学习php需要了解的点2 - PHP 一组加密解密算法

本文介绍了一组基于PHP实现的字符串加密与解密算法。通过MD5生成密钥,并使用循环字符替换的方法进行数据加密,最后采用Base64编码确保传输安全。解密过程则逆向操作以还原原始数据。
== PHP 一组加密解密算法 ==
//字符串加密算法
    public function encrypt($data, $key)
    {
        $key = md5($key);
        $x = 0;
        $len = strlen($data);
        $l = strlen($key);
        $char="";
        for($i = 0; $i < $len; $i++)
        {
            if($x == $l)
            {
                $x = 0;
            }
            $char .= $key{$x};
            $x++;
        }
        $str="";
        for ($i = 0; $i < $len; $i++)
        {
            $str .= chr(ord($data{$i}) + (ord($char{$i})) % 256);
        }
        return base64_encode($str);
    }
    //字符串解密算法
    public function decrypt($data, $key)
    {
        $key = md5($key);
        $x = 0;
        $data = base64_decode($data);
        $len = strlen($data);
        $l = strlen($key);
        $char="";
        for ($i = 0; $i < $len; $i++)
        {
            if ($x == $l)
            {
                $x = 0;
            }
            $char .= substr($key, $x, 1);
            $x++;
        }
        $str="";
        for ($i = 0; $i < $len; $i++)
        {
            if (ord(substr($data, $i, 1)) < ord(substr($char, $i, 1)))
            {
                $str .= chr((ord(substr($data, $i, 1)) + 256) - ord(substr($char, $i, 1)));
            }
            else
            {
                $str .= chr(ord(substr($data, $i, 1)) - ord(substr($char, $i, 1)));
            }
        }
        return $str;
    }

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 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、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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