霍夫曼霍夫曼树的生成，编码，解码（C++）voidinit_link(Link*head);//初始化链表voidinsert_link(Linkhead,HFMTreehfm);//向链表中插入一个元素，并按照权重排序intdelete_link(Linkhead,HFMTree*hfm);//依次删除链表中的数据，成功返回1，失败返回0/*创建赫夫曼树,str为关键字，w为对应的权重*/intcreat_hfmTree(HFMTree*root,charstr[],intw[]);/*获取赫夫曼编码表，存储在数组code中*/voidhfmTree_code(HFMTreehead,inta,charcode[]);/*译码,译码结果存储在decode数组中,code输入的报文*/

android版的AAC和PCM互转，PCM-＞AAC,newPCMToAAC(aacPath,pcmPath).Encode();AAC-＞PCM,newAACToPCM(aacPath,pcmPath).decode();

分为encode.cpp和decode.cpp两个文件，运行环境为VC++6.0

利用了qrcode.js这个插件的qrcode.decode和qrcode.callback，就能对二维码进行解析，同时对解析结果进行返回。

HDB3解码Verilog程序源码，hdb3_decode.v，modulehdb3_decode(rst_n,clk,hdb3_in,hdb3_dec,fifo_dec);inputrst_n,clk;input[1:0]hdb3_in;outputhdb3_dec;output[9:0]fifo_dec;

1.采集、编码、解码程序、对应的可执行程序和Makefile文件；
2.Pyuv播放器（用于XP）3.实验文件-yuv420p.yuv、encode.h264、decode.yuv4.相关参考文档pdf版本

ac_decode.m 对AC系数进行Huffman解码ac_encode.m 对AC系数进行Huffman编码bin2int.m 将二进制数转化成整数dc_decode.m 对DC系数进行Huffman解码dc_encode.m 对DC系数进行Huffman编码dec2bit.m 将十进制数转换为制定位数的二进制码流dez.m ZigZag扫描divq.m对输入矩阵进行量化dpcm.m 差分预测编码int2bin.m 将输入整数转换为二进制数idivq.m 反量化jpeg_decode.m 解码的可执行程序jpeg_encode.m 编码的可执行程序其中jpeg_encode.m和jpeg_decode.m分别是编码和解码的可执行程序。
直接运行这两个程序就可以得到压缩比和峰值信噪比。
可修改两个程序中的路径改变被压缩的照片。

SMS4国密JAVA加密解密完整代码，无异常java类文件，导入即用。
Convert.java内部字符串进制转换类，SMS4.java国密加密解密处理方法类。
TestMain.java测试类，调用encrypt加密decode解密

简单的遗传算法，计算函数最值.functionga_main()%遗传算法程序%n--种群规模%ger--迭代次数%pc---交叉概率%pm--变异概率%v--初始种群（规模为n）%f--目标函数值%fit--适应度向量%vx--最优适应度值向量%vmfit--平均适应度值向量clearall;closeall;clc;%清屏tic;%计时器开始计时n=20;ger=100;pc=0.65;pm=0.05;%初始化参数%以上为经验值，可以更改。
%生成初始种群v=init_population(n,22);%得到初始种群，22串长，生成20*22的0-1矩阵[N,L]=size(v);%得到初始规模行，列disp(sprintf('Numberofgenerations:%d',ger));disp(sprintf('Populationsize:%d',N));disp(sprintf('Crossoverprobability:%.3f',pc));disp(sprintf('Mutationprobability:%.3f',pm));%sprintf可以控制输出格式%待优化问题xmin=0;xmax=9;%变量X范围f='x+10*sin(x.*5)+7*cos(x.*4)';%计算适应度，并画出初始种群图形x=decode(v(:,1:22),xmin,xmax);"位二进制换成十进制，%冒号表示对所有行进行操作。
fit=eval(f);%eval转化成数值型的%计算适应度figure(1);%打开第一个窗口fplot(f,[xmin,xmax]);%隐函数画图gridon;holdon;plot(x,fit,'k*');%作图,画初始种群的适应度图像title('(a)染色体的初始位置');%标题xlabel('x');ylabel('f(x)');%标记轴%迭代前的初始化vmfit=[];%平均适应度vx=[];%最优适应度it=1;%迭代计数器%开始进化whileit＜=ger%迭代次数0代%Reproduction(Bi-classistSelection)vtemp=roulette(v,fit);%复制算子%Crossoverv=crossover(vtemp,pc);%交叉算子%Mutation变异算子M=rand(N,L)＜=pm;%这里的作用找到比0.05小的分量%M(1,:)=zeros(1,L);v=v-2.*(v.*M)+M;%两个0-1矩阵相乘后M是1的地方V就不变，再乘以2.NICE!!确实好！！！把M中为1的位置上的地方的值变反%这里是点乘%变异%Resultsx=decode(v(:,1:22),xmin,xmax);%解码，求目标函数值fit=eval(f);%计算数值[sol,indb]=max(fit);%每次迭代中最优目标函数值，包括位置v(1,:)=v(indb,:);%用最大值代替fit_mean=mean(fit);%每次迭代中目标函数值的平均值。
mean求均值vx=[vxsol];%最优适应度值vmfit=[vmfitfit_mean];%适应度均值it=it+1;%迭代次数计数器增加end

开源的.net二维码识别库，从ZXing移植已经往。
//createabarcodereaderinstanceIBarcodeReaderreader=newBarcodeReader();//loadabitmapvarbarcodeBitmap=(Bitmap)Bitmap.LoadFrom("C:\\sample-barcode-image.png");//detectanddecodethebarcodeinsidethebitmapvarresult=reader.Decode(barcodeBitmap);//dosomethingwiththeresultif(result!=null){txtDecoderType.Text=result.BarcodeFormat.ToString();txtDecoderContent.Text=result.Text;}

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。