缩短循环码是一种特殊的纠错编码技术，它源自更广泛的循环冗余校验（CRC）理论，广泛应用于数据通信、存储和数字信号处理等领域。在“缩短循环码(26,16)”中，26表示码字的总长度，16表示信息位的长度。这种编码方式通过增加额外的校验位，提高了数据传输或存储的可靠性，能够检测并纠正一定数量的错误。 循环码的核心思想是利用线性分组码和循环特性来实现高效编码。在编码过程中，首先选定一个生成多项式，这个多项式通常具有特定的错误检测能力。对于“缩短循环码(26,16)”，生成多项式可能是一个长度为10的多项式，因为26 - 16 = 10，这10位是额外添加的校验位。生成多项式的选择对编码性能至关重要，它可以保证码字具有良好的纠错能力。 编码过程主要包括以下步骤： 1. 初始化：将原始信息位（16位）左移，形成一个26位的码字，其中后10位初始为0。 2. 除法运算：用生成多项式对码字进行模2除法，即将码字看作被除数，生成多项式视为除数，进行非模2减法运算。每次迭代，将最高位与生成多项式的最高位进行异或，然后将结果移至最低位。 3. 校验位填充：如果除法结束后，码字仍不为0，则表明存在一个错误，需要根据余数调整码字的校验位，使其满足除尽条件。若已除尽，即码字变为0，校验位就是当前的码字状态。 解码过程与编码类似，但目标是恢复原始信息位。通常包括： 1. 预处理：接收的26位码字与生成多项式进行模2乘法，得到一个新的26位码字。 2. 检错：检查新码字是否满足特定的循环性质，如所有偶数位置的二进制位按位异或后的结果是否为0。若不满足，表明可能存在错误。 3. 纠错：根据检错结果，采用迭代算法如Berlekamp-Massey算法或Viterbi算法尝试恢复原始信息位。这些算法基于错误模型，计算出最可能的原始信息序列。 压缩包中的源代码可能包含了实现上述编码解码算法的函数，以及验证其正确性的测试用例。通过阅读和理解这些代码，可以深入学习如何实际应用缩短循环码。同时，理解并熟练掌握这类编码技术，对于提升系统数据传输的稳定性和可靠性有着重要意义。

流程图是一种用于表示系统或过程逻辑的图形化工具，它以直观的方式描绘步骤、决策和流程的顺序。在IT行业中，流程图广泛应用于软件开发、系统分析、项目管理、网络设计等多个领域。Visio是微软推出的一款专业绘图软件，特别适合创建流程图、组织结构图、网络拓扑图等，因此被誉为IT工程师的好帮手。 本压缩包"流程图绘制模板.rar"包含了丰富的Visio模板资源，这些模板可以帮助IT专业人士快速高效地创建各种类型的流程图，节省时间和精力。模板的多样性和全面性使得无论是初学者还是经验丰富的专家都能从中受益。 1. **基本流程图模板**：这种模板提供了基础的流程图形状，如开始/结束框、决策框、流程框等，适用于描绘简单的业务流程或程序流程。 2. **数据流图模板**：数据流图（DFD）用于表示系统中数据的流动和处理方式，包含数据流、加工、存储和外部实体。这些模板有助于理解和设计信息系统的数据处理流程。 3. **UML活动图模板**：统一建模语言（UML）活动图是一种特殊的状态图，用于展示系统中的动态行为，特别是并发和协作。这些模板可以帮助软件开发者准确地表示用户故事或用例的执行流程。 4. **网络拓扑图模板**：网络设计者可以利用这些模板快速构建物理或逻辑网络布局，展示服务器、交换机、路由器等设备的连接关系。 5. **系统架构图模板**：这些模板适用于描绘软件系统架构，包括微服务架构、分布式系统、云计算架构等，帮助IT团队理解和规划复杂系统。 6. **流程优化图模板**：对于改进现有流程或进行精益六西格玛项目，这些模板能帮助识别瓶颈和优化机会。 7. **甘特图模板**：虽然甘特图不是标准的流程图，但它在项目管理中用于跟踪进度，这些模板能帮助快速创建并更新项目计划。 8. **泳道图模板**：泳道图（RACI图）用于表示跨职能流程中各角色的责任分配，对于理解和改进团队协作非常有用。 9. **决策树模板**：决策树是一种决策分析工具，用图形方式表示不同决策可能带来的结果和概率。 10. **状态机模板**：状态机图用于描述对象在生命周期中可能经历的一系列状态及其转换条件。 通过使用这些Visio模板，IT工程师可以提高工作效率，确保流程图的专业性和一致性。同时，它们也能作为学习资源，帮助新入行者快速掌握流程图的绘制技巧。这个模板库是一个宝贵的工具集合，值得IT专业人士收藏和使用。

Mermaid.js 是一款强大的 JavaScript 库，可通过简洁的文本语法直接生成专业级流程图、序列图、甘特图、类图等多种可视化图表。本资源为 v10.6.1 稳定版本的压缩文件（min.js），支持离线部署，无需依赖外部服务即可在前端应用中实现即时图表渲染。 Mermaid.js是一个流行的JavaScript库，它允许开发者和设计者使用文本描述来创建和渲染流程图、序列图、甘特图、类图等多种图表。相较于传统的图表制作工具，Mermaid.js的优势在于其简化了图表的创建流程，用户不需要掌握复杂的绘图技能，只需要按照Mermaid提供的语法编写文本，就可以通过JavaScript的渲染能力生成可视化的图表。 Mermaid.js库的核心功能是将用户编写的文本代码转换为图表。这些文本代码使用一种简洁的标记语言来定义图表的结构和样式。例如，流程图可以通过描述各步骤及其相互之间的关系来创建，而序列图则可以通过定义参与者以及它们之间的交互来生成。 v10.6.1版本的Mermaid.js是一个稳定版本，这个版本在之前的版本基础上进行了优化和功能增强，同时修复了一些已知的bug。它以压缩文件（min.js）的形式存在，用户可以直接将其下载后引入到自己的项目中。由于它是一个独立的JavaScript文件，所以不需要依赖外部的服务器或服务即可在本地进行图表的渲染。这为开发者提供了便捷的离线使用场景，比如在没有互联网连接的环境下或者对于网络速度有限制的环境来说，这个特性尤为有用。 由于其开源的特性，Mermaid.js得到了广泛的关注和使用。它适用于多种项目类型，包括但不限于网页、应用程序、文档和报告等。通过简单的集成和使用，用户能够快速地在项目中实现图表的可视化展示，极大地提高了开发效率和图表展示的专业性。 Mermaid.js不仅仅是一个图表绘制工具，它还是一个可扩展的平台。社区和用户可以根据自己的需求开发新的图表类型或者扩展现有的图表功能。此外，它与许多流行的开发工具和平台兼容，如Visual Studio Code、Jira、GitLab等，这使得它能够融入到用户的日常开发流程中。 Mermaid.js为JavaScript应用中的图表绘制提供了一个强大的解决方案。它的易用性、可扩展性以及无需外部依赖的特性，使得它在前端开发中成为了不可或缺的工具之一。无论是快速原型设计、功能展示还是数据分析，Mermaid.js都能够提供一种高效而优雅的方式来实现图表的可视化。

易语言是一种专为中国人设计的编程语言，它的语法简洁明了，易于学习，尤其适合初学者。在"易语言循环加密解密"这个主题中，我们主要探讨的是如何使用易语言来实现数据的加密和解密功能。在信息安全领域，加密技术是至关重要的，它能保护敏感数据不被未经授权的人员访问。 循环加密是一种常见的加密算法，其工作原理是通过重复应用一个或多个简单的操作来混淆原始数据。这种类型的加密通常比非循环的加密方法更快，但安全性可能相对较低，因为如果攻击者能够理解循环模式，他们可能更容易破解密码。然而，通过精心设计的循环结构和合适的密钥管理，循环加密仍然可以提供足够的安全水平。 在易语言中实现循环加密解密，首先需要了解基本的加密概念，如异或(XOR)、位移(Shift)、模运算(Modulo)等。这些操作可以作为加密的基本单元，通过嵌套循环实现多次应用，形成复杂的加密过程。例如，可以使用一个密钥对数据进行逐位异或，然后根据预设规则改变每一位的位置（位移），最后再进行一次异或操作。 解密过程与加密过程相反，通常需要使用相同的密钥和步骤，只是操作顺序相反。在易语言中，解密函数将接收加密后的数据和密钥，然后通过逆向执行加密时的操作来恢复原始数据。 编写这样的程序需要掌握易语言的基础语法，如变量定义、流程控制（如循环和条件语句）、函数调用等。同时，需要理解加密算法的逻辑，确保加密和解密过程的正确性。在实际应用中，为了提高安全性，通常还会涉及到密钥管理和随机数生成，以防止密钥的重复使用和预测。 在提供的压缩包文件"易语言循环加密解密源码"中，应包含实现这些功能的源代码。通过阅读和分析源码，可以更深入地理解如何在易语言中实现循环加密解密。源码可能会包含多个函数，如`EncryptData`和`DecryptData`，分别用于加密和解密。此外，还可能有辅助函数，如`GenerateKey`用于生成随机密钥，以及`XorBytes`和`ShiftBytes`等，用于执行具体的加密操作。 易语言循环加密解密是一个涉及编程基础、加密算法和安全实践的综合性课题。通过学习和实践，不仅可以提升编程技能，还能增强对信息安全的理解。对于想要深入研究易语言或者加密技术的开发者来说，这是一个很好的学习资源。

在Python程序设计中，循环结构是实现重复执行任务的重要工具。循环分为两类：for循环和while循环。for循环通常用于遍历序列（如列表、元组、字符串）或区间，而while循环则用于根据特定条件重复执行代码块，直至条件不再满足。 在本课程中，我们详细学习了while循环的使用，包括如何构建无限循环，以及如何在循环中使用break语句跳出。我们讨论了无限循环的概念，即当while语句中的条件表达式永远为真（即布尔值True）时，循环会无限进行下去，形成所谓的死循环。我们了解到在循环体内部使用break语句可以用来提前结束循环，即使循环条件依然成立。 课程内容还涉及到二重循环结构，即循环中嵌套另一个循环，这在处理多维数据结构时非常有用。例如，在处理二维数组或矩阵时，外层循环遍历行，内层循环遍历列。 此外，课程通过具体的编程示例，展示了如何利用循环结构来解决实际问题。例如，通过循环输入字符，并在输入特定结束符时退出循环；或者利用循环来计算数学表达式的值，如级数求和问题。在这个过程中，我们学习了如何观察表达式规律，通过循环逐步逼近问题的答案。我们还学习了循环体内语句的先后顺序对程序逻辑的影响，以及初值和变量的作用。 课程还涵盖了如何使用循环结构来求解近似值，例如计算π的近似值。这种情况下，循环会继续执行直到满足特定的精度要求，即某项小于给定的小数界限值。我们了解了在循环中如何更新变量，以及如何调整循环条件来确保程序的正确终止。 课程通过求解特定条件下整数集合的问题，展示了循环结构在进行条件判断时的应用。例如，找出1至100之间能被7整除但同时不能被5整除的所有整数。这类问题需要在循环体内嵌套使用条件判断语句（如if语句），通过循环逐一检查满足条件的元素。 通过这些具体的编程示例，我们可以看到循环结构的强大功能和灵活性。它不仅可以帮助我们处理重复性的任务，还能通过嵌套循环结构实现复杂的数据处理和逻辑判断，是编程中不可或缺的一部分。

Python程序设计中的循环结构是程序执行过程中重复执行某段代码的一种基本结构。循环结构分为两种：一种是while语句，另一种是for语句。在编写程序时，通常会遇到需要反复执行特定任务的情形，这时就可以使用循环结构来简化代码和提高执行效率。 在Python中，顺序结构是程序流程按顺序执行的一种模式，它是程序中最简单和最基本的结构。在顺序结构中，程序从上到下逐行执行，每一行代码只有在上一行执行完毕后才会执行。 选择结构（分支结构）是指程序流程可以根据条件判断来选择不同的执行路径。在选择结构中，程序会根据条件判断的结果来决定接下来执行哪一部分代码，通常使用if、elif和else等关键字来实现。 循环结构允许程序根据条件反复执行一段代码，直到满足特定条件为止。循环结构又分为两种类型：条件循环（while循环）和迭代循环（for循环）。条件循环是基于条件表达式进行循环的，只要条件为真，循环就会继续执行；而迭代循环是遍历一个序列（如列表、元组、字符串等）中的元素，对每个元素执行循环体中的代码。 在实际应用中，循环结构可以用于处理重复的任务，例如计算数列求和、统计报表数据、处理用户输入以及实现复杂的算法等。 例如，如果需要计算一系列数字的总和，可以使用while循环来询问用户是否继续输入下一个数字，然后根据用户输入的数字来计算总和。在这个过程中，程序需要判断用户输入的是不是继续输入的信号（如“yes”或“no”），如果是，则继续执行循环；如果不是，则停止循环。 另一个例子是计算列表中所有正偶数的和，可以通过for循环遍历列表中的每个元素，通过判断每个元素是否满足为正偶数的条件，如果满足，则累加到总和变量中。 此外，Python中循环结构的设计还包括了else子句的使用。在while循环中可以添加else子句，如果循环正常结束（即不是通过break语句终止的），则执行else子句中的代码。这一点是Python循环结构的一个独特之处，允许程序员在循环完成之后执行一些额外的操作。 循环结构的流程图是一种图形化表示循环过程的工具，它有助于理解程序的执行流程。在流程图中，循环结构通常通过一个带有入口和出口的流程框来表示，条件判断位于入口处，循环体在流程框内部，循环结束后可以有额外的流程分支。 通过循环结构，Python程序员可以编写出更加简洁和高效的代码来解决各种重复性任务，这是程序设计中的一个重要环节。无论是对于初学者还是经验丰富的开发者，理解和掌握循环结构都是编写有效Python程序的关键。

循环卷积神经网络在视频联合降噪和去马赛克中的应用 循环卷积神经网络（Recurrent Convolutional Neural Networks, RCNNs）是一种深度学习模型，它结合了卷积神经网络（CNNs）的强大特征提取能力与循环神经网络（RNNs）的时间序列建模能力。在视频处理领域，RCNNs被用来处理连续帧之间的相关性，有效地利用时间信息进行任务执行，如视频降噪和去马赛克。 视频降噪是去除由于传感器噪声、光照变化等因素引起的图像不清晰的过程，而去马赛克则是恢复由单色传感器捕获的色彩信息。传统上，这两个步骤通常是分开进行的。先进行去马赛克，但这样做会产生相关噪声。研究[28]表明，适应这种相关噪声的去噪器可以得到优于先去噪后去马赛克的效果。理想的解决方案是将这两个步骤整合到一个联合降噪和去马赛克模块中，这不仅可以提高结果质量，还能简化相机流水线，合并两个深度相关的模块。 尽管已经提出了许多联合降噪和去马赛克的方法，包括基于模型的传统方法和数据驱动的现代方法，大多数研究集中在单张图像或连拍（burst）图像上。连拍图像处理考虑了多帧输入，利用帧间的相似性来增强信息。例如，有些工作利用手持设备的运动来实现超分辨率sRGB图像[14, 60]。学习基方法，如监督学习[35, 19, 20, 21]和自我监督学习[11]，也在连拍联合降噪和去马赛克（Joint Denoising and Demosaicking, JDD）中取得了进展。 然而，针对视频的JDD研究相对较少。早期的视频去马赛克假设原始数据无噪声，或者采用基于补丁的方法分别处理降噪和去马赛克[66, 5]。[9]提出了一种方法，首先应用图像去马赛克算法于有噪声的原始帧，然后通过自我监督的视频降噪网络进行降噪。最近，神经场方法[47, 41]也开始被用来解决这个问题。另一个相关问题是原始连拍图像的超分辨率，其目标是获取超分辨率的sRGB图像[60, 3, 36, 2]。 视频降噪和去马赛克的关键在于时间信息的聚合，当有多帧输入时，可以通过相邻帧观察当前帧的缺失值。这种方法已被证明对于两者都有益。因此，循环卷积神经网络特别适合这样的任务，因为它能够捕捉并利用帧间的时序依赖性，同时通过卷积层处理空间信息。RCNNs在视频JDD中的应用有望实现更高效、更高质量的视频处理，同时降低计算复杂度，提高实时性能。

在实际加工轴类零件过程中,经常会遇到形状复杂、加工难度大、精度要求高的零件,运用传统的加工方法难以达到零件的要求。通过在数控车编程过程中巧妙使用一些复合循环指令,并结合实例详解了复合循环指令在实际编程与加工中的应用,提高了工作效率,从而更好地完成了零件的加工。

BPMN-2.0 业务过程模型和符号（中文版）最新版 BPMN2.0全景图，展示BPMN基本的必要符号，对于信息化和业务人员通用 BPMN 2.0 业务过程模型和符号，附带中英文高清PDF，建议收藏。

数控车床加工椭圆常用的宏程序有条件语句和循环语句,坐标系设定方法也有直角坐标和极坐标2种。在此以数控系统FAUNC 0i Mate为例,介绍用条件语句直角坐标编程方法和循环语句极坐标编程方法加工椭圆。