一次下载搞定，STM32F103各种外围电路合集（都有了）

物联网COAP协议的CSharp实现，VS2010

基于STM32F103系列芯片的三旋翼机飞控，采用SBUS协议与遥控器接收机通信，兼容匿名地面站。

基于嵌入式中QT界面设计，硬件串口实现的GPS定位导航系统。其中包含项目源码、答辩ppt、论文。

本文档是根据传智播客C++学院视频教程，进行学习整理。吴英强专注于C/C++ Android, Linux,ARM技术博客http://blog.csdn.net/waldmer文档声明:版本说明:目录:0723.32位与64位调戏窗口程序.….2229993数据分离算法内存检索二分查找法myc90724堆栈简介、内存完成篇.静态区、内存完成篇…-25-多线程-280725-32-内存补码分析∴32补码原码实战.-33-打印整数二进制数据.34-静态库说明·利用 detours劫持-36072641cpplDe.................41级指针41指针数组函数指针/函数指针数组二级指针…0728数组与指针51数组与指针2··…··+·4······;.···44····+······-54-内存分配数据结构数组接口与封装∴,-610729.74字符串查找74语音识别.4Const关键字宇符串应用48内存分配以及处理海量数据.……………850730-89-网站以及后门.中,垂结构体对齐、结构体面试分析.-90-深拷贝与浅拷贝队列92字符串封装…-950801-105欢迎交流,互相学习。吴英强专注于C/C++ Android, Linux,ARM技术博客http://blog.csdn.net/waldmer重定向以及文件扫描.∴-105-进制加密解密-108简单加密按照密码加密…118动态库与静态斥-1220802,……,………125链式栈…链表队列以及优先队列.129-封装链表库135-0804-142C语言和设计模式(继承、封装、多态)-142-世界五百强真题训练∴146-0805...:..146面试题1-100146语音识别控制QQ.………………-146语音控制游戏-157-0813-164-C与CPP不同以及命名空间简介-164-函数重载与函数默认参数-166-泛型auto-168-Newdelete-1690814-173引用高级、引用高级增加.auto自动变量自动根据类型创建数据…Enum-178newdelete全局179大数据乘法与结构体-181函数模板与auto自动变量.-185-宽字符本地化inline内联函数188CCPP不同189-0815;。.∴……-193-函数包装器管理内嵌函数…∴…………-193-函数包装器管理外部函数.-195-函数模板根据类型覆盖.…….….-195CPP类型转换四种cast-199-函数模板重载调用规则-200-函数可变参数通用类型模板函数cpp新数组202高级数组 array. vector.-203欢迎交流,互相学习吴英强专注于C/C++ Android, Linux,ARM技术博客http://blog.csdn.net/waldmerLambda [ret]int x)XXX; I-206动态不规则数组以及增删查改-208-动态数组任意位置插入211多元数组 tuple212new限定区域分配内存的语法-213-函数模板重载-214引用包装器stde(变量)215-仿函数转义字符R”(-217-usng别名模板元编程比递归优化218智能指针∴-220多线程221静态断言以及调试技能的要求 assert-222-0817···-224-递归汉诺塔双层递归-224CPP结构体224面向过程与面向对象的编程模式··,··+···,-226类的常识共用体实现一个类的特征QT应用于类以及类的常识-2310819-234-类的成员函数与 const- mutable构造与析构-237-拷贝构造 deletedefault以及深浅拷贝.静态成员函数成员变量类在内存的存储默认参数..-243-友元类以及友元函数247画图-248-0820···*·;,一Nullptrconst对象类指针引用以及 mallocfree与 newdelete差别250-简单QT界面信号图形化输入输出…-253-类重载运算符-253-QT加法重载类的重载赋值运算复合赋值运算关系运算元重载.256自增在前在后差别···+······∴-261赋值重载深浅拷贝重载下标…∴-269-画图2700822类型转换函数与构造转换函数类的继承类的继承以及区别.-279欢迎交流,互相学习。吴英强专注于cC++ Android, Linux,ARM技术博客http://blog.csdn.net/waldmer继承静态成员与静态函数-280继承实现代码重用281单继承QT案例284多继承简介以及实战继承以及作业安排……,-289-画图.-292-08233静态联合编译与动态联合编译293-类与类指针父类子类交错..-295-父类指针了类指针释放………-295虚函数∴-299-纯虚函数概念以及虚析构函数-303抽象类与纯虚数以及应用∴304虚函数原理-309虚函数分层以及异质链表310-类模板的概念以及应用0825.316类模板…··············4final override322类模板与旾通类的派生类模板虚函数抽象模板类..-323类模板友元………326-位运算算法以及类声明…327类模板与友元函数友元类-331类模板当作类模板参数333static与类模板-334-类嵌套以及类模板嵌套336Rttⅰ实时类型检测337高级new创建-340类以及函数包装器-341类成员函数指针-3430826文件重定向346键盘输入流.-347屏幕输岀流/实数整数输出/格式控制348字符串输入输出.-351-文件读写简单操作/文件读写按行读写扫描读写-355OSQT358字符文件读写二进制与文本差别.-358-get与 getline挖掘数据.….-359-二进制与文本差别-361-二进制文件读写-362-随机位置文本二进制读写…363多线程初级0828-371欢迎交流,互相学习吴英强专注于C/C++ Android, Linux,ARM技术博客http://blog.csdn.net/waldmersTL入门与简介371STL容器概念容器迭代器仿凶数算法STL概念例子.栈队列双端队列优先队列380数据结构堆的概念……∴386-红黑树容器386-0829394位容器 multimapmutisetstring…394-算法函数兰不达表达式以及类重载401GpU编程….…………-4020830∴-407-不达表达式7sπL算法-操作数据-409-0831类与对象的异常416血试100题1-100……………-4220901422各忘录模式.-422-策略模式.,…,,………………-424-抽象工∴-426-工厂方法模式.∴431简单工厂模式433代理模式-436-单例模式-438-迭代器模式-439-访问者模式观察者模式43建造者模式-446-解释器模式………-4148-命令模式-450-模板模式∴453-桥接模式.454适配器模式-456-外观模式.卓·:··4∴-459-亨元模式-460原型模式462责任链模式···+···········∴-464-中介者模式467装饰模式470状态模式471组合模式4740903...,…-478-数据结构与算法概念与学习方法boost模板库与线性表…478欢迎交流,互相学习。吴英强专注于C/C++ Android, Linux,ARM技术博客http://blog.csdn.net/waldmer线性表顺序存储.∴-479线性表链式存储-487索引存储-496-哈希存储.-4960904..-499-boost array bind_ fun ref………-499-boost智能指针-503-boost多线程锁定…509-哈希库.510正则表达式·················:··-511-0905boostsocketTcPUdp512虚数表的调用复杂表达式906.521递归转栈….…521二叉树实现5240907-533-象棋五子棋代码分析.∴-533-寻找算法以及排序算法537欢迎交流,互相学习。吴英强专注于C/C++ Android, Linux,ARM技术博客htt:// blog. csdn.net,/ waldner072332位与64位地址与内存的关系4G=4*1024M=4*1024*1024k=4*1024*1024*1024Byte字节=2~3232位,指针就是4个字节#include void mainont num = 10printf("%p",&num);t*p=&numprintf(p=%d sizeof(p));getchar(调戏窗口程序使用黑客工具,spy,找到/ Findwindow参数:窗口类名,标题#include #include#ⅰ nclude< Windows. h>欢迎交流,互相学习。吴英强专注于C/C++ Android, Linux,ARM技术博客http://blog.csdn.net/waldmer窗口隐藏的时候,可以从任务管理器中,看到此进程已经运行,使用cmd命令中的命令,把进程结束掉C: Userswuyingqiang>taskkill /f/im notepad.exe成功:已终止进程" notepad. exe",其PID为7556成功:已终止进程" notepad. exe",其PID为1384成功:已终止进程" notepad.exe",其PID为3572成功:已终止进程" notepad.exe",其PID为5272。成功:已终止进程" notepad.exe",其PID为6212void open Calco//int i=0/for(;i

《fluent——scheme简明中文手册》PDF格式短小精炼的指导手册

cesium的3d-tiles转换工具，将 .obj 模型转换为 3D Tiles的格式，内附使用文档

sklearn0.19中文文档 PDF格式高清。.1. 广义线性模型1.1.1. 普通最小二乘法1.1.1.1. 普通最小二乘法复杂度1.1.2. 岭回归1.1.2.1. 岭回归的复杂度1.1.2.2. 设置正则化参数：广义交叉验证1.1.3. Lasso1.1.3.1. 设置正则化参数1.1.3.1.1. 使用交叉验证1.1.3.1.2. 基于信息标准的模型选择1.1.3.1.3. 与 SVM 的正则化参数的比较1.1.4. 多任务 Lasso1.1.5. 弹性网络1.1.6. 多任务弹性网络1.1.7. 最小角回归1.1.8. LARS Lasso1.1.1.监督学习1.1.广义线性模型o1.1.1.普通最小二乘法1.1.1.1.普通最小二乘法复杂度o1.1.2.岭回归1.1.2.1.岭回归的复杂度1.1.22.设置正则化参数:广义交叉验证o 113. Lasso■1.1.3.1.设置正则化参数1.1.3.1.1.使用交叉验证■1.1.3.1.2.基于信息标准的模型选择1.1.3.1.3.与SVM的正则化参数的比较o1.1.4.多任务 Lassoo1.1.5.弹性网络o1.1.6.多任务弹性网络o1.1.7.最小角回归o.8. LARS Lasso■1.1.8.1.数学表达式o1.1.9.正交匹配追踪法(OMP)o1.1.10.贝叶斯回归1.1.10.1.贝叶斯岭回归1.1.10.2.主动相关决策理论-ARD1.1.11. logistic回归o1.1.12.随机梯度下降,SGDo1.1.13. Perceptron(感知器)o1.1.14. Passive Aggressive Algorithms(被动攻击算法)o1.1.15.稳健回归( Robustness regression):处理离群点( outliers)和模型错误1.1.15.1.各种使用场景与相关概念■1.1.15.2. RANSAC:随机抽样一致性算法( RANdomSAmple Consensus1.1.15.2.1.算法细节1.1.15.3.Thel-sen预估器:广义中值估计1.1.153.1.算法理论细节1.1.154. Huber回归1.1.155.注意1.1.16.多项式回归:用基函数展开线性模型1.2.线性和二次判别分析o1.2.1.使用线性判别分析来降维o12.2.LDA和QDA分类器的数学公式o123.LDA的降维数学公式o1.2.4. Shrinkage(收缩)o12.5.预估算法1.3.内核岭回归1.4.支持向量机o1.4.1.分类■1.4.1.1.多元分类■1.4.1.2.得分和概率1.4.1.3.非均衡问题1.4.2.回归o143.密度估计,异常( novelty)检测o1.4.4.复杂度o1.4.5.使用诀窍o1.4.6.核函数1.4.6.1.自定义核14.6.1.1.使用 python函数作为内核1.4.6.1.2.使用Gram矩阵14.6.1.3.RBF内核参数o1.4.7.数学公式1.4.7.1.sVC■1.4.7.2. NuSVo1.4.7.3.sVRo14.8.实现细节1.5.随机梯度下降o1.5.1.分类o1.5.2.回归1.5.3.稀疏数据的随机悌度下降o1.5.4.复杂度o1.5.5.实用小贴士o1.5.6.数学描述■1.5.6.1.SGDo1.5.7.实现细节1.6.最近邻o1.6.1.无监督最近邻■1.6.1.1.找到最近邻1.6.1.2. KDTree和 BallTree类1.62.最近邻分类o16.3.最近邻回归o1.6.4.最近邻算法1.64.1.暴力计算■1.6.4.2.K-D树1.64.3.Ba|树■1.6.4.4.最近邻算法的选择1.6.4.5.1 eaf size的影响o165.最近质心分类1.6.5.1.最近缩小质心1.7.高斯过程o1.7.1.高斯过程回归(GPR)o1.7.2.GPR示例1.7.2.1.具有噪声级的GPR估计1.722.GPR和内核岭回归( Kernel Ridge Regression)的比较1.7.2.3. Mauna loa co2数据中的GRRo1.7.3.高斯过程分类(GPC)o1.7.4.GPC示例1.7.4.1.GPC概率预测■1.74.2.GPC在XOR数据集上的举例说明■1.7.4.3.iris数据集上的高斯过程分类(GPC)o1.7.5.高斯过程内核1.7.5.1.高斯过程内核AP■1.7.5.2.基础内核■1.7.5.3.内核操作1.7.5.4.径向基函数内核1.7.5.5. Matern内核1.7.5.6.有理二次内核1.7.5.7.正弦平方内核1.7.58.点乘内核■1.7.5.9.参考文献o1.7.6.传统高斯过程1.7.6.1.回归实例介绍1.7.62.噪声数据拟合17.6.3.数学形式1.7.6.3.1.初始假设■1.7.6.32.最佳线性无偏预测(BLUP)1.7.6.3.3.经验最佳线性无偏估计( EBLUP)1.7.6.4.关联模型1.7.6.5.回归模型1.7.6.6.实现细节1.8.交叉分解1.9.朴素贝叶斯o1.9.1.高斯朴素贝叶斯o1.92.多项分布朴素贝叶斯1.9.3.伯努利朴素贝叶斯1.9.4.堆外朴素贝叶斯模型拟合1.10.决策树o1.10.1.分类o1.10.2.回归o1.10.3.多值输出问题o1.10.4.复杂度分析o1.10.5.实际使用技巧1.10.6.决策树算法:ID3,C4.5,c5.0和CARTo1.10.7.数学表达1.10.7.1.分类标准■1.10.7.2.回归标准1.11.集成方法o1.111. Bagging meta-estimator( Bagging元估计器)o1.11.2.由随机树组成的森林1.11.2.1.随机森林1.11.2.2.极限随机树1.11.2.3.参数1.11.24.并行化1.11.2.5.特征重要性评估1.11.2.6.完全随机树嵌入o 1.113. AdaBoost1.11.3.1.使用方法o1.114. Gradient Tree Boosting(梯度树提升)1.11.4.1.分类1.11.42.回归1.114.3.训练额外的弱学习器1.11.4.4.控制树的大小■1.11.4.5. Mathematical formulation(数学公式)■1.11.4.5.1. LoSS Functions(损失函数)1.114.6. Regularization(正则化)■1.14.6.1.收缩率( Shrinkage)■1.1.4.6.2.子采样( Subsampling)■1.11.4.7. Interpretation(解释性)1.114.7.1. Feature importance(特征重要性)1.114.7.2. Partial dependence(部分依赖)o1.11.5. Voting Classifier(投票分类器)1.115.1.多数类标等(又称为多数/硬投票)1.11.5.1.1.用法■1.11.52.加权平均概率(软投票)1.11.5.3.投票分类器( Voting Classifier)在网格搜索( Grid search)应用1.11.5.3.1.用法1.12.多类和多标签算法o1.12.1.多标签分类格式o1.12.2.1对其余1.122.1.多类学习1.122.2.多标签学习o1.12.3.1对11.12.3.1.多类别学习o1.12.4.误差校正输出代码1.12.4.1.多类别学习o1.12.5.多输出回归o1.12.6.多输出分类o1.12.7.链式分类器·1.13.特征选择1.13.1.移除低方差特征o1.13.2.单变量特征选择o1.13.3.递归式特征消除o1.13.4.使用 Select From Mode选取特征■1.13.4.1.基于L1的特征选取1.13.4.2.基于Tree(树)的特征选取1.13.5.特征选取作为 pipeline(管道)的一部分1.14.半监督学习o1.14.1.标签传播1.15.等式回归1.16.概率校准1.17.神经网络模型(有监督)o1.17.1.多层感知器o1.17.2.分类o1.17.3.回归o1.17.4.正则化o1.17.5.算法o1.17.6.复杂性o1.17.7.数学公式o1.178.实用技巧o1.17.9.使用 warm start的更多控制

1、首先将文件夹picture复制到D盘下2、打开文件夹：基于DCT的信息隐藏实验。3、运行DCT.m 实现水印的嵌入，并计算嵌入水印后图像的PSNR。4、运行DCTExtract.m 测试鲁棒性：将经过攻击后的图像读入，检测误比特率。攻击测试实验：原始图像：lena.jpg水印图像：cuc.jpg嵌入水印的图像：Watermarking/DCTWm.bmp经过加噪声攻击后的图像存在文件夹Noise中经过JPEG压缩攻击后的图像存在文件夹JPEG中经过旋转攻击后的图像存在文件夹Rotation中

《网络安全开发包详解》是电子工业出版社出版的 刘文涛编著 包含了书中的源代码基于socket的网络编程已成为当今不可替代的编程方法，它将网络通讯当作文件描述符进行处理，把对这个“网络文件”（即socket套接字）的操作抽象成一种类似于文件操作的方式进行。从实现细节上，这种工作方式根据TCP/IP的网络通讯模型，封装了一系列的实现，使得我们只需要使用一个指定的参数，就可以实现在基于所需协议的数据的发送和接收。

【实例简介】完整的水晶报表组件,共8个组件. CrystalDecisions.CrystalReports.Engine.dll CrystalDecisions.Data.AdoDotNetInterop.dll CrystalDecisions.Enterprise.Framework.dll CrystalDecisions.Enterprise.InfoStore.dll CrystalDecisions.ReportSource.dll CrystalDecisions.Shared.dll CrystalDecisions.Web.dll CrystalDecisions.Windows.Forms.dll 其中还有x86和x64从9.2.3300.0到12.3.0.601版本的CrystalDecisions.Enterprise.InfoStore.dll和CrystalDecisions.Enterprise.Framework.dll