DES算法为密码体制中的对称密码体制，明文按64位进行分组，密钥长64位，分组后的明文组和密钥按位替代或者交换的方法进行16轮加密，得到64位的密文串的加密方法。
特此整理一份数据测试表模板供大家下载使用。
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javafx_scenebuilder-2_0-linux-x64.deb只要1积分,适用于64位ubuntu、debian等linux系统。
2024/8/31 18:01:16
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微波炉时间控制程序(用的是5255)(c语言)自己用8255做了一个键盘显示以后，在此基础上又做了一微波炉时间控制程序。
1。
其中A键是开关按扭，可开可关。
2。
然后可以用设置微波炉工作时间(设置两位数)。
3。
时间设置完以后，通过按大、中、小三个键(对应是A、B、C三个键)，选择火力大小，并启动微波炉工作(对应指示灯亮)。
4。
LED实时显示剩余的工作时间，定时时间到后自动停止，指示灯熄灭。
5。
微波炉运行过程中，若按下电源键，则微波炉停止工作，指示灯熄灭。
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其中A键是开关按扭，可开可关。
2。
然后可以用设置微波炉工作时间(设置两位数)。
3。
时间设置完以后，通过按大、中、小三个键(对应是A、B、C三个键)，选择火力大小，并启动微波炉工作(对应指示灯亮)。
4。
LED实时显示剩余的工作时间，定时时间到后自动停止，指示灯熄灭。
5。
微波炉运行过程中，若按下电源键，则微波炉停止工作，指示灯熄灭。
2024/8/31 8:43:18
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包含WindowsXP、WindowsVista、Windows7和Windows8,32位和64位版本的版本
2024/8/30 1:53:28
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最新版ActivePerl5.28.1.2801，从5.26.0.2600以后仅支持64位系统，需要在32位系统安装的请下载5.26.0.2600版本。
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基于哈希的最近邻居搜索已在许多应用程序中变得有吸引力。
但是，在使用汉明距离排序时，散列中的量化通常会降低判别能力。
此外，对于大规模的视觉搜索，现有的散列方法不能直接支持对具有多个源的数据进行有效搜索，而文献表明自适应地合并来自不同源或视图的补充信息可以显着提高搜索性能。
为了解决这些问题，本文提出了一种新颖且通用的方法来构建具有多个视图的多个哈希表，并在按位和按表级别生成细粒度的排名结果。
对于每个哈希表，引入了查询自适应按位加权，以通过同时利用哈希函数的质量及其对最近邻居搜索的补充来减轻量化损失。
从表格的角度来看，针对不同的数据视图构建了多个哈希表作为联合索引，在该哈希表上，提出了特定于查询的排名融合，以通过散布在图表中对按位排名的所有结果进行排名。
在三个著名基准上进行图像搜索的综合实验表明，与最新方法相比，该方法在单表和多表搜索中可分别实现17.11％和20.28％的性能提升。
但是，在使用汉明距离排序时，散列中的量化通常会降低判别能力。
此外，对于大规模的视觉搜索，现有的散列方法不能直接支持对具有多个源的数据进行有效搜索，而文献表明自适应地合并来自不同源或视图的补充信息可以显着提高搜索性能。
为了解决这些问题，本文提出了一种新颖且通用的方法来构建具有多个视图的多个哈希表，并在按位和按表级别生成细粒度的排名结果。
对于每个哈希表，引入了查询自适应按位加权，以通过同时利用哈希函数的质量及其对最近邻居搜索的补充来减轻量化损失。
从表格的角度来看，针对不同的数据视图构建了多个哈希表作为联合索引，在该哈希表上，提出了特定于查询的排名融合，以通过散布在图表中对按位排名的所有结果进行排名。
在三个著名基准上进行图像搜索的综合实验表明，与最新方法相比，该方法在单表和多表搜索中可分别实现17.11％和20.28％的性能提升。
2024/8/29 18:15:06
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********搜出来的另一个链接是假的，不要下载，浪费资源，笔者就是被坑了才决定自己研究的！！！！***********ORACLE官方并未公布过考试的分值分布，以上分布是笔者根据一些已知信息推算出的每个场景的分值分布。
对，你没看错，26789场景确实只有个位数分数，而且经过本人验证，绝对没错最多误差±1分。
笔者猜测11gocm初期的分值分布应该不是这样的，可能中间改变过分值分布，主要考虑的大概是增加通过率吧。
因为6和7、8和9场景的关联度很大，如果6没做出来，那7基本是0分；
8没做出来，9肯定是0分。
这样的话，如果6、8场景分值分配很大的话，很容易考试就不及格了。
所以大家复习时精力的重点应该放在1、3、4、5这四个大分场景。
顺带一提，11gOCM考试的及格线是60.4分。
显而易见，ORACLE没有公布场景分值分布的原因就是不想让考生直接放弃小分场景。
而且考试结果也并没有公布总分分数，只有个PASS，这应该为了让你无法推算各场景分数。
对，你没看错，26789场景确实只有个位数分数，而且经过本人验证，绝对没错最多误差±1分。
笔者猜测11gocm初期的分值分布应该不是这样的，可能中间改变过分值分布，主要考虑的大概是增加通过率吧。
因为6和7、8和9场景的关联度很大，如果6没做出来，那7基本是0分；
8没做出来，9肯定是0分。
这样的话，如果6、8场景分值分配很大的话，很容易考试就不及格了。
所以大家复习时精力的重点应该放在1、3、4、5这四个大分场景。
顺带一提，11gOCM考试的及格线是60.4分。
显而易见，ORACLE没有公布场景分值分布的原因就是不想让考生直接放弃小分场景。
而且考试结果也并没有公布总分分数，只有个PASS，这应该为了让你无法推算各场景分数。
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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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