【毕业设计/课程设计】基于排序变换和混沌Logistic映射的图像置乱软件实现（源码+论文） 可用作毕业设计或者课程设计 “基于排序变换和混沌Logistic映射的图像置乱算法”是众多图像置乱算法中的一种。该算法首先利用混沌Logistic映射产生混沌序列，然后通过混沌序列的排序变换来得到图像置换的地址码，最后根据地址码完成图像置乱。 通过对“基于排序变换和混沌Logistic映射的图像置乱算法”的分析与研究，将原算法中混沌序列排序、生成地址映射数组两个串行执行的算法步骤，改进为混沌序列排序过程中同步生成地址映射数组，使这两个步骤并行执行，从而提高算法效率。并且使用Java语言实现优化后的算法，结合目前市面上较为流行的Android系统，开发出一个图像置乱的安卓软件。

有时候需要访问服务器上的一些静态资源，比如挂载其他设备上的图片到本地的目录，而本地的目录不在nginx根目录下，这个时候就需要简单的做一下目录映射来解决，比如想通过浏览器http://huoche.7234.cn/images/jb51/4n5r2x2bwa2.jpg访问到系统目录/image_data/2016/04/29/10/abc.jpg需要在nginx.conf中对应的server {}下添加location规则，配置如下： location /image/ { root /; rewrite ^/image/(.*)$ /image_data/$1 bre

主要介绍了Python内存映射文件读写方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

利用nginx对本地文件进行映射，实现可以通过url进行访问，使用场景：例如通过url访问本地图片，而不需要依赖tomcat等容器。

关系数据库与XML的映射技术研究

对应主页文章名称

支持向量机_with_python 在本笔记本中，我们介绍了支持向量机（SVM）算法，这是一种功能强大但简单的监督学习方法，用于预测数据。 对于分类任务，SVM算法尝试将特征空间中的数据划分为不同的类别。 默认情况下，这种划分是通过构造最佳分割数据的超平面来执行的。 为了进行回归，构造了超平面以映射数据分布。 在这两种情况下，这些超平面均以非概率方式映射线性结构。 但是，通过采用内核技巧，我们可以将非线性数据集转换为线性数据集，从而使SVM可以应用于非线性问题。 SVM是功能强大的算法，已得到广泛普及。 这部分是由于它们在高维特征空间中有效，包括那些特征数与实例数相似或略微超过实例数的问题。 与具有大量数据集的内存需求很高的KNN不同，SVM可以提高内存效率，因为仅需要支持向量即可计算超平面。 最后，通过使用不同的内核，SVM可以应用于各种学习任务。 另一方面，这些模型是黑匣子，很难解释

XTunnel端口映射工具是给开发人员使用的内网穿透工具，内网端口映射设置是个比较复杂的过程，XTunnel将这个过程变得更简单，不用设置路由器和公网IP，简单填写几个参数，就能穿透所有内网，可用于内网搭建网站和远程访问内网服务器等

诱发损伤（DSID）模型及其在工程问题中的应用： Jin, W.、Xu, H.、Arson, C. 和 Busetti, S. (2017)。计算模型耦合模式 II 离散裂缝扩展与连续损伤区演化。国际地质力学数值和分析方法杂志，41（2），223-250。 如果您使用了此 Github 存储库中列出的任何函数或算法，请引用上述论文，谢谢 Matlab代码： DSID_CP.m -> 高斯点DSID模型的Matlab实现，使用切割平面法（返回映射）进行迭代； DSID_direct_iteration.m -> 高斯点DSID模型的Matlab实现，使用直接迭代； Kachanov.m -> 计算板内裂纹的损伤有效模量 乌马特 UMAT_DSID_CP_3D.for/UMAT_DSID_CP_plain_strain.for -> Abaqus UMAT 实现 DSID 模型，使用切割平面算法处理 3 个维度/平面应变情况 ABAQUS 输入 用于上述论文的输入文件

通常来说，我们都知道：而FoundationDB的SQL层结合了这两个方面：它首先是一个开源的SQL数据库，能够线性地伸缩与提升容错性，并且还具有真正的ACID事务功能。曾经互不相容的两种特性，现在已融合在一个统一的系统中。对于处于以下几种情况的公司来说，这一特性是非常重要的：在本文中，我将为读者介绍FoundationDB，并解释FoundationDB的SQL层是怎样将SQL数据映射到FoundationDB中的键-值存储后台系统中的。FoundationDB是一个分布式的键-值存储系统，支持全局ACID事务操作，并且性能出众。在安装系统时，可以指定数据分发的级别。数据分发为容错性提供了支