Seay源代码审计系统使用C编写，需要.NET2.0以上版本环境才能运转。
Seay源代码审计系统支持功能：1.高精确度自动白盒审计2.代码高亮3.函数查询4.代码调试5.函数/变量定位6.审计报告7.自定义规则8.自定义编辑器9.mysql数据库管理10.黑盒敏感信息泄露一键审计11.正则调试12.多种字符编码转换13.临时记录(可保存)14.编辑保存文件15.自动升级检测16.mysql执行监控17.自定义插件扩展功能18.英汉互译

《MATLAB神经网络43个案例分析》源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第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第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于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第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

CMUMulti-PIE人脸数据库包含超过750,000张337人的图像，这些图像在五个月内最多可​​记录四次。
受试者在15个视点和19个照明条件下成像，同时显示一系列面部表情。
此外，还获得了高分辨率正面图像。
总的来说，数据库包含超过305GB的面部数据。
资源包括PIE照明子集（1154张人脸灰度图，32*32）和三个Pose05、Pose07、Pose09子集（分别包括3332张、1629张、859张人脸灰度图，64*64）。

环境：opencv2.4.6.0特征：eigenfaceInput：一个人脸数据库，15个人，每人20个样本（左右）。
Output：人脸检测，并辨认出每张检测到的人脸。

与硬件通信的程序基本上要用到串口，虽然qt5以后集成了串口通信类，但是个人觉得那个串口通信类有点问题，在linux上表现很好，windows上大数据会有怪怪的问题出现，而且只能在qt5以上的版本才能用，无奈大部分的嵌入式linux上还停留在4.7.1到4.8.5左右的版本，所以本人不断喜欢用第三方的串口通信类做处理。
程序调试中经常需要串口调试，甚至还需要模拟设备数据回复，甚至串口转网络出去，特意将这些常用功能都做到一个串口调试助手中去。
基本功能：1：支持16进制数据发送与接收。
2：支持windows下COM9以上的串口通信。
3：实时显示收发数据字节大小以及串口状态。
4：支持任意qt版本，亲测4.7.04.8.54.8.75.4.15.7.05.8.0。
5：支持串口转网络数据收发。
高级功能：1：可自由管理需要发送的数据，每次只要从下拉框中选择数据即可，无需重新输入数据。
2：可模拟设备回复数据，需要在主界面开启模拟设备回复数据。
当接收到设置好的指令时，立即回复设置的回复指令。
例如指定收到0x160x000xFF0x01需要回复0x160x000xFE0x01，则只需要在SendData.txt中添加一条数据1600FF01:1600FE01即可。
3：可定时发送数据和保存数据到文本文件:，默认间隔5秒钟，可更改间隔时间。
4：在不断接收到大量数据时，可以暂停显示数据来查看具体数据，后台依然接收数据但不处理，无需关闭串口来查看已接收到的数据。
5：每次收到的数据都是完整的一条数据，而不是脱节的，做了延时处理。
6：一套源码随处编译，无需更改串口通信类，已在XP/WIN7/UBUNTU/ARMLINUX系统下成功编译并运行。

01_Dubbo产生的背景及系统进化理论02_集群与分布式03_分布式架构04_认识dubbo05_认识PRC06_dubbo的全体架构07_第一个dubbo程序服务提供者08_第一个dubbo程序服务消费者09_mutilcast注册中心10_zookeeper注册中心11_dubbo使用zookeeper注册中心12_redis注册中心13_dubbo分布式开发模式14_dubbo的常用协议15_dubbo常用协议的配置16_dubbo启动时检查17_dubbo负载均衡策略18_dubbo多协议与多版本19_dubbo服务分组20_dubbo的token验证21_dubbo的配置覆盖策略22_dubbo的常用标签23_dubbo管理控制的部署与使用24_zookeeper集群部署25_springmvc-spring-dubbo-mybatis综合示例26_springmvc-spring-dubbo-mybatis综合示例代码分析0127_springmvc-spring-dubbo-mybatis综合示例代码分析0228_springmvc-spring-dubbo-mybatis综合示例代码分析0329_dubbo服务化的建议

C题的题目是对恐怖袭击事件记录数据的量化分析，论文名为《基于数据挖掘的恐怖袭击事件记录量化分析》

此处为大家整理的数据库文件包含360569条电话号码归属地婚配数据，包含13,14,15,17,18号段的手机号码，可查询手机号码的省份、城市、运营商以及邮编。
可方便用于移动开发电话号码的本地查询，无需联网。

该系统针对中小学成绩管理的实际情况，操作简单，功能实用，设置灵活，能充分满足中小学教师与班主任管理成绩的需要。
利用该系统你能进行成绩表管理，包括建表、浏览、追加、修改、删除、查询、排序、统计分析等等功能，减少教师的反复劳动，提高工作效率。
该系统的版本V1.0，能够处理每学期科目不同的情况，可以随意设置科目名称，科目数最多可达15个，当然可以小于15个科目。
当您登录进入该系统，有两种不同的权限级别：管理员和浏览者。
系统管理员的用户名是系统规定好的，为system，其权限包括系统维护、成绩表浏览、编辑、删除。
而浏览者不能进行系统维护，也不能编辑和删除成绩表。

该系统针对中小学成绩管理的实际情况，操作简单，功能实用，设置灵活，能充分满足中小学教师与班主任管理成绩的需要。
利用该系统你能进行成绩表管理，包括建表、浏览、追加、修改、删除、查询、排序、统计分析等等功能，减少教师的反复劳动，提高工作效率。
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而浏览者不能进行系统维护，也不能编辑和删除成绩表。

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。