黑马程序员交通灯管理系统设计代码样例，共有3各类Lamp，交通灯类LampController，交通灯控制器类Road，路线类RunDemo，运行实例类

本工程源码，基于rapidjson实现二次封装，使C++序列化一个类的变得代码非常小，耦合性非常低，且不损失原有序列化性能。
详细使用可关联本人博客:http://blog.csdn.net/lightspear/article/details/54836656

密码学分为两类密码：对称密码和非对称密码。
对称密码主要用于数据的加/解密，而非对称密码则主要用于认证、数字签名等场合。
非对称密码在加密和解密时，是把加密的数据当作一个大的正整数来处理，这样就涉及到大整数的加、减、乘、除和指数运算等，同时，还需要对大整数进行输出。
请采用相应的数据结构实现大整数的加、减、乘、除和指数运算，以及大整数的输入和输出。
【基本要求】1.要求采用链表来实现大整数的存储和运算，不允许使用标准模板类的链表类(list)和函数。
同时要求可以从键盘输入大整数，也可以文件输入大整数，大整数可以输出至显示器，也可以输出至文件。
大整数的存储、运算和显示，可以同时支持二进制和十进制，但至少要支持十进制。
大整数输出显示时，必须能清楚地表达出整数的位数。
测试时，各种情况都需要测试，并附上测试截图；
要求测试例子要比较详尽，各种极限情况也要考虑到，测试的输出信息要详细易懂，表明各个功能的执行正确。
2.要求大整数的长度可以不受限制，即大整数的十进制位数不受限制，可以为十几位的整数，也可以为500多位的整数，甚至更长；
大整数的运算和显示时，只需要考虑正的大整数。
如果可能的话，请以秒为单位显示每次大整数运算的时间。
3.要求采用类的设计思路，不允许出现类以外的函数定义，但允许友元函数。
主函数中只能出现类的成员函数的调用，不允许出现对其它函数的调用。
4.要求采用多文件方式：.h文件存储类的声明，.cpp文件存储类的实现，主函数main存储在另外一个单独的cpp文件中。
如果采用类模板，则类的声明和实现都放在.h文件中。
5.不强制要求采用类模板，也不要求采用可视化窗口；
要求源程序中有相应注释。
6.要求采用VisualC++6.0及以上版本进行调试。

御剑高速TCP全端口扫描工具是一个基于VB.NET+IOCP模型开发的高效端口扫描工具，支持IP区间合并，端口区间合并，端口指纹深度探测，提供工具+类库，依赖.net4.0。

本资源包含了PDF与MATLAB源代码。
由德国波鸿鲁尔大学的HeinzG.Gckler教授和AlexandraGroth博士所著，是近年来德国多采样率数字信号处理领域中的一本权威著作。
《多采样率系统：采样率转换和数字滤波器组》由两大部分组成：第一部分——采样率转换，内容涵盖了采样率转换的基础知识、与多采样率系统有关的滤波器设计以及多采样率系统的高效结构和算法；
第二部分——数字滤波器组，这部分是对第一部分知识的延续应用，并深入到I通道滤波器组的层面。
全书共包括10章，内容精炼新颖，条理清楚，而且专门针对一些复杂又不易掌握的内容，设置了相应的MATLAB可视化程序和附有答案的练习题，方便读者理解。
　　《多采样率系统：采样率转换和数字滤波器组》适用于高等院校电子和信息技术专业的研究生课程，以及已经具有了必要基础知识的本科高年级学生阅读，也可供该领域的教师和工程技术类人员使用。

vs2010MFC类图，很全面，很有逻辑，各类的继承关系画的的很详细

这里主要讲深度学习用在超分辨率重建上的开山之作SRCNN。
超分辨率技术（Super-Resolution）是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，在监控设备、卫星图像和医学影像等领域都有重要的应用价值。
SR可分为两类:从多张低分辨率图像重建出高分辨率图像和从单张低分辨率图像重建出高分辨率图像。
基于深度学习的SR，主要是基于单张低分辨率的重建方法，即SingleImageSuper-Resolution(SISR)。
SR方法主要可以分为四种模型：基于边缘，基于图像统计，基于样本（基于补丁）的方法。
本文的SRCNN网络结构非常简单，仅仅只有三层网络就是实现了SR。
网络结构如下图所示：

JAVA写的控制台图书管理的小程序，从包的命名，代码的组织，包括连接数据库的类，每一个表的数据更新类，界面类，数据结构类的书写还是比较规范的，代码风格也比较规范，初学者可以参考一下

JBOA北大青鸟办公自动化管理系统(类含oracl数据库)hibernate,Struts,Spring

国密SM3杂凑算法的Java实现，基于bouncycastle的中定义的ExtendedDigest接口，依赖于bc的GeneralDigest抽象类，可以与bc很好的结合，实现国密算法扩展。
已经用SM3算法标准中的示例数据进行验证，两组示例数据对比测试完全正确。
依赖bouncycastle，自己去下载bouncycastle的jar包。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。