在本本科毕业设计项目中，主要实现了两个关键的技术——图像隐写分析与隐写去除，这两部分都是信息安全领域的重要研究方向。项目利用了深度学习技术，特别是神经网络模型，为图像隐写术提供了高效的解决方案。 我们来讨论图像隐写分析。隐写术是一种在数字图像中隐藏信息的技术，通常用于保密通信或者版权保护。而隐写分析则是反向过程，即检测和提取这些隐藏的信息。在这个项目中，采用了SRNet（Super-Resolution Network）网络模型进行隐写分析。SRNet是一种基于深度学习的超分辨率重建网络，它能够通过学习图像的高阶特征来提升图像的分辨率。在这里，SRNet被改编并应用于隐写检测，其强大的特征提取能力有助于识别出图像中可能存在的隐写痕迹，从而实现有效的隐写分析。 接下来，我们关注隐写去除环节，这里使用的是DDSP（Deep Dct Sparsity Prior）网络模型。DDSP模型是针对图像隐写去除设计的，它利用离散余弦变换（DCT）的稀疏性特点，结合深度学习的方法，来恢复被隐写篡改后的原始图像。在DDSP模型中，网络会学习到图像DCT系数的稀疏分布特性，并通过反向传播优化，尽可能地还原未被隐写篡改的图像内容，达到去除隐写信息的目的。 此本科毕业设计项目的实施，不仅展示了深度学习在图像处理领域的强大能力，还体现了在信息安全领域的应用潜力。SRNet和DDSP网络模型的结合使用，提供了一套完整的从检测到去除的隐写处理流程，对于理解和研究图像隐写技术具有重要的参考价值。同时，这也是一次将理论知识转化为实际应用的良好实践，对于提高学生的动手能力和解决实际问题的能力大有裨益。 在实际操作中，项目文件“ahao3”可能是包含了该项目代码、数据集、训练脚本等相关资料的文件或文件夹，具体的内容可能包括模型的训练记录、测试结果、源代码等，这些资料对于复现和理解这个项目至关重要。通过深入研究这些文件，可以更深入地了解SRNet和DDSP模型的工作原理以及如何在图像隐写分析和去除任务中应用它们。 这个本科毕业设计项目是对深度学习应用于图像隐写分析和去除的积极探索，不仅对学术研究有所贡献，也为实际的安全防护工作提供了新的思路和技术支持。

在线词典项目描述： 版本号：v1.1 升级描述：1. 同时支持管理员（用户名：root,密码：1）和普通用户 2. 管理员可以查询所有用户的使用记录 服务器： 1. 支持并发服务器,每有一个客户端connect成功后，提示某某客户端已连接并打印客户端的ip和端口号。 2. 服务器程序可在任意IP地址上运行，并且允许IP地址快速重用 3. 接收到客户端的信息后，可以执行相应的操作：注册，登陆，退出 注册：接收到注册新用户指令后，可以创建sqlite3数据库，将用户名和密码存储到数据库的user表中（用户名name为primary key）。 登陆：接收到登陆命令，可以查询客户端输入的用户名和密码数据库中有没有，有的话跳到下一个菜单（查询单词，历史纪录，退出），没有的话打印错误信息。 查询单词：用户输入单词，服务器从dict.txt文件中遍历有无该单词，有的话打印释义，没有的话打印错误信息，并将用（户名，时间，单词）存储到数据库的history_record表中。（‘#’返回上一级菜单） 历史纪录：用户选择历史记录查询，服务器从数据库的history_record表查询相同name的记录，每查询到一条，调用一次callback将信息发送到客户端，查询完毕后通知客户端。 退出：客户端退出，服务器打印"client exit!" 退出：客户端退出，服务器打印"client exit!" 客户端： 1. 客户端输入./client 192.168.23.128(服务器IP地址） 10000（端口号），参数格式不对或少报错，端口号不能小于5000，小于5000报错 2. 客户端支持注册，登陆，退出 注册：向服务器发送用户名和密码，接收服务器返回来的信息，注册成功/当前用户已存在 登陆：用户输入用户名和密码，客服端将用户名和密码发送给服务器，接收服务器返回的信息，如果OK，打印Login OK! 进入下一菜单（查询单词，历史纪录，退出），否则打印错误信息 查询单词：用户输入单词，客户端将单词发送给服务器，服务器将释义返回给客户端，客户端将释义打印出来 历史纪录：用户选择历史记录查询，客户端将信息发送给服务器，服务器循环把该用户的历史查询记录发送给客户端，客户端循环将其打印出来。 退出：客户端关闭套接字后结束进程 退出：客户端关闭套接字后结束进程

该数据集来自 OpenCellid - 世界上最大的蜂窝信号塔的开放数据库。 截至 2021 年，它拥有超过 4000 万条关于全球蜂窝信号塔（GSM、LTE、UMTS 等）的记录及其地理坐标和元数据（国家代码、网络等）。 OpenCelliD 项目在 Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License 协议下许可使用，我们根据相同许可条款重新分发此数据集的快照。登录后即可下载最新版本的数据集。

在Windows操作系统中，开发人员可以使用Performance Data Helper（Pdh）库来监控系统的各种性能指标，如磁盘使用情况、网络流量、IO读写速率以及CPU使用率等。Pdh是一个强大的API，允许C++程序员，尤其是使用MFC（Microsoft Foundation Classes）框架的开发者，以编程方式获取这些关键信息。本项目名为"ServerMonitor"，显然它是一个用于实时监控服务器性能的应用程序。 我们要理解Pdh的基本用法。Pdh API提供了`PdhOpenQuery`函数来创建一个查询对象，它是收集性能数据的基础。接着，我们可以使用`PdhAddCounter`添加我们感兴趣的计数器，比如"\PhysicalDisk(_Total)\% Disk Time"来获取所有磁盘的平均使用时间，或者"\Network Interface(*)\Bytes Total/Sec"来监控网络接口的总流量。每个计数器都代表一个特定的性能指标。 对于磁盘性能监控，Pdh可以提供如"\LogicalDisk(_Total)\% Disk Time"（磁盘时间百分比）、"\LogicalDisk(_Total)\% Disk Read Time"和"\LogicalDisk(_Total)\% Disk Write Time"（分别表示读写时间百分比）等计数器，这些都能反映出磁盘的繁忙程度。同时，"\LogicalDisk(_Total)\Current Disk Queue Length"（当前磁盘队列长度）也能反映磁盘I/O请求的等待情况。 网络流量的监控则依赖于"\Network Interface(*)\Bytes Total/Sec"（每秒传输的字节数）和"\Network Interface(*)\Packets/sec"（每秒传输的数据包数）等计数器，通过这些数据可以计算出上传和下载的速率。 CPU使用率的监控通常使用"\Processor(_Total)\% Processor Time"计数器，它表示处理器在执行非空闲线程时花费的时间比例。 在MFC环境中，可以创建一个定时器类，定期调用`PdhCollectQueryData`来更新性能数据，然后使用`PdhGetFormattedCounterValue`将原始数据转换为可读的格式。开发过程中，可能还需要处理`PdhValidatePath`和`PdhValidateCounter`返回的错误，确保添加的计数器路径和计数器本身是有效的。 项目中的"ServerMonitor.VC.db"是Visual Studio的数据库文件，用于存储项目的一些元数据。"ServerMonitor.sln"是解决方案文件，包含了项目的配置和依赖关系。".vs"文件夹包含了Visual Studio工作区的相关设置，"x64"目录可能包含了针对64位架构的编译输出。"ServerMonitor"可能是项目源代码所在的文件夹，而"ipch"则是Intel Precompiled Header（预编译头文件）的缓存目录。 总结起来，"Windows利用Pdh读取机器的磁盘，网络，CPU等信息"这个项目利用了Pdh API，结合C++和MFC，实现了对服务器性能的实时监控，提供了对磁盘使用、网络流量和CPU利用率等关键指标的可视化展示。开发人员可以以此为基础，进一步定制化监控需求，比如添加报警机制或生成性能报告。

C++多线程网络编程Socket实例,利用Socket编程是一类典型的网络通信程序，特别是在实时性要求比较高的项目中，Winsock编程方法是非常实用的。下面介绍在VC 6.0环境下开发Winsock程序的方法。

最近我参与了一个项目，需要在内网环境下进行开发（因为网络安全问题，不允许链接外网），在经过一番搜索和研究之后，我了解到Visual Studio 2019也提供了一个完整的离线安装包，其中包含了C#和ASP.NET等所需的全部组件。这个离线安装包的大小达到了54GB。尽管庞大，但也能满足我在内网环境下进行开发的需求。于是我决定下载并进行离线安装。 为了确保下载过程的安全稳定，我选择了官方网站提供的下载链接。这样能够降低版权风险，减少被下载文件篡改的风险。我耐心等待了一段时间，终于成功地将完整的离线安装包下载下来。 接下来是离线安装的过程。首先，我将安装包解压至本地电脑的指定目录中。然后，我打开Visual Studio 2019的安装程序，选择离线安装选项，并指定解压后的安装文件所在的目录。随后，我根据自己的需要进行定制化安装，选择了C#和ASP.NET等相关组件。安装过程虽然较为耗时，但仍然顺利完成。

cisco ASA系列镜像文件

山东大学计算机学院2023-2024第一学期神经网络与深度学习期末考试回忆版

可能性非常好的一个端,

西南交通大学计算机网络考试试卷