
        list.add(nonce);
        Collections.sort(list);
        return DigestUtils.shaHex(list.get(0) + list.get(1) + list.get(2));
    }
} 






再提供上DigestUtils的jar包:免费下载通道

摆上一段用法 :
String appSecret = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx";  //appSecret
String timestamp = String.valueOf(System.currentTimeMillis() / 1000); //获取系统时间的10位时间戳
String nonce = ""; //随机数
//得到一个三位的随机数
for (int i = 0; i < 3; i++) { nonce += String.valueOf((int) (Math.random() * 10)); }
//得到字典排序并且SHA1加密后的signature。
String signature = SortAndEncryptUtils.sortAndEncrypt(appSecret, timestamp, nonce); 




如有问题请多指正,您的指正使我更正确的前行.




使用Jmeter对SHA1加密接口进行性能测试 1、首先了解原理,就是需要对如下三个参数进行SHA1加密,(AppSecret + Nonce + CurTime),三个参数拼接的字符串,进行SHA1哈希计算,转化成16进制字符(String,小写) 2、CheckSum有效期:出于安全性考虑,每个checkSum的有效期为5分钟(用CurTime计算),建议每次请求都生成新的checkSum,同时请确认发起请求的服务器是与标准时间同步的,比如有NTP服务。 ... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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