数据恢复是数字取证研究的重要组成部分。
尽管已经对从硬盘驱动器或小型移动设备恢复数据进行了深入研究，但是固态磁盘（SSD）具有非常不同的内部体系结构和一些其他功能，尚不清楚这些差异是否会影响数据恢复。
。
数据加扰是SSD控制器的一项附加功能，可以提高数据可靠性，但使数据恢复变得困难。
在这项研究中，首次引入了专用的闪存软件，该软件可以在不破坏设备硬件的情况下获取SSD的物理映像。
基于该软件，提出了一个验证实验，以评估数据加扰对数据恢复的影响，并分析了造成这种影响的原因。
然后提出了两种对闪存芯片中的数据进行解扰的方法，并讨论了它们的优缺点。
之后，描述了用于识别用于对加扰数据进行加扰的加扰种子的过程。
最后，基于第二种解扰方法实现了解扰软件。
实验表明，该软件可以成功解密SSD闪存驱动器中的数据，而不管SSD控制器中加密器的内部结构如何，并且可以生成未加密的物理映像，在该映像上大多数现有的数据恢复技术都可以有效地发挥作用。
尽管已经对从硬盘驱动器或小型移动设备恢复数据进行了深入研究，但是固态磁盘（SSD）具有非常不同的内部体系结构和一些其他功能，尚不清楚这些差异是否会影响数据恢复。
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数据加扰是SSD控制器的一项附加功能，可以提高数据可靠性，但使数据恢复变得困难。
在这项研究中，首次引入了专用的闪存软件，该软件可以在不破坏设备硬件的情况下获取SSD的物理映像。
基于该软件，提出了一个验证实验，以评估数据加扰对数据恢复的影响，并分析了造成这种影响的原因。
然后提出了两种对闪存芯片中的数据进行解扰的方法，并讨论了它们的优缺点。
之后，描述了用于识别用于对加扰数据进行加扰的加扰种子的过程。
最后，基于第二种解扰方法实现了解扰软件。
实验表明，该软件可以成功解密SSD闪存驱动器中的数据，而不管SSD控制器中加密器的内部结构如何，并且可以生成未加密的物理映像，在该映像上大多数现有的数据恢复技术都可以有效地发挥作用。
2025/10/20 17:26:40
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本文为opencv基于knn的手写数字字符识别,开发环境为vs2013+opencv2.4.13，欢迎下载学习
2025/10/19 19:47:24
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（1）构造LR分析程序，利用它进行语法分析，判断给出的符号串是否为该文法识别的句子；
（2）了解LR分析方法是严格的从左向右扫描，和自底向上的语法分析方法。
（2）了解LR分析方法是严格的从左向右扫描，和自底向上的语法分析方法。
2025/10/19 5:46:09
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通过opencv对图片上的数字进行识别。
识别方式和步骤主要是寻找出数字的外轮廓，然后根据轮廓外接矩阵对数字进行分割，然后根据模板，求出其与分割好的数字的像素差值，找出最匹配的数字。
识别方式和步骤主要是寻找出数字的外轮廓，然后根据轮廓外接矩阵对数字进行分割，然后根据模板，求出其与分割好的数字的像素差值，找出最匹配的数字。
2025/10/19 0:48:08
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基于密度的DBSCAN聚类算法可以识别任意形状簇,但存在全局参数Eps与MinPts的选择需人工干预,采用的区域查询方式过程复杂且易丢失对象等问题,提出了一种改进的参数自适应以及区域快速查询的密度聚类算法。
根据KNN分布与数学统计分析自适应计算出最优全局参数Eps与MinPts,避免聚类过程中的人工干预,实现了聚类过程的全自动化。
通过改进种子代表对象选取方式进行区域查询,无需漏检操作,有效提高了聚类的效率。
对4种典型数据集的密度聚类实验结果表明,本文算法使得聚类精度提高了8.825%,聚类的平均时间减少了0.92s。
根据KNN分布与数学统计分析自适应计算出最优全局参数Eps与MinPts,避免聚类过程中的人工干预,实现了聚类过程的全自动化。
通过改进种子代表对象选取方式进行区域查询,无需漏检操作,有效提高了聚类的效率。
对4种典型数据集的密度聚类实验结果表明,本文算法使得聚类精度提高了8.825%,聚类的平均时间减少了0.92s。
2025/10/18 21:46:30
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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。
2024-04-09 15:03
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