C语言编写的IEEE30节点潮流计算程序，经过仿真和验证证明程序编写正确，可以和matpower进行对比验证。
。

这个网上书城系统使用Eclipse开发的，代码完整，jar包齐全，sql脚本包含在里面，将下载下来的项目导入到Eclipse中即可运行，本项目做了很多校验，对可能出现的bug做了考虑，属于比较完善的系统。
本系统包含九个模块，前台模块分为：用户模快，分类模块，图书模块，购物车模块，订单模块；
后台模块分为：管理员模块，分类管理模快，图书管理模快，订单管理模块。
书城界面简洁，易于操作，简单易懂，代码均有注释，各模块功能完善。
各大模块的功能描述：前台：1).用户模块功能有：*用户注册:＞表单页面是jQuery做校验(包含了ajax异步请求)#在输入框失去焦点时进行校验；
#在提交时对所有输入框进行校验；
#在输入框得到焦点时，隐藏错误信息。
＞表单页面使用一次性图形验证码；
＞在servlet中再次做了表单校验。
*用户登录：＞表单校验与注册功能相同；
＞登录成功时会把当前用户名保存到cookie中，为了在登录页面的输入框中显示！*用户退出：销毁session2).分类模块*查询所有分类：＞有1级和2级分类＞在页面中使用手风琴式菜单(Javascript组件)显示分类。
3).图书模块：*按分类查询*按作者查询*按出版社查询*按书名模糊查询*多条件组合查询*按id查询除按id查询外，其他都是分页查询。
技术难点：＞组合查询：根据多个条件拼凑sql语句。
＞带条件分页查询：条件可能会丢失。
使用自定义的PageBean来传递分页数据！＞页面上的分页导航：页码列表的显示不好计算！4).购物车模块：*添加条目*修改条目数量*删除条目*批量删除条目*我的购物车*查询被勾选条目购物车没有使用sesson或cookie，而是存储到数据库中。
技术难点：＞添加条目时，如果两次添加针对同一本书的条目，不是添加，而是合并；
＞修改数量时使用ajax时请求服务器端，服务器端返回json。
＞大量js代码5).订单模块：*生成订单*我的订单*查看订单详细*订单支付*订单确认收货*取消订单后台1).管理员*管理员登录2).分类管理*添加1级分类*添加2级分类:需要为2级分类指定所属1级分类*编辑1级分类*编辑2级分类:可以修改所属1级分类*删除1级分类:存在子分类时，不能删除*删除2级分类:当前2级分类下存在图书时不能删除*查看所有分类3).图书管理*各种查询：与前台相同*添加图书:＞上传图片＞页面中使用动态下拉列表显示2级分类，当指定1级分类后，2级分类下拉列表中动态显示该1级分类下所有2级分类名称*修改图书:与添加图书相似，也使用动态下拉列表*删除图书:需要删除图书对应图片，再删除图书4).订单管理*各种查询*订单发货*订单取消

亲自验证过能成功，覆盖到spket/plugins目录下，欢迎大家下载，不收费，做真正共享

使用QuartusII开发、基于VHDL语言实现的电子时钟，在睿智四代AX4010板子上进行验证。
实现的功能有：时分秒显示、重置、按键消抖、整点报时。
补充说明：1.代码可能还不完善，供参考学习使用。
2.顶层连线图中部分连线是采用了“隔空连线”的方法，就是右键管脚直接绑定，这样可以使顶层图连线尽可能少，以减少线的交叉。
所以需要读懂每个接口的输入输出。

ASP.NET数字验证码

绝对可运行，在Eclipse上链接数据库，运行出现界面，再相关操作摘要 -3-1序言 -5-1.1目的 -5-1.2定义 -5-2需求分析 -6-2.1需求分析报告 -6-2.2数据流图 -6-4数据库的逻辑设计 -9-5系统设计 -9-5.2用户身份验证模块 -9-5.3酒店管理模块 -9-5.3.1菜品管理 -9-5.3.2菜系管理 -9-5.3.3台号管理 -9-5.3.4结账查询 -9-5.4用户管理及密码模块 -9-5.订单管理模块 -9-6系统的实现与调试 -9-6.1系统的实现 -9-6.2系统的调试 -9-7小结 -9-7.1 系统的功能 -9-7.2 系统的特点 -9-7.3 系统开发过程的特点 -9-7.4 存在的问题与改进方向 -9-7.5 自我体会 -9-参考文献 -9-附录 -9-附录：核心代码 -9-

现有虚拟企业信任认证方案都没有定期更新功能，且有些不具备身份可追查性，有些不能抵抗合谋攻击，安全性较差。
为此，在（t，n）门限秘密共享的基础上提出了一个可定期更新、身份可追查、抗合谋攻击、部分签名可验证的安全性更高的虚拟企业动态认证方案，进行了安全性分析。
方案无需可信中心，由群内所有成员共同生成群私钥；
可以动态增减成员而无需改变群私钥，减小了方案实施的代价；
引入成员的固有公私钥对，实现了抗合谋攻击；
通过构建身份追查表、y值吊销表及有效的身份追查协议，实现了签名成员身份的可追查性；
方案还能对部分签名进行验证，防止签名成员的不诚实行为。

HypeLCNN概述该存储库包含论文“具有用于高光谱和激光雷达传感器数据的光谱和空间特征融合层的深度学习分类框架”的论文源代码（正在审查中）使用Tensorflow1.x开发（在1.10至1.15版上测试）。
该存储库包括一套完整的套件，用于基于神经网络的高光谱和激光雷达分类。
主要特点：支持超参数估计基于插件的神经网络实现（通过NNModel接口）基于插件的数据集集成（通过DataLoader接口）培训的数据有效实现（基于内存的有效/基于内存/记录的）能够在经典机器学习方法中使用数据集集成神经网络的培训，分类和指标集成胶囊网络和神经网络的示例实现基于CPU/GPU/TPU（进行中）的培训基于GAN的数据增强器集成交叉折叠验证支持源代码可用于在训练大数据集中应用张量流，集成指标，合并两个不同的神经网络以进行数据增强的最佳实践注意：数据集文件太

在遥感领域，数据集是研究和开发的关键资源，它们为模型训练、验证和测试提供了必要的数据。
"高光谱和LiDAR多模态遥感图像分类数据集"是这样一种专门针对遥感图像处理的宝贵资源，它结合了两种不同类型的数据——高光谱图像和LiDAR（LightDetectionandRanging）数据，以实现更精确的图像分类。
高光谱图像，也称为光谱成像，是一种捕捉和记录物体反射或发射的光谱信息的技术。
这种技术能够提供数百个连续的光谱波段，每个波段对应一个窄的电磁谱段。
通过分析这些波段，我们可以获取物体的详细化学和物理特性，例如植被健康、土壤类型、水体污染等，这对环境监测、城市规划、农业管理等有着重要的应用。
LiDAR则是一种主动遥感技术，它通过向地面发射激光脉冲并测量回波时间来计算目标的距离。
LiDAR数据可以生成高精度的地形模型，包括地表特征如建筑物、树木和地形起伏。
此外，LiDAR还能穿透植被，揭示地表覆盖下的特征，如地基和地下结构。
这个数据集包含了三个不同的地区：Houston2013、Trento和MUUFL。
每个地区可能对应不同的地理环境和应用场景，这为研究者提供了多样性的数据，以便他们在不同条件和场景下测试和比较分类算法的效果。
数据集的分类任务通常涉及识别图像中的各种地物类别，如建筑、水体、植被、道路等。
多模态数据结合可以显著提升分类的准确性，因为高光谱数据提供了丰富的光谱信息，而LiDAR数据则提供了高度精确的空间信息。
将这两者结合起来，可以形成一个强大的特征空间，帮助区分相似的地物类别，减少分类错误。
在实际应用中，这个数据集可以用于训练深度学习或机器学习模型，比如卷积神经网络(CNN)。
通过在这样的多模态数据上训练，模型能够学习到如何综合解析光谱和空间信息，从而提高对遥感图像的分类能力。
对于研究人员和开发者来说，这个数据集提供了理想的平台，用于开发新的图像分析技术，改进现有算法，并推动遥感图像处理领域的创新。
"高光谱和LiDAR多模态遥感图像分类数据集"是一个涵盖了多种地理环境和两种互补遥感技术的宝贵资源，对于理解地物特性、提升遥感图像分类精度以及推动遥感技术的发展具有重大价值。
通过深入研究和利用这个数据集，我们可以期待在未来实现更加智能化和精确化的地球表面监测。

Java实现正方教务验证码的识别：该套代码方案将正方教务系统的验证码去除背景上的噪点，再进行二值化处理为黑白图片，最后进行分割图片即可得到字模，使用字模可以实现接近于100％的验证码识别率。
【此验证码识别教程及代码仅供学习使用，不得用于其他用途】博客教程：https://blog.csdn.net/swiftMX/article/details/80726339

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。