今天小编给大家带来一款免费的图像处理工具，它就是PaintNET中文版。
Paint.NET是Windows平台上的一个图像和照片处理软件,它由华盛顿州立大学的学生开发和维护并由微软公司提供项目指导，早期定位于MSPaint的免费替代软件，现在逐渐发展为一个功能强大且易用的的图像和照片处理软件，支持图层,无限制的历史记录，特效，和许多实用工具，并且开放源代码和完全免费，界面看起来有点像Photoshop。
用来开发Paint.NET的语言是C#，而安装程序和界面整合相关功能所用的开发语言是C++。
Paint.NETPaint.NET中文版是一个免费的图像和照片处理软件，它由由美国华盛顿州大学开发，是微软官方支持的一个高级研究生设计项目成果。
Paint.NET开发初衷便是为用户提供一个免费的强大的微软绘图板替代软件，现在逐渐发展为一个功能强大且易用的的图像和照片处理软件，已经获得不少专业用户的青睐，成为主流图像编辑选择之一。
它功能强大，支持图层、CloneStmap、EdgeDetection、MotionBlur及History等无限制的历史记录、特效以及许多实用工具，并且开放源代码和完全免费，界面看起来有点像Photoshop。
该软件的开发语言是C#[1]，在.NETFramework环境（事先需要安装）下运行。
支持简体中文等多语系界面。
最初作为一项计算机高级图形设计项目，Paint.NET在2004年春由华盛顿大学被提出。
在概念提出及维护者RickBrewster的不断努力下，其功能不断加强，并在2004年下学期得到进一步发展。
目前，RickBrewster在微软工作，当然，其最初成员也有来自微软及受微软赞助的背景，这使得Paint.NET开始受到人们的日益瞩目。
下面让我们在最新公布上的Paint.NETv2.5Beta4版中，一起来品味Paint.NET的疯狂与梦想。
Paint.NET工具面板与PS的感觉比较一致，其基本功能如选取、移动、魔棒、文字、色彩吸管、克隆、画笔、橡皮、颜色替换、刷子、直线、矩形、椭圆等共20项。
就数量和各工具的调整参数而言，与PS差距不小，不过满足日常的基本应用应该没有问题。
在Paint.NET中，各项工具的使用方法与PS基本保持一致，比如克隆工具，均采用Ctrl+鼠标左键定义“源”，并使用鼠标左键进行克隆。
Paint.NET的范围选取工具包括矩形、椭圆、套索、魔棒。
当选定范围时被选定区域显示为浅蓝色，同时区域边沿会有运动的点画线标识，动态效果十足。
文字功能在Paint.NET中显得比较弱，字体格式调整的参数几乎空白。
不过Paint.NET对中文字体支持比较好，笔者安装的数十种字体均可以正常显示并应用。
字体工具中与PS中使用习惯不同的是其移动方式，在Paint.NET中添加的文字右下角会出现一个十字光标的按钮，点击该按钮可以轻松移动文字对角，使用起来极为方便。
“层”概念的引入使Paint.NET有了质的提升，新层可设置名称、显示与否、混合模式（7种）、透明度（0-255）等参数。
历史面板的功能在Paint.NET也较为突出，只要你的硬盘空间足够，Paint.NET支持无限次“后退”操作。
作为重要的创作的工具，笔刷的样式在Paint.NET中提供了50种，可以满足更多人的需要。
不过，说实话，在使用中Paint.NET的笔刷效果依然给人一种意尤未尽的缺憾。
几何绘图工具在Paint.NET中包括直线、矩形、圆角矩形、椭圆和自定义形状（很可惜多边形工具没有）。
根据工具样上的三种模式选取，可以创造出更多的变化。
简单直观的用户界面Paint.NET使用WindowsAero界面，具有立体感、透视感，使用户拥有了家的感觉。
另外由于其简单直观的界面，使用户很容易找到自己需要的工具。
两侧共有四个窗口——工具、历史记录、颜色和图层。
用户可以在窗口顶部的下拉菜单中自行选择删除或添加。
键盘快捷键熟悉PS软件的人都知道，它支持许多键盘快捷键，而Paint.NET也支持。
当鼠标悬停在一个工具上时，就会显示出该工具的名称以及所代表的快捷键。
PaintNET性能Paint.NET运行很快速，不管你是哪种类型的电脑，Paint.NET运行速度都很快。
不过这也不能说明它就不会出现崩溃现象，目前只希望它能继续保持下去。
在线社区Paint.NET最大的特色就是有一个活跃的在线社区，用户之间可以进行交流和讨论问题。
在Paint.NET论坛上有两个主要特点就是教程和插件。
在线社区是一个不错的主意，相信这会帮助用户及时的解决问题。
PaintNET特殊效果Pa

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1、网站蜘蛛（主要功能为获取网站的资源信息，以及根据关键字采集内容）2、网站检测，利用第三方接口快速实现获取网站的标题，程序类型，服务环境，主机IP地址等3、网段扫描，支持多线程快速对端口进行探测，并加入到列表内4、目录扫描（基本型扫描，支持多任务目标扫描，为了方便安全人员测试，附上常见的字典）5、漏洞扫描（基于常见EXP，多任务扫描，支持子域名爆破功能）6、后台测试（便于测试人员检测后台密码是否为弱口令）7、域名侦查（可获取该域名的相关信息，如，注册人，注册时间，联系方式，域名过期时间，物理IP等）8、任务计划（数据中心标配33万IP段，可一键添加到任务计划中进行扫描）

首先，本文讨论了弱ＭＴＬ－代数的性质，并给出弱ＭＴＬ－代数的等价刻画；
其次，将蕴涵演绎系统.的概念引入到弱ＭＴＬ－代数中，并研究了演绎系统与蕴涵演绎系统的关系，且给出蕴涵演绎系统的几个.等价条件；
最后，讨论了弱ＭＴＬ－代数中的演绎系统和同余关系之间的相互决定的关系，并证明了在弱.ＭＴＬ－代数中一个蕴涵演绎系统是素的当且仅当由其诱导的商代数是全序的弱ＭＴＬ－代数。

为解决弱信号条件下卫星导航接收机的定位问题，采用惯性导航辅助卫星导航的方案，设计构建了一个捷联惯性导航平台。
在这个平台中，选用了美国模拟器件公司生产的采用SPI和I2C数字输出的三轴加速度计ADXL345。
该器件在CPLD的控制下输出数据，与陀螺输出数据一起在单片机中完成组帧，通过RS232串口发往导航计算机，完成捷联计算并向卫星导航提供惯性辅助信息。
ADXL345作为惯性测量单元的核心部件，其工作稳定，使用方便，采用10Hz数据输出率和全比特模式约3.9mg/LSB的分辨率，能够满足系统设计需求。
实验表

通过积分方程方法解决电磁（EM）问题取决于对与格林函数有关的奇异积分的准确评估。
在使用具有Rao-Wilton-Glisson（RWG）基函数的矩量法（MoM）来求解表面积分方程（SIE）时，标量Green函数上的梯度算子可以移到基本函数和测试函数上，从而得到积分核中的1/R弱奇异点，其中R是观察点和源点之间的距离。
弱奇异积分可以使用众所周知的Duffy方法求值，但它需要进行两次数值积分。
在这项工作中，我们开发了一种通过使用局部极坐标系来评估奇异积分的新颖方法。
通过推导极坐标上积分的闭合形式表达式，该方法可以自动消除奇异性并将积分减小为一倍数值积分。
数值算例表明了该方法的有效性。

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【目录】-MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书)第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。
第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。
第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。
第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。
这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。
第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。
第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。
第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。
将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。
第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。
第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。
要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。
第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。
第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。
第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。
第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。
第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。
第15章SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。
若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。
第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。
每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类),中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本,余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。
以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区

通过大数据统计的中国姓名TOP500排行榜，在渗透测试过程中，攻击者可以利用此字典进行社工和暴力破解，结合弱口令字典，成功率很高。

WeaklySupervisedSegmentationwithTensorflow.ImplementsinstancesegmentationasdescribedinSimpleDoesIt:WeaklySupervisedInstanceandSemanticSegmentation,byKhorevaetal.(CVPR2017).

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。