MD5加密算法(java版)

package com.tencent.common;

import java.security.MessageDigest;

public class MD5 {
    private final static String[] hexDigits = {"0", "1", "2", "3", "4", "5", "6", "7",
            "8", "9", "a", "b", "c", "d", "e", "f"};

    /**
     * 转换字节数组为16进制字串
     * @param b 字节数组
     * @return 16进制字串
     */
    public static String byteArrayToHexString(byte[] b) {
        StringBuilder resultSb = new StringBuilder();
        for (byte aB : b) {
            resultSb.append(byteToHexString(aB));
        }
        return resultSb.toString();
    }

    /**
     * 转换byte到16进制
     * @param b 要转换的byte
     * @return 16进制格式
     */
    private static String byteToHexString(byte b) {
        int n = b;
        if (n < 0) {
            n = 256 + n;
        }
        int d1 = n / 16;
        int d2 = n % 16;
        return hexDigits[d1] + hexDigits[d2];
    }

    /**
     * MD5编码
     * @param origin 原始字符串
     * @return 经过MD5加密之后的结果
     */
    public static String MD5Encode(String origin) {
        String resultString = null;
        try {
            resultString = origin;
            MessageDigest md = MessageDigest.getInstance("MD5");
            resultString = byteArrayToHexString(md.digest(resultString.getBytes()));
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return resultString;
    }

}

 以上代码摘自微信支付官方Demo,仅作个人学习使用。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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