MATLAB图像处理:能力提高与应用案例赵小川随书代码第二部分
2025/1/20 18:49:31 27.31MB MATLAB 图像处理 能力提高 与应用案例
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MFCWindows程序设计(第二版)随书代码(全)
2024/11/23 7:03:14 44.24MB MFC
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Windows内核安全与驱动开发随书代码,因为加SSD把光驱去掉了,刚出的书网上资源也不多只好借朋友电脑把它拷出来了,肯定有不少人也没光驱吧上传上来方便大家O(∩_∩)O~
2024/10/29 19:57:02 1.2MB 随书代码
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LearningOpenCV3ComputerVisionwithPython英文第二版,高清,接下来共享随书代码
2024/9/9 16:16:46 4.41MB OpenCV Python
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第1篇游戏和外挂初识篇第1章认识游戏和外挂1.1游戏安全现状1.2什么是外挂1.3内存挂与游戏的关系1.4游戏的3个核心概念1.4.1游戏资源的加/解密1.4.2游戏协议之发包模型1.4.3游戏内存对象布局1.5外挂的设计思路1.6反外挂的思路1.7本章小结第2篇外挂技术篇第2章五花八门的注入技术2.1注册表注入2.2远线程注入2.3依赖可信进程注入2.4APC注入2.5消息钩子注入2.6导入表注入2.7劫持进程创建注入2.8LSP劫持注入2.8.1编写LSP2.8.2安装LSP2.9输入法注入2.10ComRes注入第3章浅谈无模块化3.1LDR_MODULE隐藏3.2抹去PE“指纹”3.3本章小结第4章安全的交互通道4.1消息钩子4.2替代游戏消息处理过程4.3GetKeyState、GetAsyncKeyState和GetKeyBoardState4.4进程间通信4.5本章小结第5章未授权的Call5.1CallStack检测5.2隐藏Call5.2.1Call自定义函数头5.2.2构建假栈帧5.3定位Call5.3.1虚函数差异调用定位Call5.3.2send()函数回溯定位Call5.4本章小结第6章Hook大全6.1Hook技术简介6.2IATHook在全屏加速中的应用6.3巧妙的虚表Hook6.3.1虚表的内存布局6.3.2C++中的RTTI6.3.3Hook虚表6.4DetoursHook6.4.1Detours简介6.4.2DetoursHook的3个关键概念6.4.3DetoursHook的核心接口6.4.4DetoursHook引擎6.5高级Hook6.5.1S.E.H简介6.5.2V.E.H简介6.5.3硬件断点6.5.4S.E.HHook6.5.5V.E.HHook6.5.6检测V.E.HHook6.6本章小结第7章应用层防护7.1静态保护7.2动态保护7.2.1反dump7.2.2内存访问异常Hook7.3本章小结第3篇游戏保护方案探索篇第8章探索游戏保护方案8.1分析工具介绍8.1.1GameSpider8.1.2KernelDetective8.2定位保护模块8.2.1定位ring0保护模块8.2.2定位ring3保护模块8.2.3定位自加载模块8.3分析保护方案8.3.1ring3保护方案8.3.2ring0保护方案8.4本章小结第4篇射击游戏安全专题第9章射击游戏安全9.1自动开枪9.1.1易语言简介9.1.2易语言版自动开枪外挂9.2反后坐力9.2.1平衡Y轴法9.2.2AutoIt脚本法9.3DirectXHack9.3.1DirectX简介9.3.2用Direct3D绘制图形9.3.3D3D9的Hack点9.3.4D3D9Hook9.4本章小结第5篇外挂检测技术篇第10章外挂的检测方法10.1代码篡改检测10.2未授权调用检测10.3数据篡改检测10.3.1吸怪挂分析10.3.2线程转移和消息分流10.4本章小结附录A声明附录B中国计算机安全相关法律及规定
2024/7/29 21:32:26 181.87MB 游戏攻防
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1、MasteringOpenCVwithPracticalComputerVisionProjects这本书的随书代码。
2、代码目录为:Chapter1_AndroidCartoonifierChapter2_iPhoneARChapter3_MarkerlessARChapter4_StructureFromMotionChapter5_NumberPlateRecognitionChapter6_NonRigidFaceTrackingChapter7_HeadPoseEstimationChapter8_FaceRecognitionChapter9_FluidInteractionUsingKinect
2024/7/17 3:12:17 22.23MB 随书代码 Mastering Opencv
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【《Python强化学习实战》随书代码】’Hands-OnReinforcementLearningwithPython,publishedbyPackt'
2024/6/6 2:29:05 85.28MB 强化学习 Python 实战
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AppInventor——无需编程的可视化App开发工具,让人人都会开发应用变为现实,13款非专业程序员搭建的App示例,给所有人亲身参与IT技术变革的机会。
随书代码分为三个包,其中aia为工程文件,apk为安卓安装包,素材包括书中所有实例的素材。
2024/3/21 7:57:30 27.74MB AI2
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目录第1章线性神经网络的工程应用1.1系统辨识的MATLAB实现1.2自适应系统辨识的MATLAB实现1.3线性系统预测的MATLAB实现1.4线性神经网络用于消噪处理的MATLAB实现第2章神经网络预测的实例分析2.1地震预报的MATLAB实现2.1.1概述2.1.2地震预报的MATLAB实例分析2.2交通运输能力预测的MATLAB实现2.2.1概述2.2.2交通运输能力预测的MATLAB实例分析2.3农作物虫情预测的MATLAB实现2.3.1概述2.3.2农作物虫情预测的MATLAB实例分析2.4基于概率神经网络的故障诊断2.4.1概述2.4.2基于PNN的故障诊断实例分析2.5基于BP网络和Elman网络的齿轮箱故障诊断2.5.1概述2.5.2基于BP网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.5.3基于Elman网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.6基于RBF网络的船用柴油机故障诊断2.6.1概述2.6.2基于RBF网络的船用柴油机故障诊断实例分析第3章BP网络算法分析与工程应用3.1数值优化的BP网络训练算法3.1.1拟牛顿法3.1.2共轭梯度法3.1.3LevenbergMarquardt法3.2BP网络的工程应用3.2.1BP网络在分类中的应用3.2.2函数逼近3.2.3BP网络用于胆固醇含量的估计3.2.4模式识别第4章神经网络算法分析与实现4.1Elman神经网络4.1.1Elman神经网络结构4.1.2Elman神经网络的训练4.1.3Elman神经网络的MATLAB实现4.2Boltzmann机网络4.2.1BM网络结构4.2.2BM网络的规则4.2.3用BM网络解TSP4.2.4BM网络的MATLAB实现4.3BSB模型4.3.1BSB神经模型概述4.3.2BSB的MATLAB实现第5章预测控制算法分析与实现5.1系统辨识5.2自校正控制5.2.1单步输出预测5.2.2最小方差控制5.2.3最小方差间接自校正控制5.2.4最小方差直接自校正控制5.3自适应控制5.3.1MIT自适应律5.3.2MIT归一化算法第6章改进的广义预测控制算法分析与实现6.1预测控制6.1.1基于CARIMA模型的JGPC6.1.2基于CARMA模型的JGPC6.2神经网络预测控制的MATLAB实现第7章SOFM网络算法分析与应用7.1SOFM网络的生物学基础7.2SOFM网络的拓扑结构7.3SOFM网络学习算法7.4SOFM网络的训练过程7.5SOFM网络的MATLAB实现7.6SOFM网络在实际工程中的应用7.6.1SOFM网络在人口分类中的应用7.6.2SOFM网络在土壤分类中的应用第8章几种网络算法分析与应用8.1竞争型神经网络的概念与原理8.1.1竞争型神经网络的概念8.1.2竞争型神经网络的原理8.2几种联想学习规则8.2.1内星学习规则8.2.2外星学习规则8.2.3科荷伦学习规则第9章Hopfield神经网络算法分析与实现9.1离散Hopfield神经网络9.1.1网络的结构与工作方式9.1.2吸引子与能量函数9.1.3网络的权值设计9.2连续Hopfield神经网络9.3联想记忆9.3.1联想记忆网络9.3.2联想记忆网络的改进9.4Hopfield神经网络的MATLAB实现第10章学习向量量化与对向传播网络算法分析与实现10.1学习向量量化网络10.1.1LVQ网络模型10.1.2LVQ网络学习算法10.1.3LVQ网络学习的MATLAB实现10.2对向传播网络10.2.1对向传播网络概述10.2.2CPN网络学习及规则10.2.3对向传播网络的实际应用第11章NARMAL2控制算法分析与实现11.1反馈线性化控制系统原理11.2反馈线性控制的MATLAB实现11.3NARMAL2控制器原理及实例分析11.3.1NARMAL2控制器原理11.3.2NARMAL2控制器实例分析第12章神经网络函数及其导函数12.1神经网络的学习函数12.2神经网络的输入函数及其导函数12.3神经网络的性能函数及其导函数12.3.1性能函数12.3.2性能函数的导函数第13章Simulink神经网络设计13.1Simulink交互式仿真集成环境13.1.1Simulink模型创建1
2024/3/1 2:25:47 10.12MB MATLAB R2016a 神经网络 案例分析
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如果你需要分析或处理Linux或Unix中的文本数据,这本有用的书籍就讲解了如何使用flex和bison迅速解决问题。
flex和bison已被证明比原来的Unix工具更可靠、更强大。
2024/1/20 2:53:31 16.99MB flex&bison; 英文版 中文版 PDF
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡