开发工具：VS2017 如果下载不能打开，可能您的VS版本较低 C#完整代码，下载即可使用，在项目中可以直接使用。 自带客户与服务端心跳包验证。 客户端掉线，服务器自动响应。 所有均为事件与封装完全分享。代码高度简洁。 服务端断线与重启，客户端自动重新连接。 客户端消息异常，快速响应事件。 客户端与服务端，调用DOME完全分离。 不管是学习TCP/IP通信，还是项目中使用TCP/IP均为首选

数据窗口数据源来自两个或两个以上的表，相当于多个表连接建立的一个视图，对于这种数据窗口，PB默认是不能修改的。当然我们可以通过设置它的Update 属性，数据窗口的Update Properties用来设置数据窗口是否可Update、可Update的表、可Update列等，但不能同时设置两个表可更新；所以当修改它的数据项时，我们不能简单地用dw_1.update()来更新table，我们可以在程序中设置数据窗口可更新的一个表A（及其可更新列），其他表为不可更新，更新完表A后，再设置另一表B为可更新，表A设置为不可更新，依次类推。

什么 这是在Unity应用程序中使用经过TensorFlow或ONNX训练的模型进行图像分类和对象检测的示例。 它使用-请注意，梭子鱼仍处于开发预览阶段，并且经常更改。 在我的更多详细信息。 分类结果： 检测结果： 如果您正在寻找类似的示例，但使用TensorflowSharp插件而不是梭子鱼，请参阅我 。 怎么样 您需要Unity 2019.3或更高版本。 2019.2.x版本似乎在WebCamTexture和Vulkan中存在一个错误，导致内存泄漏。 在Unity中打开项目。 从Window -> Package Maanger安装Barracuda 0.4.0-preview

内容概要：本文档详细介绍了基于MATLAB实现猎食者优化算法（HPO）进行时间序列预测模型的项目。项目背景强调了时间序列数据在多领域的重要性及其预测挑战，指出HPO算法在优化问题中的优势。项目目标在于利用HPO优化时间序列预测模型，提高预测精度、计算效率、模型稳定性和鲁棒性，扩大应用领域的适应性。项目挑战包括处理时间序列数据的复杂性、HPO算法参数设置、计算成本及评估标准多样性。项目创新点在于HPO算法的创新应用、结合传统时间序列模型与HPO算法、高效的计算优化策略和多元化的模型评估。应用领域涵盖金融市场预测、能源管理、气象预测、健康医疗和交通运输管理。项目模型架构包括数据处理、时间序列建模、HPO优化、模型预测和评估与可视化五个模块，并提供了模型描述及代码示例。; 适合人群：对时间序列预测和优化算法有一定了解的研究人员、工程师及数据科学家。; 使用场景及目标：①适用于需要提高时间序列预测精度和效率的场景；②适用于优化传统时间序列模型（如ARIMA、LSTM等）的参数；③适用于探索HPO算法在不同领域的应用潜力。; 其他说明：本项目通过MATLAB实现了HPO算法优化时间序列预测模型，不仅展示了算法的具体实现过程，还提供了详细的代码示例和模型架构，帮助读者更好地理解和应用该技术。

### Python3.6 使用 PyCryptodome 实现 AES 加密详解 #### 一、引言 随着网络安全意识的提升，数据加密技术变得越来越重要。在众多加密算法中，**高级加密标准 (Advanced Encryption Standard, AES)** 是一种广泛使用的对称加密算法。本文将详细介绍如何在 Python3.6 中使用 PyCryptodome 库来实现 AES 加密。 #### 二、背景与需求分析 在实际应用中，很多场景都需要对敏感信息进行加密处理，例如数据库连接配置文件中的用户名和密码。这些信息如果以明文形式存在，则容易遭受攻击。因此，有必要采用一种高效且安全的加密手段来保护这些数据。本文以 Python3.6 版本为例，演示如何利用 PyCryptodome 库来实现 AES 加密功能。 #### 三、PyCryptodome 库简介 **PyCryptodome** 是一个强大的 Python 加密库，它提供了大量的加密算法支持，包括 AES、RSA、SHA-256 等。相比之前的 PyCrypto 库，PyCryptodome 更加稳定，并且得到了持续维护。 #### 四、安装 PyCryptodome 由于 PyCrypto 已经不再维护，推荐使用其分支 PyCryptodome。安装方法非常简单，可以通过 pip 命令直接安装： ```bash pip install pycryptodome ``` #### 五、AES 加密原理 AES 加密是一种对称加密算法，意味着加密和解密使用相同的密钥。AES 支持多种密钥长度，最常见的是 128 位、192 位和 256 位。在 PyCryptodome 中，AES 密钥和待加密数据都需要符合一定的长度要求，通常为 16 的倍数。 #### 六、代码实现 下面是一个简单的 AES 加密示例： ```python from Crypto.Cipher import AES import base64 # 定义密钥和偏移量 KEY = "abcdefgh" IV = "12345678" # 补全密钥和数据长度至 16 字节 def pad(data): while len(data) % 16 != 0: data += b' ' return data # 创建 AES 对象 cipher = AES.new(pad(KEY.encode()), AES.MODE_CBC, pad(IV.encode())) # 待加密数据 plaintext = "woshijiamineirong" # 加密过程 ciphertext = cipher.encrypt(pad(plaintext.encode())) print("Encrypted:", base64.b64encode(ciphertext).decode()) # 解密过程 cipher_dec = AES.new(pad(KEY.encode()), AES.MODE_CBC, pad(IV.encode())) decrypted = cipher_dec.decrypt(ciphertext) print("Decrypted:", decrypted.decode().strip()) ``` #### 七、关键步骤解析 1. **定义密钥和偏移量**：`KEY` 和 `IV` 分别用于加密和解密。 2. **补全数据长度**：使用 `pad` 函数确保密钥和待加密数据的长度能够被 16 整除。 3. **创建 AES 对象**：通过 `AES.new` 方法初始化 AES 对象，指定加密模式为 CBC 模式。 4. **加密和解密**：分别调用 `encrypt` 和 `decrypt` 方法完成数据的加密和解密操作。 5. **Base64 编码**：为了方便传输，可以将加密后的数据转换为 Base64 编码。 #### 八、常见问题解答 - **为什么加密后得到的是字节类型？** - 加密结果通常为字节串，这是因为加密算法处理的是二进制数据。 - **如何将加密结果存储或传输？** - 可以使用 Base64 编码将字节串转换为 ASCII 字符串，便于在网络中传输。 - **如何选择加密模式？** - CBC 模式是最常用的模式之一，它提供了更好的安全性，尤其是在处理连续的数据流时。 - **如何确保密钥的安全性？** - 密钥应妥善保管，避免硬编码在代码中。可以考虑使用环境变量或密钥管理系统来管理密钥。 #### 九、总结 本文详细介绍了如何在 Python3.6 中使用 PyCryptodome 库实现 AES 加密，并通过示例代码展示了整个加密和解密的过程。AES 加密作为一项重要的数据保护措施，在实际开发中具有广泛的应用价值。希望本文能够帮助读者更好地理解和掌握 AES 加密技术。

内容概要：本文介绍了如何使用MATLAB实现鲸鱼优化算法（WOA）与卷积神经网络（CNN）结合，以优化卷积神经网络的权重和结构，从而提高多输入单输出回归预测任务的准确性。项目通过WOA优化CNN模型中的权重参数，解决传统训练方法易陷入局部最优解的问题，适用于光伏功率预测、房价预测、天气预报等领域。文章详细描述了项目背景、目标、挑战、创新点及其应用领域，并提供了模型架构和部分代码示例，包括数据预处理、WOA优化、CNN模型构建、模型训练与评估等环节。; 适合人群：对机器学习、深度学习有一定了解的研究人员和工程师，特别是关注优化算法与深度学习结合的应用开发人员。; 使用场景及目标：①解决高维复杂输入特征的多输入单输出回归预测任务；②通过WOA优化CNN的超参数和权重，提高模型的泛化能力和预测准确性；③应用于光伏功率预测、股票价格预测、房价预测、环境污染预测、医疗数据分析、智能交通系统、天气预测和能源需求预测等多个领域。; 阅读建议：由于本文涉及较多的技术细节和代码实现，建议读者先理解WOA和CNN的基本原理，再逐步深入到具体的模型设计和优化过程。同时，结合提供的代码示例进行实践操作，有助于更好地掌握相关技术和方法。

内容概要：本文介绍了如何在Python中实现基于CNN（卷积神经网络）、BiLSTM（双向长短期记忆网络）和注意力机制结合的多输入单输出回归预测模型。文章首先阐述了项目背景，指出传统回归模型在处理复杂、非线性数据时的局限性，以及深度学习模型在特征提取和模式识别方面的优势。接着详细描述了CNN、BiLSTM和注意力机制的特点及其在回归任务中的应用，强调了这三种技术结合的重要性。文章还讨论了项目面临的挑战，如数据预处理、计算资源消耗、过拟合、超参数调整、长时依赖建模和多模态数据融合。最后，文章展示了模型的具体架构和代码实现，包括数据预处理、特征提取、时序建模、注意力机制和回归输出等模块，并给出了一个简单的预测效果对比图。; 适合人群：具备一定编程基础，特别是对深度学习和机器学习有一定了解的研发人员和技术爱好者。; 使用场景及目标：①适用于金融市场预测、气象预测、能源需求预测、交通流量预测、健康数据预测、智能制造等领域；②目标是通过结合CNN、BiLSTM和注意力机制，提高多输入单输出回归任务的预测精度和泛化能力，减少过拟合风险，提升模型的解释性和准确性。; 阅读建议：本文不仅提供了完整的代码实现，还详细解释了各个模块的功能和作用。读者应重点关注模型的设计思路和实现细节，并结合实际应用场景进行实践。建议读者在学习过程中逐步调试代码，理解每一步的操作和背后的原理，以便更好地掌握这一复杂的深度学习模型。

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