MD5加密

MD5加密详解
/*MD5加密密码存入数据库,可以一定防止假如数据库被破而不太影响用户密码问题,因为具有一定的不可逆转成原来的密码*/
package com.niit.test;

import java.io.UnsupportedEncodingException;
import java.security.*;
import java.util.logging.Level;
import java.util.logging.Logger;

public class TestMD5_2 {

public static void main(String[] args) {
String str = "0";
Md5(str);
System.out.println(str);

}

private static void Md5(String plainText) {
try {
// 返回实现指定摘要算法的 MessageDigest 对象
MessageDigest md = MessageDigest.getInstance("MD5");
// 使用指定的字节更新摘要
md.update(plainText.getBytes());
// 通过执行诸如填充之类的最终操作完成哈希计算
byte b[] = md.digest();
System.out.println(b);
int i;

StringBuffer buf = new StringBuffer("");
for (int offset = 0; offset < b.length; offset++) {
i = b[offset];
if (i < 0)
i += 256;
if (i < 16)
buf.append("0");
// 以十六进制(基数 16)无符号整数形式返回一个整数参数的字符串表示形式
buf.append(Integer.toHexString(i));
}
// 32位的加密
System.out.println("32位的加密result: " + buf.toString());
// 16位的加密
System.out.println("16位的加密result: " + buf.toString().substring(8, 24));

} catch (NoSuchAlgorithmException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}

}
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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