HW-精准社保-医保欺诈检测-竞赛题-实验题，数据科学课程实验题

该代码实现了对LSB隐藏图像的检测分析，在Matlab环境下可直接运行，欢迎下载

基于深度学习的表情识别，内含基于cv2的人脸检测分类器，以及训练好的模型，能识别检测出七种人脸表情。

Navoidroid现在，移动应用已成为人们日常生活中不可或缺的部分。
作为自动GUI测试的补充，手动GUI测试是应用质量的最后一道防线，尤其是在发现可用性和可访问性问题方面，这些问题很难通过自动化测试来检测。
但是，重复的操作以及某些功能的容易丢失使手动测试耗时，费力且效率低下。
受游戏中糖果闪闪发光的糖果启发（提示提示移动）的启发，我们开发了一种名为NaviDroid的工具，可通过突出显示的下一步操作导航人类测试人员，以进行更有效的测试。
示范影片NaviDroid使用场景示例

MATLAB仿真高速目标检测-基于keystone变换的微弱目标检测.pdf高速目标检测具有跨距离走动，不易相参积累，而相参积累时间内,目标的距离走动不能超过半个距离单元，对于高距离分辨雷达或观测高速目标的雷达系统,这种限制是很难满足的。
于keystone变换的运动补偿方案,可以在没有目标运动速度信息条件下校正距离走动,从而使积累时间不再受目标运动的限制。
  怎样仿真  在没有用keystone变化和变化后的  雷达回波波形？回波横坐标是：相对距离，纵坐标是幅度；
比如：例如,若雷达发射的信号带宽为150MHz,脉冲重复周期为100μs,发射的脉冲数目为63个,目标的径向速度为1000m/s,则相参积累的时间为613ms,在此期间目标运动了6.3m,跨越了6个距离分辨单元,的  图

描述就在名字里，直接解压即可使用exe打开文件，免受cmake之苦，导入图片进行sift检测后重建点云

包括型号A77T.r11r11s系列A57TA59ST系统内对应型号安装APK定制版秒变全网通不影响厂家售后检测可以正常做售后

由于工程项目太大，所以里面是一个百度网盘分享，大家可以自行下载

入侵检测snort详细使用实验教程入侵检测snort详细使用实验教程

在生命科学领域中，人们已经对遗传(Heredity)与免疫(Immunity)等自然现象进行了广泛深入的研究。
六十年代Bagley和Rosenberg等先驱在对这些研究成果进行分析与理解的基础上，借鉴其相关内容和知识，特别是遗传学方面的理论与概念，并将其成功应用于工程科学的某些领域，收到了良好的效果。
时至八十年代中期，美国Michigan大学的Hollan教授不仅对以前的学者们提出的遗传概念进行了总结与推广，而且给出了简明清晰的算法描述，并由此形成目前一般意义上的遗传算法(GeneticAlgorithm)GA。
由于遗传算法较以往传统的搜索算法具有使用方便、鲁棒性强、便于并行处理等特点，因而广泛应用于组合优化、结构设计、人工智能等领域。
另一方面，Farmer和Bersini等人也先后在不同时期、不同程度地涉及到了有关免疫的概念。
遗传算法是一种具有生成+检测(generateandtest)的迭代过程的搜索算法。
从理论上分析，迭代过程中，在保留上一代最佳个体的前提下，遗传算法是全局收敛的。
然而，在对算法的实施过程中不难发现两个主要遗传算子都是在一定发生概率的条件下，随机地、没有指导地迭代搜索，因此它们在为群体中的个体提供了进化机会的同时，也无可避免地产生了退化的可能。
在某些情况下，这种退化现象还相当明显。
另外，每一个待求的实际问题都会有自身一些基本的、显而易见的特征信息或知识。
然而遗传算法的交叉和变异算子却相对固定，在求解问题时，可变的灵活程度较小。
这无疑对算法的通用性是有益的，但却忽视了问题的特征信息对求解问题时的辅助作用，特别是在求解一些复杂问题时，这种忽视所带来的损失往往就比较明显了。
实践也表明，仅仅使用遗传算法或者以其为代表的进化算法，在模仿人类智能处理事物的能力方面还远远不足，还必须更加深层次地挖掘与利用人类的智能资源。
从这一点讲，学习生物智能、开发、进而利用生物智能是进化算法乃至智能计算的一个永恒的话题。
所以，研究者力图将生命科学中的免疫概念引入到工程实践领域，借助其中的有关知识与理论并将其与已有的一些智能算法有机地结合起来，以建立新的进化理论与算法，来提高算法的整体性能。
基于这一思想，将免疫概念及其理论应用于遗传算法，在保留原算法优良特性的前提下，力图有选择、有目的地利用待求问题中的一些特征信息或知识来抑制其优化过程中出现的退化现象，这种算法称为免疫算法(ImmuneAlgorithm)IA。
下面将会给出算法的具体步骤，证明其全局收敛性，提出免疫疫苗的选择策略和免疫算子的构造方法，理论分析和对TSP问题的仿真结果表明免疫算法不仅是有效的而且也是可行的，并较好地解决了遗传算法中的退化问题。

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。