单类模块实现子类化消息拦截示例(PctGL版)这个类模块采用内嵌汇编技术,实现了单类模块化,不再需要AddressOf与标准模块了.对于工程的结构有帮助.

CygnusC++2.91forWindows安装目录下的所有头文件，头文件在压缩包中的g++子文件内。
一共128+8=136个头文件。
注：侯捷书中提到的软件没必要安装，重要还是使用这些头文件，一个方便快捷的方式就是使用SourceInsight将这些头文件关联起来，使用起来方便。

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)');%%%%%%%

实现仿京东筛选列表，可折叠的recyclerview，可以动态配置是否可折叠，折叠后剩余显示子item数量

数字水印技术为数字信息安全和版权提供了一种有效的保护措施。
本文通过小波变换和离散余弦变换的方法，首先对载体彩色图像进行小波变换，然后对变换后载体图像的低频子带再进行离散余弦变换，最后将彩色水印图像嵌入到离散变换的直流系数上。
结果证明，在抗噪声攻击、JPEG压缩、小幅度剪切方面利用Matlab软件构建的数字水印系统可达到效果良好，稳健性强。

本资源是现代数字信号处理理论及算法（何子述版）的作业仿真第八章的代码

一个不错的串口波形显示软件，[_setup_]port=COM3//这个是返回数据的端口号baudrate=19200//比特率和你设备实际速率必须匹配,否则接到的都是乱码width=1000//绘图区域的宽度,数据多的还是适当加宽,或者改变采样率height=200//绘图区域高度建议不要太高background_color=white//背景色grid_h_origin=100grid_h_step=10grid_h_color=#EEE//格子颜色grid_h_origin_color=#CCC//起始颜色grid_v_origin=12grid_v_step=10grid_v_color=#1EEgrid_v_origin_color=greem[_default_]//这个里面是整体的全局参数,如在子字段不做另外定义,都按照这个来min=0//数据最小值;max=1024//数据最大值[Field1]//字段1color=gray//线条颜色[Field2]color=blue[Field3]color=red

转换源码在SqlConvertToOracle.pas中，该转换过程负则将SQLServer的一些语法特性翻译为Oracle支持的形式，也包括常用的函数，支持复杂的SQL，例如嵌套/子查询等。
这是小弟为了一个Oracle项目的应急之作，我们的系统（Delphi的三层架构）一直运行在sqlserver下面，当时客户指定需要的是支持Oracle版本的应用系统，这个系统不小，如果要将里面的SQL全部转换为Oracle，需要大量的时间及人力和物力，为了在短期内完成任务，小弟想到了“自动翻译”的方法，其难度是可想而知的，不过幸好我们的系统设计还算合理，所在的SQL都是由中间层一个统一的过程来执行的，在写好这个转换过程后，我在中间层那个执行SQL的过程中对调用者传进的SQL进行转换后再执行，就基本完成了整个系统的SQL语法从SQLServer到Oracle的兼容，呵呵，听起来有点不可思议。
系统已经于3个月前上线，目前运行很稳定。
如果有人用得着或发现什么问题，请加我的QQ：229481711，同时请支持一下本人的报表控件作品(AcReport):http://download.csdn.net/detail/shaoyy/3674310

用于函数STDAPIURLDownloadToFileW(LPUNKNOWN,LPCWSTR,LPCWSTR,DWORD,LPBINDSTATUSCALLBACK);LPBINDSTATUSCALLBACK参数的定义类博客地址：https://blog.csdn.net/qiangzi4646/article/details/80667753

传感器网络节点定位算法matlab代码（Centroid，APIT，DVHOP,BoundingBox，……共7个）无线传感器网络无需测距定位算法matlab源代码。
包括apit，dv-hop，amorphous在内的共7个range-free算法。
在run.m里的算法选择部分可以选择需要运行的算法，算法的参数可以参考对应子目录里的说明。
每个子目录里都有一个pdf文档，是算法的最原始描述。

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。