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net 6使用ImageSharp生成图片验证码
C# net6不再使用Bitmap生成验证码,可以使用ImageSharp进行生成 注意:字体需要安装;字体文件需要存放在项目磁盘根目录下
2024-03-26 15:11:06
54.45MB
1
次世代验证码V2.3 完美破解
直接点击AntiVCode.exe打开的是未破解的。AntiVCode破解版.exe 是破解版。启动破解版会报毒,检测过无马,怕马的请不要使用了。
2024-03-24 18:43:23
1.87MB
次世代验证码
1
Android手持机PDA开发、PSAM验证、IC卡读取(CPU、M1等)、RFID读取
Android手持机PDA开发、PSAM验证、IC卡NFC读取(CPU、M1等)、RFID读取、包含说明文档及使用文档
2024-03-19 14:57:14
3.07MB
android
PSAM
RFID
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基于麻雀算法(SSA)优化径向基神经网络SSA-RBF时间序列预测 matlab代码,优化参数为扩散速度,采用交叉验证
基于麻雀算法(SSA)优化径向基神经网络SSA-RBF时间序列预测。 matlab代码,优化参数为扩散速度,采用交叉验证。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2024-03-17 13:51:12
26KB
神经网络
matlab
1
Keras多标签多分类的验证码训练集
keras进行验证码识别的训练样本集和测试样本集,每个验证码的名称即为验证码显示的字符
2024-03-15 10:20:36
7.79MB
keras
人工智能
深度学习
python
1
完美验证码识别系统,可用多种语言调用
验证码识别,使用exe进行训练集标识,无代码基础也可进行训练集标注,理论上准确率可以到百分之百,压缩包里有一部分我做好的字模和一部分测试数据,下载后可以直接用我的数据进行测试。 支持的调用方式有:易语言、VB、VB-NET、VB、TC、python、Delphi、C++、C#、按键精灵等,理论上只要是能调用dll就可以使用,如果有什么问题的话可以在线面的文章中留言,我会定期查看并回复大家的问题 https://editor.csdn.net/md/?articleId=125498768
2024-03-13 19:50:22
16.55MB
python
验证码
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A-UVM-verification-for-DAC-and-ADC-model-with-APB-BFM:具有APB BFM(总线功能模型)的UVM验证,已连接到两个只读DAC和两个只读ADC从器件。 该序列生成地址,并允许驱动程序告诉BFM选择哪个从站。 随后,四个监控器和记分板记录每个从站的测试结果
具有APB-BFM的DAC和ADC模型的UVM验证 这是一个小组项目。 具有APB BFM(总线功能模型)的UVM验证,已连接到两个只读DAC和两个只读ADC从器件。 该序列生成地址,并允许驱动程序告诉BFM选择哪个从站。 随后,四个监视器和记分板记录每个从站的测试结果。 top.sv顶部模块,包括测试,序列项,定序器和驱动程序 seq.svh序列 bfm_env.svh总线功能模型作为环境 intf.svh dac介面 adc_intf.svh adc接口 dac.sv给定的dac adc.sv给定的adc monitor1.svh DAC1监视器 monitor2_dac.svh DAC2监视器 monitor1_adc.svh ADC1监视器 monitor2_adc.svh ADC2监视器 记分板1.svh DAC1记分板 scoreboard2_dac.svh DAC2记分
2024-03-12 16:57:45
15KB
SystemVerilog
1
ecshop短信验证+发货+订单提醒插件
ecshop短信验证+发货+订单提醒插件。 里面集成了很多功能: 订单提交提醒 订单支付提醒 订单发货提醒 订单支付提醒网站客服 短信验证等。按照教程更改即可
2024-03-12 16:28:04
99KB
ecshop短信
1
基于粒子群算法优化深度置信网络(PSO-DBN)的数据回归预测,优化参数为隐藏层节点数目,反向迭代次数,反向学习率,利用交叉验证
基于粒子群算法优化深度置信网络(PSO-DBN)的数据回归预测,优化参数为隐藏层节点数目,反向迭代次数,反向学习率,利用交叉验证抑制过拟合问题,matlab代码。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2024-03-11 19:15:00
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网络
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1
基于麻雀算法优化深度置信网络(SSA-DBN)的数据回归预测,优化参数为隐藏层节点数目,反向迭代次数,反向学习率,利用交叉验证抑
基于麻雀算法优化深度置信网络(SSA-DBN)的数据回归预测,优化参数为隐藏层节点数目,反向迭代次数,反向学习率,利用交叉验证抑制过拟合问题,matlab代码。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2024-03-11 19:12:59
42KB
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