安装sql2008时，注册表项一致性验证失败的处理方法。

钥匙扣转储 Keychaindump是一种概念验证工具，用于以root身份读取OS X钥匙串密码。 它搜寻位于安全进程的内存空间中的未锁定钥匙串主密钥，并使用它们来解密钥匙串文件。 我最初是由创建的，我修改了源代码以在OS X 10.10-10.10.4上无需密码即可获得root特权。 如何？ 制作说明： $ gcc keychaindump.c -o keychaindump -lcrypto 基本用法： $ [sudo] ./keychaindump [path to keychain file, leave blank for default] > You don't need sudo if you are using 10.10 - 10.10.4. 截断并检查输出的示例： $ sudo ./keychaindump [*] Searching process 1

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matlab有些代码不运行疼痛回归 正则化面部验证网以进行疼痛强度回归 要求 我的Caffe（）。 如果您不想使用班级平衡采样（）进行训练，而又不想在训练期间观察皮尔逊相关（），则可以使用官方的Caffe。 Matlab， 具有CUDA支持的GPU， MTCNN脸部和脸部界标检测器（）。 回归结果与评估 我们在/results上传了由我们的算法生成的一些预测值。 您可以将它们加载到Matlab中，然后运行以获取各种指标下的性能。 训练 下载UNBC-McMaster肩膀疼痛数据集（）。 删除095-tv095\tv095t1afaff的黑色文件。 从或下载预训练的面部验证模型。 通过来检测并对齐数据集中的人脸。 通过和为Caffe的ImageData图层创建列表（用于交叉验证）。 将创建的所有文件夹复制到./prototxt/并运行。 训练所有25倍交叉验证大约需要4-6个小时。 验证 用于从25倍交叉验证中提取结果（因为当检测器无法在图像中找到人脸时，我没有编写逻辑）。 通过获得表演。 我们鼓励将来的工作使用建议的新评估指标wMAE和wMSE 。 评估代码在中。 EmotionNet

毕业设计 - 机器学习识别图片验证码 通过简单的图像识别算法来完成验证码识别，打算把机器学习中的分类算法全部使用一遍。 使用方法 爬取验证码 对图像做处理并切分 手工标注数据 导入训练集 使用测试集 图像处理 静态图片 清除图片噪点 清除图片干扰线 切割图片 信息输出 动态图片 按帧转存 GIF 读取每个 GIF 的 Duration 属性 找到 Duration 最长的图片，后同静态图片处理 识别算法 SVM 根据算法的性质，可以问题设定成一个二分类问题：识别数字1和2（当然也可以是其他的任意两个数字)。

基于java的BBS论坛源代码，增加验证码，找回密码，修改密码，论坛人气排行榜与人气投票等功能

交叉验证LOOCV matlab代码GPR_loocv LOOCV 计算代码，用于确定从 GPR 剖面计算碎片厚度反演的阈值。 使用 xval_tsB.csv 中的真实厚度测量值来训练天线单元升高 27 cm 时的阈值，以及 xval_tsAC.csv 中天线单元为 19 cm 时的阈值。 xval_cng.m 是 matlab 脚本，它将通过留一交叉验证（Arlot et al., 2010）计算阈值，这些验证与 Changri Nup Glacier（A＆C 组合或 B，分开的）选定横断面上的每次测量相关通过天线单元仰角）。 scale_cng.m 根据最低 10% 的 RMSE 计算报告的阈值，并将其应用于生成所选轮廓的厚度检索。 在 Changri Nup Glacier 收集的 .DZT 文件可在 ，等待出版接受。

自备用。想下随意。Qt 使用MVC框架简单实现登录验证（例子是模拟登录，未用到数据库以及数据回传）。

针对云环境下多用户访问和大数据量存储的特点，提出了一种云环境下加密关键字搜索方案。与已有的大多数方案相比，该方案使用签名绑定关键字索引和其关联加密文件，实现了查询结果完备性和完整性的验证，使用重加密技术实现了多用户隐查询，并动态更新用户查询权限。此外，该方案在查询过程中使用哈希查询优化索引结构，实现了对云数据的快速访问。安全性分析表明，该方案是安全的；性能分析及仿真实验结果表明该方案和已有的一些算法相比有了较大的性能提升。

IntelligentUAVPathPlanningSimulationSystemS-Drone 无人机智能无人机路径规划仿真系统是一款具有良好的操作控制，强大的平台集成，全向模型构建和应用程序自动化的软件。 它以C区中A和B之间的无人机战斗为背景。 该系统的核心功能是计划通过仿真平台的无人机航路并验证输出。 可以将数据导入到真正的无人机中，以使其根据指定的路线准确地到达战场上的任何位置，并支持多人和多设备编队的联合行动。 主要特点 开源SITL无人机仿真平台支持的系统，通过FlightGear渲染真实战场环境，进行集成建模，2维垂直，三维动态模型仿真，脚本控制，地面站监视，数据处理等功能，此外，还进行仿真系统支持多种全球地图负载，模拟三维环境的关键区域，可用于整个全球范围内的遥感监测。 1.软件界面 2.软件体系结构（要为某些扩展功能实现的插件） 3.代码 4.多维视图 二维视图（