iOS中对字符串进行md5加密算法

本文介绍了如何使用MD5算法对给定的字符串进行加密,并提供了相应的代码实现。MD5是一种常用的哈希算法,常用于数据完整性校验和密码存储。通过将输入字符串转换为UTF8格式的字符数组,然后调用CC_MD5函数进行加密,最后将生成的16个字节的哈希值转换为十六进制字符串返回。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

- (NSString *)md5:(NSString *)str

{

    const char *cStr = [str UTF8String];

    unsigned char result[16];

    CC_MD5(cStr, (uint32_t)strlen(cStr), result); // This is the md5 call

    

    return [NSString stringWithFormat:

            @"%02x%02x%02x%02x%02x%02x%02x%02x%02x%02x%02x%02x%02x%02x%02x%02x",

            result[0], result[1], result[2], result[3],

            result[4], result[5], result[6], result[7],

            result[8], result[9], result[10], result[11],

            result[12], result[13], result[14], result[15]

            ]; 

}


资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
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