题目：数字图像空域隐写与分析技术的实现（50分） 任务： 1、完成对BMP位图格式图像文件的LSB顺序隐写和X2分析。 要求：至少要对两幅不同的图片做隐写和分析，应有两种隐秘数据载入，数据量较大（大于60%）和数据量略小（约20%）。 （10分，隐写5分，分析5分） 2、完成对BMP位图格式图像文件的LSB和MLSB数据位的随机隐写并进行信息量估计法分析（必做），RS或GPC分析（必做一个）。 要求：至少要对两幅不同的图片做隐写和分析，应有两种隐秘数据载入，数据量较大（大于30%）和数据量略小（约10%）。 （20分，隐写10分，分析10分） 3、完成对BMP位图格式图像文件的抗分析的LSB数据位的随机隐写和分析（前面已做的分析程序都测试一遍）。 要求：选用上面采用的图片做对应实验，应有两种隐秘数据载入，数据量较大（大于15%）和数据量略小（约7%）。分析采用RS与其他分析法对照比较。 （10分，隐写5分，分析5分） 4、相关程序应有界面做交互。（缺界面扣1分） 5、完成相关小论文。（10分）

风功率预测是能源领域的重要研究课题，特别是在可再生能源利用中占据关键地位的风电场运营中。随着技术的进步，神经网络模型被广泛应用于风功率预测，因其强大的非线性建模能力，能有效处理复杂的气候数据变化。本项目是基于神经网络的风功率预测在MATLAB环境下的具体实现。 我们要理解神经网络的基本概念。神经网络是一种模拟人脑神经元工作原理的计算模型，由大量的节点（神经元）和连接这些节点的边（权重）构成。在风功率预测中，神经网络可以学习并捕获风速、风向等气象参数与风力发电量之间的复杂关系。 MATLAB是一个强大的数学计算软件，它提供了丰富的神经网络工具箱（Neural Network Toolbox），用于构建、训练和测试各种类型的神经网络模型。在这个项目中，我们可能会用到如Feedforward网络（前馈网络）或者Recurrent Neural Networks（循环神经网络），它们都能处理时间序列数据，适合风功率这种具有时间依赖性的预测任务。 文件"yucemin5.m"很可能是实现神经网络模型的MATLAB代码。在这个文件中，开发者可能定义了神经网络结构，如输入层（风速、风向等气象参数）、隐藏层以及输出层（预测的风功率）。同时，它可能包含了训练网络的步骤，如设置学习率、迭代次数等，并使用反向传播算法优化权重。 文件"fengsu5min.mat"和"gonglv5min.mat"是数据文件，分别存储了5分钟间隔的风速和风功率数据。在MATLAB中，.mat文件常用来存储变量或数据集。这两个文件的数据可能被读入到代码中，作为训练和测试神经网络模型的输入。风速是直接影响风力发电机输出功率的关键因素，而风功率则是我们需要预测的目标变量。 在实际应用中，预测模型通常需要经过以下步骤： 1. 数据预处理：清洗数据，处理缺失值，可能需要对风速和风功率进行归一化或标准化操作，以便更好地适应神经网络的训练。 2. 特征选择：选取对风功率影响较大的气象参数作为输入特征。 3. 模型构建：在MATLAB中创建神经网络结构，设定网络层数、节点数、激活函数等。 4. 训练模型：使用历史数据训练神经网络，调整网络参数以最小化预测误差。 5. 验证与调优：通过交叉验证或保留一部分数据来评估模型性能，根据结果调整网络参数或改进模型。 6. 预测：将训练好的模型应用于新的风速数据，得到未来风功率的预测值。 在风功率预测领域，准确的预测可以帮助风电场运营商更有效地调度电力系统，提高经济效益。因此，不断探索和优化预测模型，如使用更先进的神经网络架构，如LSTM（长短时记忆网络）或GRU（门控循环单元），以及集成学习等方法，都是持续的研究方向。

大小端转换，支持double，float，整型数据，方便使用，移植

file_management_sys项目希望完成一个文件共享系统，采用现阶段公司常用技术来实现，例如Redis, RocketMQ, Mybatis, Nginx等。总的目的是用来熟悉这些技术。 file_management_sys 是一个文件共享系统，包括前端文件展示系统和后台管理系统，基于SpringBoot + MyBatis实现。前端文件展示系统包括文件分类和展示界面，文件搜索和文件上传等模块。后台管理系统包含文件管理，权限管理等模块。

使用TensorRT API_YOLOv11-TensorRT的YOLOv11的C++实现

YOLOv11 C++ TensorRT 项目是一个用C++实现并使用NVIDIA TensorRT进行优化的高性能对象检测解决方案。该项目利用 YOLOv11 模型提供快速准确的对象检测，并利用 TensorRT 最大限度地提高推理效率和性能。 主要特点： 模型转换：将 ONNX 模型转换为 TensorRT 引擎文件以加速推理。 视频推理：有效地对视频文件进行对象检测。 图像推理：对单个图像执行对象检测。 高效率：针对使用 NVIDIA GPU 的实时物体检测进行了优化。 使用 CUDA 进行预处理：支持 CUDA 的预处理，可实现更快的输入处理。 先决条件 CMake（版本 3.18 或更高版本） TensorRT（V8.6.1.6：用于使用 YOLOv11 进行优化推理。） CUDA 工具包（V11.7：用于 GPU 加速） OpenCV（V4.10.0：用于图像和视频处理） NVIDIA GPU（计算能力 7.5 或更高）

TCP客户端大多都是异步操作，发送数据后只能在回调里处理，而有一些特殊业务可能需要发送后同步返回。 部分模块或支持库也有同步返回，但只支持单线程单包返回，经常看到有人在问这方面的问题 所以吃完粽子后趁消化之余闲着没事就顺手写了个  多线程TCP发送数据同步接收 实现思路： 1：发送数据前取一个唯一标识，和创建一个事件，保存该事件ID和唯一标识放到数组里 2：把唯一标识写入到数据里一并发送到服务器，然后调用事件等待 3：服务器接收到数据后处理完相关命令ID，在发回给客户端的数据里带上客户端发来的唯一标识 4：客户端收到数据时取出 唯一标识，再到数组里通过唯一标识取出 事件ID，再把数据放到数组里，触发事件ID，另外线程那边发送的就能收到通知了。 5：在发送线程收到事件触发后，根据唯一标识在数组里取出服务器返回的数据，再释放事件ID和删除相关缓存数据 这样就完成了发送数据后同步接收过程 TCP套件用的是  客户端/服务器组件 代码包含了 组包/拆包 该思路方法通用于所有TCP模块或支持库，如有需要请自行移植！

语音识别以语音为研究对象，它是语音信号处理的一个重要研究发现，是模型识别的一个分支，涉及到生理学、心理学、语言学、计算机科学以及信号处理等诸多领域。甚至还涉及到人的体态语言，最终目标是实现人与机器进行自然语言通信。 该资源使用TensorFlow2.x框架，详细的讲解了如何实现自动语音识别。 由于数据集THCHS-30过大，可自行去以下地址下载：http://www.openslr.org/18/，也可通过在博主的网盘分享下载：链接：https://pan.baidu.com/s/1tItruoTSgku8F_m2f-Gusg?pwd=duzh 提取码：duzh

: "基于Qt实现的WPS" 涉及到的知识点 : "基于Qt的简易版WPS" 提示了我们这是一个使用Qt框架开发的轻量级文字处理软件，类似于知名的办公套件WPS Office。 : "qt" 指的是Qt库，这是一个跨平台的C++图形用户界面应用程序开发框架，广泛用于创建桌面、移动和嵌入式应用。 正文： 在深入讲解基于Qt实现的简易版WPS之前，我们先理解一下Qt和WPS的基础知识。 **1. Qt库** Qt是由The Qt Company提供的一种开源C++开发框架，最初由诺基亚开发。它提供了一整套工具包，包括图形界面、网络通信、数据库连接等功能，支持Windows、Linux、macOS、Android、iOS等多个操作系统。Qt采用模型-视图-控制器（MVC）架构，便于开发者构建可扩展和可维护的应用程序。 **2. WPS Office** WPS Office是由金山软件开发的一款办公软件，与Microsoft Office类似，包括文字处理（WPS Writer）、电子表格（WPS Spreadsheet）和演示文稿（WPS Presentation）组件。它支持多种格式，如.doc、.xlsx、.ppt等，并且具有小巧、快速、兼容性好的特点，特别适合在各种设备上使用。 **3. 基于Qt实现简易版WPS** 基于Qt实现的简易版WPS，意味着开发者利用Qt库来创建一个类似WPS的功能集，可能包括文本编辑、格式设置、页面布局、图表制作等功能。这个项目的核心在于如何利用Qt的部件（QWidgets或QML）来构建用户界面，以及如何通过Qt的信号和槽机制来实现用户交互。 **关键知识点：** - **QTextEdit**：在Qt中，QTextEdit是用于显示和编辑多行富文本的控件，可以作为简易版WPS的文字编辑器基础。 - **QToolBar和QMenu**：用于创建应用的菜单栏和工具栏，提供常用的功能选项，如新建、打开、保存、剪切、复制、粘贴等。 - **QFile对话框**：Qt提供了QFileDialog类，用于打开和保存文件的对话框，确保用户能够方便地访问文件系统。 - **样式表（QSS）**：Qt中的CSS允许开发者自定义UI的外观和感觉，使得应用界面更加美观。 - **信号与槽**：这是Qt事件处理的核心机制，用于在对象间进行通信。 - **QTextDocument**：用于存储和处理富文本内容，支持复杂的格式化和布局。 - **QGraphicsView和QGraphicsScene**：对于更复杂的页面布局和绘图功能，可以利用Qt的图形视图框架。 - **线程（QThread）**：为了实现非阻塞的后台操作，如大文件加载或保存，需要使用多线程技术。 - **插件系统**：Qt支持插件机制，可以让简易版WPS具备扩展性，允许添加更多功能或支持更多文件格式。 - **序列化和反序列化**：将文档数据保存到磁盘并从磁盘读取时，需要实现序列化和反序列化，确保数据的一致性。 在开发过程中，开发者可能还会面临诸如性能优化、内存管理、跨平台兼容性等问题。此外，为了提高用户体验，还可以集成自动保存、撤销/重做、查找替换、拼写检查等高级功能。基于Qt实现简易版WPS是一个涵盖多个技术领域的综合性项目，既需要深厚的Qt编程功底，也需要对文档处理和用户界面设计有深入的理解。