MD5,SHA加密通用方法

本文提供了一系列密码加密的方法,包括SHA256、SHA512及MD5等算法的具体实现过程,这些方法可用于保护用户密码的安全。

    /// <summary>
    ///加密算法类
    /// </summary>
    public  class HashUtility
    {
        /// <summary>
        /// 使用SHA256 算法哈希
        /// </summary>
        /// <param name="message"></param>
        /// <returns>Password</returns>
        public static string GetSha256Hash(string message)
        {
            var data = Encoding.UTF8.GetBytes(message);
            using (HashAlgorithm sha=new SHA256Managed())
            {
                sha.TransformFinalBlock(data, 0, data.Length);
                return Convert.ToBase64String(sha.Hash);

            }
        }
        /// <summary>
        /// 使用SHA512 算法哈希
        /// </summary>
        /// <param name="message"></param>
        /// <returns></returns>
        public static string GetSha512Hash(string message)
        {
            var data = Encoding.UTF8.GetBytes(message);
            using (HashAlgorithm sha=new SHA512Managed())
            {
                sha.TransformFinalBlock(data, 0, data.Length);
                return Convert.ToBase64String(sha.Hash);

            }
        }

        /// <summary>
        /// 使用MD5 算法哈希
        /// </summary>
        /// <param name="message"></param>
        /// <returns></returns>
        public static string GetMd5Hash(string message)
        {
            MD5 md5Hash = MD5.Create();
            byte[] data = md5Hash.ComputeHash(Encoding.UTF8.GetBytes(message));

            var sb = new StringBuilder();

            for (int i = 0; i < data.Length; i++)
            {
                sb.Append(data[i].ToString("x2"));
            }
            return sb.ToString();
        }

    }

共享几个方法,在以往项目上用作Password的加密


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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