【先看下链接有没失效，再下提取码】详尽的版本是：VisualStudio2019Professionalversion16.8.30804.86，使用WINRAR收缩，为提防文件破损加了3%规复记实，网盘里自带校验货物以及MD5校验码，建议下载已经往先校验一次：链接：https://pan.baidu.com/s/14n5FVmhHI8q4I41R-ZEt5A

在WinCE情景下，行使VS2005及C#窗体法度圭表标准方案开拓一个身份证号码验证体系，搜罗身份信息验证及校验码验证，适宜GB11643-1999尺度。
体系能准确识别身份证号码，并将识别告成的信息揭示到窗体中，如身份证持有者的地址地域、出生日期以及性别、年岁，并对于甚么证号码中的每一个部份举行准确的查验，展现详尽揭示信息揭示用户差迟的部份；
同时也能够依据用户所遴选的地域信息，输入身份证号前六位。

对于CRC校验码的详尽阐发以及描摹，对于串行以及并行的原理举行了叙述，然后行使Quartus软件绘制出电路原理图，有方案的总结以及详尽的仿真进程。

Java实现MD5大文件校验码详尽剖析：搜罗详尽方式评释、评释粗繁难明、易于知道

Matlab仿真程序完成LDPC低密度奇偶校验码

大型网站架构演化 大型网站软件系统的特点 大型网站架构演化发展历程 初始阶段 应用服务和数据服务分离 使用缓存改善网站功能 缓存类型 本地缓存 分布式缓存 缓存产品 redis 业界主流 memcached 解决问题 数据库访问 使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力 问题:负载均衡情况下session状态的保持? 解决方案: 基于DNS的负载均衡 反向代理 ngix JK2 数据库的读写分离 问题:读库与写库的数据同步 解决方案:不同的数据库都有自己的数据库的主从复制功能 使用反向代理与CDN加速网站响应 反向代理产品 ngix 使用分布式文件系统和分布式数据库系统 使用no-sql和搜索引擎 站内搜索 lucene nutch 分词器 no-sql库 mongodb hadoop 业务拆分 webservice restful 分布式服务 大型网站架构演化的价值观 核心价值：随网站所需灵活应对 驱动力量：网站的业务发展 网站架构设计误区 一味追随大公司的解决方案 为技术而技术 企图用技术解决一切问题大型网站架构模式 架构模式 分层 分割 分布式 分布式应用和服务 分布式静态资源 分布式数据和存储 分布式计算 集群 缓存 CDN 反向代理 本地缓存 分布式缓存 异步 冗佘 冷备份 主从分离，实时同步实现热备份 灾备数据中心 自动化 发布过程自动化 ant maven. 自动化代码管理 svn cvs github 自动化测试 loadrunner hudson. 自动化安全测试 自动化部署 自动化报警 自动化失效转移 自动化失效恢复 自动化降级 自动化分配资源 安全 密码和手机校验码 数据库中的密码加密后存-＞不可ni-＞md5 加密 子主题1 验证码 防止机器登录 对于攻击网站的XSS攻击，SQL注入，进行编码转换 对垃圾信息，敏感信息进行过滤 对交易转账等重要操作根据交易模式和交易信息进行风险控制 Sina微博的应用大型网站架构要素 功能 可用性 伸缩性 扩展性 安全性瞬时响应：网站的高功能架构 网站的功能测试 不同的视角 用户的视角 开发人员的视角 运维人员的视角 功能测试指标 响应时间 并发数 吞吐量 功能测试方法 功能测试 负载测试 压力测试 稳定性测试 web前端功能优化 浏览器优化 减少http请求 使用浏览器缓存 启用压缩 css上，js下 减少cookie传输，静态资源使用独立域名访问 CDN加速 反向代理 应用服务器功能优化 分布式缓存 缓存的原理 合理使用缓存 频繁修改的数据 没有热点的访问 数据不一致和脏读 缓存可用性 缓存预热 缓存穿透 缓存架构 jbosscache为代表的需要更新同步的分布式级缓存 以memcached为代表的不互相通信的分布式缓存 异步操作 使用集群 代码优化 多线程 资源复用 单例 对象池 数据结构 垃圾回收 存储功能优化 固态硬盘 RAID与HDFS万无一失：网站的高可用性 高可性的度量与考核 度量 考核 高可用的网站架构 高可用的应用 高可用的服务 高可用的数据 CAP原理 数据备份 失效转移 高可用网站的软件质量保证 网站发布 自动化测试 预发布验证 代码控制 自动化发布 灰度发布 网站运行临控 临控数据采集 临控管理永无止境：网站的可伸缩性 网站架构的伸缩性设计 不同功能进行物理分离实现伸缩 单一功能通过集群规模实现伸缩 应用服务器集群的伸缩性设计 http重定向负载均衡 DNS域名解析负载均衡 反向代理负载均衡 ip负载均衡 数据链路层负载均衡 负载均衡算法 分布式缓存集群的伸缩性设计 mem

由于项目需要，处理一个流媒体文件的crc32校验码。
网上查了很多的资料，发现了此校验码和生成多项式以及算法本身都有关系。
对于不同类型的文件所使用的多项式以及算法不同，对于不同的生成多项式所生成的crc32表不同，不同的算法也会产生不同的结果。
下面分类比较两种不同用途的crc32校验码的计算方法。

说是C++实现的，其实和C差不多。
LTE中CRC24a是主要用于数据信道的校验码。
这个程序输入unsignedint的byte。
用两种方法实现的校验码，一种是查表法，另外一种是纯粹的计算法。
在csdn上面搜了很多没有搜到24a的，因而上传一个，大家共享。

说是C++实现的，其实和C差不多。
LTE中CRC24a是主要用于数据信道的校验码。
这个程序输入unsignedint的byte。
用两种方法实现的校验码，一种是查表法，另外一种是纯粹的计算法。
在csdn上面搜了很多没有搜到24a的，因而上传一个，大家共享。

TCP和RTU协议非常类似，我们只要把RTU协议的两个字节的校验码去掉，然后在RTU协议的开始加上5个0和一个6并通过TCP/IP网络协议发送出去即可。
ASCII协议和RTU协议相比拥有开始和结束标记，因此在进行程序处理时能愈加方便，而且由于传输的都是可见的ASCII字符，所以进行调试时就愈加的直观，另外它的LRC校验也比较容易。
但是因为它传输的都是可见的ASCII字符，RTU传输的数据每一个字节ASCII都要用两个字节来传输，比如RTU传输一个十六进制数0xF9,ASCII就需要传输’F’’9’的ASCII码0x39和0x46两个字节，这样它的传输的效率就比较低。
所以一般来说，如果所需要传输的数据量较小可以考虑使用ASCII协议，如果所需传输的数据量比较大，最好能使用RTU协议。
考虑到资源不易，加密：12345678

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。