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急急急!!!vb实现对数据库读写内容的加密,读取时对字符和数字无法解密(用xor)
zn_4880
2001-11-07 11:05:04
我的一个DEMO里实现了数字和字母的解密,但是从数据库中往外读,由于加密后生成?符号,因此对数字和字符解密无法实现,但是在我的demo中可以实现,为什么?怎么办?我已经无计可施了,救命啊,要交差了
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急急急!!!vb实现对数据库读写内容的加密,读取时对字符和数字无法解密(用xor)
我的一个DEMO里实现了数字和字母的解密,但是从数据库中往外读,由于加密后生成?符号,因此对数字和字符解密无法实现,但是在我的demo中可以实现,为什么?怎么办?我已经无计可施了,救命啊,要交差了
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zn_4880
2001-11-07
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怎么没有人来?高手呢?
y1g1y1
2001-11-07
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建议加密后的字符一律保存以十六进制字符串来保存!
我在CSDN参与的3000个帖子
今日偶然翻到,感慨万千 1:申述:版主,是否扣了我的专家分... 5:呵呵,来推荐一下我的网站,本站提供大量当今流行的免费的音乐和免费电影,常用软件、游戏、精美图库下载,希望对网友有帮助!顺便散分! 6:
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中小学校网络视频监控解决方案.doc
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分治算法实验报告.docx
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基于BACF算法的实
时
目标跟踪技术
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 在计算机视觉领域,实
时
目标跟踪是许多应用的核心任务,例如监控系统、自动驾驶汽车和无人机导航等。本文将重点介绍一种在2017年备受关注的高效目标跟踪算法——BACF(Boosted Adaptive Clustering Filter)。该算法因其卓越的实
时
性和高精度而脱颖而出,其核心代码是用MATLAB编写的。 BACF算法全称为Boosted Adaptive Clustering Filter,是基于卡尔曼滤波器改进的一种算法。传统卡尔曼滤波在处理复杂背景和目标形变
时
存在局限性,而BACF通过引入自适应聚类和Boosting策略,显著提升了对目标特征的捕获和跟踪能力。 自适应聚类是BACF算法的关键技术之一。它通过动态更新特征空间中的聚类中心,更准确地捕捉目标的外观变化,从而在光照变化、遮挡和目标形变等复杂情况下保持跟踪的稳定性。此外,BACF还采用了Boosting策略。Boosting是一种集成学习方法,通过组合多个弱分类器形成强分类器。在BACF中,Boosting用于优化目标检测性能,动态调整特征权重,强化对目标识别贡献大的特征,从而提高跟踪精度。BACF算法在设计
时
充分考虑了计算效率,能够在保持高精度的同
时
实现
快速实
时
的目标跟踪,这对于需要快速响应的应用场景(如视频监控和自动驾驶)至关重要。 MATLAB作为一种强大的数学计算和数据分析工具,非常适合用于算法的原型开发和测试。BACF算法的MATLAB
实现
提供了清晰的代码结构,方便研究人员理解其工作原理并进行优化和扩展。通常,BACF的MATLAB源码包含以下部分:主函数(
实现
整个跟踪算法的核心代码)、特征提取模块(从视频帧中提取目标特征的子程序)、聚类算法(
实现
自适应聚类过程)、Boosting算法(包含特征权重更新的代
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