十分有用的论文写作工具，安装后，内嵌入word，可对语法，拼写，实时检测。
（在官网下载一直中断，非常耗时，所以上传一个）

御剑是一款WEB网络安全综合检测检测程序。
主要功能有：1.C段旁注2.批量注入3.后台扫描4.MD5解密5.多种编码转换

数字图像处理是研究如何通过计算机技术处理和分析图像的学科，主要应用于图像增强、恢复、分割、特征提取和识别等任务。
数字图像处理的第三版由RafaelC.Gonzalez和RichardE.Woods编写，二人来自田纳西大学和MedDataInteractive公司。
这本书对数字图像处理领域进行了全面的介绍，涵盖了数字图像处理的历史背景、基本概念、技术和算法。
冈萨雷斯的这本书被认为是该领域的重要参考资料。
数字图像处理可以应用于医疗成像、遥感、安全监控、图像压缩、机器视觉等多个领域。
例如，在医疗成像中，数字图像处理可以帮助医生更清晰地观察患者身体组织的结构，从而提高诊断的准确性；
在遥感领域，通过处理和分析遥感图像可以获取地球表面的信息，用于天气预报、地理信息系统的建立等。
数字图像处理涉及的算法和工具主要包括图像的采集、处理、分析和理解等步骤。
图像采集是使用摄像头、扫描仪等设备将图像转换为计算机可以处理的数据形式；
图像处理通常包括图像的预处理（如去噪、对比度增强）、图像变换（如傅里叶变换、小波变换）和图像恢复等；
图像分析主要涉及到图像分割、特征提取、模式识别等内容；
图像理解则试图使计算机能够解释图像内容，达到类似于人类理解图像的水平。
数字图像处理的起源可以追溯到20世纪50年代末60年代初，当时人们开始使用计算机技术对图像进行处理。
早期的数字图像处理主要用于空间探索、卫星图像处理等领域，随着计算机技术的发展和图像处理理论的完善，数字图像处理逐渐扩展到生物医学、工业、安全等其他领域。
数字图像处理的一个重要分支是数字视频处理，其关注如何处理连续的图像序列，以实现视频压缩、视频增强、运动分析等功能。
视频处理技术在高清电视、网络视频、电影后期制作等行业有着广泛的应用。
数字图像处理是一个不断发展的领域，随着人工智能技术的发展，基于深度学习的图像处理技术成为当前的研究热点。
深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN）在图像识别、分类、目标检测和图像分割等方面显示出了巨大的潜力。
总结来说，数字图像处理是通过计算机技术来处理图像数据，使之更适合人眼或机器分析的一门技术。
随着技术的进步和应用的拓展，它在多个行业中发挥着越来越重要的作用。
冈萨雷斯的《数字图像处理》作为该领域的经典教材，为学习和研究这一领域的专业人士提供了宝贵的资源和参考。

XSStrike是一款检测CrossSiteScripting的高级检测工具。
它集成了payload生成器、爬虫和模糊引擎功能。
XSStrike不是像其他工具那样注入有效负载并检查其工作，而是通过多个解析器分析响应，然后通过与模糊引擎集成的上下文分析来保证有效负载。
除此之外，XSStrike还具有爬行，模糊测试，参数发现，WAF检测功能。
它还会扫描DOMXSS漏洞。

 设计一台微程序控制的模型计算机1) 拟定指令系统（含机器指令的字长、格式、寻址方式及指令的种类等）2) 设计数据通路，给出模型机中所含的部件及其间的连接，以及信息在数据通路中传送时所需的微命令。
3) 设计微程序的流程图4) 设计微指令5) 编写微程序6) 使用VHDL编码，仿真检测实验的功能是否达到设计要求其中包含完整的课设报告以及源程序。

使用python3.6（64位）和Labview2019（64位）联合开发的人脸检测和人脸识别功能的demo。
必须在windows（64位）系统上运行。
同时，Labview必须安装VAS模块。
小伙伴下载后，请先阅读readme.txt文件。

通过使用matlab软件图像处理功能，对车牌图像进行图像预处理、边缘检测、车牌定位、车牌字符分割、车牌字符识别等5个基本处理，使用基于HSV颜色空间的车牌定位方法和基于模板匹配的字符识别算法，对所要求的汽车车牌进行信息提取，并得出最终结果。

用MATLAB复现《基于机器视觉的二维尺寸检测》作者：谢俊，吴荥荥，朱广韬，王路路，来自杂志《工具技术》。

STM32F407单片机用超声波测距模块测量距离，用OLED显示出来，使用IIC协议。
HC-SR04超声波测距模块可提供2cm-400cm的非接触式距离感测功能，测距精度可达高到3mm；
模块包括超声波发射器、接收器与控制电路。
像智能小车的测距以及转向，或是一些项目中，常常会用到。
输入捕获得时间，超声波300m/ss=v*t/2

基于matlab的路面裂缝检测识别系统设计，路面裂缝检测从视觉上来看是典型的线状目标检测，因此路面裂缝图像的增强与定位属于线状目标检测的研究领域，代码亲测可用，有很高的参考价值

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。