闷了好几天了,没有解开是用什么规律编的码?喜欢找规律的进,,,有分

popraincn 2004-03-28 10:57:49
8314829西
8322581安
8315900市
8321273第
8320990二
8313898医
8313402院

8314829西
8322581安
8315900市
8321273第
8314871五
8313898医
8313402院

8316162陕
8314832西
8321268地
8318688矿
8313887医
8313389院

原样如下,数字一调入程序里就成()里面的名字了....

8314829832258183159008321273832099083138988313402(西安市第二医院)
8314829832258183159008321273831487183138988313402(西安市第五医院)
831616283148328321268831868883138878313389(陕西地矿医院)


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oldforest 2004-04-01
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你帮我加点信誉分吧
oldforest 2004-04-01
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不是我原创呀,我也是找规律找出来的,其实规律很明显,再根据楼上众多兄弟的提示,就发现了 :)
lsftest 2004-04-01
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oldforest(老式森林) 强人啊。。。。。
northwolves 2004-03-31
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强。
popraincn 2004-03-31
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盼 oldforest(老式森林)
回话
popraincn 2004-03-31
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oldforest(老式森林)

你真历害啊,

能问你个问题吗?这个东东原创是不你啊???你是哪里人?你是做HIS的吗?
popraincn 2004-03-31
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哇,,,真狠.........我先试试
如果好了,马上放分
leiatcsdn 2004-03-31
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真强!不过我想知道oldforest怎么弄出来的?
好难啊。
oldforest 2004-03-31
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还要打出来呀,还没看明白吗
VB的加解密代码如下:

Private Sub Command1_Click()
Dim strCode As String
strCode = EnCodeFun("西安市第二医院")
MsgBox strCode
strCode = UnCodeFun(strCode)
MsgBox strCode
End Sub
Function EnCodeFun(strCode As String) As String
Dim strTemp As String
Dim strCh As String
Dim nGet As Integer
Dim S As Long
Dim R As Long
Dim lMaxInt As Long
Dim i As Integer

strTemp = strCode
lMaxInt = &HFFFF&
i = 0
Do While Len(strTemp) > 0
i = i + 1
strCh = Left(strTemp, 1)
strTemp = Right(strTemp, Len(strTemp) - 1)
nGet = Asc(strCh)
S = &H7FAEC4 - lMaxInt - nGet - 1
R = S + f(i)
EnCodeFun = EnCodeFun & Right(Str(R), Len(Str(R)) - 1)
Loop
End Function
Function UnCodeFun(strCode As String) As String
Dim strTemp As String
Dim strCh As String
Dim nGet As Integer
Dim S As Long
Dim R As Long
Dim lMaxInt As Long
Dim i As Integer

strTemp = strCode
lMaxInt = &HFFFF&
i = 0
Do While Len(strTemp) > 0
i = i + 1
strCh = Left(strTemp, 7)
strTemp = Right(strTemp, Len(strTemp) - 7)
S = Val(strCh) - f(i)
nGet = &H7FAEC4 - lMaxInt - S - 1
UnCodeFun = UnCodeFun & Chr(nGet)
Loop

End Function
Function f(x As Integer) As Integer
If x > 0 Then
If x = 1 Then
f = 0
Else
f = f(x - 1) + 2 * x - 1
End If
End If
End Function

flyingscv 2004-03-31
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把ascii码或其它他码相连的打出一串
oldforest 2004-03-31
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忘了加一条,不然递归不出来: f(1)=0
oldforest 2004-03-31
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1、取二个字节内码(汉字二个字节内码),然后高位的低位交换,如:西:F7CE --> CEF7
2、再用 7FAEC4 减去上步所得到的值 7FAEC4 - CEF7 = 7EDFCD (十进制为8314829)
3、用i代表双字节的起始位移(字节为单位),S代表上面所得到的值,R代表最终值,则R=S+f((i+1)/2) 其中 f(x)=f(x-1)+2*x-1
lsftest 2004-03-31
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一二组“西”字的编码也跟第三组不同。
popraincn 2004-03-31
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Rozre(神灵)
输入法方面我看想了,可是就是找不出和这些编码相似的东西。。。
帮帮忙,一起想想
popraincn 2004-03-31
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lsftest()
果真历害,,我当时没注意:
因为第一二组的“医院”两字编码一样:
8313898医
8313402院
但第三组“医院”两字的编码却是:
8313887医
8313389院
而第三组与第一二组不同的是医院两字的位置,第一二组都是第六、七个字,但第三组是第五、六个字。

我再好好想想,,,谢谢大家了,一起帮忙想想。。。。
haorjiang 2004-03-31
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好难啊
gorilla8 2004-03-31
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关注 up
Rozre 2004-03-31
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比较麻烦!看看有关开发输入法方面的文章,可能你会有点收获
popraincn 2004-03-30
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嗯,而且这两个字的音调相同....???思考中.......
northwolves 2004-03-30
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在下的意思是:

西,西西,西西西,西西西西,.....
安,安安,安安安,安安安安,.....
..........
分别对应的编码,相对容易找规律
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一、课程优势本课程有陈敬雷老师的清华大学出版社配套书籍教材《分布式机器学习实战》人工智能科学与技术丛书,新书配合此实战课程结合学习,一静一动,互补高效学习!本课程由互联网一线知名大牛陈敬雷老师全程亲自授课,技术前沿热门,是真正的互联网工业级实战项目。二、课程简介       大数据和算法类的系统和传统的业务系统有所不同,一个是多了离线计算框架部分,比如Hadoop集群上的数据处理部分、机器学习和深度学习的模型训练部分等,另一个区别就是大数据和算法类系统追求的是数据驱动、效果驱动,通过AB测试评估的方式,看看新策略是否得到了优化和改。所以在系统架构上,需要考虑到怎么和离线计算框架去对接,怎么设计能方便我们快速迭代的优化产品,除了这些,像传统业务系统那些该考虑的也照样需要考虑,比如高性能、高可靠性、高扩展性也都需要考虑去。这就给架构师非常高的要求,一个是需要对大数据和算法充分了解,同时对传统的业务系统架构也非常熟悉。        本节课就对当前几个热门的大数据算法系统架构(推荐系统架构设计、个性化搜索引擎架构设计、用户画像系统架构设计)做一个深度解析!1.个性化推荐算法系统 是一个完整的系统工程,从工程上来讲是由多个子系统有机的组合,比如基于Hadoop数据仓库的推荐集市、ETL数据处理子系统、离线算法、准实时算法、多策略融合算法、缓存处理、搜索引擎部分、二次重排序算法、在线web引擎服务、AB测试效果评估、推荐位管理平台等。如下就是我们要讲的个性化推荐算法系统架构图,请大家仔细欣赏、品味:      这节课我们就对推荐系统的整体架构和各个子系统做了详细的讲解,解开个性化推荐算法系统神秘的面纱!2.个性化搜索引擎 和个性化推荐是比较类似的,这个架构图包含了各个子系统或模块的协调配合、相互调用关系,从部门的组织架构上来看,目前搜索一般独立成组,有的是在搜索推荐部门里面,实际上比较合理的应该是分配在大数据部门更好一些,因为依托于大数据部门的大数据平台和人工智能优势可以使搜索效果再上一个新的台阶。下面我们来详细的讲一下整个架构流程的细节。如下就是我们要讲的个性化搜索架构图,请大家仔细欣赏、品味:这节课我们就对个性化搜索的整体架构和各个子系统做了详细的讲解,解开搜索引擎神秘的面纱! 3.大数据用户画像系统 用户画像是一个非常通用普遍使用的系统,从我们的架构图中可以看出,从数据计算时效性上来讲分离线计算和实时计算。离线计算一般是每天晚上全量计算所有用户,或者按需把用户数据发生变化的那批用户重新计算。离线计算主要是使用Hive SQL语句处理、Spark数据处理、或者基于机器学习算法来算用户忠诚度模型、用户价值模型、用户心理模型等。实时计算指定的通过Flume实时日志收集用户行为数据传输到Kafka消息队列,让流计算框架Flink/Storm/SparkStreaming等去实时消费处理用户数据,并触发实时计算模型,计算完成后把新增的用户画像数据更新搜索索引。个性化推荐、运营推广需要获取某个或某些用户画像数据的时候直接可以毫秒级别从搜索索引里搜索出结果,快速返回给调用方数据。这是从计算架构大概分了两条线离线处理和实时。下面我们从上到下详细看下每个架构模块。如下就是我们要讲的大数据用户画像架构图,请大家仔细欣赏、品味:这节课我们就对大数据用户画像系统的整体架构和各个子系统做了详细的讲解,解开用户画像系统神秘的面纱!三、老师介绍陈敬雷  充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷,北京充电了么科技有限公司创始人,CEO兼CTO,十几年互联网从业经验,曾就职于用友、中软、凡客、乐蜂网(唯品会)、猎聘网、人民日报(灵思云途)、北京万朝科技,曾任架构师、首席技术官、首席科学家等职务,对业务领域B端、C端、电商、职场社交招聘、内容文娱、营销行业都有着丰富的经验,在技术领域,尤其在大数据和人工智能方向有丰富的算法工程落地实战经验,其中在猎聘网任职期间主导的推荐算法系统项目获得公司优秀项目奖,推荐效果得到5倍的提升。陈敬雷著有清华大学出版社两本人工智能书籍,分别是《分布式机器学习实战(人工智能科学与技术丛书)》、《自然语言处理原理与实战(人工智能科学与技术丛书)》。目前专注于大数据和人工智能驱动的上班族在线教育行业,研发了充电了么app和网站,用深度学习算法、nlp、推荐引擎等技术来高效提升在线学习效率。 

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