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国科大模式识别与机器学习15-19试卷

国科大王晓老师最优化计算方法期末考试题。
每年改动不大。

支持各种国密算法，例如：SM2,SM3,SM4,还支持其它算法比如：3DES，MAC，AES，RSA;还包含数据转换比如：ASCII和十六进制的互相转化，非常值得分享的一个软件。

好不容易找到的最新的中文版，IPMI批量管理工具，只要支持IPMI协议，超微，戴尔，联想，国鑫，浪潮，试了都能用。

基于Openssl算法库实现的SM2算法。
实现数字签名和密钥交换，公钥加密没有实现。
全部源代码，需要Openssl库支持，VC工程。
KDF使用标准HASH算法，没有使用SM3。
可参考作者的SM3算法实现KDF。
ECC曲线使用SM2算法建议曲线，内含SM2建议曲线测试。
仅算法过程演示，不适用于工程应用，欢迎提供宝贵意见可进一步完善。

第1章绪论1.1合成孔径雷达概况1.2发展历程1.2.1国外SAR发展历程1.2.2我国SAR发展历程1.3发展趋势1.4主要应用1.4.1军事领域1.4.2民用领域1.5内容安排第2章合成孔径雷达2.1概述2.2SAR成像基本原理2.2.1距离向分辨率与脉冲压缩技术2.2.2方位向分辨率与合成孔径原理2.2.3点目标信号回波模型2.2.4SAR成像处理与算法2.3SAR成像的几何特性2.3.1斜距图像的比例失真2.3.2透视收缩与顶底位移2.3.3雷达阴影2.3.4雷达视差与立体观察第3章雷达目标电磁散射计算3.1概述3.1.1电磁散射基本计算方法3.1.2严格的经典解法3.1.3近似求解方法3.2等效电磁流计算3.2.1等效电磁流奇异性的消除3.2.2等效电磁流的分析与计算3.3多次散射的计算3.3.1几何/物理光学混合算法3.3.2存在多重散射的条件和遮挡关系的判断3.3.3几何光学/等效电磁流混合算法3.3.4GO/PO混合方法的应用3.4腔体结构电磁散射RCS计算3.4.1复射线近轴近似电磁散射算法3.4.2计算实例3.5复杂目标电磁散射的计算3.5.1复杂目标几何建模3.5.2复杂目标电磁散射混合计算第4章合成孔径雷达图像特征分析4.1概述4.2SAR图像辐射特征4.2.1SAR图像回波强度的概率分布4.2.2辐射分辨率4.3SAR图像噪声特征4.4SAR图像目标几何特征4.4.1点目标4.4.2线目标4.4.3面目标4.5SAR图像灰度统计特征4.5.1幅度特征4.5.2直方图特征4.5.3统计特征4.6SAR图像纹理特征4.6.1方向差分特征4.6.2灰度共现特征4.6.3小波纹理能量特征第5章合成孔径雷达图像分割5.1概述5.2阈值分割法5.2.1基于遗传算法的二维最大熵阈值分割法5.2.2二维模糊熵阈值分割法5.2.3双阈值分割算法5.3基于马尔可夫随机场模型的分割法5.3.1吉布斯MEF分割模型5.3.2吉布斯MRF分割算法5.3.3多尺度MRF图像分割5.4基于多尺度几何分析的分割法5.4.1基于Contourlet变换的SAR图像分割5.4.2基于Wedgelet变换的SAR图像分割5.5分割评价方法5.5.1分割质量评价5.5.2适用情况分析第6章合成孔径雷达图像目标分类6.1概述6.1.1分类流程6.1.2评价标准6.2概率密度函数估计6.2.1单-密度函数6.2.2混合密度函数6.2.3有限混合密度函数的逼近能力6.3参数估计6.3.1极大似然估计6.3.2EM算法6.4最小距离分类法6.5最大后验概率分类法6.6支持向量机分类法6.6.1支持向量机原理6.6.2支持向量机分类法6.7隐马尔可夫优化分类法6.7.1HMM原理6.7.2HMOC模型第7章合成孔径雷达图像目标识别7.1概述7.1.1识别方法7.1.2自动目标识别系统7.2基于电磁特性的目标识别7.3典型目标识别7.3.1道路识别7.3.2机场识别7.3.3MSTAR坦克识别第8章合成孔径雷达图像融合8.1概述8.1.1图像融合概念8.1.2融合效果评价8.2SAR图像与可见光图像融合8.2.1提升小波变换8.2.2基于提升小波变换区域统计特性的融合算法8.3SAR图像与多光谱图像融合8.3.1主成分分析方法8.3.2基于主成分分析的SAR与多光谱图像融合8.4多波段SAR图像融合8.4.1基于atrous算法方向滤波器组的多波段SAR图像灰度融合8.4.2多波段SAR图像伪彩色融合第9章合成孔径雷达图像压缩9.1概述9.1.1第一代和第二代压缩技术9.1.2多尺度方向分析技术9.2SAR图像压缩中的典型特征9.2.1纹理特征9.2.2变换域系数统计特征9.3SAR图像Non-SWMDA压缩方法9.3.1不可分离小波的提升实现9.3.2基于块分割的二叉树编码方案设计9.4SAR图像压缩效果评价9.4.1保真度准则9.4.2特征衡量标准

基于openssl的国密SM2加解密算法实现linuxC代码编程

人类社会进入20世纪以来，在科学技术和生产力飞速发展同时，世界人口也以空前的规模增长。
中国是一个人口大国，人口问题始终是制约中国发展的关键因素之一。
对中国人口做出分析和预测是一个重要问题。
本文采用了两种的模型分别对中国人口增长的中短期和长期趋势做出预测。
针对模型一：由于本文研究的是预测人口的发展问题。
且在预测人口发展的模型中，阻滞增长模型是预测比较准确的模型。
于是，我们优先考虑使用阻滞增长模型。
但是由于题目所给的样本小，信息少。
致使我们在使用该模型时，预测值和真实值出现了误差。
针对模型二：在模型一中，我们发现本文正是由于样本小，信息少的因素使得阻滞增长模型在本文中并不适用，因此，我们必须找其它的模型。
于是灰色预测模型就成为了我们的较好的选择。

中国宠物行业迈入新的发展阶段•市场规模在过去五年扩张至原先的三倍，且预计未来五年会经历更高速的增长；
•增长的主要驱动力由以往宠物饲养量的提升，逐步转变为商业化程度的加深以及消费升级；
•社会观念的转变催生了新一代宠物主，他们更愿意为宠物进行消费。
宠物食品是宠物市场增长最主要的驱动板块，也是目前最适合的投资领域多项市场动态为新兴及现有投资者提供了投资机遇，主要包括：•超高端市场迅速崛起，为跨国品牌进入市场或进行跨境贸易提供了契机；
•消费者养猫偏好度提升，为新兴及现有市场参与者在目前以跨国企业为主导的市场带来了新机遇；
•宠物零食领域迅速扩张，为国

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。