​ 传统的广告系统繁琐不实用，往往需要付出大量时间和精力，才能实现广告的投放和管理。现在，我们为您带来了一款革命性的自助广告插件系统——只需一段代码，即可轻松拥有全自动自助广告，每天为你带来稳定收入！ 3173自助广告插件系统7.5版本是全网首款支持在线支付的自助广告系统，并且适用于任何网站。基于php+Mysql技术，系统拥有完善的广告功能和美观的前端设计，调用方便、快捷。插件内置多种广告样式，且无论放置在哪个网站，都将成为高颜值的存在。 7.5版本新增了后台新手一键设置、一键获取广告代码和新手指引模式，同时优化了PC端和手机端自适应功能，使广告代码更简洁、明了。所有内容都可通过后台直接修改，真正实现了躺赚。只需要一段代码，即可享受永久收益。 使用教程： 1：上传源码到服务器，设置php版本5.6 （需安装sg11扩展） 2：设置好伪静态，选择thinkphp 3：修改config.php这个文件里面的数据库连接信息 4：导入数据库文件 lnkj.sql 5：后台默认地址/Admin 6：默认账号admin，默认密码123456 ​

matlab 两方三方四方演化博弈建模、方程求解、相位图、雅克比矩阵、稳定性分析。 2.Matlab数值仿真模拟、参数赋值、初始演化路径、参数敏感性。 3.含有动态奖惩机制的演化系统稳定性控制，线性动态奖惩和非线性动态奖惩。 4.Vensim PLE系统动力学（SD）模型的演化博弈仿真，因果逻辑关系、流量存量图、模型调试等 ,matlab; 两方三方四方演化博弈建模; 方程求解; 雅克比矩阵; 稳定性分析; Matlab数值仿真模拟; 参数赋值; 初始演化路径; 参数敏感性; 动态奖惩机制; 线性动态奖惩; 非线性动态奖惩; Vensim PLE系统动力学模型; 因果逻辑关系; 流量存量图; 模型调试。,Matlab模拟的演化博弈模型：两方三方四方稳定分析及其奖惩机制优化

PC-DMIS 修改测量值工具.rar

Hash值校验工具是计算机领域中用于确保数据完整性和安全性的关键工具，尤其在文件传输、软件下载和存储中起到重要作用。"绿色"通常指的是该工具无需安装，可直接运行，便于携带和使用。Hash值，又称为哈希值或散列值，是一种通过特定算法将任意长度的数据转化为固定长度的输出，这种转化过程被称为哈希函数。 哈希函数的特性决定了同一输入会产生相同的输出，而微小的输入变化会导致显著不同的哈希结果，这就使得哈希值成为检查文件是否被篡改的有效方式。例如，在下载软件时，开发者通常会提供一个官方的哈希值，用户可以通过比对下载后的文件与这个值来确认文件在传输过程中是否保持了完整性，防止了恶意修改。 Hash值校验工具的操作流程一般包括以下步骤： 1. **选择文件**：用户首先需要选择需要校验的文件，通常是刚刚下载的文件。 2. **计算Hash值**：工具读取选定文件的内容，并使用预设的哈希算法（如MD5、SHA-1、SHA-256等）进行计算，生成一个固定长度的哈希值。 3. **显示Hash值**：计算完成后，工具会将生成的哈希值显示在界面上，用户可以将其与官方提供的哈希值进行对比。 4. **比对验证**：如果两者匹配，说明文件未被篡改；如果不匹配，则可能表示文件在下载、存储或传输过程中出现了问题，需要重新获取。 Hash.exe文件很可能就是这样一个绿色版的Hash值校验工具，可以直接双击运行，无需安装。在使用时，用户只需打开软件，将需要校验的文件拖入或者通过菜单选择，然后查看计算出的哈希值。对于不熟悉此类工具的用户，界面通常会简洁明了，操作友好。 此外，了解不同类型的哈希算法也很重要。MD5算法尽管快速但已知存在碰撞（两个不同的输入产生相同的哈希值），安全性相对较弱；SHA-1虽然较MD5更安全，但也逐渐被淘汰；目前，SHA-256及以上版本的算法更为常见，提供了更高的安全性，适合对数据完整性和隐私有较高要求的场景。 Hash值校验工具是确保数据完整性和安全的重要工具，而绿色版则提供了便捷的使用体验。了解其工作原理和使用方法，对于任何电脑用户来说都是很有价值的知识。

在本项目中，我们主要探讨的是基于C语言编程在STC12C52单片机上实现的一个实用系统，该系统集成了数码管显示、按键输入以及蜂鸣器报警功能。STC12C52是STC公司生产的一款8位单片机，它具有丰富的I/O端口和内置的Flash存储器，适用于多种嵌入式控制应用。 我们需要了解STC12C52的基本特性。这款单片机采用增强型8051内核，工作频率高达12MHz，具有4KB的程序存储空间，256字节的数据RAM，并且提供了40个可编程的I/O引脚。其内部还包含有定时器、串行通信接口（UART）和中断系统等，方便我们进行各种控制任务。 接下来，我们关注数码管显示部分。数码管是一种常见的LED显示器，通常用于显示数字或简单的字母字符。在STC12C52上，通过配置GPIO引脚作为数码管的段驱动和位选驱动，可以控制数码管显示特定的数值或字符。这里，我们可能需要用到扫描显示技术，即通过轮流点亮不同的数码管段来实现多位数码管同时显示的效果。 按键部分则涉及到输入设备的处理。STC12C52的I/O端口可以配置为输入模式，用于读取按键状态。在实际设计中，我们通常会添加去抖动电路或软件去抖动算法，以消除按键操作时产生的抖动，确保稳定可靠的按键识别。在本项目中，按键被用于调整阈值，这意味着用户可以通过按键操作改变系统的某个设定值。 阈值调整功能表明，系统可能有一个实时监测的参数，如电压、电流或其他物理量。当这个参数超过预设的阈值时，蜂鸣器会报警，提醒用户注意。蜂鸣器控制通常通过驱动一个简单的电平驱动电路实现，STC12C52的GPIO引脚可以直接驱动小功率蜂鸣器，或者通过驱动继电器或三极管来驱动大功率蜂鸣器。 文件名"KEY+BUFFER"暗示了可能存在一个与按键相关的缓冲区，这可能是为了处理按键输入的中断事件，避免丢失按键数据。缓冲区可以用来暂存按键按下和释放的信息，待处理这些事件时再从缓冲区读取。 这个项目展示了如何利用C语言和STC12C52单片机实现一个交互式的监控系统，其中包括数字显示、用户交互以及报警机制。这样的系统在很多领域都有应用，如家庭自动化、工业监控或教学实验等。通过理解这些基础知识，我们可以进一步学习和设计更复杂的嵌入式系统。

在图像处理领域，中值滤波是一种非常有效的降噪方法，尤其对于消除椒盐噪声有显著效果。在本文中，我们将深入探讨“图像中值滤波”，以及如何使用C语言来读取和输出BMP图像。 一、图像中值滤波 图像中值滤波是一种非线性的滤波技术，其基本思想是用图像像素邻域内的灰度中值来代替该像素点的原始灰度值。这种方法可以有效保护边缘，避免了线性滤波器可能导致的边缘模糊现象。中值滤波器通常使用一个固定大小的窗口（如3x3或5x5）在图像上滑动，对每个像素点应用中值操作。在窗口内，灰度值被排序，然后选择位于中间的值作为新灰度值，这样可以有效地去除孤立的噪声点。 二、BMP图像格式 BMP是Windows操作系统中广泛使用的位图图像格式，它包含图像的像素数据、颜色深度、宽度、高度等信息。读取BMP图像主要涉及以下步骤： 1. 打开文件：使用fopen函数打开BMP文件。 2. 读取文件头：BMP文件由文件头和图像数据两部分组成，首先需要读取文件头，包括文件类型标识、文件大小、位图信息头等。 3. 解析图像信息头：了解图像的宽度、高度、颜色深度、压缩方式等信息。 4. 读取图像数据：按照特定顺序读取像素数据，BMP图像数据通常是倒序存储的，即从下到上，从右到左。 5. 关闭文件：读取完成后，记得使用fclose函数关闭文件。 三、输出BMP图像 输出BMP图像与读取过程类似，但需要额外创建一个新的文件并写入数据： 1. 创建文件：使用fopen函数创建新的BMP文件。 2. 写入文件头：根据输入图像的属性，生成相应的文件头和图像信息头数据，并写入文件。 3. 写入图像数据：按照BMP格式的要求，将处理后的像素数据写入文件。 4. 结束写入：完成所有数据写入后，使用fclose函数关闭文件。 四、C语言实现 在C语言中，可以使用结构体来表示BMP文件头和图像信息头，然后使用指针操作数组来处理像素数据。例如，可以定义一个二维数组来存储图像数据，通过中值滤波算法更新数组中的值，最后按照BMP格式要求写入文件。对于3x3的中值滤波器，可以遍历图像的每个像素，对周围9个像素进行排序并替换中心像素。 总结来说，“图像中值滤波，读取bmp图像，输出bmp图像”这一主题涉及到图像处理的基础知识和C语言编程技巧。通过理解和实践这些内容，开发者可以实现自己的图像去噪工具，为遥感图像分析和其他图像处理任务提供支持。在实际应用中，还可以考虑优化滤波器大小、自适应滤波等高级技术，以适应不同类型的噪声和图像特征。

EmguCV是一个开源的计算机视觉库，它为.NET框架提供了对OpenCV库的支持。这个教程主要涉及使用EmguCV在C#环境下通过Visual Studio 2010进行图像处理，特别是图像的灰度化和二值化操作。这两个步骤是许多图像分析任务的基础。 我们来理解灰度化。在彩色图像中，每个像素通常有红、绿、蓝（RGB）三个颜色分量。灰度化是将彩色图像转换成单色图像的过程，其中每个像素的亮度由其原RGB值的平均或加权平均决定。在EmguCV中，可以使用`ConvertGrayScale`方法将彩色图像转换为灰度图像。代码示例如下： ```csharp Image colorImage = new Image("原彩色图像路径"); Image grayImage = colorImage.Convert(); ``` 接下来是二值化，它是将图像中的每个像素点的灰度值设定为两个固定阈值之一，通常是0和255。这样，图像就被分割成黑白两部分，方便后续的边缘检测、区域分析等操作。在EmguCV中，可以使用`Threshold`方法进行二值化： ```csharp double thresholdValue = 127; // 阈值可调整 Image binaryImage = grayImage.ThresholdBinary(new Gray(thresholdValue), new Gray(255)); ``` 在上述代码中，`thresholdValue`是确定二值化的临界点，大于该值的像素被设为255（白色），小于或等于的设为0（黑色）。 在Visual Studio 2010中创建一个Windows窗体应用程序项目，添加EmguCV的引用，并在窗体上放置一个PictureBox控件用于显示图像。在窗体加载事件或按钮点击事件中，加载图像并执行灰度化和二值化操作，然后将结果展示在PictureBox中。 ```csharp private void Form1_Load(object sender, EventArgs e) { // 加载原始图像 pictureBox1.Image = Image.FromFile("原彩色图像路径").Clone() as Bitmap; // 灰度化和二值化处理 using (Image colorImage = new Image(pictureBox1.Image)) { Image grayImage = colorImage.Convert(); double thresholdValue = 127; Image binaryImage = grayImage.ThresholdBinary(new Gray(thresholdValue), new Gray(255)); // 将处理后的图像显示在pictureBox1中 pictureBox1.Image = binaryImage.ToBitmap(); } } ``` 以上就是使用EmguCV在C#和VS2010环境中实现图像灰度化和二值化的基础步骤。实际应用中，可能需要根据具体需求调整阈值，或者使用更复杂的自适应阈值算法。此外，`EmguCV灰度化和简单二值化`这个文件可能是包含上述示例代码的项目文件，可以作为学习和参考的资源。

EmguCV是一个开源的计算机视觉库，它是OpenCV的.NET版本，支持C#、VB.NET、C++等多种编程语言。本示例集中展示了EmguCV在图像处理中的几个关键应用，包括灰度化、均衡化、二值化、Canny边缘检测以及图像的绘制和数字识别。 我们来看一下图片的灰度化处理。在彩色图像转换为灰度图像的过程中，EmguCV会根据红、绿、蓝三个通道的权重进行转换。这通常是图像处理的第一步，简化图像，便于后续处理。通过调用`Image.Convert()`方法，我们可以将彩色图像转换为灰度图像。 接着是图片的均衡化操作，这主要用于增强图像的对比度。图像可能由于光照不均等因素导致局部区域对比度较低，通过直方图均衡化，可以使得整体亮度分布更加均匀。EmguCV提供了`EqualizeHist()`函数来实现这一功能，它能够使图像的亮度分布接近理想的均匀分布。 图片二值化是将图像转化为黑白两色的过程，常用于文字识别和物体分割。EmguCV提供了`Threshold()`函数，可以设定一个阈值，高于该阈值的像素点设为白色，低于则设为黑色。这有助于突出图像的特征，减少噪声干扰。 Canny边缘检测是一种广泛使用的边缘检测算法，它可以有效地找到图像中的边缘，同时抑制噪声。在EmguCV中，我们可以使用`Canny()`函数来实现这一过程，它通过高斯滤波、计算梯度幅度和方向、非极大值抑制及双阈值检测等一系列步骤，找出图像的边缘。 利用EmguCV画图功能，开发者可以方便地在图像上绘制线条、矩形、圆等图形，这对于调试和分析图像结果非常有用。例如，`DrawRectangle()`、`DrawCircle()`等方法可以轻松地在图像上添加标注。 图片数字识别是机器学习和模式识别领域的一个常见任务，EmguCV可以与SVM（支持向量机）或其他分类器配合，训练模型以识别特定的数字或字符。这通常涉及预处理（如缩放、旋转校正）、特征提取（如Haar特征或HOG特征）以及模型训练和预测等步骤。 这个EmguCV示例涵盖了图像处理的基础操作，为开发者提供了实践计算机视觉技术的良好起点。通过深入理解和实践这些示例，可以为更复杂的图像处理和分析任务打下坚实的基础。

有限规范耦合下的介子谱-扰动QCD计算会崩溃-迄今为止，从上到下的全息字符串模型，有限数量的颜色在文献中一直是缺失的。 本文填补了这一空白。 使用Mia等人的大N热QCD全息IIB双重型的离域IIA SYZ镜（具有SU（3）结构）。 （Nucl Phys B 839：187。arXiv：0902.1540 [hep-th]，2010年）在Dhuria和Misra（JHEP 1311：001。ar）中建造

基于时间序列预测的组合模型，CNN-LSTM-Attention、CNN-GRU-Attention的深度学习神经网络的多特征用电负荷预测。 关于模型算法预测值和真实值对比效果如下图所示，同时利用R2、MAPE、RMSE等评价指标进行模型性能评价。 关于数据：利用的是30分钟一采样的电力负荷单特征数据，其中还包含对应的其他影响特征如温度、湿度、电价、等影响影响因素；具体如图详情图中所示。 个人编码习惯很好，基本做到逐行逐句进行注释；项目的文件截图具体如图详情所示。 时间序列预测是一种通过分析历史数据点来预测未来数据点的方法，尤其在电力系统中，准确预测用电负荷对于电力调度和电网管理至关重要。随着深度学习技术的发展，研究者们开始尝试将复杂的神经网络结构应用于时间序列预测，以提升预测的准确度和效率。在本次研究中，提出了一种基于深度学习的组合模型，该模型结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）和注意力机制（Attention），以实现对多特征用电负荷的预测。 CNN是一种深度学习模型，它能够在数据中自动学习到层次化的特征表示，特别适合处理具有空间特征的数据。在电力负荷预测中，CNN能够提取和学习电力数据中的时序特征，例如日周期性和周周期性等。 LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），它通过引入门机制解决了传统RNN的长期依赖问题，能够有效捕捉时间序列中的长期依赖关系。而GRU作为LSTM的一种变体，它通过减少门的数量来简化模型结构，同样能够学习到时间序列数据中的长期依赖关系，但计算复杂度相对较低。 注意力机制是一种让模型能够聚焦于输入数据中重要部分的技术，它可以使模型在处理序列数据时动态地分配计算资源，提高模型对重要特征的识别能力。 在本研究中，通过结合CNN、LSTM/GRU以及Attention机制，构建了一个强大的组合模型来预测用电负荷。该模型能够利用CNN提取时间序列数据中的特征，通过LSTM/GRU学习长期依赖关系，并通过Attention机制进一步强化对关键信息的捕捉。 在数据方面，研究者使用了30分钟一采样的电力负荷单特征数据，并加入了温度、湿度、电价等多个影响因素，这些都是影响用电负荷的重要因素。通过整合这些多特征数据，模型能够更全面地捕捉影响用电负荷的多维度信息，从而提高预测的准确性。 为了评估模型性能，研究者采用了多种评价指标，包括R2（决定系数）、MAPE（平均绝对百分比误差）和RMSE（均方根误差）。这些指标能够从不同角度反映模型预测值与真实值的接近程度，帮助研究者对模型的性能进行综合评价。 研究者在文章中详细展示了模型算法预测值和真实值的对比效果，并对结果进行了深入分析。此外，项目文件中还有大量代码截图和注释，体现了研究者良好的编程习惯和对项目的认真态度。 本研究提出了一种结合CNN、LSTM/GRU和Attention机制的深度学习组合模型，该模型在多特征用电负荷预测方面展现出较好的性能。通过对历史电力负荷数据及相关影响因素的学习，模型能够准确预测未来用电负荷的变化趋势，对于电力系统的运营和管理具有重要的应用价值。