关于如何提取电脑硬件信息生成唯一的24位机器码

death10001 2013-01-24 10:32:47
如何提取电脑硬件信息生成唯一的24位机器码?
我现在已经提取获得了电脑部分硬件的信息 比如
网卡MAC:91-2C-3A-50-36-31
硬盘的物理逻辑序列号:ST1000CM104-2BC168
CPU类型:Intel(R) Pentium(R) CPU G880 @ 3.00GHz
等等
怎么样提取这些信息生成唯一的24位机器码?
方式1.我在网上看见有例子是:把这些字符串都strcat起来 然后随机取24位做为机器码。但是我想这些字符串都strcat可能变成一个很长的字符串 随机提取会不会造成唯一性较差,出现比较多相同的机器码?
方式2.有些说这些字符串都strcat起来提取前24位,有些说硬件信息每个提取一部分组合(比如只有CPU类型和硬盘序列号:CPU提取前16位,硬盘提取前8位),我想这样也会不会造成造成唯一性较差,出现比较多相同的机器码?

有没有比较好的方案,或者有效的方法?



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赵4老师 2013-01-24
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奉劝楼主不要把有限的生命浪费在无限的加密解密死循环中!
千树之影 2013-01-24
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唯一的24位机器码?老兄,世界上不止1600万台电脑。
ppsharp 2013-01-24
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引用 2 楼 death10001 的回复:
引用 1 楼 ppsharp 的回复:网卡MAC:91-2C-3A-50-36-31 硬盘的物理逻辑序列号:ST1000CM104-2BC168 CPU类型:Intel(R) Pentium(R) CPU G880 @ 3.00GHz 把网卡,硬盘,CPU的ID转换为MD5码,就是唯一的了。 哈哈 你太聪明了 我怎么没想到MD5。
因为我才开发了一个程序,就是用MD5加密的。
death10001 2013-01-24
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引用 1 楼 ppsharp 的回复:
网卡MAC:91-2C-3A-50-36-31 硬盘的物理逻辑序列号:ST1000CM104-2BC168 CPU类型:Intel(R) Pentium(R) CPU G880 @ 3.00GHz 把网卡,硬盘,CPU的ID转换为MD5码,就是唯一的了。
哈哈 你太聪明了 我怎么没想到MD5。
ppsharp 2013-01-24
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网卡MAC:91-2C-3A-50-36-31 硬盘的物理逻辑序列号:ST1000CM104-2BC168 CPU类型:Intel(R) Pentium(R) CPU G880 @ 3.00GHz 把网卡,硬盘,CPU的ID转换为MD5码,就是唯一的了。
death10001 2013-01-24
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引用 13 楼 lile1234_show 的回复:
多谢..
不客气
lee_鹿游原 2013-01-24
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多谢..
death10001 2013-01-24
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引用 4 楼 baipv008 的回复:
唯一的24位机器码?老兄,世界上不止1600万台电脑。
是啊 你看微软 谷歌等等的软件不就是有机器码0000——1111——2222——3333——4444——5555之类的 他们不也是每个电脑不一样。 呵呵 另外悄悄跟你说 网卡MAC是唯一的 虽然可以修改,硬盘的物理系列号也是唯一的(每个电脑不一样)。 不要告诉别人哦。
lee_鹿游原 2013-01-24
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看起来是想要做 注册机..
内容概要:本文围绕基于分布鲁棒优化的风电不确定性机组组合问题展开研究,提出了一种能够有效应对风电出力不确定性的数学模型与求解方法。通过构建分布鲁棒优化模型,充分考虑风电预测误差的概率分布特征及其不确定性集合的数学表达,在保障电力系统安全运行的前提下,优化发电机组的启停计划与出力分配,从而提升调度方案的经济性与鲁棒性。文中系统阐述了模型的理论基础、不确定性集合的构造方式、目标函数与约束条件的设计,并结合Matlab代码实现了算法仿真与案例验证,展示了该方法在不同场景下的适应能力与性能优势。; 适合人群:具备电力系统分析、优化理论基础及Matlab编程能力,从事新能源并网调度、电力系统运行优化、能源系统建模等方向的研究人员、高校研究生以及相关领域的工程技术开发者。; 使用场景及目标:①应用于高比例可再生能源接入背景下的电力系统机组组合决策,增强调度方案对风电波动的抵御能力;②为电力市场环境中的发电计划编制与日前调度提供科学依据和技术支持;③作为分布鲁棒优化理论在能源系统不确定性建模中应用的教学与科研案例,推动相关算法的推广与改进。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解流程,重点关注不确定性集的设定逻辑、鲁棒性参数的选择以及算法实现细节,可进一步拓展至多能源耦合系统或多时间尺度调度场景的研究。
内容概要:本文提出了一种结合蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的分散式优化方法,用于解决电动汽车充电站在分时电价机制下的有序充电调度问题。通过蒙特卡洛方法模拟电动汽车充电行为的随机性,生成多场景充电负荷数据,并构建以降低电网负荷波动和用户充电成本为目标的优化模型。采用拉格朗日松弛法对问题进行解耦,实现各电动汽车在保护用户隐私的前提下自主参与调度决策,有效提升了计算效率与实际应用可行性。仿真实验验证了该方法在削峰填谷、减少用户电费支出以及增强电网运行稳定方面的优越性能; 适合人群:具备电力系统优化、智能交通系统、运筹学或能源管理等相关背景的研究生、科研人员及工程技术人员; 使用场景及目标:①应用于城市规模化充电站集群的分散式调度系统设计与优化;②研究分时电价政策下用户充电行为与电网负荷之间的互动响应关系;③为高比例电动汽车接入场景下的电网协同控制提供算法支持与仿真验证平台; 阅读建议:读者应结合提供的Matlab代码,深入理解蒙特卡洛场景生成与拉格朗日松弛算法的实现逻辑,建议在复现过程中调整电价策略、用户数量等关键参数,观察其对调度效果的影响,并可进一步拓展至多目标优化框架或引入可再生能源出力不确定性进行联合建模研究。

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