应用Aspen Plus模拟软件,对20万t/a BRICC非均相悬浮床煤焦油加氢产品的分离流程进行了模拟研究.模拟结果表明,在低温高压分离器分离过程中有较多的轻油组分的损失.在此基础上设计利用常压分馏中油对低温高压分离器气相组分进行油洗回收,以减少轻油组分的损失.得到满足回收要求的最低中油消耗量为3 500kg/h.油洗后,轻油组分损失量最大的332K馏分的损失由未油洗前的26.98%降低到5.31%,油洗效果显著.模拟结果对BRICC非均相悬浮床煤焦油加工技术的工业化设计具有重要的指导意义.

在网络安全领域，ARP欺骗是一种常见的攻击手段，它利用了局域网中地址解析协议（ARP）的缺陷。本文将深入探讨如何使用Kali Linux这一专业安全操作系统，配合ENSPI（Ethernet Network Simulation Platform，以太网网络模拟平台）来实现ARP欺骗攻击，并了解这种攻击可能导致的后果。 我们需要理解ARP的基本工作原理。ARP是IPv4网络中的一种协议，用于将IP地址映射到物理（MAC）地址。当设备需要向特定IP发送数据时，会广播ARP请求，寻找对应IP的MAC地址。正常情况下，收到请求的设备会返回正确的MAC地址。然而，攻击者通过发送虚假的ARP响应，可以篡改这个映射关系，达到中间人攻击的效果。 在Kali Linux中，`arpspoof`工具是进行ARP欺骗的常用手段。`arpspoof`是ettercap套件的一部分，它可以轻松地向目标发送伪造的ARP响应，使目标误认为攻击者的设备是网关，或者让网关误认为攻击者的设备是目标。这样，攻击者就可以拦截和修改两者之间的通信，实现流量窃取或断网攻击。 执行ARP欺骗的步骤如下： 1. **启动ENSPI**: ENSP是一个网络仿真平台，可以创建虚拟网络环境。在ENSPI中，我们可以设置多个虚拟主机，模拟真实网络环境，进行安全测试。 2. **安装Kali Linux**: 在ENSPI中导入Kali Linux镜像，并配置网络接口，使其与其他虚拟机在同一网络段。 3. **确定攻击目标和网关**: 确认要攻击的目标主机IP和网关IP，这可以通过`ifconfig`或`ip addr`命令获取。 4. **运行arpspoof**: 执行以下命令来开始ARP欺骗： - 对目标进行流量窃取（只拦截数据，不中断连接）： ``` arpspoof -t 目标IP -i 网络接口 ``` - 断开目标与网关的连接： ``` arpspoof -t 目标IP -i 网络接口 -r 网关IP ``` 5. **监控流量**: 可以使用`tcpdump`或ettercap等工具监听和分析流量，验证欺骗是否成功。 实施ARP欺骗攻击对网络安全的影响是巨大的。它可能导致用户无法访问网络，敏感信息被窃取，甚至整个网络瘫痪。因此，了解并防范ARP欺骗是网络管理员和安全专家的重要职责。防范措施包括使用ARP绑定、ARP防护软件，以及定期检查网络流量异常。 通过Kali Linux和ENSPI，我们可以有效地模拟ARP欺骗攻击，理解其工作原理和危害。这不仅可以帮助我们提高网络安全意识，还能让我们更好地应对和防止这类攻击。同时，这种实践操作也能提升我们在网络安全领域的技能和经验。

易语言是一种专为中国人设计的编程语言，它以简体中文作为编程语法，降低了编程的门槛，使得更多非计算机专业的人也能快速上手编程。在本主题“易语言-Tencent企点加好友”中，我们将深入探讨如何使用易语言来实现Tencent企点的自动化加好友功能。 Tencent企点是腾讯推出的一款企业级社交软件，它为企业提供客户关系管理、团队协作以及营销推广等服务。在实际应用中，有时我们需要批量添加好友以提高工作效率，这时可以通过编写脚本来自动化这一过程。易语言的源码可以帮我们实现这个功能，通过解析企点的API接口，模拟用户操作，自动发送好友申请。 我们需要了解Tencent企点的API接口。这些接口通常用于获取用户信息、发送请求、处理响应等，开发者可以通过调用这些接口来实现与企点系统的交互。在易语言中，我们可以使用网络请求模块来实现这一目的，比如`网络.发送HTTP请求`函数，它允许我们向服务器发送GET或POST请求，获取所需的数据。 接着，我们要解析返回的JSON数据。易语言提供了`数据流.读JSON对象`和`数据流.写JSON对象`等函数，可以方便地进行JSON数据的读取和生成。我们需要从返回的JSON数据中提取出加好友所需的用户ID或其他关键信息。 然后，根据企点的加好友规则，构造合适的请求数据。这可能包括好友申请的个性化消息、用户ID等，通过`字符串.连接`函数组合成符合企点接口要求的请求参数。 在准备好所有数据后，就可以使用`网络.发送HTTP请求`发送加好友的POST请求。注意，请求可能需要携带认证信息，如OAuth令牌，确保只有授权的程序才能执行操作。请求成功后，企点系统会返回一个确认或错误的响应，我们同样需要解析这个响应，判断加好友操作是否成功。 为了实现自动化，我们可以将整个过程封装成一个循环，遍历待添加的好友列表，依次执行加好友的操作。同时，考虑到可能出现的异常情况，我们需要加入适当的错误处理机制，如`尝试...捕获`结构，确保程序在遇到问题时能够优雅地处理并继续运行。 为了让其他开发者能够理解并使用这段源码，良好的注释是必不可少的。在编写代码时，应当对关键步骤进行解释，包括接口的用途、参数的意义以及可能出现的问题和解决方案。 通过以上步骤，我们就能利用易语言编写出一个Tencent企点加好友的源码，实现批量添加好友的自动化。这样的源码对于提升工作效率，尤其是在需要大量添加企点好友的企业环境中，具有显著的价值。在实际使用中，开发者还需要根据企点的最新API文档和规则进行调整，以保证代码的兼容性和有效性。

HN8145XRV500R022C10SPC160.bin固件 HN8145XR_V500R021C00SPC260B130.bin 固件 配置解密工具 ONT组播版本配置工具（V300R13C10SPC800） ONT维修使能工具2.0 (V500R19C00) shellR21.bin补全包 R21强开.bin强开包（没有光猫超密，可以强开） 全量地区包

加密解密都可以 明文已确定 采用16进制输入和输出

内容概要：本文介绍了一种适用于STM32平台的四轴联动插补算法库，旨在提供高效的运动控制解决方案。该方案基于梯形加减速算法和DDA插补算法，能够实现多轴同步运动控制。文中详细介绍了坐标转换、插补计算、速度规划等核心技术，并提供了具体的代码实现。此外，文章强调了模块化设计的优势，使得代码易于移植和扩展，适用于各种中小型工业设备。 适合人群：从事嵌入式开发和工业控制领域的工程师和技术人员，尤其是对STM32平台有一定了解并希望提升运动控制能力的专业人士。 使用场景及目标：本方案适用于需要精确运动控制的应用场景，如螺丝锁付机、激光切割机、点胶机等。主要目标是提高设备的运动精度、稳定性和响应速度，降低开发难度和成本。 其他说明：文章不仅提供了详细的代码实现，还分享了许多实际项目中的经验和优化技巧，帮助开发者更好地理解和应用这些算法。

基于多种QAM调制方式下的AWGN信道性能分析与仿真：包含加噪声前后星座图及误码率、误符号率对比的十图程序解读,基于不同调制方式下AWGN信道性能的深入分析：4QAM、16QAM与64QAM的加噪前后对比与误码率、误符号率性能评估,基于4QAM，16QAM，64QAM调制方式下经过AWGN信道的性能分析 均包含加噪声前后的星座图、误码率和误符号率性能对比，该程序一共10张仿真图，可学习性非常强 ,4QAM; 16QAM; 64QAM; AWGN信道; 性能分析; 加噪声前后星座图; 误码率; 误符号率; 仿真图; 可学习性,4QAM、16QAM、64QAM调制在AWGN信道性能分析与比较

**JFinal 增删改查与分页查询详解** JFinal 是一款基于 Java 的轻量级 Web 开发框架，以其高效、简洁的特性深受开发者喜爱。本篇将深入讲解如何利用 JFinal 实现数据库的增删改查（CRUD）操作，并结合分页查询，帮助你更好地理解和应用 JFinal 在实际项目中的功能。 1. **JFinal 框架简介** JFinal 采用了 MVC（Model-View-Controller）设计模式，提供了丰富的 API 和插件，使得开发过程更为便捷。它通过 AOP（面向切面编程）实现了拦截器，能够轻松处理请求、事务管理等常见任务。 2. **环境配置** 开始前，确保你已经安装了 JDK、MySQL 数据库，并且在项目中引入了 JFinal 的依赖。JFinal 使用 Maven 或 Gradle 进行管理，配置完成后，可以通过 `mvn compile` 或 `gradle build` 命令进行构建。 3. **数据库连接** JFinal 配置数据库连接主要通过 `Config` 类的 `setDevMode(true)` 方法开启开发模式，然后设置数据源。例如： ```java config.setJdbcUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8"); config.setUsername("root"); config.setPassword("password"); ``` 4. **模型定义** 在 JFinal 中，模型类继承 `Model` 类，可以实现自动映射表。例如，定义一个 `User` 模型对应数据库中的 `user` 表： ```java public class User extends Model { public static final User me = new User(); } ``` 5. **增删改查操作** - **增加（Create）**: 使用 `save()` 方法插入新记录。 ```java User user = new User().set("name", "John").set("email", "john@example.com"); user.save(); ``` - **删除（Delete）**: 通过主键 ID 删除记录，使用 `deleteById(id)` 方法。 ```java User.me.deleteById(1); ``` - **修改（Update）**: 使用 `update()` 方法更新已有记录。 ```java User user = User.me.findById(1); user.set("email", "newemail@example.com"); user.update(); ``` - **查询（Query）**: 可以通过 `find()`、`findFirst()` 等方法进行查询。 ```java List users = User.me.findAll(); User firstUser = User.me.findFirst(); ``` 6. **分页查询** JFinal 提供了 `Page` 类来实现分页功能。我们需要计算总条数和每页条数，然后创建 `Page` 对象并执行查询。 ```java int pageNumber = 1; int pageSize = 10; int totalCount = User.me.count(); Page page = User.me.page(pageNumber, pageSize); List userList = page.getList(); ``` 这样，`page` 对象包含了当前页的数据，以及 `pageNumber`、`pageSize`、`totalCount` 等分页信息，方便在视图层渲染。 7. **控制器与视图** 在 JFinal 中，控制器类继承 `Controller`，处理 HTTP 请求。通过 `render()` 方法返回视图。例如，一个简单的用户列表页面： ```java public class UserController extends Controller { public void list() { Page page = User.me.page(getParaToInt("page"), 10); setAttr("page", page); render("list.html"); } } ``` 视图文件（如 `list.html`）通常使用模板引擎如 Beanie 或 FreeMarker 来生成 HTML。 8. **总结** JFinal 的简单易用性体现在其对 CRUD 操作的直接支持和对分页的便捷处理。结合注释良好的代码，你可以快速掌握 JFinal 的基本用法，并以此为基础开发更复杂的 Web 应用。通过实践和理解，你会发现 JFinal 是一个强大的工具，能够提升开发效率，同时降低了项目的维护成本。

利用SM4对文件进行加解密，windows和linux可运行

标题中的"基于HMM的方法进行时间数据聚类的双加权集成"，涉及的关键知识点包括时间数据聚类（temporal data clustering）、隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）、双加权集成（bi-weighted ensemble），以及模型选择（model selection）。 时间数据聚类是无监督的数据挖掘技术中的一种，旨在将未标记的数据集分成不同的组，称为簇（clusters），使得同一簇中的数据点应该是连贯或者同质的。文章提到了众多已开发用于时间数据挖掘任务的聚类算法，它们的一个共同趋势是需要解决初始化问题和自动模型选择问题。初始化问题可能是指在基于HMM的聚类技术中，由于不同的初始状态，可能导致聚类结果的差异性，而自动模型选择问题则可能指在处理时间序列数据时，需要确定最适合数据特点的聚类数量或者模型结构。 隐马尔可夫模型是一种统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。在时间序列分析、生物信息学、自然语言处理等领域有着广泛的应用。HMM通常被用于分析时间数据，因为它们能够很好地对时间序列数据中的序列性和随机性进行建模。 双加权集成是文章中提出的一种新方法，用于提升基于HMM的时间数据聚类技术。这种方法提出的双加权方案在检查每个分区以及在输入分区上优化共识函数的过程中，根据分区的重要性水平。文章中还提到了基于树的聚类算法和基于树状图的相似分区（DSPA），这种聚类算法可以优化最终的共识分区。 模型选择是指在多个候选模型中选择最符合数据特点的模型的过程。在聚类算法中，模型选择通常涉及到确定最合适的簇的数量、聚类算法的类型或者模型的参数配置。在时间数据聚类中，模型选择尤为重要，因为时间数据的序列特性要求模型能够捕捉数据随时间的动态变化。 双加权集成方法的核心在于它能够自动确定簇的数量，并且在各种时间数据集上表现出优异的聚类性能，包括合成数据集、时间序列基准数据集和现实世界中的运动轨迹数据集。这表明该方法在解决时间数据聚类问题时具备一定的通用性和优越性。 文章的背景介绍部分强调了聚类的重要性，并提出了当前聚类算法在处理时间数据时遇到的一些共同挑战，即如何自动选择最佳的模型和簇数量。为了解决这些问题，文章提出了双加权集成方法，这是一种新颖的技术，旨在改进现有的聚类集成技术。集成学习（ensemble learning）本身是一种机器学习范式，它构建并组合多个学习器来解决同一问题，并通过组合它们的预测来提高整体性能。在聚类领域中，集成学习被用来提升聚类结果的稳定性和准确性。通过考虑不同初始条件下HMM模型生成的多个分区，并使用双加权机制和基于树状图的相似分区技术对这些分区进行优化和整合，文章的方法能够实现更好的聚类效果。 文章提到了研究的历史背景，包括接收、修订和接受的日期，以及文章的关键词。这为读者提供了文章研究过程的视角，也强调了聚类、集成学习和模型选择是该研究的核心主题。通过研究这些领域的最新进展，文章试图为时间数据聚类的研究贡献新的理论和实践成果。