仿真伪随机相位编码脉冲雷达的信号处理。
设码频为各学生学号末两位数（22），单位为MHz，伪码周期内码长为127，占空比10%，雷达载频为10GHz，输入噪声为高斯白噪声。
目标模拟分单目标和双目标两种情况，目标回波输入信噪比可变（-35dB～10dB），目标速度可变（0～1000m/s），目标幅度可变（1～100），目标距离可变（0～10000m），相干积累总时宽不大于10ms。
单目标时，给出回波视频表达式；
脉压和FFT后的表达式；
仿真m序列的双值电平循环自相关函数，给出脉压后和FFT后的输出图形；
通过仿真说明各级处理的增益，与各级时宽和带宽的关系；
仿真说明脉压时多卜勒敏感现象和多卜勒容限及其性能损失（脉压主旁比与多卜勒的曲线）。
双目标时，仿真出大目标旁瓣盖掩盖小目标的情况；
仿真出距离分辨和速度分辨的情况。

用简单的过滤规则过滤敏感词，其中包含最新敏感词库。

《支付卡行业(PCI)数据安全标准》要求和安全评估程序3.2.1版——2018年5月（信息安全建设中较高等级保护的参考）本支付卡行业数据安全标准(PCIDSS)旨在促进并增强持卡人的数据安全，便于统一的数据安全措施在全球范围内的广泛应用。
PCIDSS为意在保护帐户数据的技术和操作要求提供了一个基准。
PCIDSS适用于参与支付卡处理的所有实体—包括商户、处理商、收单机构、发卡机构和服务提供商。
PCIDSS还适用于存储、处理或传输持卡人数据(CHD)和/或敏感验证数据(SAD)的所有其他实体。

在Unity中实现百度AI人脸识别登录演示，涉及到的技术主要包括Unity引擎、C#编程语言以及百度的人脸识别API。
Unity是一款强大的跨平台游戏开发引擎，而C#是Unity的主要编程语言，用于编写游戏逻辑和交互功能。
百度AI人脸识别服务是基于深度学习技术的智能面部识别系统，能实现人脸检测、特征提取、人脸识别等功能，广泛应用于身份验证、安全监控等领域。
我们需要在Unity项目中设置好必要的环境。
这包括安装Unity编辑器，创建一个新的Unity场景，并确保Unity版本与所使用的百度SDK兼容。
然后，需要在C#脚本中导入必要的库，如Unity的`usingUnityEngine`和百度AISDK的`usingBaidu.Aip.Face`。
在C#脚本中，你需要注册并获取百度AI的API密钥（APIKey和SecretKey），这些是调用百度API时的身份验证凭证。
你可以通过百度AI开放平台进行注册并申请相应的API权限。
将这些密钥安全地存储在项目中的配置文件或环境变量中，避免暴露敏感信息。
接着，初始化百度人脸识别的客户端对象，通常包含设置API密钥、设置请求的URL以及选择相应的服务接口。
例如：```csharpvarclient=newAipFace("your_api_key","your_secret_key");client.HttpClient.Timeout=TimeSpan.FromSeconds(30);```在登录过程中，关键步骤是捕捉用户的人脸图像。
这可以通过Unity内置的相机组件来实现，例如创建一个虚拟相机专门用于捕获面部。
可以使用Unity的`WebCamTexture`类获取摄像头的实时视频流，并将其转化为适合API处理的图像格式，如Base64编码的字符串。
然后，调用百度API的人脸检测接口（`Detect`方法）来检测图像中的人脸。
该接口会返回人脸的位置、大小等信息，便于后续的对齐和识别操作。
例如：```csharpDictionaryoptions=newDictionary();options.Add("face_fields","face_token,face_probability");varresult=client.Detect(imageBase64,options);```一旦检测到人脸，使用人脸特征提取接口（`Search`方法）来寻找匹配的用户。
这通常需要预先上传用户的人脸信息到百度AI的服务器上，形成人脸库。
匹配成功后，可以将返回的用户信息与系统中的账户进行比对，从而完成登录验证。
在实际应用中，为了提高用户体验，可能需要考虑错误处理和优化，比如处理网络延迟、重试机制、以及在多用户环境中如何有效地管理人脸库等。
"百度AI人脸识别"在Unity中的实现涉及Unity3D引擎与C#编程的结合，以及百度AI提供的面部识别服务。
这个过程包括环境配置、API调用、图像处理、人脸识别和账户验证等多个环节，需要对相关技术有深入理解和实践。

包含冠状病毒群体免疫优化算法(CHIO)和matlab程序及论文，分享给大家学习。
2020年MohammedAzmiAl-Betar等人提出的一种新的基于自然的优化算法——冠状病毒群体免疫优化算法(CHIO)。
其灵感来源于世界传播的灾难性的新冠病毒，模仿了群体免疫策略和社会距离概念。
三种类型的个体病例用于群体免疫:易感、感染和免疫。
本文研究了CHIO对其参数的敏感性。
然后，CHIO使用23个著名的基准测试函数进行评估对七种最先进的方法进行了比较评价。
比较分析表明，与其他成熟的方法相比，CHIO能够产生非常有竞争力的结果。
为了进一步验证，本文使用了三个从IEEECEC2011中提取的实际工程优化问题。
再一次，CHIO被证明是有效率的。
总之，CHIO是一种非常强大的优化算法，可以用来解决各种优化领域的许多优化问题。

摘要本论文主要介绍了JPEG的编码和解码过程。
该程序的编码部分能把一张BMP格式的图象进行JEPG编码，压缩成以二进制形式保存的文件；
通过相应的解码程序又可以把图象解压缩出来。
在图象传送过程中，我们经常采用JPEG格式对静态图象进行编码。
JPEG基本系统是一种有损编码，无法完全恢复出原图象，信息有一定的丢失，称为有损压缩。
尽管我们希望能够无损压缩，但是通常有损压缩的压缩比(即原图象占的字节数与压缩后图象占的字节数之比，压缩比越大，说明压缩效率越高)比无损压缩的高。
JPEG编码先把图象色彩RBG变成亮度Y和色度Cr、Cb，它利用人的视觉对色度不敏感的特点，减少一部分色度数据，以达到压缩。
JPEG采取多种编码方式，包含有行程编码(RunLengthCoding)和哈夫曼(Huffman)编码，有很高的压缩比。
在编码前，先对数据进行分块，离散余弦变换（DCT）及量化，保留能量大的低频信号，丢弃高频信号以达到压缩。
解码时，进行熵解码，反量化，反离散余弦变换（IDCT）。
关键字：JPEG;有损压缩;行程编码;哈夫曼编码

1.密码模块规格2.密码模块接口3.角色、服务与鉴别4.软件/固件安全5.运行环境6.物理安全7.非入侵式安全8.敏感安全参数管理9.自测试10.生命周期保障11.对其它攻击的缓解

在可见光范围内,对消光光谱法颗粒测量技术中的病态性问题进行分析,对目标函数的极值情况和反演计算结果进行了计算讨论,并对标准聚苯乙烯颗粒进行了实验测量和反演计算.模拟计算和实验结果表明,在消光光谱法测量中,亚微米级颗粒的病态性表现得尤为严重,目标函数极值情况和反演结果对误差非常敏感,反演结果的稳定度和准确度较差.为保证测量结果准确性,应尽可能减小测量误差.微米级颗粒对应的目标函数极值情况和反演计算结果则较为理想.

介绍这次的软件吧，极致精简，仅保留下载，边下边播，离线空间这几个功能，可登录账号，不过没必要，一般我是不登录的，满速下载，学校里面，二三十M的宽带，下载可到两三M，已经接近理论峰值了，有的人会说新资源下载都挺快，我想是这个理呀，我虽然下的挺多的，好像确实都是新资源，有特意到论坛影视区最后几页找了几个老种子测试果然没令我失望，几乎同样是满速下载，（对了我测试的机型是OPPOA59s和红米note7，这两个机型能用感觉就代表了经典老机和新机了）。

BurpSuite能高效率地与单个工具一起工作，例如：一个中心站点地图是用于汇总收集到的目标应用程序信息，并通过确定的范围来指导单个程序工作。
在一个工具处理HTTP请求和响应时，它可以选择调用其他任意的Burp工具。
例如：代{过}{滤}理记录的请求可被Intruder用来构造一个自定义的自动攻击的准则，也可被Repeater用来手动攻击，也可被Scanner用来分析漏洞，或者被Spider(网络爬虫)用来自动搜索内容。
应用程序可以是“被动地”运行，而不是产生大量的自动请求。
BurpProxy把所有通过的请求和响应解析为连接和形式，同时站点地图也相应地更新。
由于完全的控制了每一个请求，你就可以以一种非入侵的方式来探测敏感的应用程序。
当你浏览网页(这取决于定义的目标范围)时，通过自动扫描经过代{过}{滤}理的请求就能发现安全漏洞。
IburpExtender是用来扩展BurpSuite和单个工具的功能。
一个工具处理的数据结果，可以被其他工具随意的使用，并产生相应的结果。
由于Burp2.0.12以后的版本更改了算法，原破解补丁已经失效。
。
Burp2.0.12以前的版本可以继续破解使用。
此次分享版本为2.0.11beta，同时附有破解补丁和汉化补丁，破解完成后打开bat文件即可使用（破解方法不做赘述，请自行论坛内搜索）。
直接点击bat文件即可运行，如果不行，利用破解补丁先自行破解下，和前几个版本破解补丁使用方法一样！

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。