安全兼容加密示例创建该存储库是为了处理越来越多的在互联网上浮现的不良加密代码示例。
随着时间的推移，该存储库将进行扩展，以包含更多语言的示例。
随着2018年10月，有跨越5个不同的平台，14种语言16倍不同的兼容的例子。
演算法加密：AES-128-GCM密钥派生：PBKDF2PBKDF2基础哈希：SHA-256由于Java无限强度策略（JavaUnlimitedStrengthPolicy），选择了具有128位密钥的AES，这是由于密码导出法要求密钥大小不超过128位。
尽管使用AES-128显示了示例，但可以通过更改参数ALGORITHM_KEY_SIZE（在某些情况下为ALGORITHM_NAME）将它们轻松地更改为256位AES。
兼容性此处显示的每个示例都跨平台和/或语言兼容。
任何语言的encryptString的结果都可以由任何语言的decryptString解密。
对于与现有示例不兼容的示例，请不要提交拉取请求。
方法每个示例都公开了4种签名大致等同于以下方法的方法：stringencryptString(plaintext:

目录结构├─WuYuFei├─WuYufei_matlab├─cap_turbo├─mother└─paper[WuYuFei]中是WuYuFei的论文[WuYufei_matlab]是WuYufei的Matlab程序做Turbo码，恐怕很难绕过WuYufei的程序，呵呵[cap_turbo]和[mother]是我在研究阶段的工作走了很多弯路，所以这两个目录必然有很多错误而且很混乱如果想了解一下我的研究历程可以看看，切不可拿来修炼，否则走火入魔俺不管。
[paper]是对简化算法的研究总结。
译码程序完全是自己写的，已经系统整理过了。
constituent_decoder_SemiTh.mconstituent_decoder_logmap.mconstituent_decoder_max.mconstituent_decoder_Th.m这四个文件是子译码器interleaver_3GPP.m3GPP标准的交织器。
Turbo.m中可以选择是用伪随机交织还是3GPP标准交织decoder_all_algorithm.m译码器，其中包含了3种译码算法test_OverLoad_menu.m对运算负荷的测试程序test_algorithm_menu.m对算法的测试程序Shannon_Limit.m香农限test_uncoded_BPSK.mtest_uncoded_BPSK_theory.m未编码BPSK的功能，一个是理论的，另外一个是测试的。
%****************************************************************%创建人：朱殿荣/QQ:235347/MSN:njzdr@msn.com%单位：南京邮电大学，通信工程系%版权声明：任何人均可复制、传播、修改此文件，同时需保留原始版权信息。
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CollectionofComputerVisionalgorithmsimplementedinMatlab.Algorithms:seamcarving("Seamcarvingforcontent-awareimageprocessing"byS.Avidan&A.Shamir,2007)Algorithmandcodearedescribedindetailshttp://kirilllykov.github.io/blog/2013/06/06/seam-carving-algorithm/bilateralfilter("Bilateralfilteringforgrayandcolorimages"byC.Tomasi&R.Manduchi,1998)fastbilateralfilter("Afastapproximationofthebilateralfilterusingasignalprocessingapproach"byS.Paris&F.Durand,2006)retinex("Retinexbytwobilateralfilters"byM.Elad,2005)shapefromshadingalgorithmbyHornandIkeuchi("TheVariationalApproachtoShapefromShading"byB.HornandM.Brooks,1985)opticalflowalgorithmbyHorn-Shunckforanarrayofinputimages("Determiningopticalflow"byHornandSchunck,1980)generatorofrandomsurfaceandclosedcurve,auxiliarycode

遗传算法一个运用遗传算法执行参数优化的python库

在matlab中实现ARIMA时间序列预测。
函数方式如下：function[result]=ARIMA_algorithm(data,Periodicity,ACF_P,PACF_Q,n)其中data为预测所用的数据，为一维列向量；
Periodicity为数据的周期；
ACF_P和PACF_Q分别是p值和q值；
n为想要预测的数据的个数。
所返回的结果result是预测出来的数据（一维列向量），同时会画出预测数据的折线图。

在MATLAB中实现高光谱异常检测KRX算法，次要是参靠KRX英文原文《KernelRX-Algorithm:ANonlinearAnomalyDetectorforHyperspectralImagery》实现。

中文分词不断都是中文自然语言处理领域的基础研究。
目前，分词系统绝大多数都是基于中文词典的匹配算法。
其中最为常见的是最大匹配算法(MaximumMatching，以下简称MM算法)。
MM算法有三种：一种正向最大匹配，一种逆向最大匹配和双向匹配。
本程序实现了正向最大匹配算法。
本程序还可以从我的github上面下载：https://github.com/Zehua-Zeng/Maximum-Matching-Algorithm

Networkprocessorsarefundamentalbuildingblocksinmodernco妹妹unicationsystems,inwhichtensofGbpsnetworkstreamshavetobeprocessedinrealtime.Currentnetworkapplicationsandtrafficrequirementsnecessitateprocessingspeedsandcapabilitiesthatarebeyondthoseofconventional,generalpurposecentralprocessingunits.Networkprocessorsaretheonlyprogra妹妹ablesolutionthatcanhandlemodernnetworkstreamsdemands.However,implementingnetworkprocessorsrequiresanewprogra妹妹ingparadigmthatcanmeetnetworkprocessingrequirements.Thisbookleadsthereaderthroughtherequirementsandtheunderlyingtheoryofnetworkprocessors,realapplicationsandimplementationofnetworkprocessors,andincludestheEZChipMicrocodeDevelopmentEnvironmentsothatreaderscangainhands-onexperienceinwritinghighspeednetworkingapplications.Bytheendofthebookthereaderwillbeabletowriteandtesthisownapplicationsonasimulatednetworkprocessor.Detailedcoverageofwhatnetworkprocessorsareallaboutandwhatcanbedonewiththemnumerous,realexamplesofnetworkingapplicationsandimplementations(analysis,algorithm,andcode)areprovided.

智能算法-遗传算法、蚁群算法、粒子群算法实现。
实现版本Java,Python,MatLab多版本实现。
具体详细阐明上傳附件檔案內資料夾有每个算法有着详细的阐明README蚁群算法：Ant_Colony_Optimization遗传算法：Genetic_Algorithm免疫算法：Immunity_Algorithm粒子群：ParticleSwarmOptimization

吃豆子遗传算法引擎遗传算法的实现来玩改良的吃豆子游戏。
该项目基于AtifM.Alhejali和SimonM.Lucas的论文EvolvingDiverseMs.Pac-ManPlayingAgentsUsingGeneticProgramming()gitrepo根目录下的pacman_results.pdf文件中提供了示例数据，并显示了大约230代的1000pacmen运转。

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。