matlab图片隐藏代码数据隐藏使用隐写术方法 在这个项目中，我在MATLAB中使用隐写技术开发了一种数据隐藏机制。 可以在图像中加密秘密消息，并且可以再次解密消息。 虽然这个项目我学到了很多密码技术。 要执行此代码，请下载此存储库并安装 matlab，然后将要私下发送的消息添加到 txt 文件中，然后复制文件位置的链接并将其添加到 matlab。单击 run 方法执行代码。目标这个项目的目的是实现一个使用 LSB 隐写术方法来隐藏和恢复数据的应用程序。 由于通信涉及发送方和接收方，因此应用程序可以通过两种方式运行：作为编码器或作为解码器。 对于编码部分，消息隐藏在 bmp 图像的最低有效位中，从而产生隐写图像。 然后将此图像提供给解码器以提取已隐藏的数据。 该算法的串行版本的并行化是使用老板-工人线程模型完成的。 数据隐藏和数据恢复可以并行进行。

常用遥控器 CRSF数据协议格式，也称黑羊协议，现在的ELRS都用的这个协议

电子标题栏操作系统检测 在开发带有自定义标题栏的 Electron 应用程序时，您必须牢记其他操作系统。 有了这个，您可以一次性分发到所有平台，而无需更改每个操作系统的代码以适应其桌面设计。 预习

Data-Mining-Project-2014- 这个存储库包含我的学术课程“数据挖掘”项目的文件。 该项目涉及使用 K-Means 聚类算法进行聚类。 该项目的主要目的是了解聚类并应用 K-Means 聚类算法对数据进行聚类。 数据包括主要赛事的各种网球比赛的结果。 首先，我们应用特征减少来减少数据的字段，然后应用 K-Means 算法。 程序运行的先决条件是： Hadoop 2.3.0 所有节点上的多节点集群设置 程序运行并相应地将数据集划分为 3 个集群：- 低获胜机会 中奖机会 高获胜机会

HelpAndManual最新6.2.2.2636版 汉化包 使用方法： 1.下载原版并安装英文版，地址：http://download.ec-software.com/help-and-manual-setup-v622.exe 2. 解压缩文件包，将HELPMAN.chs复制到安装目录。 3. 运行解压的reg文件。 OK！ 若从程序设置里选择了英文再要回到中文版的话需要再次运行reg文件 本汉化包汉化了41%的资源。看看下载量，需求多的话继续汉化。

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HP-GAN：通过 GAN 进行概率 3D 人体运动预测 此 repo 实现了 HP-GAN 论文 ( ) 背后代码的更新版本。 依赖关系 TensorFlow 1.8 h5py 枕头 麻木的 电影 数据集 我们使用来自 NTU-RGBD 和 Human 3.6m 数据集的 3D 骨架数据来训练 HP-GAN： NTU-RGBD： //rose1.ntu.edu.sg/datasets/actionrecognition.asp 人类 3.6m： : 对于 Human 3.6m，我们使用了 h5 格式和来自解析代码 准备数据 读取器获取一个 CSV 文件，其中包含骨架文件的实际路径、活动 ID 和主题 ID。 要生成这些CSV文件，请对ntu数据集调用以下命令： python split_ntu_data.py -i /nturgb+d_skeletons

本人也是从csdn上下载下来的，不过觉得不错，但是运行的有问题，后来改了改就可以了，

基于java网络学生选课系统源码专业菜鸟 - 编程学习指南 维护者 专业菜鸟 学习者指南 介绍 这是什么？ 这是成为程序员的高度自以为是的策划指南，重点是全栈 Web 开发。 我写这篇文章是为了给我的朋友一些指导。 随意分享或提供改进建议。 这是给谁的？ 这本书是为那些在编程和计算机科学方面没有很强背景，并且正在试图弄清楚他们是否想通过编程从事职业的人编写的。 通常被社区称为菜鸟。 为什么它是自以为是和策划的？ 我认为探索与编程相关的职业世界对于新手来说真的很困惑，而且很容易迷失方向，被决策瘫痪所淹没，或者只是拖延。 本指南旨在帮助有成为程序员的特定目标的人，为他们提供一个简单的计划，将选择减少到为质量和有效性选择的少数选项，并提供有关如何实际进行整个过程的建议. 一些注意事项 本指南中的几乎所有内容都是我自己的观点。 为简洁起见，我不会就某些事情在其他地方的看法提供警告。 我可能会省略一些东西。 我也可能对某些事情不准确或完全错误。 我并不完美，本指南也不完美。 买者自负。 为什么是专业菜鸟？ 顾名思义，专业 Noob 是一个知之甚少，不考虑我曾经创造的东西的人，现在我戴着徽章作为我

自主驾驶车辆的深度模仿学习 自动驾驶汽车已经引起了学术界（例如牛津，麻省理工学院）和工业界（例如Google，特斯拉）的极大兴趣。 但是，由于普遍的知识，我们发现直接实现全自动驾驶（SAE 5级）非常困难。 为了解决这个问题，深度模仿学习是一种有前途的解决方案，可以从人类的演示中学习知识。 在这个项目中，我们研究了如何使用深度模仿学习来实现车辆动态控制（例如转向角，速度）。 我们使用了Udacity（ ）提供的数据集和模拟器以及现实世界中的comma.ai数据集。