关于C#MD5与javaMD5不一致问题

小小小雨 2013-05-29 02:40:12
问题描述:java的MD5加密跟C#的MD5加密结果不一致,FormsAuthentication.HashPasswordForStoringInConfigFile(p, "MD5").ToUpper();这是c#的MD5加密 在网上找了问题 有很多人提出这样的问题 说是与服务器调节保持一种MD5一致,自己写一个MD5加密。小弟不会写MD5加密,求各位大神解救啊..............
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小小小雨 2013-05-29
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好了 已经解决了谢谢各位java中用urlencoder.encode转码后加密 c#中用System.Web.HttpUtility.UrlEncode转码后加密对比 这样就一样了
Inhibitory 2013-05-29
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引用 6 楼 w1041966246 的回复:
四楼 MD5加密现在是正确的 只是服务器那端用的是C# 我客户端这边用的是java 所以出现了结果不一致的问题
首先得你确认哪一边加密是错的,是C#还是Java?
小小小雨 2013-05-29
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四楼 MD5加密现在是正确的 只是服务器那端用的是C# 我客户端这边用的是java 所以出现了结果不一致的问题
小小小雨 2013-05-29
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谢谢 你的加密算法是正确的 javaMD5 我有 只是我的JavaMD5 加密后结果与服务器C#的MD5加密结果不一致 服务器的MD5是这样实现的FormsAuthentication.HashPasswordForStoringInConfigFile(p, "MD5").ToUpper(); 现在 是什么样的JavaMD5加密结果后与c#的MD5结果一致
Inhibitory 2013-05-29
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用你写的MD5工具生成MD5字符串,然后与网上成熟的MD5生成工具生成的结果比较一下就知道哪一个对,哪一个错了
最美的词 2013-05-29
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这里给一个JAVA版本MD5加密的实现。如果要验证加密是否正确,可以移步 http://www.ostools.net/encrypt?type=2

public final static String MD5(String s) {  
         //16进制下数字到字符的映射数组    
        char hexDigits[] = { '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9',  
                'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f' };  
        try {  
            byte[] strTemp = s.getBytes();  
            MessageDigest mdTemp = MessageDigest.getInstance("MD5");  
            mdTemp.update(strTemp);  
            byte[] md = mdTemp.digest();  
            int j = md.length;  
            char str[] = new char[j * 2];  
            int k = 0;  
            for (int i = 0; i < j; i++) {  
                byte byte0 = md[i];  
                str[k++] = hexDigits[byte0 >>> 4 & 0xf];  
                str[k++] = hexDigits[byte0 & 0xf];  
            }  
            return new String(str);  
        } catch (Exception e) {  
            // TODO: handle exception  
            e.printStackTrace();  
            return null;  
        }  
    }  

例如输入字符串是:123456
MD5加密之后是:e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e
小小小雨 2013-05-29
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MD5 加密跟数据类型有关系吗? 我这里是String 字符串Md5加密
一叶飞舟 2013-05-29
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加密的内容是什么类型?
内容概要:本文提出了一种基于改进扩散模型的高海拔地区新能源高波动出力场景生成方法,并提供了完整的Python代码实现。该方法针对高海拔地区风能、光伏等新能源出力波动剧烈、不确定性高的特点,通过优化扩散模型的结构与训练策略,有效捕捉历史数据的概率分布特征与时序相关性,从而生成高质量、多样化的出力场景。文中详细阐述了模型的数学推导、网络架构设计、损失函数优化及采样算法改进,并通过实验证明其在拟合精度、场景多样性与稳定性方面优于传统生成模型,为电力系统在高比例新能源接入下的规划、调度与风险评估提供了可靠的场景输入支持。; 适合人群:具备一定Python编程能力和机器学习基础,从事新能源发电预测、电力系统分析、智能优化、场景生成等方向研究的科研人员、高校研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高海拔地区风电、光伏出力的不确定性建模与多场景生成;②支撑含高渗透率新能源的电力系统随机优化调度、鲁棒决策与风险评估;③为相关学术研究、论文复现与算法改进提供可运行的技术方案与代码基础; 阅读建议:建议读者结合所提供的完整资源(代码、数据集、说明文档)进行实践操作,重点关注扩散模型的前向加噪与反向去噪过程的设计细节,以及如何将其适配于新能源时序数据的生成任务,通过参数调优与对比实验深入理解模型的生成机制与性能边界。

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