学习笔记---md5加密与base64算法

本文介绍了如何使用Java实现MD5哈希算法来加密字符串,并进一步利用Base64算法进行编码转换的过程。通过实例代码展示了从原始数据到经过MD5处理后的128位固定长度输出,再到Base64编码的转换步骤。

 

MessageDigest md = MessageDigest.getInstance("md5"); 

byte md5[] = md.digest(token.getBytes());   //128位  16【12,23,34,544543543543,】
			
			//base64编码    SABDSSDSD

BASE64Encoder encoder = new BASE64Encoder();

return encoder.encode(md5);//String类型返回值

 

base64算法:

 

把原来的3个字节转化为4个字节。

 

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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