ApacheShiro是一个强大易用的Java安全框架，提供了认证、授权、加密和会话管理等功能：认证-用户身份识别，常被称为用户“登录”；
授权-访问控制；
密码加密-保护或隐藏数据防止被偷窥；
会话管理-每用户相关的时间敏感的状态。
对于任何一个应用程序，Shiro都可以提供全面的安全管理服务。
并且相对于其他安全框架，Shiro要简单的多。
我找了一版跟我学Shiro教程PDF，里面讲的很详细.里面还附带了每个章节的源码.值得你珍藏哟！饮水思源——原文出自：http://jinnianshilongnian.iteye.com/blog/2049092

LZ复杂度分析随着人们对非线性方法的分析越加深入，他们发现，虽然关联维度和最大李雅谱诺夫指数在分析脑电时具有一定的协助，但是它们对数据的依赖性太强，对干扰和噪声太敏感，而且要得到可靠的结果需要大量的数据，这对于高度不平稳的脑电波来说无疑是相当大的局限。
科研人员迫切需要一种数据量少且具有一定抗干扰能力的方法，这时LZ复杂度算法应运而生，它是一种表征时间序列里出现新模式的速率的方法。
这个方法最先由Lempel和Ziv提出，因此取名为Lempel-Ziv复杂度。
直到1987年，才由Kaspar和Schuster提出了该算法的计算机实现方法。
对于一个待求字符串S(S1，S2，…，Sn)以及另一个字符串Q(q1，q2，…，qn)，SQ表示S和Q的级联，SQ=(S1，S2，…，Sn，q1，q2，…，qn)。
令SQv是SQ减去最后一个字符所得字符串。
判断Q是否是SQv的一个子串，如果Q是SQv的一个子串，说明Q中的字符是可从S复制的，这时把待求序列的下一个字符级联到Q。
如果Q不是SQv的一个子串，则表示Q是插入字符。
这时把Q级联到S，S=SQ，重新构造Q，重复以上过程直到Q取待求序列的最后一位结束。
每次Q级联到S，表明出现一种新模式，用c表示一个字符串中新模式的数量。
例如对于S=(10101010)，应用上面的方法可以得到c(8)=3个新模式：1，0，101010。

分子振动谱广泛应用于化合物分子结构的测定、未知物的鉴定以及混合物成分的分析，是传感识别物质性质和特征的重要指纹。
提出了基于石墨烯带阵列的分子振动谱传感模型，并采用数值仿真方法对模型进行了验证。
结果表明，通过调节石墨烯带的化学势、阵列周期以及占空比，可以灵活地调控石墨烯带阵列的透射带宽；
通过在检测区填充物质，发现透射谱的外形与被检测物的分子吸收谱一致，表明该传感器能够识别物质分子的振动指纹；
透射谱的外形对检测区域填充物质的厚度不敏感，传感器的稳健性好。

说话人辨认的局部敏感判别分析

针对表征矿物浮选工况的泡沫图像特征冗余性大的问题,提出了一种无监督约简的浮选泡沫图像特征选择方法.该方法首先定义敏感性指数,并基于敏感性指数约简得到与工况相关的敏感图像特征集;然后针对敏感图像特征之间的自相关性,提出基于粗糙集属性重要度的敏感图像特征集约简方法;最初将该方法应用于金锑浮选过程,并利用工业现场数据进行测试,证明了该方法的有效性,为基于机器视觉的浮选过程监控创造了条件.

植物分类是植物科学研究领域和农林业生产运营中重要的基础性工作，植物分类学是一项具有长远意义的基础性研究，其主要的分类依据是植物的外观特征，包括叶、花、枝干、树皮、果实等。
因此，花卉分类是植物分类学的重要部分，利用计算机进行花卉自动种类识别具有重要意义。
本文从常见的观赏花卉入手，探索了基于花朵数字图像对花卉进行种类识别的方法。
在己有研究的基础上，针对花朵的生长特点定义了颜色、纹理、形状等方面的特征，并使用分级SVM分类器对花卉图像进行了识别。
论文提出了分区域特征提取以及极坐标系下的灰度共生矩阵适于描述放射状生长的花朵纹理特征，对提高系统的识别准确率具有重要意义，此外，所设计的分级SVM分类器有效降低了分类器对样本种类数量的敏感性，克服了SVM分类器对大样本量识别准确率低的问题。
本文构建了基于数字图像的花卉种类识别系统，并用五十种花卉对系统进行了测试，达到了95.72%的识别准确率。
实验结果表明，本文所实现的花卉种类识别系统具有较高的识别准确率和稳定性。

一款功能强大的远程桌面管理软件，主要是可以用于远程桌面连接、远程登录、SSH、RDP、LogMeIn等任何会话类型，并支持用户对远程连接进行编辑、组织、添加、删除等操作，而且可以安全的链接到25个以上的VPN类型，还允许用户同时启动它们并在计算机之间快速切换，轻松提高用户的工作效率，同时还利用了最好的加密算法来确保用户的安全，是美国联邦政府认可的加密，可以很好的协助用户保护敏感数据。
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已在项目中使用，绝对是你想要的，PHP实现的敏感词过滤功能。
6000多个敏感词，可自行添加。
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对ECT（电容层析传感器）外部分布进行成像，用计算得到的电容值i，归一值以及敏感场分布对外部分布进行成像。

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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。