先看简介QuarksPwDump是一个Win32环境下系统授权信息导出工具，目前除此之外还木有没有任何一款工具可以导出如此全面的信息，支持这么多的OS版本，（包括xP/2003/Vista/7/2008/8），经测试相当稳定。
作者开发这个工具的原因是现在没有一款工具能同时抓取所有类型的hash和Bitlocker信息。
这个工具没有注入任何进程，工作原理是神马呢，源代码值得读一下。
源地址在这：http://code.google.com/p/quarkspwdump/可以导出:-LocalaccountsNT/LMhashes+history本地NT/LM哈希+历史登录记录-DomainaccountsNT/LMhashes+history域中NT/LM哈希+历史登录记录-Cacheddomainpassword缓存里的域密码-Bitlockerrecoveryinformation(recoverypasswords&keypackages)使用了Bitlocker的恢复信息(恢复密码&关键包)用法参考说明如下：quarks-pwdump.exeOptions:参数–dump-hash-local/*Dump出本机HASH*/-dump-hash-domain-cached/*Dump出域内缓存的Hash*/-dump-hash-domain(NTDS_FILEmustbespecified)/*Dump出域内的Hash，NTDS_FILE必须被指定*/–dump-bitlocker(NTDS_FILEmustbespecified)/*Dump出BitLocker遗留信息*/–with-history(optional)-output-typeJOHN/LC(optional,ifno=＞JOHN)/*导出为Lc4或JohnTheRipper支持的格式*/–outputFILE(optional,ifno=＞stdout)/*导出结果到文件*/木有其他系统请大家另行测试。
如需导出可以C:\＞quarkspwdump--dump-hash-local--outputc:\xxxxxC:\＞quarkspwdump--dump-hash-local--output-typeLC--outputc:\xxxxx

JavaWeb人事管理系统（开题报告、论文、数据库脚本）Java源码解压密码：https://hao.360.cn/?src=lm&ls=n527fd66b97

matlab空间计量软件包，可以在matlab中进行数学建模，进行面板数据的空间计量模型，同时可以完成在stata软件中无法完成的LM检验，即进行空间面板模型的LM检验，选择合适的空间面板模型。

此版本无64位。
1.matlab选择安装32位版本2.安装dspbuilder3.将bin下文件拷贝到dspbuilder\bin目录下4.合并dspbuilder.lic到quartus授权文件中5.建立LM_LICENSE_FILE环境变量，指向合并后的授权文件。
6.通过startinMatlab启动dspbuilder(在matlab)

二极管:1N5404,1n5822,WYAK,1N,DIODE*.("*"为通配符);三极管:npn(PNP也用这个封装);电阻:AXIAL*;键盘,鼠标ps2:ps2;串口系列:DB9*,DB25*;74系列用dip封装:dip*;led:led*;晶振:JZ*;USB:usb*;开关:SW*;单列直插式:sip*;非极性电容:RAD*;极性电容:dr*;LM的稳压器件:7805,LM78*;排线:IDE*;滑动变电阻器(电位器):HZ;发光二极管:FG*;电源:DY*整流:ZL*;电感:DG;can接头:CAN*;蜂鸣器:FM;电池:DC*;

迭代算法IterativemethodsKA：Kaczmarz算法KA:Kaczmarz’sAlgorithmART：代数重建技术ART:AlgebraicReconstructionTechniqueSIRT：同步迭代重建技术SIRT:SimultaneousIterativeReconstructionTechniqueCG：共轭梯度算法CG:ConjugateGradientmethodLM：Levenberg-Marquardt算法LM:Levenberg-Marquardtmethod全局优化算法

利用lm（）+boruta算法预测NBA常规赛前16强，准确率达到14/16。
包括模型的建立以及算法的评估。

测量语言模型中的社会偏见贡献者对应于：（）WuChiyu（）概括TLDR：我们设计了一个基准套件，以测试预训练语言模型中是否存在代表性的社会偏见。
我们的指标捕获了单词和句子级别的偏见，并返回了在公平性和性能之间取得平衡的整体评分。
动机随着机器学习方法被部署在诸如医疗保健，法律系统和社会科学等现实世界中，至关重要的是要认识到它们如何在这些敏感的决策过程中形成社会偏见和成见。
在这样的现实世界中，部署大规模的预训练语言模型（LM）可能会表现出不良的代表性偏见，而这种偏见可能是危险的-刻板印象产生的有害偏见会传播涉及性别，种族，宗教和其他社会建构的负面概括。
为了提高LM的公平性，我们在提出新的基准和度量标准之前，仔细定义了代表偏见的几种来源。
该存储库包含一组工具，用于对LM中的社会偏见进行基准测试。
相关工作最近的工作集中于定义和评估社会偏见[1,2]以及其

matlab编写的基于几何距离的椭圆拟合，采用LM迭代方法；
因为采用迭代，所以对初值比较敏感，初值尽量接近真值，否则不容易收敛。

LC5是一种很有名的密码破解软件能破解用LM加密的SAM。
可用它猜解2000\Xp\2003密码。
它是著名的美国计算机安全公司@Stake出品的Window/Unix密码查找软件LC4/LC5，最新版是LC5v5.02

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。