可以使用 java.security.Provider 类中的 getInfo() 方法获取提供程序及其服务的易于阅读的描述。此方法不需要参数，它返回提供程序和服务的描述。以下给出了演示此方法的程序：示例 实时演示import java.security.*; import java.util.*; public class Demo {    public static void main(String[] argv) throws Exception {       try {          SecureRandom sRandom = SecureRandom.getInstance("SHA1PRNG");          Provider p = sRandom.getProvider();          System.out.println("信息如下：");          System.out.println(p.getInfo());       } catch ... 阅读更多

可以使用 java.security.Provider 类中的 get() 方法获取键映射到的值。此方法需要一个参数，即需要其值的键。它返回键映射到的值，或者如果键没有映射到任何值，则返回 null。以下给出了演示此方法的程序：示例 实时演示import java.security.*; import java.util.*; public class Demo {    public static void main(String[] argv) {       try {          SecureRandom sRandom = SecureRandom.getInstance("SHA1PRNG");          Provider p ... 阅读更多

Provider 中的条目具有不可修改的集合视图，可以使用 java.security.Provider 类中的 entrySet() 方法获取。此方法不需要参数，它返回 Provider 中条目的不可修改的集合视图。以下给出了演示此方法的程序：示例 实时演示import java.security.*; import java.util.*; public class Demo {    public static void main(String[] argv) {       try {          SecureRandom sRandom = SecureRandom.getInstance("SHA1PRNG");          Provider p = sRandom.getProvider();          Set set = p.entrySet();          Iterator i = ... 阅读更多

网页抓取不仅让数据科学爱好者感到兴奋，也让想要深入研究网站的学生或学习者感到兴奋。Python 提供了许多网页抓取库，包括：ScrapyUrllibBeautifulSoupSeleniumPython RequestsLXML我们将讨论 Python 的 lxml 库，以从网页中抓取数据，该库构建在用 C 编写的 libxml2 XML 解析库之上，这有助于使其比 Beautiful Soup 更快，但在某些计算机（尤其是 Windows）上也更难安装。安装和导入 lxml可以使用 pip 从命令行安装 lxml，pip install lxml或conda install -c anaconda lxml一旦 lxml 安装完成，导入 html ... 阅读更多

可以使用 java.security.Provider 类中的 elements() 方法获取哈希表中值的枚举。此方法不需要参数，它返回哈希表中值的枚举。以下给出了演示此方法的程序：示例 实时演示import java.security.*; import java.util.*; public class Demo {    public static void main(String[] argv) {       try {          SecureRandom sRandom = SecureRandom.getInstance("SHA1PRNG");          Provider p = sRandom.getProvider();          Enumeration enumeration;          enumeration = p.elements();          System.out.println("The ... 阅读更多

可以使用 java.security.AlgorithmParameterGenerator 类中的 generateParameters() 方法生成参数。此方法不需要参数，它返回 AlgorithmParameter 对象。以下给出了演示此方法的程序：示例 实时演示import java.security.*; import java.util.*; public class Demo {    public static void main(String[] argv) {       try {          AlgorithmParameterGenerator apGenerator = AlgorithmParameterGenerator.getInstance("DiffieHellman");          apGenerator.init(1024);          AlgorithmParameters aParameters = apGenerator.generateParameters();          System.out.println(aParameters);       } catch (NoSuchAlgorithmException e) {          System.out.println("错误！NoSuchAlgorithmException");       } catch (ProviderException e) ... 阅读更多

可以使用 java.security.AlgorithmParameterGenerator 类中的 getAlgorithm() 方法获取参数生成器的算法名称。此方法不需要参数，它以字符串形式返回算法名称。以下给出了演示此方法的程序：示例 实时演示import java.security.*; import java.util.*; public class Demo {    public static void main(String[] argv) {       try {          AlgorithmParameterGenerator apGenerator = AlgorithmParameterGenerator.getInstance("DiffieHellman");          apGenerator.init(1024);          String algorithm = apGenerator.getAlgorithm();          System.out.println("算法为：" + algorithm);       } catch (NoSuchAlgorithmException e) { ... 阅读更多

我们将介绍一些有用的 Python 技巧和提示，这些技巧和提示在您编写竞赛编程或公司程序时会派上用场，因为它们可以减少代码量并优化执行。使用 heapq 模块获取列表中的 n 个最大元素示例 import heapq marks = [91, 67, 34, 56, 78, 99, 87, 23, 78, 66] print("分数 = ", marks) print("最大值 = ", heapq.nlargest(2, marks))输出分数 = [91, 67, 34, 56, 78, 99, 87, 23, 78, 66]最大值 = [99, 91]使用 ... 阅读更多

可以使用 java.security.AlgorithmParameterGenerator 类中的 getProvider() 方法获取生成器对象的提供程序。此方法不需要参数，它返回生成器对象的提供程序。以下给出了演示此方法的程序：示例 实时演示import java.security.*; import java.util.*; public class Demo {    public static void main(String[] argv) {       try {          AlgorithmParameterGenerator apGenerator = AlgorithmParameterGenerator.getInstance("DiffieHellman");          apGenerator.init(1024);          Provider provider = apGenerator.getProvider();          System.out.println("提供程序为：" + provider);       } catch (NoSuchAlgorithmException e) { ... 阅读更多

使用 OpenCV 进行图像处理OpenCV（开源计算机视觉）是一个开源编程库，基本上是为机器学习和计算机视觉开发的。它提供了用于处理计算机视觉应用程序的通用基础架构，并加快了机器学习在商业产品中的使用。它拥有超过 2500 种针对计算机视觉和机器学习的优化算法，既有经典算法，也有最先进的算法。如此多的算法使其能够用于多种用途，包括人脸检测和识别、识别物体、对视频中的人类行为进行分类、跟踪摄像机运动、将图像拼接在一起以生成高分辨率图像等 ... 阅读更多