PADCAT - 通过用 NaN 填充来连接不同长度的向量M = PADCAT(V1, V2, V3, ..., VN) 连接向量 V1 到 VN 成一个大矩阵。 所有向量应该有相同的方向， 也就是说，它们都是行向量或列向量。 向量不需要具有相同的长度，较短的向量用 NaN 填充。 M 的大小由最长向量的长度决定。 为了行向量，M 将是一个 N×MaxL 矩阵，对于列向量，M 将是一个 MaxL-by-N 矩阵，其中 MaxL 是最长的长度向量。 例子： 一 = 1:5 ; b = 1:3 ; c = [] ; d = 1:4 ; padcat(a,b,c,d) % 行向量% -> 1 2 3 4 5 ％1 2 3 NaN NaN % NaN NaN NaN NaN NaN 34 NaN CC = {d.' 一种。' C。' b.' d.'}; padcat(CC{:}) %

简介 基于masscan和nmap的快速端口扫描和指纹识别工具 整个项目都是抄袭来的 抄袭 能抄袭就抄袭,因为菜 由于使用的时候遇到一些问题，比较蜜汁就自己拼凑了一下 增加ip处理,多线程处理,过滤防火墙ip,获取http请求标题 很多人反馈扫描后结果为空： 1.本地网络不支持masscan扫描 2.ip存在防火墙,端口数超过50个被剔除 3.建议使用阿里云进行扫描能稳定进行masscan扫描丢包率较低 有问题和需求请Issues 安装使用 安装(建议把masscan编译在这个masscan_to_nmap目录同级,这样就不用修改代码了) Centos 安装 Masscan (版本GIT version: 1.0.5-86-ga025970,版本低会导致-oJ masscan.json格式出现偏差导致报错) yum install git gcc make libpcap-devel yu

jave+ffmpeg在linux下获取媒体时间长度-附件资源

产生任意长度的M序列，并计算该M序列的自相关函数和功率谱密度函数。用于系统辨识

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贝塞尔曲线长度 Bezier曲线（主要是Cubic字体）广泛用于图形和设计程序中，例如SVG和Opentype字体。 有一些数学上完整的方法可以计算给定贝塞尔曲线的长度，但是它们涉及复杂的演算，而且并不总是容易得出结果。 当前用于查找贝塞尔曲线长度的非微积分方法是将其递归地分解成小段，直到曲线足够小以至于可以由一条直线近似。 该方法是时间和计算密集型的。 该项目旨在通过蛮力计算和测试一系列“快速”方法来计算贝塞尔曲线的长度。 通过计算结果并将其与递归结果进行比较，我们可以找出每种“快速”方法的差距。 希望我们能找到足够接近的东西。 准确性结果 在尝试了许多简单的几何函数之后，根据贝塞尔曲线的4个点，没有一个得到非常准确的结果（与预期的一样）。 最接近的实际上是将P1 / P2与P3 / P4之间的距离相加。 这是一张图。 橙色是当前最佳的切片方法，绿色是简单的加长法。 这里至少存在一个

AES加密解密轮转算法工具，最大支持256bit长度的密钥，明文支持HEX和字串。可供学习设计参考。

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Matlab仿真长度和速率自适应MET QC-LDPC码的构造 该项目包含Matlab平台（工具链），用于构建文章U. Vasiliy，E。Sergey和G. Svistunov的“长度和速率自适应MET QC-LDPC代码通过循环组分解构建”长度和速率自适应MET QC-LDPC代码”，《 2019 IEEE东西方设计与测试研讨会（EWDTS）》，佐治亚州巴统，2019年，第1-5页。 它允许通过长度和速率自适应提升来进行几个步骤的筛分，该自适应提升基于以下条件不受原型约束的未定义约束： 图形属性（周长，EMD）； 代码属性； 模拟下的性能 VN等的可恢复性 它支持多胎面，浮点和定点仿真。 对于低级别的误码率（块误码率），我们建议不要使用仿真，而应使用重要性采样（）。 长度适应性提升（循环分解，多户楼层提升）方法也可以通过任何其他类型进行更改（例如，地面规模的模块化提升）。 筛选的其他参数：基于频谱的最小伪重量和代码权重下的Tanner-Vontobel-Koetter下限（），EMD频谱形状（），擦除恢复能力（）可以用作代码筛选的另一阶段。