判断多个IP是否合法

BOOL GetIPAddress(HWND hwnd)
{

	HWND hwndIP;
	char str[MAX_PATH] = "\0";
	int iLength;
	//取得IP地址
	hwndIP = GetDlgItem(hwnd, IDE_IPEDIT);
	iLength = GetWindowTextLength(hwndIP);
	GetWindowTextA(hwndIP, str, iLength+1);
	//如果没找到','符号,直接调用IsIPAddress
	if (strchr(str, ',') == NULL)
	{
		if (IsIPAddress(hwnd, str))
		{
			strcpy(g_szIPAddress, str);
			return TRUE;
		}
		else
		{
			return FALSE;
		}
	}
	
	char *pTemp = NULL;
	int iCount = 0;   //存放ip个数
	//获得ip个数
	pTemp = strchr(str, ',');
	while (pTemp != NULL)
	{
		iCount++;
		pTemp++;
		pTemp = strchr(pTemp, ',');
	}

	char *pp;         //存放每次找到','符号后面的地址
	char *pStr[MAX_PATH] = {NULL};  //存放ip指针
	int i = 0;
	//分别取出ip,保存在pStr
	char *p = strchr(str, ',');
	*p = '\0';
	pStr[i++] = str;
	p++;
	while (p != NULL)
	{
		pp = p;
		p = strchr(pp, ',');
		if (p != NULL)
		{
			*p = '\0';
			pStr[i++] = pp;
			p++;

		}
		else
		{
			pStr[i++] = pp;
		}
	}

	int mask = 0;   //用来判断是否有合法的ip
	ZeroMemory(g_szIPAddress, sizeof(g_szIPAddress));
	//调用IsIPAddress,如果ip合法 就存放在g_szIPAddress
	for (int y = 0; y < iCount; y++)
	{
		if (IsIPAddress(hwnd, pStr[y]))
		{
			strcat(g_szIPAddress, pStr[y]);
			if (y != (iCount - 1))
			{
				strcat(g_szIPAddress, ",");
			}
			mask++;
		}
	}
	//至少要有一个合法的ip,否则放回FALSE
	if (mask > 0)
	{
		return TRUE;
	}
	else if (mask == 0)
	{
		return FALSE;
	}

	return TRUE;
}
BOOL IsIPAddress(HWND hwnd, char *str)
{

	char *pTemp = NULL;
	int iCount = 0;
	//获得ip有几个 '.'
	pTemp = strchr(str, '.');
	while (pTemp != NULL)
	{
		iCount++;
		pTemp++;
		pTemp = strchr(pTemp, '.');
	}
	if (iCount != 3)
	{
		return FALSE;
	}

	const char *pChar;
	bool rv = true;
	int tmp1, tmp2, tmp3, tmp4, i;

	i = sscanf(str, "%d.%d.%d.%d", &tmp1, &tmp2, &tmp3, &tmp4);

	if( i != 4 )
	{
		return FALSE;
	}

	if ((tmp1 > 255) || (tmp2 > 255) || (tmp3 > 255) || (tmp4 > 255))
	{
		return FALSE;
	}

	for (pChar = str; *pChar != 0; pChar++)
	{
		if ((*pChar != '.') && ((*pChar < '0') || (*pChar > '9')))
		{
			return FALSE;
		}
	}
	return TRUE;
}


内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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