欢迎来到原始的MaNGOSmu项目（有时通过链接到我们的外部站点称为getMangos）MaNGOS在2005年8月28日左右由theLuda正式宣布为公共开源项目，他一直掌舵直到2012年12月，他决定从the场景中退休。
这时，他把ins绳交给了安茨（Antz）（从github等上的Billy1arm）开始，从那以后他一直负责该项目。
在其历史上，发生了几次分裂（均在2012年12月之前），由此形成了TrinityCore和Cmangos分支。
由于法律上的分歧，网站的网址和图标在其历史上已经更改了数次。
mangosproject.org，getmangos.com，getmangos.co.uk，其当前主页为getmangos.eu。
多年来，我们选择了一些图标：最后一个是侵犯中国电视频道的版权！但是已经解决了由UnkleNuke设计的图标系列，其核心/扩展会略

加密算法在信息技术领域中起着至关重要的作用，用于保护数据的安全性和隐私性。
SHA（SecureHashAlgorithm）是一种广泛使用的散列函数，它将任意长度的数据转换为固定长度的摘要值。
SHA512是SHA家族中的一员，提供更强大的安全性能，尤其适合大数据量的处理。
本文将深入探讨SHA512加密算法的原理、C++实现以及其在实际应用中的重要性。
SHA512算法基于密码学中的消息摘要思想，通过一系列复杂的数学运算（如位操作、异或、循环左移等），将输入数据转化为一个512位的二进制数字，通常以16进制形式表示，即64个字符。
这个过程是不可逆的，意味着无法从摘要值推导出原始数据，因此被广泛应用于数据完整性验证和密码存储。
在C++中实现SHA512算法，首先需要理解其基本步骤：1.**初始化**：设置一组初始哈希值（也称为中间结果）。
2.**预处理**：在输入数据前添加特殊位和填充，确保数据长度是512位的倍数。
3.**主循环**：将处理后的数据分成512位块，对每个块进行多次迭代计算，每次迭代包括四个步骤：扩展、混合、压缩和更新中间结果。
4.**结束**：将最后一个中间结果转换为16进制字符串，即为SHA512的摘要值。
C++代码实现时，可以使用位操作、数组和循环来完成这些计算。
为了简化，可以使用`#include`中的`uint64_t`类型表示64位整数，因为SHA512处理的是64位的数据块。
同时，可以利用`#include`中的`memcpy`和`memset`函数来处理内存操作。
此外，`#include`和`#include`库可用于将二进制数据转换成16进制字符串。
以下是一个简化的C++SHA512实现框架：```cpp#include#include#include#include#include//定义常量和初始化哈希值conststd::arraykInitialHashValues{...};std::arrayhashes=kInitialHashValues;//主循环函数voidProcessBlock(constuint8_t*data){//扩展、混合、压缩和更新中间结果}//输入数据的处理voidPreprocess(conststd::string&input){//添加填充和特殊位}//将摘要转换为16进制字符串std::stringDigestToHex(){//转换并返回16进制字符串}//使用示例std::stringmessage="Hello,World!";Preprocess(message);constuint8_t*data=reinterpret_cast(message.c_str());size_tdataSize=message.size();while(dataSize＞0){if(dataSize＞=128){ProcessBlock(data);dataSize-=128;data+=128;}else{//处理剩余数据}}std::stringresult=DigestToHex();```这个框架只是一个起点，实际的SHA512实现需要填充完整的扩展、混合和压缩步骤，以及处理边界条件。
此外，为了提高效率，可能还需要使用SIMD（SingleInstructionMultipleData）指令集或其他优化技术。
SHA512算法在多种场景下具有广泛的应用，如：-**文件校验**：通过计算文件的SHA512摘要，可以验证文件在传输或存储过程中是否被篡改。
-**密码存储**：在存储用户密码时，不应直接保存明文，而是保存SHA512加密后的哈希值。
当用户输入密码时，同样计算其SHA512值并与存储的哈希值比较，不匹配则表明密码错误。
-**数字签名**：在公钥加密体系中，SHA512可以与非对称加密算法结合，生成数字签名，确保数据的完整性和发送者的身份验证。
了解并掌握SHA512加密算法及其C++实现，对于信息安全专业人员来说至关重要，它不仅有助于提升系统的安全性，也有助于应对不断发展的网络安全威胁。
通过深入学习和实践，我们可以更好地理解和利用这一强大的工具。

AES加密，全称为AdvancedEncryptionStandard，是目前广泛应用于数据加密的标准算法之一，特别是在软件开发领域。
C++是一种通用的编程语言，拥有强大的性能和灵活性，因此在实现AES加密时非常适用。
本文将深入探讨AES加密的基本原理以及如何在C++中实现AES加密。
AES是一种分组密码，它将明文数据分成128位的数据块进行处理。
加密过程分为多个步骤，包括字节替代（SubBytes）、行移位（ShiftRows）、列混淆（MixColumns）和轮密钥加（AddRoundKey）。
这些步骤在10轮（对于128位密钥）或14轮（对于256位密钥）中重复执行，以确保数据的安全性。
密钥扩展也是一项关键操作，它将原始密钥扩展为足够多的轮密钥，用于每一轮的加密。
在C++中实现AES加密，首先需要理解并实现上述的加密步骤。
`aes.cpp`和`aes.h`两个文件通常包含了AES加密的函数定义和类声明。
`aes.cpp`是实现文件，包含具体的函数实现，而`aes.h`是头文件，定义了相关的类和函数接口，方便其他模块调用。
在`aes.cpp`中，可能会有一个名为`AES`的类，其中包含如`encrypt`和`decrypt`这样的成员函数，分别用于加密和解密。
这些函数可能接收一个128位的明文块和一个密钥作为输入，然后返回对应的密文块。
类内部可能还会有其他辅助函数，如进行字节替代、行移位和列混淆的函数。
`aes.h`文件则会包含`AES`类的声明，以及必要的公有成员函数和常量定义。
例如：```cppclassAES{public:AES(constunsignedchar*key,intkeySize);//初始化AES对象，设置密钥voidencrypt(unsignedchar*plaintext,unsignedchar*ciphertext);//加密函数voiddecrypt(unsignedchar*ciphertext,unsignedchar*plaintext);//解密函数private://其他私有成员变量和函数，如密钥扩展、字节操作等};```在实际使用时，开发者可以通过实例化`AES`类，并调用其`encrypt`或`decrypt`方法对数据进行加密和解密操作。
例如：```cppAESaes(key,16);//假设key是16字节的密钥unsignedcharplaintext[16],ciphertext[16];//...填充plaintext...aes.encrypt(plaintext,ciphertext);//...使用ciphertext...aes.decrypt(ciphertext,plaintext);//...plaintext恢复为原文...```AES加密在C++中的实现涉及到对加密流程的精确控制和内存操作，同时还需要注意效率和安全性。
通过`aes.cpp`和`aes.h`这两个文件，我们可以构建一个完整的AES加密库，方便在各种C++项目中集成和使用。

《PLS偏最小二乘法在MATLAB中的实现详解》PLS（PartialLeastSquares，偏最小二乘）是一种统计分析方法，广泛应用于多元数据分析，特别是在化学计量学、机器学习和模式识别等领域。
它通过将原始数据投影到一个新的低维空间中，使因变量与自变量之间的关系得到最大化，并且能有效处理多重共线性问题。
MATLAB作为强大的数值计算和数据可视化工具，是实现PLS的理想平台。
本资料包含两个部分：单因变量的PLS实现和多因变量的PLS实现。
下面将对这两个方面进行详细阐述。
1.单因变量PLS：单因变量的PLS主要针对只有一个响应变量的情况。
在MATLAB中，我们首先需要定义输入变量X和输出变量y，然后构建PLS模型。
关键步骤包括：-数据预处理：对数据进行标准化或归一化，以消除量纲影响。
-计算X和y的相关矩阵，找到最大相关性的方向。
-通过奇异值分解（SVD）分解相关矩阵，得到主成分。
-选择合适的主成分数量，这通常通过交叉验证来确定。
-使用选定的主成分构建PLS回归模型，预测y值。
2.多因变量PLS：对于多因变量情况，PLS的目标是同时考虑多个响应变量。
此时，我们可以使用多响应PLS（MRPLS）或者偏最小二乘判别分析（PLSDA）。
MATLAB中的实现步骤大致相同，但需要处理多个y变量：-同样进行数据预处理。
-计算X与所有y的联合相关矩阵。
-SVD分解该联合相关矩阵，提取主成分。
-对每个y变量分别建立PLS模型，每个模型有自己的权重向量和载荷。
-使用选定的主成分，对每个y变量进行预测。
在MATLAB中，可以利用内置函数如`plsregress`或自定义脚本来实现这些过程。
自定义脚本能够提供更大的灵活性，允许用户调整参数和添加额外的特性，如正则化、特征选择等。
总结，PLS偏最小二乘法在MATLAB中的实现涉及数据预处理、主成分提取、模型构建和验证等多个环节。
通过理解这些步骤，可以有效地应用PLS解决实际问题，无论是单因变量还是多因变量的情况。
提供的MATLAB程序代码文档将为读者提供具体的实现细节和示例，帮助深入理解和掌握PLS算法。

从事科研的老师和同学们在撰写论文时，经常需要将文献中的曲线与自己的结果进行对比，为获取原始数据，最靠谱的方法当然是找原作者要。
如果没有要到呢？本资源提供了两个程序，两种不同思路来从一副图像中获得原始近似数据。

从原始的心电信号中，去除肌电干扰噪声，去除基线漂移噪声。
利用了平稳小波变换和形态学操作

在网上能找到的微软雅黑粗体6.02版全是假的，实际上都是最原始的0.75版。
这个是真正的官方微软雅黑和雅黑粗体6.02版。
压缩包里含两个文件：msyh.ttf为微软雅黑6.02版，msyhbd.ttf为微软雅黑粗体6.02版，如假包换！完全解决间隔符显示为口口的问题！

参数化时频分析是一种在信号处理领域广泛应用的技术，特别是在处理非平稳信号时，它能提供一个更为精确且灵活的分析框架。
MATLAB作为一种强大的数学计算和数据可视化软件，是进行时频分析的理想工具。
本资源提供了MATLAB实现的参数化时频分析代码，可以帮助用户深入理解和应用这一技术。
我们要理解什么是时频分析。
传统的频谱分析，如傅立叶变换，只能对静态信号进行分析，即假设信号在整个时间范围内是恒定的。
然而，在实际工程和科学问题中，许多信号的频率成分会随时间变化，这种信号被称为非平稳信号。
为了解决这个问题，时频分析应运而生，它允许我们同时观察信号在时间和频率域上的变化。
参数化时频分析是时频分析的一个分支，它通过建立特定的模型来近似信号的时频分布。
这种模型通常包括一些参数，可以通过优化这些参数来获得最佳的时频表示。
这种方法的优点在于可以提供更精确的时频分辨率，同时减少时频分析中的“时间-频率分辨率权衡”问题。
在MATLAB中，实现参数化时频分析通常涉及以下几个步骤：1.**数据预处理**：需要对原始信号进行适当的预处理，例如去除噪声、滤波或者归一化，以提高后续分析的准确性。
2.**选择时频分布模型**：常见的参数化时频分布模型有短时傅立叶变换（STFT）、小波变换、chirplet变换、模态分解等。
选择哪种模型取决于具体的应用场景和信号特性。
3.**参数估计**：对选定的模型进行参数估计，通常采用最大似然法或最小二乘法。
这一步涉及到对每个时间窗口内的信号参数进行优化，以得到最匹配信号的时频分布。
4.**重构与可视化**：根据估计的参数重构信号的时频表示，并使用MATLAB的图像绘制函数（如`imagesc`）进行可视化，以便直观地查看信号的时频特征。
5.**结果解释与应用**：分析重构后的时频图，识别信号的关键特征，如突变点、周期性变化等，然后将其应用于故障诊断、信号分离、通信信号解调等多种任务。
在提供的`PTFR_toolboxs`压缩包中，可能包含了实现上述步骤的各种函数和脚本，如用于预处理的滤波函数、参数化模型的计算函数、以及用于绘图和结果解析的辅助工具。
`README.docx`文档应该详细介绍了工具箱的使用方法、示例以及可能的注意事项。
通过学习和使用这个MATLAB代码库，你可以进一步提升在参数化时频分析方面的技能，更好地处理和理解非平稳信号。
无论是学术研究还是工程实践，这种能力都是非常有价值的。
记得在使用过程中仔细阅读文档，理解每一步的作用，以便于将这些知识应用到自己的项目中。

边缘检测是数字图像处理中的一个基础且重要的概念，它用于识别图像中的边界，这些边界通常对应于物体的轮廓。
在硬件实现中，如使用VERILOG这种硬件描述语言（HDL），可以创建高效的边缘检测电路，这对于嵌入式系统、计算机视觉应用以及实时图像处理非常有用。
VERILOG是一种广泛使用的HDL，它允许工程师用类似于编程的语言来描述数字系统的逻辑功能。
通过VERILOG编写的代码可以在FPGA（现场可编程门阵列）或ASIC（应用专用集成电路）上实现，以硬件的形式执行特定的算法，如边缘检测。
边缘检测通常涉及一系计算图像像素的差分或梯度。
其中，最经典的算法之一是Sobel算子，它利用水平和垂直方向的一组滤波器对图像进行卷积，以找出强度变化的区域。
在VERILOG中实现Sobel算子，我们需要定义滤波器系数，并编写逻辑来计算像素邻域内的差分。
以下是可能的VERILOG代码结构：1.**模块定义**：定义一个名为“edge_detector”的模块，输入为原始图像的像素数据，输出为边缘检测后的结果。
可能还需要控制信号，如时钟和使能信号。
```verilogmoduleedge_detector(input[PIXEL_WIDTH-1:0]img_in,//输入图像像素outputreg[PIXEL_WIDTH-1:0]edge_out,//输出边缘像素inputclk,//时钟inputrst//重置信号);```2.**内部变量**：声明用于存储滤波器权重和中间结果的变量。
```verilogreg[PIXEL_WIDTH-1:0]horz_weight,vert_weight;//滤波器权重reg[PIXEL_WIDTH-1:0]horz_diff,vert_diff;//水平和垂直差分```3.**滤波器定义**：定义Sobel算子的水平和垂直滤波器权重。
```verilogparameterSOBEL_X={};//水平滤波器权重parameterSOBEL_Y={};//垂直滤波器权重```4.**计算差分**：在时钟的上升沿，对图像进行卷积并计算差分。
```verilogalways@(posedgeclk)beginif(!rst)beginedge_outTHRESHOLD)edge_out＜='1;//达到阈值则认为是边缘，否则设为0end```6.**结束模块定义**：关闭模块。
```verilogendmodule```这个模块可以被综合到FPGA硬件中，实现高速、低延迟的边缘检测。
在实际应用中，可能还需要考虑图像的滚动缓冲、多级缓存和并行处理以提高效率。
VERILOG实现的边缘检测不仅涉及到图像处理的基本概念，还涵盖了数字逻辑设计、并行处理和实时系统设计等多个领域。
理解和实现这样的系统有助于提升硬件设计者在数字信号处理和嵌入式系统设计方面的技能。

huff是无损压缩，绝对可用的哈夫曼编解码，本程序附带图像数据处理试验结果原始数据与编码后解码后的数据结果完全相同。

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。