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tomcat7.0以上和8.0以上合集，两个版本解压后有TXT文档说明，在这里也说一下7.0以上是安装包，8.0以上是压缩包解压直接用，8.0这个有sh脚本可以在linux里使用。

stm32f103通过485协议读取7合一传感器数据（温度、湿度、氮、磷、钾、ph、电导率）

半导体的温度特性会使压阻式压力传感器的零点和灵敏度随温度而发生漂移,是造成压力传感器测量误差的主要因素。对于高精度压力检测系统,温度漂移已成为提高其系统性能的重要障碍,在环境温度变化较大的应用领域更是如此。文章在分析多种温补方法优缺点的基础上,提出了一种结合多项式曲线拟合和三次样条插值的温度补偿方法,可以较好地提高系统性能。

三维点云机器学习检测定位圆心，拟合轴线（基于open3d和python）对应点云数据，可直接open3d读取，点云颜色为全白，包含xyzrgb

男里工高等数值分析的实验报告和源代码

ctf题库 CTF 题⽬类型⼀般分为 Web 渗透、RE 逆向、Misc 杂项、PWN ⼆进制漏洞利⽤、Crypto 密码破译。 在传统的CTF线上⽐赛中，Web类题⽬是主要的题型之⼀，相较于⼆进制、逆向等类型的题⽬，参赛者不需掌握系统底层知识；相较于密码学、杂项问题，不需具特别强的编程能⼒，故⼊门较为容易。Web类题⽬常见的漏洞类型包括注⼊、XSS、⽂件包含、代码执⾏、上传、SSRF等。

一个拟合CST曲线的程序，用来做翼型优化使用（也可以用到其它曲线拟合上）。 首先读入一个翼型数据，反求这个翼型的6*2个控制参数。通过这修改这个12个控制参数（其中的任意几个），来达到生成新的翼型的目的。(使用了NASA0714翼型作为例子 )

matlab拟合图代码FOOOF-拟合振荡和一个以上的f FOOOF是一种快速，有效且具有生理信息的工具，可以对神经功率谱进行参数化。 概述 功率谱模型将功率谱模型视为两个不同功能过程的组合： 非周期性分量，反映1 / f样特征，具有 可变数量的周期性分量（假定振荡），因为峰值上升到非周期性分量之上 这种模型驱动的方法可用于测量电生理数据（包括EEG，MEG，ECoG和LFP数据）的周期性和非周期性特性。 拟合模型以测量推定振荡的好处是，功率谱中的峰值可以根据其特定的中心频率，功率和带宽进行表征，而无需预先定义特定的目标频段并控制非周期性分量。 该模型还返回信号非周期性成分的量度，从而可以测量和比较对象内部和对象之间信号的1 / f类成分。 文献资料 可在上找到文档。 本文档包括： ：带有激励性的示例，说明了为什么我们建议对神经功率谱进行参数化 ：提供有关该模型以及如何应用该模型的分步指南 ：演示示例分析和用例以及其他功能 ：列出并描述了模块中所有可用的代码和功能 ：回答频率询问的问题 ：定义模块中使用的所有关键术语 ：包含有关如何参考和报告使用该模块的信息 依存关系 FOOOF用Py

vc运行库合集（9、10、11、12、14）x86&x64;：共有vc9（2008）、vc10（2010），vc11（2012），vc12（2013），vc14（2015）的x86和x64十个版本。