能对抗目前 PB DeCompiler ,shudepb，pbkiller 3类反编译工具反编译 能加密PB5-PB12.5 任意版本的PB程序

win7版本的谷歌浏览器和驱动，浏览器版本：版本 109.0.5414.120（正式版本） （64 位） 目前电脑的操作系统是win7，想在win7上使用python + selenium进行web自动化测试框架学习，发现谷歌浏览器支持win7的版本都比较低，驱动也比较难找。 下载的文件解压后，直接运行chromsetup.exe安装对应版本的浏览器，然后把chromedriver.exe放到想要的位置既可。

### 关于充电桩OCPP 1.6 测试用例文档（OCTT） #### 引言 本章节简要介绍了关于充电桩对接桩运营平台系统OCPP 1.6 Json协议测试用例文档的相关背景和目的。 ##### 关于文档 本文档旨在详细描述使用OCPP合规性测试工具(OCTT)对OCPP 1.6版本进行测试时所执行的测试案例。这些测试案例是基于OCPP 1.6的标准来设计的，旨在确保充电桩系统能够与各种充电站运营平台兼容。 #### 版本历史 文档版本历史部分列出了自2010年以来该测试用例文档的主要修订记录，包括每次更新的时间、修订者以及变更描述。例如： - **v1.1**：由Milan Jansen于2018年11月26日更新。 - **v1.2**：由Milan Jansen于2019年9月23日更新。 - **v1.3**：由Milan Jansen于2019年11月19日更新。 - **v1.4**：由Milan Jansen于2020年2月14日更新。 - **v1.4.3**：由Paul Klapwijk于2022年2月7日更新。 #### 通用约定 为了确保测试的一致性和有效性，文档规定了一系列适用于所有测试案例的通用规则和约定，除非明确指出例外情况。这些约定包括但不限于： - **消息格式**：所有的消息都必须遵循OCPP 1.6定义的模式。 - **发送顺序**：消息应按照场景细节中所述的方式发送，除非另有说明。 - **特殊情况处理**：在某些情况下，如StatusNotification(Charging) 和 StartTransaction.req可以互换，类似地StatusNotification(Finishing) 和 StopTransaction.req也可以互换。 - **手动操作**：如果场景中需要手动操作或外部演员的行为，会在场景细节中使用方括号标识。 - **认证方式**：当要求通过展示身份进行认证时，可以采用任何形式的身份验证方法，例如按下启动/停止按钮也是一种允许的方法。 - **验证步骤**：对于每个测试步骤，都将明确列出验证项，并对其进行分组以便于追踪。 - **可选性**：并非所有测试案例都需要被成功通过才能认定为实现了OCPP 1.6标准，有些案例是可选的或者条件性可选的。 - **错误响应**：如果工具检测到不合规的情况，将返回一个包含错误代码"correct payload, but value in"的4 call-error属性。 #### 测试案例概述 文档接下来的部分将详细介绍每个测试案例的具体内容，包括但不限于： - **测试案例编号**：用于唯一标识每个测试案例的编号。 - **测试案例名称**：清晰描述测试案例的目的和功能。 - **前提条件**：进行测试前需要满足的条件。 - **步骤描述**：按照规定的顺序执行的步骤。 - **预期结果**：在完成指定步骤后期望得到的结果。 - **实际结果**：实际执行测试案例后得到的结果。 - **验证**：针对每个步骤的验证点及其判断依据。 #### 结论 通过对OCPP 1.6测试用例文档的深入理解，可以帮助充电桩制造商和运营商更好地实现OCPP 1.6标准的要求，从而确保其产品和服务能够在全球范围内与其他充电基础设施无缝对接。此外，通过对文档中的测试案例进行逐一执行，不仅可以提高系统的稳定性和可靠性，还可以加快充电桩产品的上市时间，增强市场竞争优势。

USACO，全称United States Computer Olympiad，是美国计算机奥林匹克竞赛，旨在激励中学生通过编程解决问题，提高他们的计算思维和算法设计能力。这个压缩包文件包含的是USACO历年来所有的测试数据，这对于参赛者或者希望提升编程技能的人来说是一份宝贵的资源。 USACO竞赛分为三个级别：青铜、白银和黄金，每个级别又包含多个问题，每个问题都有对应的输入（input）和输出（output）文件。这些测试数据就是用来检验参赛者编写的程序是否能正确解决特定问题的关键。通过这些测试数据，你可以检验自己的算法是否能在各种边界条件和复杂情况下正确运行。 让我们了解测试数据的作用。在编程竞赛或项目中，测试数据用于验证程序的功能。它通常包括一系列输入，对应着预期的输出。测试数据的覆盖范围广泛，从基础的、容易处理的案例到复杂的、可能导致错误的边缘情况。USACO的测试数据设计巧妙，旨在考察参赛者的编程逻辑和对问题理解的深度。 对于青铜级别，初学者会接触到基本的数据结构（如数组、链表）和简单的算法（如排序、搜索）。测试数据可能包含简单的整数操作、字符串处理和基本的数学问题。在这个阶段，熟悉C++、Java或Python等语言的基本语法和控制流是必要的。 白银级别逐渐引入更复杂的概念，如动态规划、图论和贪心算法。测试数据将包含更多需要深入思考和优化的案例，这需要参赛者具备更强的逻辑分析能力和问题分解能力。 黄金级别则进一步挑战参赛者的算法设计和复杂度分析能力。这里可能会涉及高级数据结构（如堆、平衡树）、高级图算法（如最短路径、最小生成树）以及高级数论问题。测试数据的规模也会更大，对时间复杂度和空间复杂度的要求更高。 使用USACO的测试数据，你需要： 1. **编写程序**：根据题目描述，用合适的编程语言编写解决方案。 2. **本地测试**：使用提供的小规模测试数据进行初步验证，确保程序基本功能正常。 3. **全面测试**：使用完整的测试数据集进行测试，确保在各种边界和异常情况下程序也能正确运行。 4. **性能优化**：针对大型输入，优化代码以满足时间限制，这可能涉及到算法改进或数据结构的选择。 5. **提交代码**：将通过测试的程序提交到USACO官网，等待官方评分。 这个压缩包中的USACO所有测试数据为学习者提供了一个绝佳的实践平台，帮助他们不断提升编程技能，为参加类似竞赛或实际开发项目做好准备。通过反复练习和解题，可以培养出扎实的算法基础和高效的编程习惯，这对任何IT职业生涯都是极其有益的。

cryptopp 测试工程 md5加密； 操作系统为：windows10 x64； 编译环境为：vs2019； 包含一段测试代码和编译好的 cryptopp 工程文件。 可以直接编译运行，不需要自己重新编译 cryptopp 工程文件， 测试工程中使用的是静态编译的文件，可根据需要自己调整。

在本文中，我们将深入探讨如何使用Java来实现Tron（波场）的测试DEMO，同时结合Spring Boot框架和Gradle构建系统。Tron是一个基于区块链技术的去中心化平台，旨在提供高效、去中心化的数字娱乐内容服务。在开发过程中，Spring Boot简化了Java应用的构建和配置，而Gradle作为现代的构建工具，提供了灵活的依赖管理和构建流程定制。 我们需要在项目中集成Tron的Java SDK。这通常通过在`build.gradle`文件中添加SDK的Maven或JCenter仓库依赖来完成。例如： ```groovy dependencies { implementation 'com.tron:tron-api:版本号' } ``` 确保替换`版本号`为Tron SDK的最新稳定版本。接下来，我们创建一个Spring Boot应用，使用`@SpringBootApplication`注解来启用Spring的自动配置和组件扫描。 ```java import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; @SpringBootApplication public class TronDemoApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(TronDemoApplication.class, args); } } ``` 接下来，我们将创建一个服务类，用于与Tron网络进行交互。我们需要配置Tron节点的API端点，然后创建一个`TronClient`实例： ```java import org.tron.api.GrpcAPI; import org.tron.api.GrpcAPI.NodeApi; import org.tron.protos.Protocol.Account; import io.grpc.ManagedChannel; import io.grpc.ManagedChannelBuilder; public class TronService { private ManagedChannel channel; private NodeApi nodeApi; public TronService() { String endpoint = "http://tron-node-endpoint:50051"; // 替换为实际的Tron节点地址 channel = ManagedChannelBuilder.forAddress(endpoint).usePlaintext().build(); nodeApi = GrpcAPI.NodeApiGrpc.newBlockingStub(channel); } public Account getAccount(String address) { return nodeApi.getAccountById(GrpcAPI.BytesMessage.newBuilder().setValue(ByteString.copyFrom(address.getBytes())).build()).getBaseAccount(); } // 其他与Tron网络交互的方法... } ``` 在`TronService`类中，我们可以看到一个`getAccount`方法，它根据提供的地址获取Tron账户信息。这个类还可以扩展以包含其他Tron API的调用，如转账、智能合约部署和执行等。 为了在Spring Boot应用中使用这个服务，我们可以创建一个`@RestController`，提供HTTP API供外部调用： ```java import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; @RestController public class TronController { @Autowired private TronService tronService; @GetMapping("/account/{address}") public Account getAccount(@PathVariable String address) { return tronService.getAccount(address); } // 其他处理Tron相关请求的方法... } ``` 至此，我们已经构建了一个基本的Spring Boot应用，可以与Tron网络进行交互。在实际的测试DEMO中，你可能还需要实现更多功能，如错误处理、日志记录、身份验证等。此外，你可以使用JUnit或其他测试框架对这些功能进行单元测试和集成测试，确保代码的质量和稳定性。 Java实现Tron测试DEMO的关键在于理解Tron的API以及如何将其与Spring Boot和Gradle相结合。通过这种方式，开发者可以轻松地创建一个可扩展且易于维护的区块链应用，与Tron网络无缝交互。在实际项目中，还应关注性能优化、安全性以及遵循最佳实践。

2024北森测评题库，全真题（含答案与解析）

在图像处理领域，图像融合是一项关键技术，它涉及将多个源图像的信息有效地整合在一起，以创建一个包含更多细节和更全面信息的新图像。本资源提供的压缩包"图像融合领域常用的测试集（已配准 可直接使用）"显然是为了支持研究人员和开发者在图像融合算法的开发与评估中使用。下面我们将详细探讨图像融合、配准以及测试集的重要性。 图像融合是通过结合来自不同传感器、不同时间或不同视角的多张图像，提取各自的优势，生成一个综合图像的过程。这种技术广泛应用于遥感、医学成像、计算机视觉等多个领域。例如，在遥感中，可见光图像和红外图像的融合可以提供更丰富的地表信息；在医学成像中，MRI和CT图像的融合有助于医生更准确地定位病变位置。 “已配准”是这个测试集的一个关键特性。图像配准是指将多张图像对齐，使其具有相同的几何结构。在图像融合中，配准至关重要，因为如果不进行配准，图像的对应部分可能不匹配，导致融合结果失真。配准方法包括基于特征的配准、基于区域的配准和基于变换模型的配准等，选择哪种方法取决于图像的特性和应用场景。 测试集在图像融合研究中起着决定性作用。一个良好的测试集应包含各种场景、条件和类型的图像，以便评估融合算法的性能。这些测试集通常会提供不同分辨率、不同光照条件、不同角度和不同传感器获取的图像对。在这个“MIX”压缩包中，我们可以期待找到这样的多样化图像集合，它可以帮助开发者测试其融合算法在不同情况下的表现，从而优化算法并提高其泛化能力。 对于测试集的评价，通常使用一些客观指标，如互信息、均方误差(MSE)、结构相似度指数(SSIM)等。这些指标可以帮助量化融合结果的质量，比如对比度、清晰度、保真度等方面。同时，主观评价也是重要的，通过视觉检查来评估融合图像是否自然、是否有信息损失等。 这个“图像融合领域常用的测试集（已配准 可直接使用）”为研究者和开发者提供了一个宝贵的资源，可以加速图像融合技术的发展和改进。使用这个测试集，他们能够便捷地验证和比较不同融合算法的效果，推动图像处理技术的进步。在实际应用中，优秀的图像融合技术不仅可以提升数据的解释性和分析的准确性，还能为各种领域的决策提供强有力的支持。

Ci24R1测试程序-基本通信.rar,可以做DEMO测试，CR24R1,无线发射接收，2.4G，蓝牙 Ci24R1是一颗工作在2.4GHz ISM频段，专为低成本无线场合设计，集成嵌入式ARQ 基带协议引擎的无线收发器芯片。工作频率范围为 2400MHz-2525MHz，共有 126个 1MHz 带宽的信道。 Ci24R1 采用 GFSK/FSK 数字调制与解调技术。数据传输速率与 PA 输出功率都可以调节，支持 2Mbps,1Mbps,250Kbps 三种数据速率。高的数据速率可以在更短的时间完成同样的数据收发，因此可以具有更低的功耗。

mqtt.fx是一款基于 Eclipse Paho，使用 Java 语言编写的 MQTT 客户端工具。支持通过 Topic 订阅和发布消息，用来前期和物联网云平台调试非常方便。