1）网站目录扫描网站后台目录扫描工具,调用外部核心扫描网站后台目录，无视服务器自定义404、403错误！支持ASP,ASPX.PHP,JSP等程序类型的网站.2)服务端口扫描一个端口就是一个潜在的通信通道，也就是一个**通道。
对目标计算机进行端口扫描，能得到许多有用的信息。
进行扫描的方法很多，可以是手工进行扫描，也可以用端口扫描软件进行，还有就是本站的在线扫描。
通过端口扫描，可以得到许多有用的信息，从而发现系统的安全漏洞，或者是系统所开放的服务。
3）SQL注入如果要对一个网站进行SQL注入攻击，首先就需要找到存在SQL注入漏洞的地方，也就是寻找所谓的注入点。
可能的SQL注入点一般存在于登录页面、查找页面或添加页面等用户可以查找或修改数据的地方。
4）旁注旁注是网络上比较流行的一种**方法，在字面上解释就是－"从旁注入"，利用同一主机上面不同网站的漏洞得到webshell，从而利用主机上的程序或者是服务所暴露的用户所在的物理路径进行**辅助及其他功能：渗透笔记、邮件伪造、社工库查询、远程桌面、网页抓包、网络连接、SHELL破解、二级域名爆破.各类脚本程序等功能...注意：本工具具有一定的攻击性，所以相关杀毒软件可能会对此误报；
本软件集成工具不存在病毒后门行为，请在使用之前暂时关闭或卸载该反病毒软件.

关于r-shinyjqui主页：:软件包许可证：麻省理工学院原料许可证：BSD3-条款简介：Shiny的扩展，通过jQueryUI库提供交互和动画效果。
当前构建状态所有平台：当前发行信息姓名资料下载版本平台类安装r-shinyjqui安装r-shinyjqui从conda-forge通道可以通过添加可以实现conda-forge到您的频道：condaconfig--addchannelsconda-forge一旦conda-forge信道已被启用，r-shinyjqui可以安装有：condainstallr-shinyjqui可以列出您平台上可用的所有r-shinyjqui版本，其中包括：condasearchr-shinyjqui--channelconda-forge关于conda福奇conda-fo

基于Verilog的ad7606的8通道并行同步采样，20K采样率（可调)，modelsim仿真通过,包含仿真结果图

1.采用重叠I/O方式实现的socket网络编程，异步非阻塞方式，代码效率比阻塞式的socket编程方式高。
2.实现了TCPserver方式，只用于服务端，可以支持多客户端。
3.可以使用在各种场合用于监控网络数据。
4.代码封装成库形式，非常方便移植。
5.本程序使用到了多线程技术，互斥同步线程技术，同时支持多通道连接技术，非常经典，程序注释完整，思路清晰。

如果要将此应用项目移植到开发板上，只需要根据此项目的电路图修改管脚，改成开发板按键和LCD及蜂鸣器对应的管脚上，AD芯片使用的都是一样的，所以只需要将检测AD通道换成AIN3通道，也就是修改程序内通道的口即可。

是经过测试的msp430f5529adc单通道实例程序，可以直接调用

数学建模2019美赛D题逃离卢浮宫代码模型考虑要素：最短路径，毒气扩散，拥挤度，5层地图，秘密通道，伤亡程度考虑到知识产权，代码中的数据没有提供，可以提供思路，或作为模板自行编写，代码有足够注释，可以根据Main函数调用不同函数实现不同的模型，代码加注释的总行数大于1200行

基于labview和NI的采集卡实现信号的连续采集，可自己选择物理通道，并设置采样率等

脑电信号(Electroencephalograph，EEG)是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映，其包含了大量的生理与病理信息，并可以用许多特征量来描述其特征信号。
P300电位即受试者辨认“新异”(oddball)刺激序列中低概率的“靶刺激”时，在头皮记录到的潜伏期约为300ms的最大晚期正性波，是事件相关电位(Event-RelatedPotential，ERP)中应用最广、与认知功能关系最为密切的成分。
脑机接口(BCI)是一种不依赖于外周神经和肌肉等常规输出通道的信息交流系统。
P300是神经系统接受特定模式下的视觉刺激所产生的特定电活动，适合于脑机接口应用。
本文针对P300脑电信号的特点，即诱发电位中的P300成分通常是在新异刺激模型中对不同刺激进行辨别、分类、判断时产生的，所以采用视觉“Oddball”范式诱发事件相关电位，然后采用EGI64导脑电系统采集原始脑电信号，再用Net-Station软件对原始数据进行预处理，预处理步骤包括滤波(Filter)、数据分段(Segmentation)、人工伪迹检测(ArtifactDetection)、坏通道替换(BadChannelReplacement)、叠加平均(Averaging)、参考点转换(AverageReferencing)、基线校正(BaselineCorrection)等，最后采用功率谱分析与相关系数矩阵相结合的方法选取恰当的电极，确定少量活跃电极分布在头顶位置，活跃电极主要集中在后脑区域，为脑机接口应用产品的开发奠定理论基础。

对语音信号的采集、分析、处理与报表生成等。
语音信号由计算机进行分析和处理，在程序中通过设置采样点和采样率，对数据进行时域和频域的分析、处理。
系统软件具有滤波选择，分为低通，高通，带通滤波。
同时也具有开始采集，停止采集，报表生成，停止等功能。
语音信号采集模块由配置声音输入控件、读取声音输入控件、滤波器控件、比较控件、选择结构、循环结构等构成。
程序的主体为：配置声音输入——开始采样——滤波——数据输出。
采样的模拟波形通道为1通道多采样通过设定采样速率和采样点数来确定波形的质量，速率越快，采样点数越多，采样波形越相近于实际波形。
由于采集到的信号太小，不利于观测，因此经过放大器放大后来观看。
配置完成采样输入后开始录音，由于人说话的声音频率通常为300~3000Hz之间，故用巴特沃斯带通滤波器将150Hz以下和2000Hz以上的声音滤除。
之后，将滤波后的信号进行信号分解，将其中的幅值信息提取出来并与一个已设定好的阈值相比较，如果幅值大于所设定的阈值，则认为有人对计算机讲话，程序跳出循环等待模块。

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。