：给出了一种实现电磁波与目标相互作用现象可视化的方法。
首先用时域有限差分法在数值上模拟电磁波与目标相互作用过程，获取电磁场数据，然后利用MATLAB软件的科学计算可视化功能，将原始数据转换为动态图像。
从而能够观察到电磁波传播、穿透、散射和吸收等现象，为直观地了锯电磁波与目标相互作用的过程提供了一个有效的手段。
首先用时域有限差分法在数值上模拟电磁波与目标相互作用过程，获取电磁场数据，然后利用MATLAB软件的科学计算可视化功能，将原始数据转换为动态图像。
从而能够观察到电磁波传播、穿透、散射和吸收等现象，为直观地了锯电磁波与目标相互作用的过程提供了一个有效的手段。
2025/9/4 1:09:47
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提出了基于深度学习的聚类算法模型,将深度学习和聚类技术结合起来。
首先用深层神经网络结构对原始数据进行特征学习,然后对学习到的特征表示进行预聚类,最后在微调模块中进行特征的优化和聚类的优化。
这种模型能够学习到大规模数据中隐含的深层特征,并根据聚类要求进行进一步优化,在保持原始数据的结构的同时发掘数据簇结构。
在微调部分作者新设计了目标函数,使得微调完全成为一个优化的问题。
首先用深层神经网络结构对原始数据进行特征学习,然后对学习到的特征表示进行预聚类,最后在微调模块中进行特征的优化和聚类的优化。
这种模型能够学习到大规模数据中隐含的深层特征,并根据聚类要求进行进一步优化,在保持原始数据的结构的同时发掘数据簇结构。
在微调部分作者新设计了目标函数,使得微调完全成为一个优化的问题。
2025/9/2 17:17:55
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JSteg隐写算法，基于DCT系数的变换进行数字隐写，matlab代码，已实现，可运行。
主要思想是将秘密消息嵌入在量化后的DCT系数的最低比特位上，但对原始值为0、1的DCT系数不进行嵌入。
主要思想是将秘密消息嵌入在量化后的DCT系数的最低比特位上，但对原始值为0、1的DCT系数不进行嵌入。
2025/9/2 1:50:44
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阿瓦拉由AmbrosiaSoftware，已获得。
Avara是一种经典的三维网络动作FPS，您可以在其中扮演遥控双足坦克的角色。
它最初是为AppleMacintosh开发的，使用，一直支持到。
该端口使用C++，SDL2和OpenGL替换依赖于Macintosh系统API的代码，并且旨在在Windows，macOS和Linux上运行。
这些是使用Windows10和macOSCatalina（10.15）创建的测试版本。
如果您运行的是较旧的macOS，由于macOS版本之间动态链接的C++标准库的差异，当前可能需要自行。
以获取当前活动的Avara服务器的列表。
还有一个JSON饲料可用！请注意，此跟踪器与MacOS9版本的Avara不兼容。
媒体资源资源和（tl;drrunmake）-:warning_selector:如果您无法在线连接，请阅读此内容。
以及如何克服特定IRC：irc://avaraline.net:6667/avaraline
Avara是一种经典的三维网络动作FPS，您可以在其中扮演遥控双足坦克的角色。
它最初是为AppleMacintosh开发的，使用，一直支持到。
该端口使用C++，SDL2和OpenGL替换依赖于Macintosh系统API的代码，并且旨在在Windows，macOS和Linux上运行。
这些是使用Windows10和macOSCatalina（10.15）创建的测试版本。
如果您运行的是较旧的macOS，由于macOS版本之间动态链接的C++标准库的差异，当前可能需要自行。
以获取当前活动的Avara服务器的列表。
还有一个JSON饲料可用！请注意，此跟踪器与MacOS9版本的Avara不兼容。
媒体资源资源和（tl;drrunmake）-:warning_selector:如果您无法在线连接，请阅读此内容。
以及如何克服特定IRC：irc://avaraline.net:6667/avaraline
2025/9/1 8:05:09
15.44MB
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1.已知参数：目的节点IP地址或主机名2.设计要求：通过原始套接字编程，模拟Ping命令，实现其基本功能，即输入一个IP地址或一段IP地址的范围，分别测试其中每个IP地址所对应主机的可达性，并返回耗时、生存时间等参数，并统计成功发送和回送的Ping报文。
2.1初始化WindowsSockets网络环境；
2.2解析命令行参数，构造目的端socket地址；
2.3定义IP、ICMP报文；
2.4接收ICMP差错报文并进行解析。
3.程序实现主要用到Java网络包中的类InetAddress。
2.1初始化WindowsSockets网络环境；
2.2解析命令行参数，构造目的端socket地址；
2.3定义IP、ICMP报文；
2.4接收ICMP差错报文并进行解析。
3.程序实现主要用到Java网络包中的类InetAddress。
2025/8/31 17:13:31
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cincyhacks-2021CincyHacks2021网站可在cincyhacks.com找到AlishaanAli的原始网站，LachlanCampbell的redeisgn，AvaScherocman的更新。
Frontend是使用香草HTML，CSS和JS构建的。
该网站的后端利用自定义的快速服务器来处理对Airtable，Slack和Sendy的API调用。
从服务器退回请求以注册POST和GET请求。
Frontend是使用香草HTML，CSS和JS构建的。
该网站的后端利用自定义的快速服务器来处理对Airtable，Slack和Sendy的API调用。
从服务器退回请求以注册POST和GET请求。
2025/8/27 21:08:45
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PB10.5通过EAN13条码字体实现EAN8和EAN13条码，直接使用EAN13条码字体是无法被识别的，需要将原始条码进行转换后，在通过该字体进行展示。
2025/8/24 21:03:44
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雅诗兰黛用例：性能分析问题：将全球（互联网）资产的性能分析连接到搜索功能很少的大型数据库（超过一百万）资产中的原始资产。
在资产内部嵌入唯一标识符的问题是，当它们在进入社交媒体的过程中经过许多不同的手/公司时，它们很容易丢失。
使用图像分类，我们可以避免该问题。
目标：为图像资产分析和竞争对手分析奠定基础。
将在社交媒体和零售网站上的数字资产管理系统之外找到的操纵图像资产连接回数字资产管理系统内原始资产的文件路径。
障碍：此项目的训练数据本来就很小，每个资产只有一张图片。
我们只知道图像是被操纵的，而不是图像的实际处理（裁剪，叠加，缩放等）。
一些图像彼此非常相似。
有一条细线可用来区分相似的图片，并连接相同图片的受控版本。
方法：1）图像分类2）自动编码图像分类：使用Keras/Tensorflow，我带了他们的imagedatagenerator并创建了原始图像的合成版本。
在资产内部嵌入唯一标识符的问题是，当它们在进入社交媒体的过程中经过许多不同的手/公司时，它们很容易丢失。
使用图像分类，我们可以避免该问题。
目标：为图像资产分析和竞争对手分析奠定基础。
将在社交媒体和零售网站上的数字资产管理系统之外找到的操纵图像资产连接回数字资产管理系统内原始资产的文件路径。
障碍：此项目的训练数据本来就很小，每个资产只有一张图片。
我们只知道图像是被操纵的，而不是图像的实际处理（裁剪，叠加，缩放等）。
一些图像彼此非常相似。
有一条细线可用来区分相似的图片，并连接相同图片的受控版本。
方法：1）图像分类2）自动编码图像分类：使用Keras/Tensorflow，我带了他们的imagedatagenerator并创建了原始图像的合成版本。
2025/8/24 17:08:31
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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。
2024-04-09 15:03
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