文本信息隐藏是保护文本内容安全性与完整性的重要技术。综述了中文文本信息隐藏的研究进展，根据中文文本信息隐藏的线索，将已有的算法分为3类：基于文本图像的算法、基于文本格式的算法和基于文本内容的算法，分别阐述了每类算法的实现过程，分析其优势与不足，并且对比分析了它们的原理、嵌入容量和抵抗攻击能力等。此外，总结了中文文本信息隐藏技术存在的问题，并且对其研究趋势进行展望，期望为该领域的研究提供参考。

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研一做的课程设计，实现蒙文小写手写字母识别，MATLAB平台。附带操作图形界面。数据集为画板手写的300个，可替换别的数据集使用。

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绘制后，右击结束，并绘制铁路。我正在做GIS，希望对大家有用。

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Zynq的PL+PS单核裸机烧写启动例程。工程对应的演示视频：https://www.ixigua.com/6878453335222026765/

易语言写的串口调试工具，使用MSCOMM控件

新浪微博需要登录才能爬取，这里使用m.weibo.cn这个移动端网站即可实现简化操作，用这个访问可以直接得到的微博id。 分析新浪微博的评论获取方式得知，其采用动态加载。所以使用json模块解析json代码 单独编写了字符优化函数，解决微博评论中的嘈杂干扰字符 本函数是用python写网络爬虫的终极目的，所以采用函数化方式编写，方便后期优化和添加各种功能 # -*- coding:gbk -*- import re import requests import json from lxml import html #测试微博4054483400791767 comments=[] def

机器学习手写数字识别系统项目完整代码和参考报告+适用学生党+利用机器学习完成手写数字识别+博客链接：https://blog.csdn.net/shooter7/article/details/113337835 手写体数字识别是机器学习中模式识别的一个重要的研究方向，在现今这个信息化的时代中有着非常广泛的应用，例如邮件分拣、银行票据识别。，其准确率还不够理想，仍需要进一步提升。手写体数字识别系统的工作主要是运用K最邻近算法实现了对手写体数字的识别，支持上传本地图片和调用摄像头进行拍摄两种识别的途径，同时有添加完善数据集、查看测试集的识别率的功能，形成了一个比较完整的手写数字识别系统。本文还运用python的GUI编程中的tkinter模块设计了一个简洁友好的用户界面。本文重点阐述了手写数字识别图像处理流程，运用KNN算法进行分类识别，同时运用数理统计的方法对K值的选取进行优化，最后对整个系统的实现结果进行了分析。采用了TestDigits测试集，并对其进行测试，实验的数据显示本文所设计的手写体数字识别系统取得较高的识别率，对上传和拍摄的图片也有着较高的识别率。