为了有效地检测Android平台上的恶意软件，提出了一种基于敏感权限及其函数调用流程图的静态综合检测方法．通过对恶意软件进行逆向工程分析，构建了包含恶意代码敏感权限与函数调用图的特征库．并采用Munkres匈牙利算法计算待测样本与特征库在相同敏感权限下两个函数调用图之间的编辑距离，得到两个函数调用图之间的相似性，进而得到两个应用程序之间的相似性，据此对恶意软件进行检测识别．实验结果表明，该检测方法具有较高的准确性与有效性，检测效果明显优于工具Androguard．

证实所建立的模型的合理性和有效性，有好多方法。
而Vensim所提供的真实性检验(RealityCheck)是一种非常有效的方法和工具。
它也是Vensim的一个主要特征

资源清理插件使用方法：1.首先将插件导入工程中。
（内容只有4个脚本： FindUnusedAssets是这个工具的主要入口，实现了编辑器的扩展菜单及其内部调用。
 AssetCollector是总的工具类，用来收集所有的asset文件 ClassReferenceCollection用来收集所有的.cs脚本文件。
 ShaderReferenceCollection用来收集所有的Shader文件。
）2.使用时需要找到这个菜单项Assets-＞DeleteUnusedAsset。
DeleteUnusedAssets下有三个选项，分别是删除未使用的资源文件（onlyresource）,“onlyresourece”，弹框中会显示场景中没有使用的资源，不包括脚本删除编辑器未使用的Asset（unusedbyeditor），“unusedbyeditor”，弹框中会显示场景中没有使用的资源，包括脚本删除游戏未使用的Asset（unusedbygame）。
“unusedbygame”，弹框中会显示场景中没有使用的资源，包括游戏中未添加的所有脚本（这个慎用），3.选择合适的方式删除废弃资源。
 注意事项：1.要注意BuildSetting里一定要有需要使用的场景文件，因为Asset资源的有效性依赖于是否被场景引用。
2.列表中的文件从项目中移除，工具会把这些文件作为一个UnityPackage导出到“../BackupUnusedAssets/”。
这个包作为被删除文件的备份，如果后期发现有资源丢失，可以从这个包内找到对应的资源文件重新导入。
3.在实战中，我们可以根据需求自定义查找文件的格式

夏宇闻-Verilog经典教程.pdf,有目录。
以下为引言：现代计算机与通讯系统电子设备中广泛使用了数字信号处理专用集成电路，它们主要用于数字信号传输中所必需的滤波、变换、加密、解密、编码、解码、纠检错、压缩、解压缩等操作。
这些处理工作从本质上说都是数学运算。
从原则上讲，它们完全可以用计算机或微处理器来完成。
这就是为什么我们常用C、Pascal或汇编语言来编写程序，以研究算法的合理性和有效性的道理

本学生信息管理系统要能够抵御用户可能的各种操作，包括修改、更新、删除等操作，以保证软件的可行性，安全性，稳定性，健壮性，同时要对数据进行检验，保证数据有效性，可操作性，安全性。
只有管理员才能修改和删除、更新有关数据，教师只有查看浏览的权限。
同时系统严格控制对数据库的修改等操作设置功能，只有高级管理员才能对数据库进行修改，更新等操作。

在本文中，我们主要关注具有量化输入反馈和任意数据包损失的离散线性系统的稳定性问题。
详细分析了最粗糙的量化策略，以确保系统的渐近稳定性。
如果最粗糙的量化器是对数的，渐近稳定该系统的必要和充分条件被转化为代数Riccati方程，然后转化为一些LMI。
然后获得对数量化器的量化密度在所有与丢包有关的Lyapunov函数上的最小值根据这些LMI。
此外，我们还证明了对数量化器的扇区绑定方法对于具有任意数据包丢失的系统仍然有效。
渐近稳定性问题可以转换为具有扇区边界不确定性的鲁棒控制问题。
不确定系统的鲁棒稳定性被公式化为一些LMI。
最后，给出一个例子来说明本文结果的有效性。

使用Logistic回归模型进行中文文本分类，通过实验，比较和分析了不同的中文文本特征、不同的特征数目、不同文档集合的情况下，基于Logistic回归模型的分类器的性能。
并将其与线性SVM文本分类器进行了比较，结果显示它的分类性能与线性SVM方法相当，表明这种方法应用于文本分类的有效性。

摘要—本文首次解决了这个问题一类不确定随机变量的自适应输出反馈控制方法时变时滞的非线性严格反馈系统使用神经网络（NNs）。
圆判据适用于设计一个非线性观测器，没有线性增长条件取决于系统状态，将其强加于非线性函数。
假设系统中存在时变延迟输出，仅采用NN来补偿所有未知数非线性项取决于延迟输出，因此，提出的控制算法比现有的算法更简单描述了不确定系统的NN反推控制方案用常微分方程举三个例子证明在中提出的控制方案的有效性这篇报告。

自己做的小工具，使用VisualStudio2013C#写的，数据库是Access2007.身份证号码识别工具，源代码和数据库都有。
程序实现的功能是可以通过输入的身份证ID，判断有效性是否是（15或者18位）的有效身份证ID，同时从ID中获取到性别和生日，从Access数据库中查询地址码的归属地。
很实用的小工具。

很好的聚类分析工具，包换各种流行的聚类分析算法以及有效性验证、可视化工具，有详细的英文使用说明文档。

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。