0x0前言0x1WAF的常见特征0x2绕过WAF的方法0x3SQLiFilter的实现及Evasion0x4延伸及测试向量示例0x5本文小结0x6参考资料

第1章绪论1.1什么是SystemC？1.2为何采用SystemC？1.3设计方法1.4设计能力1.5SystemCRTL1.6本书的组织结构1.7练习第2章SystemC入门2.1基础知识2.2再看一个2*4译码电路示例2.3描述层次关系2.4验证功能2.5练习第3章数据类型3.1值保持器3.2类型概述3.3位类型3.4任意位宽的位类型3.5逻辑类型3.6任意位宽的逻辑类型3.7有符号整型3.8无符号整型3.9任意精度的有符号整型3.10任意精度的无符号整型3.11解析式类型3.12用户定义的数据类型3.13推荐采用的数据类型3.14练习第4章组合逻辑建模4.1SC-MODULE4.1.1文件结构4.2示例4.3读写端口和信号4.4逻辑算符4.5算术算符4.5.1无符号算术4.5.2有符号算术4.6关系算符4.7向量与位区间4.7.1常量下标4.7.2不是常量的下标4.8if语句4.9switch语句4.10循环语句4.11方法4.12结构体类型4.13多个进程的△延迟4.14小结4.15练习第5章同步逻辑建模5.1触发器建模5.2多个进程5.3带异步预置位和清零的触发器5.4带同步预置位和清零的触发器5.5多个时钟与多相位时钟5.6锁存器建模5.6.1if语句5.6.2switch语句5.6.3避免产生锁存器5.7小结5.8练习第6章其他逻辑6.1三态驱动器6.2多个驱动器6.3无关值处理6.4层次结构6.5模块的参数化6.6变量和信号的赋值6.7练习第7章建模示例7.1可参数化的三态输出寄存器7.2存储器模型7.3有限状态机建模7.3.1Moore有限状态机7.3.2Mealy有限状态机7.4通用移位寄存器7.5计数器7.5.1模N计数器7.5.2约翰逊计数器7.5.3格雷码可逆计数器7.6约翰逊译码器7.7阶乘模型7.8练习第8章测试平台8.1编写测试平台8.2仿真控制8.2.1sc_clock8.2.2sc_trace8.2.3sc_start8.2.4sc_stop8.2.5sc_time_stamp8.2.6sc_simulation_time8.2.7sc_cycle和sc_initialize8.2.8sc_time8.3波形8.3.1任意波形8.3.2复杂的重复波形8.3.3派生时钟的生成8.3.4从文件中读取激励8.3.5反应式激励8.4监听行为8.4.1断言正确的行为8.4.2将结果转储至文本文件8.5其他示例8.5.1触发器8.5.2同步输出的多路选择器8.5.3全加器8.5.4周期级仿真8.6sc_main函数内的语句次序8.7记录聚合类型8.8练习第9章系统级建模9.1SC_THREAD型进程9.2动态敏感9.3构造函数的参数9.4其他示例9.4.1最大公因子9.4.2滤波器9.5端口、接口和信道9.6高级论题9.6.1共享数据成员9.6.2定点类型9.6.3模块9.6.4其他方法9.7仿真算法9.8练习附录A运行时环境A.1软件安装A.2编译A.3仿真A.4调试附录BSystemCRTL：可综合的子集B.1SystemC语言要素B.2C++语言要素

对当前支持向量机核函数中多核学习进行就介绍和综述

《OpenGLES应用开发实践指南：Android卷》是一本系统的OpenGL三维游戏和动态壁纸开发指南。
由资深Android开发专家根据OpenGLES2.0版本撰写，不仅系统地讲解了OpenGLES的核心概念、技术，以及Android的图形机制，还通过大量案例讲解了在Android上进行OpenGLES开发的方法和技巧。
　　《OpenGLES应用开发实践指南：Android卷》分为两部分，共15章：第1章主要介绍开发环境的安装和配置，以及如何创建一个新的OpenGL项目和清空屏幕；
第一部分（第2~9章）详细讲解创建一个简单的空气曲棍球游戏的触控、纹理和基本原理，包括如何成功地初始化OpenGL并将数据发送到屏幕上，如何使用基本的向量和矩阵数学创建三维世界，以及Android的许多特定细节，比如在Dalvik虚拟机和本地环境之间编码数据（marshaldata）以及如何在主线程和渲染线程间安全地传送数据。
第二部分（第10~15章）详细介绍如何搭建三维世界中的效果，比如光照和地形渲染，以及如何创建可以运行在Android主屏幕上的动态壁纸。
此外，附录还提供了正交投影和透视投影两个OpenGL常用投影类型背后的矩阵知识，以及一些实用的应用程序调试技巧。

支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。
在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。
分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。
假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。
它是一种监督式学习的方法，广泛应用于统计分类以及回归分析中。

给出基于量子粒子群的支持向量机的matlab代码，可以用傅里叶变化、小波变化等多种数据，留一法检测分类正确率

分析了支持向量机（supportvectormachine,SVM）目前主要存在的问题和参数选择对分类性能的影响后,提出了以改进粒子群算法优化SVM关键参数的优化SVM算法。
将加入拥挤度因子的微粒群算法引入到SVM中,在不牺牲泛化性能的前提下,对其参数进行优化,增加了SVM初始化参数的多样性,减慢了局部搜索,促进其在全局范围内的寻优搜索,以有效克服SVM算法过分依赖初始值和容易陷入局部极小值的缺点,并利用由粗到精的策略构造多层SVM人脸表情分类器,在提高准确率的基础上加快分类的速度。
实验证明,新算法具有速度快、准确率高的优点。

歌集市场졸업작품어플리케이션상품이등록되어야이등록되어야리를前处理删除特殊字符好吧矢量化器（计数，TF-IDF）分词器（keras）删除停用词模型线性支持向量机朴素贝叶斯LSTM有线电视新闻网CNN-LSTM服务器阿帕奇DjangoWeb框架CentOS的应用AndroidStudio

本问主要以预测秦皇岛煤炭价格为目标，通过问题一中不同因素对其影响权重的大小以及神经网络算法，建立价格预测模型。
BP神经网络模型处理信息的基本原理是：输入信号，通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线性变换，产生输出信号，网络训练的每个样本包括输入向量和期望输出量t，网络输出值y与期望输出值t之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的连接强度值和隐层节点与输出节点之间的连接强度以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数（权值和阈值），训练即告停止。
此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线性转换的信息。

这是一个样本的实验，现将振动信号进行CEEMD分解，得到imf分量，在求imf分量的相关系数啦筛选分量，并求一个样本的信息熵特征，构造一个特征向量矩阵，然后自己选择类器进行分类。

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。