我有一个点名册.xlsx的表格在E:\free1中,其中A列为序号,B列为学号,C列为姓名。帮我编程一个Python代码,可以帮我随机点名,并显示学号

为了编写一个能够读取Excel文件并从中随机抽取学生进行点名的Python程序,我们需要利用`pandas`库来处理Excel数据以及`random`模块来进行随机选择。 首先,请确认已经安装了所需的库: ```bash pip install pandas openpyxl ``` 然后按照下面给出的代码模板创建一个新的Python脚本或直接运行该段代码: ```python import random import pandas as pd def load_students(file_path): # 使用Pandas加载Excel文档,默认第一行作为列标题 df = pd.read_excel(file_path) return df[['学号', '姓名']].values.tolist() def pick_student(students_list): if not students_list: print("学生列表为空") return None chosen_one = random.choice(students_list) student_id, name = chosen_one print(f"被选中的同学是 {name} (学号: {student_id})") if __name__ == "__main__": file_path = r"E:\free1\点名册.xlsx" students = load_students(file_path) while True: input("\n按下回车键继续点名... ") pick_student(students) ``` 这个程序会持续地等待用户输入直到按Enter健触发一次新的随机抽签过程。每次都会从“点名册.xlsx”的有效记录中挑选出一名幸运儿,并打印其名字和对应的学号信息到控制台。 请注意,在实际环境中使用此代码前应调整路径变量 `file_path` 来指向您的 `.xlsx` 文件的确切位置。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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Git生态系统都包含哪些关键组成部分?它们各自起什么作用?

### Git 生态系统的概述 Git 是一种分布式版本控制系统,广泛用于软件开发和其他领域中的文件变更管理。围绕 Git 构建了一个庞大的生态系统,其中包括各种工具、服务以及与其他技术的集成。 #### 工具 许多工具被设计用来增强 Git 的功能或简化其操作流程。以下是几个常见的例子: - **GitHub Desktop**: 提供图形化界面来管理和提交代码仓库的变化[^4]。 - **SourceTree**: 类似 GitHub Desktop 的客户端应用,支持 Mac 和 Windows 平台上的 Git 操作[^5]。 - **TortoiseGit**: 集成到 Win
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素数域上的加法与乘法同态加密切换协议研究

资源摘要信息:"模p加密切换协议" 模p加密切换协议是一种在同态加密领域内提出的新型协议,它支持在加法同态加密和乘法同态加密之间进行高效的切换。为了实现这一点,该协议主要基于素数域Z/pZ构建。这种设计不仅提高了加密操作的效率,而且显著降低了在数据传输过程中所需的通信轮次和比特复杂度。这对于实现安全的两方计算具有重要意义,尤其是在涉及多项式求值和隐私保护的应用场景中。此外,该方案在保持高效性的同时,还保持了安全性,并能够扩展到包含恶意敌手的模型中。 在深入探讨之前,我们先了解一些基础概念: 同态加密(Homomorphic Encryption):这是一种特殊类型的加密技术,它允许用户在密文上直接进行特定的计算,并在解密后得到与在明文上直接进行同样计算相同的结果。同态加密分为三种主要类型:部分同态加密(PHE)、次同态加密(SHE)和全同态加密(FHE)。其中,加法同态加密支持对密文进行无限次加法操作;乘法同态加密则支持对密文进行无限次乘法操作;全同态加密则同时支持无限次加法和乘法操作。 安全两方计算(Secure Two-Party Computation, 2PC):这是密码学中的一种技术,它允许两个参与方在保护各自隐私的前提下共同计算某个函数的值。例如,假设Alice和Bob各自拥有一个秘密数值,他们希望计算这两个数值的和,但又不想让对方知道自己的具体数值。安全两方计算协议能确保在计算结束后,双方都能得到和的结果,而各自的原始输入保持私密。 模p算术:这里的p指的是素数,而Z/pZ指的就是模p的整数环,即所有整数模p的剩余类集合。在模p算术中,数字的运算结果都是对p取模后的结果。例如,在Z/5Z中,11模5的结果是1,因为11除以5的余数是1。 以下为详细知识点: 1. 加密切换协议的概念:加密切换协议是允许在两种不同的加密方案之间切换密文的技术。这样的协议可以将一个加密方案下的密文转换为另一个方案下的密文,从而允许两种不同类型的同态加密操作。在安全两方计算中,这种切换能力非常重要,因为它允许两个参与方在保持数据安全的前提下灵活地对数据执行不同的操作。 2. 该协议的实现基础:模p加密切换协议主要基于素数域Z/pZ来实现。素数域提供了一个数学上的结构,使得我们可以定义加法和乘法运算,同时保证了运算结果符合同态加密的要求。利用素数域的优势,可以在保证加密操作安全性的前提下,大幅度减少通信轮次和降低比特复杂度,这使得数据处理更加高效。 3. 应用场景:由于该协议特别适用于多项式求值和隐私保护场景,因此在需要进行安全计算的环境中尤为有用。例如,在金融行业,可能需要在不泄露用户具体信息的前提下,对用户的金融数据进行分析和计算;在医疗领域,也需要保护患者隐私的同时,对相关医疗数据进行分析。模p加密切换协议能够确保这些敏感数据在进行计算操作时的安全性。 4. 安全性和效率:该协议之所以受到关注,是因为它在保证加密操作效率的同时,还兼顾了安全性。这对于在现实世界中部署同态加密技术至关重要,因为效率和安全性是评估一个加密协议是否实用的两个关键标准。此外,该协议还可以适用于恶意敌手模型,意味着即便其中一方是恶意的,协议仍然能够保证数据的安全性和计算的正确性。 5. 与其他协议的比较:文中提到Couteau、Peters和Pointcheval在CRYPTO 2016会议上介绍的加密切换协议(ESP)是模p加密切换协议的前身,该协议能够实现从一个加密方案到另一个方案的密文切换。然而,Couteau等人构建的ESP用于在Elgamal和Paillier加密方案之间切换,这两者本身并不完美契合。因此,他们不得不设计复杂的协议来实现切换。与之相比,模p加密切换协议在素数域Z/pZ的基础上进行构建,可能在效率和实现上有所优化。 总结来说,模p加密切换协议提供了一个高效的解决方案,用于在加法同态加密和乘法同态加密之间进行切换,并且特别适用于多项式求值和隐私保护的场景。这种协议在保持操作高效性的同时,也确保了加密操作的安全性,并且能够应对复杂的恶意敌手模型。在研究和实际应用中,该协议无疑为同态加密技术的发展提供了一个新的方向,并为安全两方计算领域带来了新的机遇。
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裁切机Linux边缘节点.rar性能瓶颈破局(BusyBox unzip实测吞吐仅8.3MB_s):内存映射优化+Deflate SIMD加速+eBPF实时监控三重提效,性能提升4.2倍

# 面向工业裁切机的实时解压性能优化:从内存映射到SIMD加速再到eBPF闭环 在智能工厂的产线深处,一台工业裁切机正安静地运行着——它没有炫目的UI,不接入云平台,甚至没有常驻运维工程师。它的固件升级包是一个217MB的ZIP文件,内含32768个嵌套目录与14万多个小尺寸配置项;一次OTA升级需在70℃高温舱中完成,P99解压延迟必须稳定控制在100ms以内,否则将导致机械臂运动时序错乱、材料裁切偏移超差。这不是理论推演,而是某汽车零部件厂真实产线的日复一日。 这类设备构成了工业边缘计算的“沉默大多数”:RAM ≤ 512MB、无MMU或仅支持轻量级MMU、无后台运维、固件更新周期长达
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Calibre 命令行怎么把版图导出成 GDS II 文件?有哪些常用参数和注意事项?

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标题中提到的“(源码)基于gRPC框架的分布式通信系统.zip”直指一个关键概念——gRPC,这是一个高性能、开源且通用的RPC框架,由Google主导开发。gRPC的通信基于HTTP/2协议,数据序列化则使用Protocol Buffers(ProtoBuf),这使得gRPC在跨语言和分布式系统中具有独特优势。 描述部分详细介绍了本项目的特点和优势,让我们可以从中提取出以下几个重要的知识点: 1. **分布式通信系统的概念**:分布式通信系统是一种计算机系统架构,它允许多个计算机节点通过通信网络相互通信和协作,以实现复杂的计算任务。在分布式系统中,组件位于网络上不同或相同的物理位置,能够协同工作以完成特定任务。 2. **gRPC框架**:gRPC是基于HTTP/2传输协议的高性能RPC框架,由Google开发。gRPC允许客户端和服务器以跨语言的方式进行通信,提供多种语言的实现,包括但不限于Java、Python、C++、Go等。 3. **Protocol Buffers(ProtoBuf)**: ProtoBuf是一种由Google开发的数据序列化协议,用于结构化数据的序列化,它比XML等其他格式更加轻量、高效和语言无关。在gRPC中,ProtoBuf用于定义服务接口和消息结构,客户端和服务端代码可基于这些接口自动生成,极大地简化了跨语言接口的定义和通信。 4. **高性能通信**:gRPC使用二进制的ProtoBuf编码和HTTP/2的多路复用技术,这带来了低延迟和高吞吐量的优点。多路复用允许在单一连接上同时传输多个消息,极大提高了数据传输效率。 5. **多语言支持**:gRPC支持多种编程语言,这使得不同的开发团队可以使用自己熟悉的编程语言进行系统开发,提高了开发效率和降低了学习成本。 6. **强类型接口**:通过ProtoBuf定义的消息和接口,可以减少数据手动解析的复杂性,这提供了严格的类型检查,有助于减少运行时错误。 7. **双向流式通信**:gRPC支持双向流式通信,即客户端和服务端可以同时发送和接收消息。这种通信模式适用于需要实时处理反馈或流式数据传输的场景,比如直播、实时通信应用等。 8. **自动代码生成**:gRPC可以根据定义的服务接口和消息自动生成客户端和服务端代码。这意味着开发者只需专注于业务逻辑,而不必为通信细节烦恼。 9. **SSL/TLS认证**:gRPC支持通过SSL/TLS进行安全通信,这保证了数据传输过程的安全性,防止敏感信息在传输过程中被截获或篡改。 压缩包文件名称列表显示了包含在这个分布式通信系统项目中的重要文件和目录: - **README.md**:通常包含项目的基本介绍、安装和使用指南,以及其他重要信息,是项目文档的重要组成部分。 - **go.mod**:Go语言项目中用于声明项目依赖的模块文件,其定义了项目的模块路径和依赖关系。 - **go.sum**:在Go模块项目中,go.sum文件用于记录每个依赖模块的特定版本的预期加密哈希值,用于保证依赖模块的安全性和一致性。 - **client**:可能包含了gRPC客户端代码,这些代码负责与服务器进行通信。 - **images**:很可能是用于项目文档或代码注释中的图像文件夹。 - **cert**:这个文件夹可能包含用于安全通信的SSL/TLS证书文件。 - **server**:这个目录可能包含了gRPC服务器端的代码实现,它是处理客户端请求的实体。 综上所述,这个压缩包提供了一个利用gRPC框架开发的分布式通信系统的源码,以及相关的配置和文档文件,这对于想要学习和实践分布式系统开发的开发者来说是宝贵的资源。通过分析这些文件,开发者可以了解gRPC框架的使用、分布式系统的设计和实现,以及如何在跨语言的环境中构建高效且安全的通信机制。