JohntheRipper免费的开源软件，是一个快速的密码破解工具，用于在已知密文的情况下尝试破解出明文的破解密码软件，支持目前大多数的加密算法，如DES、MD4、MD5等。
它支持多种不同类型的系统架构，包括Unix、Linux、Windows、DOS模式、BeOS和OpenVMS，主要目的是破解不够牢固的Unix/Linux系统密码。

摘要传统的实验室管理方式，积累量大，易出错，在实验室开放方面，学生很难查看实验室的空闲时段，管理员也很难为学生预备实验条件。
在选择实验课方面，总是以班级或者专业为单位进行排课，使得教学缺乏自主化，人性化，而且往往会师生之间相互不了解而产生的盲目教学等情况，影响学生、老师的积极性，从而影响实验教学的效果。
所以，需要开发一套开放实验室实验预约系统来代替传统的管理方法。
开放实验室预约系统包含管理员放课子系统，老师排课子系统，学生选课子系统三块。
在放课子系统中，管理员根据该学期的实际需要发放本学期的实验项目批次，同时管理员可以统计所有实验项目批次的选课情况。
在排课子系统中，老师根据管理员发放的实验项目批次，确定实验的时间、地点、容纳人数等基本信息，同时老师可以查看自己排课情况。
在选课子系统中，学生根据自己的实际情况和老师排课的基本情况来选择自己的实验项目批次，同时学生可以查询老师的信息，课程的信息和自己的课表。
系统采用B/S架构，符合操作简单，界面友好，灵活，实用，安全的要求，能够完成开放实验室预约管理的全过程。
系统的最大特点就是打破了传统意义上的实验室管理方式，使得学生、老师在整个教学过程中更加自主，不断提高了两者的积极性，同时也提高了教与学的质量，提高了实验教学管理的效率。
【关键字】管理自动化预约管理系统查询信息。
ABSTRACTTraditionallaboratorymanagement,accumulatedalargeamountoferror-prone,andopeningupinthelab,thestudentsitisdifficulttoviewthefreelaboratorysessions,theadministratoritisverydifficultforstudentstoprepareexperimentalconditions.Inthechoiceoftheexperimentalclasses,thealwaysprofessionalclassesorarrangingschedulefortheunits,makingtheteachingofthelackofautonomy,ofhumannature,butalsobetweenteachersandstudentsareoftencausedbylackofunderstandingandteachingtheblind,theimpactonstudentsandteacherstheenthusiasmof,thusaffectingtheeffectivenessofexperimentalteaching.Therefore,theneedtodevelopanopenlaboratorysystemtoreplacethetraditionalappointmentofthemanagement.Theopenlaboratoryappointmentsystemcontainsthemanagerclassbreaksubsystem,teacherarrangestheclasssubsystem,thestudentchoosesclasssubsystemthree.Intheclassbreaksubsystem,themanagerprovidesthissemesteraccordingtothissemester'sactualneedtheexperimentprojectraid,simultaneouslythemanagermaycountallexperimentprojectraidtochoosetheclasssituation.Intherowofclasssubsystem,teachertheexperimentprojectraidwhichprovidesaccordingtothemanager,determinedthatexperiment'stime,theplace,theaccommodationpopulationandsoonbasicinformation,simultaneouslyteachermayexamineones

《sqlite权威指南（第二版）》首先从sqlite最初起源、特性、设计理念、实际应用讲解开始，逐步深入、全面地介绍了在各个平台如何使用sqlite。
接着，介绍sqlite的一般sql和高级功能的sql，采取举例说明，使得本书内容生动有趣。
然后，全面介绍了各种语言如何与sqlite进行编程交互，重点介绍sqlite原生语言c语言中的api，使得使用者可以不管扩展sqlite的功能。
本书还介绍了目前火热的ios和android开发中如何使用sqlite，并给出实际例子。
最后，介绍了sqlite内部架构设计，使得读者可以深入理解sqlite，高级开发者可以进一步参与sqlite开发或者开发自己的sqlite。

游戏引擎架构PDF电子书带书签目录完整版part2分两部分，需一起解压

越来越多的网络用户希望能够在网络平台上更多地展现自己的个性，更方便地与他人互动交流，拥有一个自己独立的空间，随着Web2.0时代的到来，一个新的概念出现了——博客。
首先介绍了博客网站设计的意义和背景，主流博客网站的主要功能。
重点介绍了基于J2EE架构的博客网站设计方案，实现的主要功能。
其次，重点讲述了博客网站的业务逻辑层和持久层的设计与开发过程中所涉及的技术及开源框架。
系统如何以Spring框架为核心，向下整合Hibernate进行持久层访问，向上整合Struts按清晰的MVC模式控制，怎样划分应用的层次。
简述了页面的请求的分发及流程。
最后对BLOG网站开发中所碰到的一些问题，并针对这些问题提出一些解决方案，最后对系统性能作出一些简要评估，阐述了一些个人想法。

这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。
Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。
通过并行处理能力和位置编码，Transformer不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。
其灵活的模型结构允许调整以适应不同复杂度这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。
Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。
通过并行处理能力和位置编码，Transformer不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。
定制化训练个人数据集进行训练利用python和pytorch实现

糖尿病数据集"diabetes.csv"是一个广泛用于统计分析和机器学习任务的数据集，特别是针对深度学习的应用。
这个数据集包含了大量关于糖尿病患者的医疗记录，旨在帮助研究者们预测糖尿病的发展趋势或者评估疾病管理策略的效果。
下面我们将深入探讨该数据集中的关键知识点。
1.数据集结构：通常，CSV（CommaSeparatedValues）文件是一种存储表格数据的格式，每一行代表一个观测值，列则对应不同的特征或变量。
在这个糖尿病数据集中，每一行可能代表一个患者在特定时间点的健康状况。
2.特征详解：-年龄（Age）：患者年龄，对于疾病发展有显著影响。
-性别（Sex）：患者性别，男性和女性可能面临不同的糖尿病风险。
-BMI（BodyMassIndex）：身体质量指数，是衡量体重与身高比例的一个指标，与糖尿病风险相关。
-血压（BloodPressure）：血压水平，高血压是糖尿病并发症的重要因素。
-葡萄糖（Glucose）：血液中的葡萄糖浓度，直接影响糖尿病的诊断。
-胆固醇（Cholesterol）：血液中的胆固醇含量，高胆固醇可能加剧糖尿病并发症。
-心电图（ECG）：心电图结果，可以反映心脏健康状况，可能影响糖尿病的整体管理。
-尿蛋白（UrineProtein）：尿液中的蛋白质含量，异常可能表明肾脏受损，常见于糖尿病并发症。
-甲状腺刺激激素（TSH）：甲状腺功能的指标，甲状腺问题可能与糖尿病有关联。
-以及其他可能的医疗指标和历史数据。
3.目标变量：数据集可能包含一个目标变量，例如“糖尿病进展”或“并发症发生”，用于预测模型的训练和验证。
这个变量可能是二元的（如无/有并发症）或连续的（如疾病严重程度评分）。
4.数据预处理：在使用数据集之前，通常需要进行数据清洗，处理缺失值、异常值，以及可能的分类变量编码。
此外，为了适应深度学习模型，可能需要对数值特征进行标准化或归一化。
5.模型构建：在深度学习中，可以使用各种神经网络架构，如卷积神经网络（CNN）用于特征提取，循环神经网络（RNN）处理时间序列数据，或者全连接网络（FCN）处理一般的数据。
更先进的模型如长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）也能用于捕捉患者健康状况随时间变化的模式。
6.训练与评估：模型的训练通常涉及反向传播和优化算法（如梯度下降或Adam）。
评估指标可能包括准确率、召回率、F1分数、AUC-ROC曲线等，具体取决于任务的性质。
7.隐私与伦理：在处理这类个人健康数据时，必须遵守严格的隐私保护规定，确保数据脱敏且匿名化，以保护患者隐私。
8.预测与解释：模型预测的结果需要解释，以便医生和患者理解并采取相应行动。
可解释性机器学习方法如局部可解释性模型（LIME）和SHAP值可以提供洞察模型决策背后的特征重要性。
"diabetes.csv"数据集为糖尿病研究提供了一个宝贵的资源，通过深度学习方法，我们可以挖掘其中的潜在规律，提高疾病预测的准确性，并为患者提供更好的健康管理建议。
在实际应用中，要充分利用数据集，同时确保数据安全和合规性。

网上大部分资源都有坑，要不就是不支持所有格式，要不就是播放没声音，这个完整编译的.so亲测可用。
支持https，支持所有音视频格式，包含完整齐全的架构：arm64-v8a、armeabi、armeabi-v7a、x86、x86_64

2013年下半年系统架构设计师案例分析.docx

文档名称：图书管理系统详细设计说明书11．引言31.1编写目的31.2项目背景31.3定义31.4参考资料32.程序系统的组织结构32.1系统架构32.2系统功能模块42.2.1注册、登录模块42.2.2图书管理42.2.3读者管理52.2.4借还书管理53功能模块详细说明63.1登录注测模块63.2图书管理模块73.3读者管理模块93.4借还书管理10

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。