只一个按键，这个按键上面有倒计时，倒计时结束显示重新发送验证码，在倒计时进行中输入完验证码就可以点击按钮……会自动截取收到的某特定号码的短信中的第一串数字，一般验证短信中验证码就是其中的第一串数字……代码写得比较随意，不过注释挺全的。
涉及到循环性多线程控制，多线程更改主线程UI，广播拦截短信，正则表达式等……

嵌入式技术被广泛应用于信息家器、消费电子、交换机以及机器人等产品中，与通用计算机技术不同，嵌入式系统中计算机被置于应用环境内部特征不明显。
系统对性能、体积、以及时间等有较高的要求。
复杂的嵌入式系统面向特定应用环境，必须支持硬、软件裁减，适应系统对功能、成本以及功耗等要求。
　　从信息传递的电特性过程分析，嵌入式系统特征表现为，计算机技术与电子技术紧密结合，难以分清特定的物理外观和功能，处理器与外设、存储器等之间的信息交换主要以电平信号的形式在IC间直接进行。
　　从嵌入深度ED来看，信息交换在IC间越直接、越多，嵌入深度就越大。
　　在设计实验系统模型（图1）时，充分考虑到软硬协同性，使其成为一个实

研究深度学习和卷积神经网络的同学都知道Mnist这个数据库，它是一个手写数字的图像数据集，可以用来作为网络训练的基准测试数据库。
原版数据集是以特定格式存储的四个文件，包括乱序排列的60000个训练样本与10000个测试样本，以及它们对应的标签向量。
现将其中的图片从原文件中读取出来，重新转化为png格式，并将测试集和训练集分别按0~9进行分类，并存放在各自的子文件夹中，以便各位同学进行科研与实验之用。
原数据集下载地址为：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

1.构件：是指语义完整，语法正确和有可重用价值的单位软件，是软件重用过程中可以明确辨识的系统；
结构上，它是语义描述通信接口和实现代码的复合体。
2.构件模型：是对构件本质特征的抽象描述。
3.构件组装：是指将库中的构件经适当修改后相互连接，或者将它们与当前开发项目中的软件元素相连接，最终构成新的目标软件。
4.软件体系结构：HayesRoth认为软件体系结构是一个抽象的系统规范，主要包括用其行为来描述的功能构件和构件之间的相互连接、接口和关系。
5.面向服务体系结构（SOA）：本质上是服务的集合，服务间彼此通信，这种通信可能是简单地数据传送，也可能是两个或更多的服务协调进行某些活动。
6.可靠性：是软件系统在应用或系统错误面前，在意外或错误使用的情况下维持软件系统特性的基本能力。
7.可修改性：是指能够快速地以较高的性能价格比对系统进行变更的能力。
通常以某些具体的变更为基准，通过考察这些变更的代价衡量可修改性。
可修改性包括：可维护性、可扩展性、结构重组、可移植性。
8.敏感点：是一个或多个构件（和/或构件之间的关系）的特性。
9.权衡点：是影响多个质量属性的特性，是多个质量属性的敏感点。
10.软件产品线：就是在一个公共的软件资源集合基础上建立起来的共享同一个特性集合的系统集合。
11.框架：是封装了特定应用族抽象设计的抽象类的集合，框架又是一个模板，关键的方法和其他细节在框架实例中实现。

明晰用于Terraform的声明性测试框架原因：B/c单元测试地形需要成为事物信息：它是一个二进制文件，就是这样。
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这篇论文主要探讨了中国古代玻璃制品的风化模型，利用随机森林算法进行数据分析和预测。
文章在数学建模的背景下，获得了山西省一等奖，论文的核心技术包括随机森林优化、数据填充、特征选择、降维模型和分类算法的应用。
对于问题一，研究者处理了数据中的缺失值，使用众数来填充颜色数据。
通过交叉表和卡方检验，确定了表面风化与玻璃类型之间有强相关性，与纹饰有弱相关性，与颜色则无明显关联。
通过观察化学成分的分布，如氧化铅和氧化钾含量，发现不同类型的玻璃具有特定的成分特征。
然后，他们构建了随机森林模型，以风化前后的均值偏差率预测化学成分含量，并验证了预测的准确性。
针对问题二，论文建立了基于重采样的随机森林模型来识别高钾玻璃和铅钡玻璃的分类规律。
通过对14个化学成分的分析，确定了二氧化硅、氧化钾、氧化铅和氧化钡作为关键因素。
通过投影寻踪法降低维度至5个重要成分，并利用改进的k-means聚类算法，将样本分为3个亚类，结果与实际相符。
通过调整聚类数优化损失函数，验证了初始设定的合理性。
在问题三中，研究者加入了有无风化的指标，继续使用随机森林模型预测玻璃类型，测试集预测准确率达到100%。
同时，通过支持向量机（SVM）和贝叶斯判别法结合扰动项，验证了有无风化指标对分类结果的影响，结果显示这个指标的作用不大。
此外，通过正态扰动测试随机森林模型的敏感性，证明模型的稳定性。
对于问题四，论文建立逐步回归模型，寻找不同类别化学成分间的线性关联。
通过VIF方差膨胀因子分析，确定了两类玻璃在二氧化硅、氧化钾、氧化铅和氧化钡等成分上的显著差异性，这与之前的问题二分析结果一致。
总结来说，这篇论文在数学建模的框架下，利用随机森林算法解决了古代玻璃制品风化的建模问题，包括了数据预处理、分类模型建立、特征重要性分析、降维聚类和线性关联研究等多个方面。
这些方法不仅在解决本问题上取得了良好效果，也为类似的历史文物研究提供了有价值的分析工具和思路。

在IT行业中，二次开发是指基于现有软件产品进行的定制化改造和功能扩展，以满足特定用户或场景的需求。
本主题聚焦于"RADIOSS"软件的材料二次开发，这是一个涉及计算流体动力学（CFD）和结构力学的高级仿真工具。
RADIOSS，全称“ResponseofDIscreteObejctstoSHock”，是由Altair公司提供的一个非线性有限元分析（FEA）解决方案，广泛应用于汽车、航空、航天、机械等工程领域。
材料二次开发在RADIOSS中扮演着至关重要的角色。
它涉及到对软件中原有的材料模型进行改进或者新增自定义材料模型，以更好地模拟真实世界中的各种复杂材料行为。
例如，对于金属材料，可能需要考虑塑性变形、蠕变、疲劳等特性；
对于复合材料，可能需要处理层合结构、纤维方向依赖性等问题。
1.**材料模型的分类**：RADIOSS支持多种材料模型，包括线性弹性、塑性、粘塑性、弹塑性、超弹性、蠕变、损伤、疲劳等。
二次开发可能涉及增强这些模型，或者引入新的模型来适应特定应用。
2.**材料参数定义**：在二次开发中，需要精确定义材料参数，如弹性模量、泊松比、屈服应力、硬化参数等，这通常需要参考实验数据或材料供应商提供的信息。
3.**自定义材料模型**：有时候，标准材料模型无法满足特定工程问题的需求，这时就需要编写自定义材料子程序，利用RADIOSS的用户子程序接口（如umat或pumat）实现。
这些子程序需要考虑材料的力学行为，如应变率依赖性、温度依赖性等。
4.**材料库的扩展**：通过二次开发，可以构建自己的材料数据库，方便在不同项目中复用，提高分析效率。
同时，这也有助于保持材料参数的一致性和准确性。
5.**编程技能**：进行RADIOSS的材料二次开发，通常需要掌握Fortran或C++语言，因为这是RADIOSS用户子程序接口所支持的语言。
此外，理解有限元方法和材料力学也是必要的。
6.**验证与校核**：开发新的材料模型后，必须通过与实验数据的对比或与其他成熟软件的结果比较来进行验证，确保其准确性和可靠性。
7.**应用实例**：在汽车碰撞模拟、航空航天结构耐久性分析、压力容器的安全评估等领域，材料二次开发可以帮助工程师更准确地预测结构响应，从而优化设计，降低成本。
RADIOSS的材料二次开发是一个技术含量高、实践性强的工作，它结合了理论力学、材料科学和编程技能，旨在提供更贴近实际的仿真结果。
对于希望提升仿真精度和效率的工程师来说，这是一个值得深入研究的领域。
通过阅读"二次开发_RADIOSS-材料二次开发.pdf"这份资料，可以系统学习和掌握相关知识。

《ANSYS_LS_DYNA模拟鸟撞飞机风挡的动态响应》鸟撞问题在飞机设计中至关重要，尤其是在飞机起飞和降落时，高速运动的飞机与鸟类相撞可能导致严重损伤，甚至造成机毁人亡的灾难。
特别是飞机的前风挡部分，由于迎风面积大，成为鸟撞概率较高的区域，而风挡玻璃的强度相对较低，因此对风挡受鸟撞冲击的模拟分析显得尤为必要，以提升飞行安全性。
早期的抗鸟撞设计主要依赖实验方法，但随着计算机技术和有限元数值计算理论的发展，现在越来越多地采用数值计算来分析鸟撞问题。
目前的有限元模型主要分为解耦解法和耦合解法。
解耦解法将鸟撞冲击力作为已知条件，单独求解风挡的动态响应，但鸟撞载荷模型的不确定性会影响求解精度。
耦合解法则考虑碰撞接触，通过协调鸟体与风挡接触部位的条件，联合求解，能更直观地模拟整个鸟撞过程。
本文采用ANSYS_LS_DYNA软件，建立鸟撞风挡的三维模型，研究鸟撞风挡的动态响应特征。
在建立有限元模型时，使用ANSYS软件，简化了计算过程，忽略了对风挡动态响应影响不大的结构因素，如机身、后弧框和铆钉等，将其替换为边界固定。
风挡结构为圆弧形，材料为特定型号的国产航空玻璃，鸟撞击点设在风挡中部，撞击角度为29°。
选用LS-DYNA材料库中的塑性动力学材料模型，破坏准则设定为最大塑性应变失效模式，当材料塑性应变达到5%时材料破坏。
鸟体的模拟是鸟撞分析的一大挑战，由于真实鸟体的本构特性难以准确描述，通常采取弹性体、弹塑性体或理想流体等简化模型。
本文中，鸟体被简化为质量1.8kg、直径14cm的圆柱体，材料选用弹性流体模型。
计算结果显示，当鸟撞速度达到540km/h（相对于风挡的绝对速度）时，风挡的后弧框处有效塑性应变达到5%，风挡破坏。
据此，计算得出风挡的安全临界速度为150m/s。
在这一速度下，风挡后弧框处首先发生破坏，成为结构弱点。
撞击时的最大应力主要集中在后弧框及其下方，而非撞击点。
此外，鸟撞还会导致风挡结构产生位移。
风挡下方通常布置有精密仪器，因此必须考虑鸟撞引起的位移情况。
鸟体撞击后在风挡上滑行，挤压风挡表面，产生较大位移。
计算表明，在150m/s的撞击速度下，最大位移可达38mm，位于撞击点和后弧框之间。
风挡表面位移随着时间呈现出先向下位移，然后因弯曲波反弹而振荡的行为。
总结来说，鸟撞风挡的最危险区域位于后弧框及其下方。
不同结构的风挡有不同的鸟撞安全临界速度、最大位移和撞击时间。
对于本文的风挡模型，临界速度为450km/h，最大位移为38mm，撞击时间约为7ms。
这些分析结果对于飞机设计改进和飞行安全性的提升具有重要指导意义。

基于哈希的最近邻居搜索已在许多应用程序中变得有吸引力。
但是，在使用汉明距离排序时，散列中的量化通常会降低判别能力。
此外，对于大规模的视觉搜索，现有的散列方法不能直接支持对具有多个源的数据进行有效搜索，而文献表明自适应地合并来自不同源或视图的补充信息可以显着提高搜索性能。
为了解决这些问题，本文提出了一种新颖且通用的方法来构建具有多个视图的多个哈希表，并在按位和按表级别生成细粒度的排名结果。
对于每个哈希表，引入了查询自适应按位加权，以通过同时利用哈希函数的质量及其对最近邻居搜索的补充来减轻量化损失。
从表格的角度来看，针对不同的数据视图构建了多个哈希表作为联合索引，在该哈希表上，提出了特定于查询的排名融合，以通过散布在图表中对按位排名的所有结果进行排名。
在三个著名基准上进行图像搜索的综合实验表明，与最新方法相比，该方法在单表和多表搜索中可分别实现17.11％和20.28％的性能提升。

内容分为基础篇、中级篇和高级篇，具体包含的主要内容有：1．图像文件的格式；
2．图像编程的基础-操作调色板；
3．图像数据的读取、存储和显示、如何获取图像的尺寸等；
4．利用图像来美化界面；
5．图像的基本操作：图像移动、图像旋转、图像镜像、图像的缩放、图像的剪切板操作；
6．图像显示的各种特技效果；
7．图像的基本处理：图像的二值化、图像的亮度和对比度的调整、图像的边缘增强、如何得到图像的直方图、图像直方图的修正、图像的平滑、图像的锐化等、图像的伪彩色、彩色图像转换为黑白图像、物体边缘的搜索等等；
8．二值图像的处理：腐蚀、膨胀、细化、距离变换等；
9．图像分析：直线、圆、特定物体的识别；
10．JEPG、GIF、PCX等格式文件相关操作；
11．图像文件格式的转换；
12．图像的常用变换：付利叶变换、DCT变换、沃尔什变换等；

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。