小波变换的图像处理%MATLAB2维小波变换经典程序%FWT_DB.M;%此示意程序用DWT实现二维小波变换%编程时间2004-4-10，编程人沙威%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%clear;clc;T=256;%图像维数SUB_T=T/2;%子图维数%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%1.调原始图像矩阵loadwbarb;%下载图像f=X;%原始图像%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%2.进行二维小波分解l=wfilters('db10','l');%db10（消失矩为10)低通分解滤波器冲击响应（长度为20）L=T-length(l);l_zeros=[l,zeros(1,L)];%矩阵行数与输入图像一致，为2的整数幂h=wfilters('db10','h');%db10（消失矩为10)高通分解滤波器冲击响应（长度为20）h_zeros=[h,zeros(1,L)];%矩阵行数与输入图像一致，为2的整数幂fori=1:T;%列变换row(1:SUB_T,i)=dyaddown(ifft(fft(l_zeros).*fft(f(:,i)'))).';%圆周卷积FFTrow(SUB_T+1:T,i)=dyaddown(ifft(fft(h_zeros).*fft(f(:,i)'))).';%圆周卷积FFTend;forj=1:T;%行变换line(j,1:SUB_T)=dyaddown(ifft(fft(l_zeros).*fft(row(j,:))));%圆周卷积FFTline(j,SUB_T+1:T)=dyaddown(ifft(fft(h_zeros).*fft(row(j,:))));%圆周卷积FFTend;decompose_pic=line;%分解矩阵%图像分为四块lt_pic=decompose_pic(1:SUB_T,1:SUB_T);%在矩阵左上方为低频分量--fi(x)*fi(y)rt_pic=decompose_pic(1:SUB_T,SUB_T+1:T);%矩阵右上为--fi(x)*psi(y)lb_pic=decompose_pic(SUB_T+1:T,1:SUB_T);%矩阵左下为--psi(x)*fi(y)rb_pic=decompose_pic(SUB_T+1:T,SUB_T+1:T);%右下方为高频分量--psi(x)*psi(y)%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%3.分解结果显示figure(1);colormap(map);subplot(2,1,1);image(f);%原始图像title('originalpic');subplot(2,1,2);image(abs(decompose_pic));%分解后图像title('decomposedpic');figure(2);colormap(map);subplot(2,2,1);image(abs(lt_pic));%左上方为低频分量--fi(x)*fi(y)title('\Phi(x)*\Phi(y)');subplot(2,2,2);image(abs(rt_pic));%矩阵右上为--fi(x)*psi(y)title('\Phi(x)*\Psi(y)');subplot(2,2,3);image(abs(lb_pic));%矩阵左下为--psi(x)*fi(y)title('\Psi(x)*\Phi(y)');subplot(2,2,4);image(abs(rb_pic));%右下方为高频分量--psi(x)*psi(y)title('\Psi(x)*\Psi(y)');%%%%%%%

该文件是SN3236中文手册,SN3236是一款36路呼吸灯驱动芯片,每路单独256级细腻亮度可控

以下算法的密码都能破解MD4MD5HalfMD5SHA1SHA2-224SHA2-256SHA2-384SHA2-512SHA3-224SHA3-256SHA3-384SHA3-512Keccak-224Keccak-256Keccak-384Keccak-512BLAKE2b-512SipHashRIPEMD-160WhirlpoolGOSTR34.11-94GOSTR34.11-2012(Streebog)256-bitGOSTR34.11-2012(Streebog)512-bitmd5($pass.$salt)md5($salt.$pass)md5(utf16le($pass).$salt)md5($salt.utf16le($pass))md5($salt.$pass.$salt)md5($salt.md5($pass))md5($salt.md5($salt.$pass))md5($salt.md5($pass.$salt))md5(md5($pass))md5(md5($pass).md5($salt))md5(strtoupper(md5($pass)))md5(sha1($pass))sha1($pass.$salt)sha1($salt.$pass)sha1(utf16le($pass).$salt)sha1($salt.utf16le($pass))sha1(sha1($pass))sha1($salt.sha1($pass))sha1(md5($pass))sha1($salt.$pass.$salt)sha1(CX)sha256($pass.$salt)sha256($salt.$pass)sha256(utf16le($pass).$salt)sha256($salt.utf16le($pass))sha512($pass.$salt)sha512($salt.$pass)sha512(utf16le($pass).$salt)sha512($salt.utf16le($pass))HMAC-MD5(key=$pass)HMAC-MD5(key=$salt)HMAC-SHA1(key=$pass)HMAC-SHA1(key=$salt)HMAC-SHA256(key=$pass)HMAC-SHA256(key=$salt)HMAC-SHA512(key=$pass)HMAC-SHA512(key=$salt)DES(PT=$salt,key=$pass)3DES(PT=$salt,key=$pass)Skip32(PT=$salt,key=$pass)ChaCha20phpassscryptPBKDF2-HMAC-MD5PBKDF2-HMAC-SHA1PBKDF2-HMAC-SHA256PBKDF2-HMAC-SHA512SkypeWPA-EAPOL-PBKDF2WPA-EAPOL-PMKWPA-PMKID-PBKDF2WPA-PMKID-PMKiSCSICHAPauthentication,MD5(CHAP)IKE-PSKMD5IKE-PSKSHA1NetNTLMv1NetNTLMv1+ESSNetNTLMv2IPMI2RAKPHMAC-SHA1Kerberos5AS-REQPre-Authetype23DNSSEC(NSEC3)CRAM-MD5PostgreSQLCRAM(MD5)MySQLCRAM(SHA1)SIPdigestauthentication(MD5)Kerberos5TGS-REPetype23TACACS+JWT(JSONWebToken)SMF(SimpleMachinesForum)＞v1.1phpBB3(MD5)vBulletin=v3.8.5MyBB1.2+IPB2+(InvisionPowerBoard)WBB3(WoltlabBurningBoard)Joomla=2.5.18(MD5)WordPress(MD5)PHPSDrupal7osCommercext:CommercePrestaShopDjango(SHA-1)Django(PBKDF2-SHA256)TripcodeMe

识别0-9十个数字，BP神经网络数字识别源代码使用说明第一步：训练网络。
使用训练样本进行训练。
（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别）第二步：识别。
首先，打开图像（256色）；
再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”；
最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。
识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中。
该系统的识别率一般情况下为90%。
此外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作，但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。
具体步骤为：“256色位图转为灰度图”－“灰度图二值化”－“去噪”－“倾斜校正”－“分割”－“标准化尺寸”－“紧缩重排”。
注意，待识别的图片要与win.dat和whi.dat位于同一目录，这两文件保存训练后网络的权值参数。
具体使用请参照书中说明。

路径规划R_area是图像的大小默认为256*256R_windows=40机器人移动的窗口大小B_place障碍物存放的位置设置精度为5度距离中心位置是随机的得出障碍物和可行走区间的直方图保存下来角度信息和距离信息存放在val,B_Pos,B_d,Free_Pos中...

VHDL语言编写的基于基2的并行256，1024深度的FFT源代码

本程序实现了jpg图片、png图片、24位/32位位图转256色灰度位图图，使用了MFC框架，并且提供了保存位图的功能

MS-100:Microsoft365IdentityandServices

C语言实现SHA-224/SHA-256/SHA-384/SHA-512摘要算法。
编译环境：VS2010。
请参考我的博客：SHA-224：https://blog.csdn.net/u013073067/article/details/86605223SHA-256:https://blog.csdn.net/u013073067/article/details/86600777SHA-384：https://blog.csdn.net/u013073067/article/details/86613045SHA-512：https://blog.csdn.net/u013073067

Xilinx哈夫曼编码对一段数据序列进行哈夫曼编码，使得平均码长最短，输出各元素编码和编码后的数据序列。
1.设计要求（1）组成序列的元素是[0-9]这10个数字，每个数字其对应的4位二进制数表示。
比如5对应0101，9对应1001。
（2）输入数据序列的长度为256。
（3）先输出每个元素的编码，然后输出数据序列对应的哈夫曼编码序列。
环境是ISE14.7,ModelSim10.4

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。