图片变形算法IDW和RBF（附c++源码）-附件资本

实现了工程测量中各种常见的沉降预测算法，包括直线拟合法、二次多项式拟合法、三次多项式拟合法、双曲线法、对数曲线法、抛物线法、指数曲线法、泊松曲线法、星野法、Asaoka法、灰度模型GM(1,1)法、灰度模型Verhulst法、BP神经网络法、遗传算法。
各种算法的具体实现可以参考https://blog.csdn.net/yh523/article/details/122944048。
在VisualStudio2015中采用C#编程语言实现，使用.NetFramework4.0。
附件资源包含可以编译运转的源代码，以及可以直接运转的exe示例程序。

该设计通过NFCreaderICRC523读取身份证ID，基于STM8和MFRC523设计。
该MFRC523源码可以读ISO14443A的M1卡(验证可读S50,S570,Pro(X)3种卡，软件要卡的类型识别稍作改动才行)；
可以读ISO14443B的身份证UID号，但读不了银行卡的UID，可能软件还需要改动一下。
身份证的代码被注释了，要打开才行。
希望给需要的朋友带来帮助。
MFRC523读身份证ID号源码附件内容截图:可能感兴味的项目设计:RC523制作RFID射频读卡器电路及NXPRC523官网源码下载:https://www.cirmall.com/circuit/7379/detail?3

欢迎下载研华科技主题白皮书:【深度剖析】研华多核异构ARM核心板之机器视觉应用案例[摘要]TISitara系列AM5718/5728是采用ARM+DSP多核异构架构，可以实现图像采集、算法处理、显示、控制等功能，具有实时控制、低功耗、多标准工业控制网络互联、工业人机界面的优化、2D/3D图形处理、1080HD的高清视频应用、工业控制设备的小型化等特点。
广泛应用在机器视觉、工业通讯、汽车多媒体、医疗影像、工厂自动化、工业物联网等领域。
https://www.eefocus.com/resource/advantech/index.p...很早以前用过网络收音机，N年前了，都忘记了当初用的是什么软件了，当时只是觉得整天听MP3听腻了，想回到过去，听听广播，尽管有时候会插播广告，比较烦人，不过有笑话听，挺逗人的。
那个网络收音机的软件用了没多久，就不再用了，软件用的不爽是一方面，为了听广播而开着电脑实在是大炮打蚊子，还不如花二十块钱买个真的半导体收音机。
今天无意间看到一个，基于ARM的网络收音机，跟半导体收音机一样，装在小盒子里，可以收听通过互联网传来的广播，比电脑省电，而且因为是网络版的，突破了地域限制，收听国外的广播一样清晰。
感兴味的同学自己做一个，收听VOA，练英语听力，那才叫音质，才叫舒服。
这个收音机的原理图并不复杂，想学点东西的同学可以自制。
ARMCortex-M3网络收音机系统设计框图:说明:系统利用TPS2375实现以太网供电(PoE)，跟USB供电一样，不需要额外的变压器。
CPU则是Cortex-M3内核的LM3S6950，解码器则是VS1053，都是常见的集成电路。
系统还支持SD卡，搞不好将来做成“网络录音机”，离线播放录下来的广播，也是说不定的事儿。
固件代码方面，因为是“网络”收音机吗，毋庸置疑，需要TCP、IP协议，至于收听广播部分的协议，这里用到的是SHOUTcast协议，是由Nullsoft开发的，一种免费的声音流技术，用于网路广播。
附件内容提供了ARMCortex-M3网络收音机全部的原理图、PCB制版图、以及固件代码。
ARMCortex-M3网络收音机电路参数（英文）介绍:Open-SourceHardwareMicrocontroller:LM3S6950ARMCortex-M3fromLuminaryMicro/TIAudioCodec:VS1053fromVLSIDisplay:S65LCDwith176x132pixeland16bitcolormicroSDSocketRotaryEncoderIRReceiver(RC5)PoE(PoweroverEthernet)Open-SourceSoftwarePlayShoutcast/IcecastandRTSPStreamsPlayaudiofilesfromthememorycardAlarmClock

华中科技大学网络空间安全学院2019级电子取证课程尝试Peter泄密案附件

工具WAS可以模拟测试尾巴服务器的承受能力。
在附件说明文档中，介绍了一种Web应用的功能优化方法，并利用WAS测试了它的功能改善程度。
文件包中包含了mscvp50.dll文件

基于bp神经网络的矿石加工质量控制问题摘要 本文主要研究温度等因素对矿石加工质量控制问题。
提高矿石加工质量，对节约不可再生资源和能源，推动节能减排，助力“双碳”’目标的实现，具有重要的意义。
针对问题一，我们要实现在给定系统温度和原矿参数的情况下，预测可能性最大的产品的指标。
由于在刚开始调温时，系统还未稳定，所以指标参数会有大幅度变化。
因而我们要首先对附件一中的数据进行预处理，去除其中的不正常数据。
同时，将系统一和系统二的温度，四个原矿参数作为输入，四个产品指标作为输出，利用bp神经网络训练它，用训练好的神经网络，来预测题目已知温度和原矿参数条件下的产品指标。
最终得到结果为：80.9556、22.1783、10.6264、21.6435和78.3544、26.4780、13.5826、28.2638。
针对问题二，问题二与问题一的问法正好相反，要我们通过其他数据来预测系统一和系统二温度。
也可以使用bp神经网络来求解。
不同的是，问题二的模型应改为八输入二输出。
最终得到的结果为：1757.2，389和1854.5,405.6。
针对问题三，同样可以采用BP神经网络预测模型来预测产

2022年第三届“网鼎杯”网络安全大赛（青龙组）部分标题附件

基于ACOEGC_T3(PF)搭建JLink调试情况_附件

vb6.0编的与windows附件中的记事本相仿

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。