从python字典中提取hash字库之方法~

【信息科学与工程学】【控制科学】第十二篇 微型计算机控制技术01 更精确的经典模型:I1在第5周期WB结束,I2最早可在第6周期进入EX,但I2在ID阶段就需要R1,因此I2的ID需在第6周期,而I1的WB在第5周期,所以I2的ID可以紧接在第6周期,但中间仍有一个stall(因为I1的EX结果要等到MEM之后才能转发给ID?有优先级继承后,Task_L被提升优先级,不会被Task_M抢占,阻塞时间缩短为Task_L剩余执行时间(9ms),仍可能超过10ms,但可通过调整任务周期或使用中断处理缓解。电感L=10μH,输出电容C=100μF,ESR=5mΩ。 阅读详情

如前例字典,实际是hash和字符的对应,那么经过适当的处理,我们实际可以提取出其hash字库,由于前述之提取方式,可以分字和词2种提取,代码如下:


    sector_type_dict = {}   # 字典载入...(略)

    new_dict1 = {}
    new_dict2 = {}
    
    for key, values in sector_type_dict.items():        
        
        l = len(values[1].encode('GBK'))
        
        if l > 12:
            get_str = values[1].encode('GBK')[-12:].decode('GBK')
        elif l < 12:
            get_str =  ' ' * (12-l) + values[1]
        else:
            get_str = values[1]
        #endif
        
        print (key, get_str, len(get_str.encode('GBK'))) 
        
        key_str = key.split("-")
        
        new_dict2[key_str[0]] = get_str.encode('GBK')[:4].decode('GBK')
        new_dict2[key_str[1]] = get_str.encode('GBK')[4:8].decode('GBK')
        
        new_dict1[key_str[2]] = get_str.encode('GBK')[8:10].decode('GBK')
        new_dict1[key_str[3]] = get_str.encode('GBK')[10:12].decode('GBK')
        
    #next
    
    Save_dict(new_dict1, "1-GBK.txt", "0000000000000000", "  ")
    Save_dict(new_dict2, "2-GBK.txt", "0000000000000000", "    ")
        

如上代码,最后生成1.txt和2.txt分别为:

{
"007f727e7fb6ff00": "服",
"003e7ebdf73eee00": "务",
"0010feffffc3fe00": "白",
"005f7f77337f9300": "酒",
"00cc7f1e5eefd900": "冰",
"004c3eed5ed5f700": "洗",
"007fff66ff18ff00": "空",
"001f3fdf7f7f6300": "调",
"007f7efe7ddf7c00": "部",
"00645ff6fe7f4400": "件",
"007e7e7fe77e7e00": "器",
"0042ff66ee5a6600": "材",
"006aeeea6ffe4200": "料",
"0023ffff7ff93300": "制",
"005e3fde525eff00": "造",
"00726ffa6e72f600": "封",
"00793f7f7ff9ef00": "测",
"005e33df5e6c3f00": "设",
"0076feff7e7e7e00": "备",
"00cc4cff4c6c6c00": "计",
"007ecbfbcbdbee00": "印",
"00797f5f7ff99b00": "刷",
"00207efa7a477f00": "包",
"00247ffeff7e7700": "装",
"007e73deff5e6500": "保",
"00ecfbdef8f69f00": "险",
"007edafedafd1f00": "电",
"00087eda7e18ff00": "生",
"00ff7f7fc0c08000": "产",
"0064ff757fc44400": "种",
"007e5e7ede5e5f00": "植",
"0034fd777634ff00": "业",
"0064ff6cfef74400": "林",
"004fd1eedff79c00": "综",
"001876ff7e667e00": "合",
"00443f7d6ff59f00": "池",
"007eff3c7eff1800": "学",
"007e667effffff00": "品",
"005ef27ad2537300": "机",
"0018db7e1c34e300": "火",
"0018fb7c6cdbb900": "水",
"0048fe7adf73bd00": "热",
"0010fe7f3362ce00": "力",
"0056ff3f365cff00": "发",
"007e7e7e7e7ee300": "其",
"00247ffd5e755f00": "他",
"001866ff7e4a7f00": "金",
"000076fffffeb314": "融",
"0046ff595d5fbf00": "加",
"007f18181818ff00": "工",
"007fff7e7a5a6600": "贸",
"007e7e7e7ef95e00": "易",
"00ff24ff2464c400": "开",
"0044ffff57759f00": "地",
"007ff27e7fb6ff00": "服",
"004eff7ffe5f4600": "棉",
"004cffeaeffbf600": "纺",
"007cde73fb7ec300": "染",
"0046ff4fff7f5700": "辅",
"004edbf1efeaf100": "织",
"00677f76ff0eff00": "整",
"007eff32fcfef900": "家",
"0048fffe5f576600": "饰",
"00247ffeff7ef700": "装",
"007e7e7e7f7e7e00": "普",
"005ffb5ff77b7300": "钢",
"006eec7f7f4a6600": "特",
"005ffb5ff57b5300": "钢",
"007f7e7f7ecef900": "原",
"005e3f1e7e769e00": "港",
"007ec3c3c3ff7e00": "口",
"0064fffefafbb300": "航",
"005e7fde567fff00": "运",
"0047ff65fe7f6b00": "械",
"005ffb4aff5b7f00": "铝",
"005fff5fff5d7300": "铜",
"006efb5ffb7b7f00": "铅",
"0044ffff6eff6400": "锌",
"003c66c3912e7e00": "公",
"006efe6e7b6afe00": "路",
"004effd8ff7f5b00": "输",
"0018ff66ff18e700": "交",
"00ee4cffee6e7f00": "硅",
"00647f7f7c44c400": "片",
"004efbdf7b7bdf00": "组",
"00ff7ec3fe3cff00": "变",
"00ff7e9f1d7f6300": "面",
"004ff87fdb567b00": "板",
"00232323233b3b00": " L",
"009c3fb3b33e9c00": "ED",
"007e00ff2c6dcf00": "元",
"007f7f7e5e7faf00": "属",
"007f7b5b7fc98a00": "用",
"007e7e7f7ee2be00": "居",
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"007f7e7e7e7d0600": "商",
"005e1ece7fdeb900": "涤",
"004cfef3de79fe00": "纶",
"006467ee7bfb4f00": "粘",
"007feafbfeecfb00": "胶",
"004fc4ffff64e400": "纤",
"004c7fdfdef61f00": "维",
"006afe7efe7bfb00": "氨",
"0044fff5df65e700": "纯",
"00427f7efe7f2700": "碱",
"006afe7e7e7f7f00": "氯",
"002476756c7eff00": "盐",
"0062fbfe6ecb5600": "粉",
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"004c3fbf7ffdbf00": "油",
"007e7e7eff7aff00": "墨",
"007c6ff6dffddf00": "酯",
"0021ff77ff57d300": "剂",
"00ff7c7ffb636600": "药",
"004812ff5ff39f00": "治",
"00ff5fff5e6c9f00": "理",
"005eec5f4ff50f00": "场",
"00ff57fe5a7ebb00": "玻",
"007fb3fa7a6def00": "泥",
"007e5f6e3e7e7f00": "建",
"006eff7d7c627e00": "管",
"0062ff66ee5a6600": "材",
"00fffdffefefdb00": "园",
"007e5f6e3e7eff00": "建",
"007fdb7e7f4c5f00": "程",
"00247f7afef66b00": "教",
"00ff7e7e7e7e4600": "育",
"007e0cffff083800": "子",
"003e687e6f7fe700": "兵",
"00247f7eff7e7700": "装",
"006c7fccde7f6d00": "体",
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"0068ff7e7f7e7e00": "售",
"00487fdc7f4cff00": "连",
"0044fffff57f3b00": "锁",
"005ec6fedb6eff00": "经",
"007fff7f3c7e7e00": "营",
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"001f7f637e7c9d00": "点",
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"0036f67c7e3e2600": "餐",
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"007e5a4eff7ecb00": "采",
"002cff6b7eee3b00": "妆",
"00247f7e7f7f7700": "美",
"007ee77a7e7e7e00": "容",
"0044ffee7b7b7f00": "钴",
"005efe5ede7e7f00": "镍",
"005fffdf5f6e7f00": "锂",
"0046ff595ddfbf00": "加",
"007fffff57694700": "饲",
"00187e7e7e7e7600": "食",
"006efefe7effff00": "氮",
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"007f777ff0b1ff00": "肥",
"007e767c3e7efb00": "系",
"004cfffedff5f700": "统",
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}
{
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"00f4ffee669f9200": "汽车",
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"004fffe66fff2600": "车零",
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spm FMRI 各种小问题合集 预处理 1、预处理结果从normalize之后开始头歪、变形 问题描述:如下图 原因:DICOM2NIfTI时必须检查对应的T1像。下面是两种错误形式,第一种容易发现,第二种容易忽视,大脑失状位左右颠倒。 解决:重新转了一回格式,建议用SPM fmri进行格式转换。之前是用MRIconvert转换的,用了两台电脑,有的T1结果是对的,不确定什么原因产生的错位,操作都是一样的。 2、Check reg大脑图片边缘出边框 问题描述: 原因:应该是图片排版导致的,单独check就会发现大脑是全的。 解决 阅读详情

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