自己编译的Solaris11.3SPARC平台下zabbixagent3.4.15二进制文件，解压即用。

Dais-CMH+/CMH机器上调试在该试验中采用五条机器指令：IN（输入）、SUB（二进制减法）、STA（存数）、OUT（输出）、JMP（无条件转移），整体实现二进制数连续相减的功能。
上机调试实现这五种指令功能。

题目描述已知一个只包含0和1的二进制数，长度不大于10，将其转换为十进制并输出。
输入描述输入一个二进制整数n，其长度不大于10输出描述输出转换后的十进制数，占一行样例输入110样例输出6提交代码

提取STL的面片信息，包括三角面片的法向量和三个顶点

VB将二进制图片文件转换为Base64字符串文本，可直接将字符串加密，也可直接读取数据库或图片文件加密为Base64字符串！

VisualStudio2015,CPUonly,Python3.5:CaffeRelease编译好的二进制文件。
2018-10-19日版本

微机原理与接口技术楼顺天每章节的课后答案。
微机原理与接口技术楼顺天周佳社编著科学出版社2006年习题解答微机原理与接口技术_楼顺天版_课后题答案因时间紧，习题解答由部分老师提供，还没有经过仔细校对，肯定有不少错误，请各位指正。
另外，习题有多种解法，答案不唯一，仅供参考。
第1章数制与码制1.将下列十进制数转换成二进制数：（1）58；
（2）67.625;（3）5721;解：（1）58D=00111010B（2）67.625D=01000011.1010B（3）5721D=0001011001011001B2.将二进制数变换成十六进制数：（1）10010101B；
（2）1101001011B；
（3）1111111111111101B；
（4）0100000010101B；
（5）01111111B；
（6）010000000001B解：（1）10010101B=95H（2）1101001011B=34BH（3）1111111111111101B=FFFDH（4）0100000010101B=815H（5）01111111B=7FH（6）010000000001B=401H3.将十六进制数变换成二进制数和十进制数：（1）78H；
（2）0A6H；
（3）1000H；
（4）0FFFFH解：（1）78H=120D=01111000B（2）0A6H=166D=10100110B（3）1000H=4096D=0001000000000000H（4）0FFFFH=65535D=1111111111111111B4.将下列十进制数转换成十六进制数：（1）39；
（2）299.34375；
（3）54.5625解：（1）39D=27H（2）299.34375D=12B.58H（3）54.5625D=36.9H5.将下列二进制数转换成十进制数：（1）10110.101B；
（2）10010010.001B；
（3）11010.1

Hou等人提出的SBWBAMS（基于加性模型和采样的扫描二进制图像水印）算法。
对打印和扫描过程具有很强的鲁棒性。
但是，由于算法中使用的嵌入强度是人为设置的，因此当嵌入强度较低时，水印信息可能无法正确嵌入到二进制图像中。
首先，分析了正确嵌入水印的最小嵌入强度，然后提出了一种基于自适应嵌入强度的改进二值图像水印算法。
该算法根据图像内容自适应调整嵌入强度，确保嵌入效果良好。
水印信息正确。
实验结果表明，该算法不仅可以正确地嵌入和提取水印信息，而且对打印和扫描过程仍具有很强的鲁棒性。

通过编程实现仿真模拟基于哈夫曼编码的信源编码与解码过程，对于给定的源文档SourceDoc.txt，1)统计其中所有字符的频度（某字符的频度等于其出现的总次数除以总字符数），字符包括字母（区分大小写）、标点符号、格式控制符（空格、回车等）以及特殊字符。
2)按频度统计结果构建哈夫曼编码表，输出哈夫曼码表信息文件Statistic.txt。
3)基于哈夫曼编码表进行编码，生成对应的二进制码流，并输出到文件Encode.dat，完成信源的编码过程。
4)根据生成的哈夫曼编码表，对二进制码流文件Encode.dat进行解码，把结果输出到文件TargetDoc.txt，完成信源的解码过程。
5)判断TargetDoc.txt与SourceDoc.txt内容是否一致，以验证编解码系统的正确性。

遗传算法（GeneticAlgorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的，并出版了颇有影响的专著《AdaptationinNaturalandArtificialSystems》，GA这个名称才逐渐为人所知，J.Holland教授所提出的GA通常为简单遗传算法（SGA）。
　　遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。
每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。
染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。
因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。
由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小选择（selection）个体，并借助于自然遗传学的遗传算子（geneticoperators）进行组合交叉（crossover）和变异（mutation），产生出代表新的解集的种群。
这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码（decoding），可以作为问题近似最优解。

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。