本文实例讲述了C#计算字符串哈希值（MD5、SHA）的方法。分享给大家供大家参考。具体如下： 一、关于本文 本文中是一个类库，包括下面几个函数： ① 计算32位MD5码（大小写）：Hash_MD5_32 ② 计算16位MD5码（大小写）：Hash_MD5_16 ③ 计算32位2重MD5码（大小写）：Hash_2_MD5_32 ④ 计算16位2重MD5码（大小写）：Hash_2_MD5_16 ⑤ 计算SHA-1码（大小写）：Hash_SHA_1 ⑥ 计算SHA-256码（大小写）：Hash_SHA_256 ⑦ 计算SHA-384码（大小写）：Hash_SHA_384 ⑧ 计算SHA-512码（大

使用MATLAB解决隧道测量问题，首先使用三维四格点样条函数对曲面进行插值与拟合，然后使用筛选法选定行船危险区域，最后使用自创的插柱法近似求出三维曲线体积

中值滤波代码 matlab improved-median-filter More details plz visit This program outcome better than inbuild medfilt2 function

如果委托有返回值，直接执行委托，只会返回最后一个方法的返回值。 本实例演示如何获取委托链中所有的返回值。

基因组VCF到制表符分隔的值 用于将VCF数据转换为制表符分隔值（TSV）的Python脚本 一个小的脚本，它将以VCF格式编码的基因组变异数据转换为制表符分隔的值文件。 该脚本利用解析VCF文件。 默认情况下，程序会打印固定的VCF列，所有INFO标签值（在VCF标头中定义，给定记录中不存在的INFO标签都附加“。”），以及杂合子的所有基因型数据（FORMAT列）和纯合子。 如果存在基因型数据，则每个样本打印一行，而表示为VCF_SAMPLE_ID的列表示给定样本的数据。 脚本具有以下可选参数 跳过样本基因型数据（即FORMAT列） 保留拒绝的基因型（即FILTER\uff01='PASS'/ GT =='./。'） 跳过INFO数据。 压缩输出TSV 将VCF列的数据类型打印为标题行 重要信息：如果使用大型多样本VCF文件运行vcf2tsv，则输出TSV的大小将Swift增大，因为默认情

Redis+Redis可视化工具RDM+RedisDesktopManager.exe RedisRedis Desktop Manager(RedisDesktopManager，RDM)是一个快速、简单、支持跨平台的 Redis 桌面管理工具

为了得到白光干涉颜色与样品厚度等物理量的对应关系, 研究了给定光程差条件下干涉色的标准计算机表示方法。基于CIE 1931 XYZ色度系统, 由已知的标准照明体相对光谱功率分布, 计算了迈克耳孙干涉仪白光干涉场中每一点的XYZ值, 处理了将其转换为红绿蓝(RGB)系统时出现的负值问题, 实现了颜色的连续性显示。给出了理想波面的白光等厚、等倾干涉图, 并采用真实干涉波面以及实际光源得到了仿真白光干涉图。该方法可以在已知光源光谱功率分布的情况下, 方便迅速地得到干涉场的干涉色分布, 从而为解决玻璃应力测量、薄膜厚度测量等问题提供了依据。

高斯伪谱法 st=>start: start op1=>operation: 给出Y的初值Y_0|past op=>operation: 给出Y的更新Y_k|current sub1=>subroutine: 构造qp子问题求解 op3=>operation: 在Y_K出泰勒展开到二阶项 op4=>operation: 解二次规划 cond=>condition: 是否足够精确？ e=>end st->op1->op->cond cond(yes)->e cond(no)->sub1->op 构造qp子问题求解: st=>start: start op3=>operation: 在Y_K出泰勒展开到二阶项,得到二次规划问题 op4=>operation: 使用quadprog求解 e=>end st->op3->op4->e

基于卡尔曼滤波和最大权值匹配实现的多目标跟踪python源码+详细代码注释+使用说明.zip 基于卡尔曼滤波和最大权值匹配实现的多目标跟踪python源码+详细代码注释+使用说明.zip 基于卡尔曼滤波和最大权值匹配实现的多目标跟踪python源码+详细代码注释+使用说明.zip 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向、python、目标跟踪学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。

聚类马氏距离代码MATLAB SDCOR 用于大规模数据集中局部离群值检测的可扩展的基于密度的聚类 作者： Sayyed-Ahmad Naghavi-Nozad，Maryam Amir Haeri和Gianluigi Folino 目录 抽象的： 本文提出了一种基于批量密度的聚类方法，用于大规模数据集中的局部离群值检测。 与众所周知的假定所有数据都驻留在内存中的传统算法不同，我们提出的方法具有可伸缩性，并且可以在有限的内存缓冲区范围内逐块处理输入数据。 在第一阶段建立一个临时的聚类模型； 然后，通过分析点的连续内存负载来逐步更新它。 随后，在可伸缩聚类结束时，获得原始聚类的近似结构。 最后，通过对整个数据集的另一次扫描并使用适当的标准，将偏远评分分配给称为SDCOR（基于可伸缩密度的​​聚类离群值比率）的每个对象。 对现实生活和综合数据集的评估表明，与需要将所有数据加载到内存中的最著名的传统基于密度的方法相比，该方法具有较低的线性时间复杂度，并且更加有效。 还有一些基于快速距离的方法，这些方法可以对磁盘中驻留的数据执行操作。 框架： 更详细地，所提出的方法包括三个主要阶段。 在第一阶段