The official codes from the Shumen Competition 2012

图像篡改检测matlab代码JPG 和 TIF 图像中的篡改检测 这是在特伦托大学多媒体数据安全课程竞赛中使用的代码。 我们的结果获得了更高的分数 (31)。 根据我们面临的一些问题，对算法进行了细微的修改。 代码中有趣的部分是它评估每个算法的输出是否是正确结果的方式，可以找到。 在评估之前对每个结果进行编辑也很重要。 还有一个名为 spaghetti code 的文件夹，里面有一些测试用例和其他不是特别有用的部分。 你可以下载一些测试图片 要运行代码，请执行函数 getmap(Path)，其中 Path 是我们要分析的图像的路径。 请求的输出将写入目录“DEMO_RESULTS”中。 请注意，为了正确使用代码，必须包含 SUPPORT 目录（添加文件夹和子文件夹） 如果你想在多个图像上运行代码，你可以在 SUPPORT 目录中找到脚本 tests.m； 在这种情况下，您需要指定：包含伪造图像的目录的路径、包含真实伪造地图的目录以及要分析的 number_of_images 使用的算法来自

ScottKnott效应大小差异（ESD）测试（版本3.0，开发分支） Scott-Knott效应量差异（ESD）测试是一种多重比较方法，利用层次聚类将一组治疗平均值（例如均值）划分为统计学上不同的组，差异不可忽略[Tantithamthavorn等，（2018 ） ]。 Scott-Knott检验的另一种方法是考虑组内和组间治疗手段的差异（即效果大小）的大小。 因此，Scott-Knott ESD测试（v2 +）产生了治疗方法的排名，同时确保（1）每组中所有治疗方法的差异幅度可忽略不计； （2）组间治疗差异的大小不可忽略。 与其他多重比较测试相比，建议使用Scott-Knott ESD测试，因为它不会像其他事后测试（例如Nemenyi测试）那样产生重叠的组。 参数ScottKnott ESD测试（在2.0+版本中可用） 参数Scott-Knott ESD测试是一种均值比较方法，该方

laravel-mailcoach-tests:[只读] spatielaravel-mailcoach测试的一部分

测试数据

Power Delivery Tests Version: 1.14 Release date: March 26, 2019

Qt源码编译./configure -prefix $PWD/qtbase -opensource 报错 ERROR: The OpenGL functionality tests failed ubuntu 14.04 LTS qt-everywhere-opensource-src-5.9.9

要求 节点 10 纱线 1.x 或 npm 设置 克隆存储库 运行yarn或npm install安装所有必需的依赖项。 npm 脚本 等效的npm run [removed]也应该工作 yarn lint将使用对所有文件进行 lint yarn format将在所有示例文件（和测试）上使用--fix选项运行 lint。 执照 代码在下获得。

剑桥 KET 2020最新测试题，含答案

CLIO Software Release 10 Version Standard User's Manual