黑马程序员——自己做的简单的用户名密码加密方式

规模化运维利器:远程桌面集中管理工具的核心功能与实战应用 远程桌面协议(RDP)和SSH是服务器远程管理的核心技术,它们允许用户通过网络连接并控制另一台计算机。其原理基于客户端-服务器模型,通过加密通道传输图形界面或命令行指令。在运维自动化和规模化运维场景下,高效管理成百上千个连接成为关键挑战。传统单点连接方式效率低下,容易出错,无法满足批量操作和快速定位的需求。因此,集中化的远程连接管理工具应运而生,它们通过数据库统一管理连接信息,并提供批量连接、分组管理、快速搜索和命令批量执行等功能,显著提升了运维效率,减少了人为差错。这类工具特别适用于管理大量Windows 阅读详情

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import java.util.Scanner;

/**
 * 我的想法:
 * 对输入的用户名和密码进行一种加密方式
 * 没有做成UI的,请见谅
 * @author wjw
 */
public class Translate {
	public static void main(String[] args) {
//		admin@itheima.com----admin
//		admin1@itheima.com----admin  
//		admin2@itheima.com----admin
		
//		Y,admin@itheima.com,	admin@itheima.com,	admin,	smtp.admin.com,	25,N
//		Y,admin1@itheima.com,	admin1@itheima.com,	admin,	smtp.admin.com,	25,N
//		Y,admin2@itheima.com,	admin2@itheima.com,	admin,	smtp.admin.com 	25,N  
			System.out.println("请输入您的用户名:");
		String yhm=scanner_str();//扫描控制台,获取输入的用户名
			System.out.println("请输入密码:");
		String mm=scanner_str();//扫描控制台,获取输入的密码
			System.out.println("请输入您要转换的格式,如输入0,表示按系统默认方式加密;如输入1,表示按用户自定义方式进行加密");
		String method=scanner_str();
		judge(method,yhm,mm); 
		
	}
	//该方法用来判断加密格式的 
	public static void judge(String method,String yhm,String mm){//传入三个参数,1,加密格式;2,用户名;3,密码
		if(method.equals("over")){//如想退出程序,可输入"over"结束程序
			System.out.println("程序已结束,谢谢使用");
			System.exit(0);
		}
		if(method.equals("")){
			System.out.println("请输入您要转换的格式,如输入0,表示按系统默认方式加密;如输入1,表示按用户自定义方式进行加密");
			method=scanner_str();
			judge(method,yhm,mm);
		}
		if(method.equals("0")){
			System.out.println("按默认加密后的结果为:"+"Y,"+yhm+","+yhm+","+mm+",smtp."+mm+".com 25,N");
			System.out.println("加密结束,谢谢使用");
			System.exit(0);
		}
		if(method.equals("1")){
			System.out.println("请按照一下声明自定义格式,其他的任意,如:用户名用<yhm>,密码用<mm>;\n例子:aaaabbbbbb<yhm>=======fjkdlaifjdkl<mm>jfkdla");
			String zdy_str=scanner_str();//扫描控制台,获取输入的自定义加密格式
			//例子:aaaabbbbbb<yhm>=======fjkdlaifjdkl<mm>jfkdla");
			String str_hym="<yhm>";
			String str_mm="<mm>";
			if(zdy_str.contains(str_hym)&&zdy_str.contains(str_mm)){
				zdy_str=zdy_str.replace("<yhm>",yhm);
				zdy_str=zdy_str.replace("<mm>",mm);
				System.out.println("您加密后的数据位:"+zdy_str);
				
			}else{
				System.out.println("不好意思您输入的格式有误,请重试");
				judge("",yhm,mm);//继续扫描控制台
			}
			System.out.println("加密结束,谢谢使用");
			System.exit(0);
		}else{
			System.out.println("没有此选项,请重新选择");
			method="";
			judge(method,yhm,mm);
		}
	}
	//扫描数据方法
	public static String scanner_str(){
		Scanner zdy=new Scanner(System.in);
		return zdy.next();
	}
}

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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King·Forward
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