matlab代码左移掩盖可逆图像数据隐藏留下的痕迹的第一步 隐藏因预测误差扩展而导致的扩展嵌入迹线和直方图移位迹线-基于直方图移位（PEE-HS）的可逆图像数据隐藏（RIDH）。 源代码 该项目包括以下MATLAB脚本（用Matlab R2017a编写）： demo.m ：我们提出的PEE-HS RIDH方法的演示，该方法可以隐藏嵌入轨迹，同时保留可逆性。 PEHypthosis.m ：用于绘制给定图像的预测误差直方图及其假设拉普拉斯模型的函数。 detParaCap2.m ：用于找到嵌入容量参数（即T_l和T_r）的函数。 embed.m ：用于将数据有效负载嵌入给定图像封面的功能。 jsdiv.m ：用于计算两个分布之间的JS散度的函数（离散情况下的直方图）。 mockErrDet.m ：用于生成替代预测错误的函数。 recovery.m ：用于数据提取和图像恢复的功能。 作者 李东--如有疑问，请发送电子邮件至：ngli dot edu dot cn的dongli。

LFSR中的左移算法和右移算法的实现,图中算法亲测可用，正确，main函数自己制作一个调用即可

4．算术左移指令 —ASL（25）/@ASL（25） 梯形图符号及操作数取值区域 功能下一页

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matlab代码左移神经机器翻译（seq2seq）教程 作者：Thang Luong，Eugene Brevdo，赵瑞（，） 此版本的教程要求。 要使用稳定的TensorFlow版本，请考虑其他分支，例如。 如果您使用此代码库进行研究，请引用。 介绍 序列到序列（seq2seq）模型（，）在各种任务（例如机器翻译，语音识别和文本摘要）中都取得了巨大的成功。 本教程为读者提供了对seq2seq模型的全面理解，并展示了如何从头开始构建具有竞争力的seq2seq模型。 我们专注于神经机器翻译（NMT）的任务，这是带有wild的seq2seq模型的第一个测试平台。 所包含的代码轻巧，高质量，可立即投入生产，并结合了最新的研究思路。 我们通过以下方式实现这一目标： 使用最新的解码器/注意包装器，TensorFlow 1.2数据迭代器 结合我们在构建递归模型和seq2seq模型方面的专业知识 提供有关构建最佳NMT模型和复制的提示和技巧。 我们认为，提供人们可以轻松复制的基准非常重要。 结果，我们提供了完整的实验结果，并在以下公开可用的数据集上对我们的模型进行了预训练： 小型：由ET提供的TED演

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