这个来自@WZT的开源程序是用来破坏Windows7/8/8.1/10上的监视功能的，软件大小不到1M，可以彻底关闭Win10的各种隐私相关设定，完全地破坏监视功能。
禁用Windows更新，让你保持匿名并不再接收新的监视软件的更新；
禁用UAC、WindowsDefender、隐私设置、监控计划任务等等；
移除Cortana、OneDrive、遥测与数据搜集、遥测主服务、位置服务、Wi-Fi共享、广告ID、Defender数据报告、手写数据共享、DRM互联网访问、系统反馈请求、系统搜索、IE/Edge请勿跟踪、历史记录等等。
另外，删除Win10的Metro应用也是相当有用的，因为这些应用在后台运行，占用内存，其中有些也会监视你的电脑。
还有，程序也能阻止微软收集数据的IP地址，并可以添加所有监视软件的ip到HOSTS文件。
值得注意的是，程序操作的大多数部分是不可逆的，甚至系统还原也不能回退更改。
现在来说，它是相当有效的程序。
它正处在开发中，并拥有一个由Windows10的用户组成的社区。
其中一些人帮助重写代码以提高程序的高效性，另一些则将程序翻译成其他语言，包含简体中文语言等。

modules.tf-作为代码生成器的基础结构-从可视化图到Terraform该存储库中的代码用于根据使用创建的可视化图将基础设施作为Terraform配置生成。
是的开源项目。
我该如何尝试？在注册一个免费帐户。
在Web浏览器中绘制AWS架构（您也可以导入实时AWS资源）。
单击右上角的“导出”和“平台代码导出”。
下载档案并将其解压缩到本地。
按照README.md的分步说明进行README.md，您可以在其中找到它。
生成的Terraform配置如何？在存储库中，您可以看到从示例“WebAppReferenceArchitecture”生成的确切配置代码。
原始基础设施记录完整的代码执行支持者该项目部分由赞助，这是。
监控提供的无服务器应用程序。
。
开发人员指南该项目是使用在上运行的编写的Python3.7应用程序。
阅读和以熟悉它。
如果您想为这个项目做出贡献，请阅读以获取更多见解。
贡献者代码贡献者这个项目的存在要感谢所有贡献者。
财务贡献者成为财务贡献者，并帮助我们维持我们的社区。
[]个人组织机构与您的组

这是用c++写的表情识别的代码，有训练和测试部分，有界面，可运行。

整个系统分菜单栏与运行图显示两部分1.菜单栏包括：列车时刻表，列车晚点登记2.列车时刻表：点击后形成窗口，显示列车（火车）车次，出发和到站的时间3.列车晚点登记：点击后形成窗口，输入晚点火车车次，晚点时间和实际到站时间，并有确定按钮。
在有晚点登记时，运行图显示部分自动调整并且更新列车时刻表里的内容4.运行图显示部分：表示时间和车站的轴线（绿色的线）是固定不变的，表示火车运行的斜线（红色和蓝色的线）是由列车时刻表里的信息决定的。

附送一个编译完成的win版本部分功能尚未完善，仅供学习参考

摘　要在现代电子产品中，步进电机广泛应用于ATM机、喷绘机、刻字机、写真机、喷涂设备、医疗仪器及设备、计算机外设及海量存储设备、精密仪器、工业控制系统、办公自动化、机器人等领域。
所以步进电机的控制是一门很实用的技术。
本实验主要是基于唐都——PIT试验箱的步进电机控制的设计。
主要使用到了并行接口电路8255、LED七段数码管电路、8086cpu、步进电机等元件。
主要是通过按键的不同来设置直流电机的转速、运行状态和方向。
软件部分采用了汇编语言编写程序代码和C语言编写的步进电机控制程序，通过判断、跳转、循环、延时等基本技术实现。
此系统可以通过键盘输入相关数据,并根据需要,实时对步进电机工作方式进行设置,具有实时性和交互性的特点。
该设计可应用于步进电机控制的大多数场合目录摘要…………….…………………………………………...…...3一.课程设计目的……………………………………….....…...4二.设计题目名称及要求……………………………….....…….4三.实验设备…………………………………………...…..…….4四.设计的思想和实施方案……………………………..….…….5五.硬件原理图…………………………………………………….11六.典型程序模块及典型编程技巧…………………….…....…13七.课程设计中遇到的问题及解决方法………………...………16八.程序流程图………………………………………….…......19九.汇编程序清单及程序注释…………………………..…..……..23十.C语言程序清单及注释………………………….……..…..…30十一.收获体会………………………………….………..……..…37十二.参考文献………………………………………..….…..……38

Matlab功率谱估计的详尽分析——绝对原创功率谱估计是信息学科中的研究热点,在过去的30多年里取得了飞速的发展。
现代谱估计主要是针对经典谱估计(周期图和自相关法)的分辨率低和方差性能不好的问题而提出的。
其内容极其丰富,涉及的学科和领域也相当广泛,按是否有参数大致可分为参数模型估计和非参数模型估计,前者有AR模型、MA模型、ARMA模型、PRONY指数模型等;后者有最小方差方法、多分量的MUSIC方法等。
ARMA谱估计叫做自回归移动平均谱估计,它是一种模型化方法。
由于具有广泛的代表性和实用性,ARMA谱估计在近十几年是现代谱估计中最活跃和最重要的研究方向之一。
二：AR参数估计及其SVD—TLS算法。
谱分析方法要求ARMA模型的阶数和参数以及噪声的方差已知.然而这类要求在实际中是不可能提供的,即除了一组样本值x(1),x(2),…,x(T)以供利用(有时会有一定的先验知识)外,再没有其它可用的数据.因此必须估计有关的阶数和参数,以便获得谱密度的估计.在ARMA定阶和参数之估计中,近年来提出了一些新算法，如本文介绍的SVD—TLS算法便是其中之一。
三：实验结果分析和展望1，样本数多少对估计误差的影响。
（A=[1,0.8,-0.68,-0.46]）图1上部分为N=1000；
下部分为取相同数据的前N=50个数据产生的结果。
图1N数不同：子图一N=1000,子图二N=200，子图三N=50由图可知，样本数在的多少，在对功率谱估计的效果上有巨大的作用，特别在功率谱密度函数变化剧烈的地方，必须有足够多的数据才能完整的还原原始功率谱密度函数。
2，阶数大小对估计误差的影响。
A=[1,-0.9,0.76]A=[1,-0.9,0.76,-0.776]图二阶数为二阶和三阶功率密度函数图A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7]A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7,-0.74]图三阶数为三阶和四阶功率密度函数图如图所示，阶数相差不是很大时，并不能对结果产生较大的影响。
但是阶数太低，如图二中二阶反而不能很好的估计出原始值。
3，样本点分布对估计误差对于相同的A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7]；
样本的不同，在估计时的误差是不可避免的。
因此，我们在取得样本时，应该尽可能的减少不必要的误差。
图四：不同的样本得到不同的估计值4，奇异值的阈值判定范围不同对结果的影响。
上图是取奇异值的阈值大于等于0.02，而下图是取阈值大于等于0.06，显然在同种数据下，阈值的选取和最终结果有密切关系。
由于系数矩阵和其真实值的逼近的精确度取决于被置零的那些奇异值的平方和。
所以选取太小，导致阶数增大，选取太大会淘汰掉真实的系数。
根据经验值，一般取0.05左右为最佳。

本文将基于遗传算法(GeneticAlgorithms，GA)优化的改进广义回归神经网络(ImprovedGeneralRegressionNeuralNetworkbasedonGA,GRNNGA)做为NSSF（NetworkSecuritySituationForecas）网络安全态势预测。
GRNNGA方法先利用滑动时间窗(SlidingTimeWindow,STW）将各离散时间监测点的网络安全态势值(NetworkSecuritySituationValue,NSSV)构造成部分线性相关的多元回归数据序列,再利用GA动态地搜索GRNN的最优训练参数,以改善基于GRNNGA的NSSF性能。
经大量实验验证,基于GRNNGA的NSSF方法具有更高的预测精度和实用性

本实施细则以《远动设备及系统第5-104部分：传输规约采用标准传输协议集的IEC60870-5-101网络访问》（DL/T634.5104-2009）为基础，并充分考虑广东电网配电网自动化运行的实际需要，对标准作出修改和补充。
本实施细则规定了配电网自动化主站系统和配电自动化终端之间进行数据传输的帧格式、数据编码及传输规则。

https://assetstore.unity.com/packages/vfx/shaders/fullscreen-camera-effects/beautify-2-163949此资源包含3个资源包：-对内置管线进行美化-对后期处理栈v2（兼容LWRP）进行美化-对通用渲染管线进行美化（对集成后期处理提供原生支持-无需使用PPSv2！（正在寻找HDRP？点击此处）。
Beautify2是一款全屏图像后期处理特效，可实时改善图像质量，和生成极其鲜明生动的场景。
主要功能：•强化视觉特征，修复或增强图像细节，生成清晰图像-通常会产生巨大变化，就像切换到高清版本。
•必要时优化像素颜色，同时不使图像过于饱和。
•消除由抗锯齿后特效造成的多余模糊部分。
•减少或完全消除渐变色中的环状纹理，由于颜色量化通常能在天空盒里看到。
•改善感知纹理质量-就算纹理分辨率低，视觉效果也能改善。
•支持正向和延迟渲染通道，以及线性和Gamma颜色空间。
•支持WebGL、移动端、2D和3D。
•VR多通道、单通道立体声和单通道实例化均在内置管线中支持。
•VR多通道在PPSv2版中支持。

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。