社区
下载资源悬赏专区
帖子详情
ADC-Measurement-1222-2004下载
PIPI_333
2018-09-01 02:39:33
该文档介绍了ADC的使用方法,以及adc输入滤波电阻电容参数的选择
相关下载链接:
//download.csdn.net/download/wocgjjc/10639672?utm_source=bbsseo
...全文
244
回复
打赏
收藏
ADC-Measurement-1222-2004下载
该文档介绍了ADC的使用方法,以及adc输入滤波电阻电容参数的选择 相关下载链接://download.csdn.net/download/wocgjjc/10639672?utm_source=bbsseo
复制链接
扫一扫
分享
举报
写回复
配置赞助广告
用AI写文章
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
打赏红包
【2026年华为杯D题】山区洪涝灾害下无人机运输与通信协同优化(思路、代码、论文,持续更新)
内容概要:本文针对传统彩色数字图像加密算法存在的密钥空间有限、随机性不足及抗干扰能力弱等问题,提出一种结合混沌系统与DNA编码的复合型彩色图像加密解密方案。通过混沌系统生成伪随机序列,对图像RGB三通道像素进行置乱与混淆,并利用DNA编码规则实现信息的高维扩散与并行处理,从而提升加密强度与安全性。文章重点对该方案的抗噪声与抗裁剪性能进行了系统性分析,实验结果表明该算法具备大密钥空间、强加密随机性,且在面对高斯噪声、椒盐噪声干扰及不同程度裁剪攻击时仍能较好恢复图像内容,展现出优良的鲁棒性与实用性。; 适合人群:具备一定图像处理、密码学基础知识的科研人员及研究生,或从事信息安全、多媒体通信领域的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于网络环境下的彩色图像安全传输与私密存储,防范信息窃取与篡改;②为高鲁棒性图像加密技术的研究提供理论支持与实验验证,推动复合加密算法在实际工程中的落地应用。; 阅读建议:建议读者结合文中提出的加密流程与实验设计,自行复现算法并对不同类型的图像数据进行测试,重点关注混沌参数敏感性、DNA编码规则选择及不同干扰场景下的解密效果,以深入理解算法的抗干扰机制与优化空间。
Html基础代码-
下载
即用.zip
打开链接
下载
源码: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 适合HTML新手的入门资源,有助于便捷地检索和查阅!涵盖了各类标签的核心用途!
Python自动化脚本合集_a3b7601f整理合集
Python自动化脚本合集_a3b7601f,内容包含源码/脚本与使用说明文档,结构清晰、注释完整,适合学习参考与二次开发,
下载
解压即可查看。
JavaScript性能优化实战|8个可跑基准测试+工程化配置模板+优化清单30条
【不讲道理,只给数据】网上讲 JS 性能的文章大多只给结论不给数据。这个包把 8 个常见优化手法真的跑了一遍,把耗时与提速倍数写出来——包括 3 项「优化后反而更慢」的结果。 ■ 实测(本机 node 实跑,见包内 04 文件) · 按 id 查找:Map 代替 find → 680 倍 · 数组去重:Set 代替双重循环 → 90 倍 · 记忆化递归:加缓存 → 800 倍 · 深拷贝:structuredClone 反而比 JSON 慢(0.44x) · 字符串拼接:现代 V8 下 += 与 join 几乎无差别(0.9x) ■ 资源内容 · 01_优化实战/:bench.js + run_all.js,8 项 before/after 基准,可直接跑,也能改成测你自己的代码 · 02_单元测试示例/:6 个工具函数 + Node 内置测试器写的测试(零依赖,不用装 Jest) · 03_工程化配置模板/:ESLint 9 扁平配置、Prettier、Vite 手动分包、Webpack 5 持久化缓存、package.json 脚本 + 逐项说明 · 04/05 真实运行结果:程序实跑输出,非手写示例 · 06_优化清单30条.md:每条标注实测结论 · 07_自检脚本:一键重跑测试与基准 ■ 使用方法 1)只需 Node 18+,不用 npm install:node 01_优化实战/run_all.js 即可看对比表 2)单元测试:cd 02_单元测试示例 && node --test 3)用 bench.js 量你项目里最慢的函数,先记基线再动手改 4)工程化配置直接拷进项目,重点看 03 里「为什么这么配」 ■ 说明 全部代码原创,可直接用于你的项目。基准数字因 CPU 与 Node 版本略有差异,趋势一致。
入侵检测数据集KDD Cup 99
KDD CUP99 数据集采集自一个模拟的美国空军局域网,涵盖了为期9周的网络连接数据,这些数据被划分为具有标签的训练部分和未标记的测试部分。测试部分与训练部分呈现出不同的概率分布特征,测试数据中包含了一些在训练数据中并未出现的攻击类型,从而增强了入侵检测的实践意义。在训练数据集合里,包含了1种正常状态标识(normal)以及22种已标记的训练攻击类型,具体内容如表1-1所示。此外,还有14种攻击类型仅出现在测试数据集合中。 源码链接: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24
下载资源悬赏专区
13,652
社区成员
12,568,660
社区内容
发帖
与我相关
我的任务
下载资源悬赏专区
CSDN 下载资源悬赏专区
复制链接
扫一扫
分享
社区描述
CSDN 下载资源悬赏专区
其他
技术论坛(原bbs)
社区管理员
加入社区
获取链接或二维码
近7日
近30日
至今
加载中
查看更多榜单
社区公告
暂无公告
试试用AI创作助手写篇文章吧
+ 用AI写文章