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再问:jsp应用环境中的GUID/UUID 的 java 实现算法。
lly9900
2002-02-05 04:41:32
使用UNIX主机上Ethernet网卡的序列号加上当前的日期、时间生成一个保证唯一的128位字符串,再用MD5算法转换为32位唯一字符串,用于table的primary key。
请各位大侠提供java的实现代码,高分相谢!!!!
另,多谢各位的帮助,随后一定送分!!
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再问:jsp应用环境中的GUID/UUID 的 java 实现算法。
使用UNIX主机上Ethernet网卡的序列号加上当前的日期、时间生成一个保证唯一的128位字符串,再用MD5算法转换为32位唯一字符串,用于table的primary key。 请各位大侠提供java的实现代码,高分相谢!!!! 另,多谢各位的帮助,随后一定送分!!
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lly9900
2002-02-06
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多谢各位!!
MD5算法可以把一字符串(不定长)不可逆转换为唯一16字节(16进制32位)字符串,关键是源字符串要获得.
java里可以获取host IP address + system time + random,但这个也不完全作到GUID吧。
java里可以获取硬盘序列号、cpu序列号、网卡mac等硬件ID吗?
hyhong_h
2002-02-06
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取网卡的序列号难了点,MD5吗,很简单,只是它的结果是16字节的。
要import java.security.*;
MessageDigest md;
String keyStr = "abcd";
try {
md = MessageDigest.getInstance("MD5");
}catch(NoSuchAlgorithmException nsae) {
//...
}
md.update(keyStr.getBytes());
byte[] cipher = md.digest();
tmpfree
2002-02-05
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生成GUID的算法应该不存在问题,
关键是Java好象没有什么方法得到硬件的MAC地址吧
如果只想得到一个不重复的字符,就取当前时间 + rand() 都可以
bbc218888
2002-02-05
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puupupupupupupupupupupup
lly9900
2002-02-05
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其实就是要生成一个类似ms的guid的永不重复的字符串,只是要java实现。
java
,
jsp
生成
UUID
超简单,只需一行代码
UUID
是1.5
中
新增的一个类,在
java
.util下,用它可以产生一个号称全球唯一的ID import
java
.util.
UUID
; public class Test
GUID
{ public static void main(String[] args) {//用main方法是为了测试方便
UUID
uuid
=
UUID
.rando
java
,
jsp
生成
UUID
GUID
是一个128位长的数字,一般用16进制表示。
算法
的核心思想是结合机器的网卡、当地时间、一个随即数来生成
GUID
。从理论上讲,如果一台机器每秒产生10000000个
GUID
,则可以保证(概率意义上)3240年不重复。
UUID
是1.5
中
新增的一个类,在
java
.util下,用它可以产生一个号称全球唯一的ID
java
生产的
uuid
可以更具需要在进行整理 import ja
Java
/
JSP
中
调用SQL Server存储过程完整示例
最近做了个
Java
的小项目(第一次写
Java
的项目哦), 到网上搜索了半天,找到了一个比较好点的调用存储过程的例子,而且网上普遍采用的都是setXXX((int parameterIndex, XXX x)的形式。这种形式感觉不是很直观,下面就发布一个完整的采用setXXX(String parameterName, XXX x)的编写方法。创建数据表,存储过程的代码都完整发布。创建表:
ssm+
jsp
好例文共享平台的设计与
实现
ssm+
jsp
好例文共享平台的设计与
实现
573。数据库链接工具:navcat,小海豚等。开发工具:idea 或eclipse。数据库mysql5.7+
故障识别基于CNN-SVM卷积神经网络结合支持向量机的数据分类预测研究(Matlab代码
实现
)
内容概要:本文系统研究了基于CNN-SVM的卷积神经网络与支持向量机融合的数据分类预测方法,聚焦其在工业故障识别
中
的应用,提供了完整的Matlab代码
实现
。通过CNN提取输入数据的深层空间特征,再由SVM进行高精度分类,充分发挥两者优势,有效提升了故障识别的准确性、鲁棒性与泛化能力。该方法特别适用于处理电力系统、机械设备等领域的高维、非线性、强噪声监测数据,在变压器故障诊断、轴承缺陷识别等场景
中
具有重要应用价值。文档还整合了机器学习、深度学习、图像处理、路径规划、电力系统优化等多个前沿科研方向的技术资源,配套大量Matlab/Simulink仿真案例与Python代码,全面支持科研复现与工程实践。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab或Python语言,从事电气工程、自动化、人工智能、机械故障诊断等相关领域研究的研发人员及高校研究生; 使用场景及目标:①
实现
工业设备的状态监测与多类别故障分类;② 深入理解CNN与SVM融合模型的设计原理与工程
实现
细节;③ 借助所提供的丰富
算法
案例开展科研复现、模型优化与系统仿真验证; 阅读建议:建议按照文档目录结构系统化学习,结合百度网盘提供的完整代码资源进行动手实践,重点关注CNN特征提取层与SVM分类器之间的数据接口设计与参数调优策略,同时可延伸学习文
中
涉及的其他智能
算法
及其在电力系统、信号处理等领域的交叉应用,全面提升科研创新能力。
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