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彩虹外链网盘，是一款PHP网盘与外链分享程序，支持所有格式文件的上传， 可以生成文件外链、图片外链、音乐视频外链，生成外链同时自动生成相应的UBB代码和HTML代码， 还可支持文本、图片、音乐、视频在线预览，这不仅仅是一个网盘， 更是一个图床亦或是音乐在线试听网站。 新版本支持对接阿里云OSS、腾讯云COS、华为云OBS、又拍云、七牛云等云存储，同时增加了图片违规检测功能。 更新记录： V5.4： 1.修复一个高危漏洞(务必更新) 2.修复后台文件搜索等问题 V5.3： 1.新增用户系统，登录用户可保留上传记录 2.默认使用分块上传，解决大文件上传失败问题 3.上传前计算文件hash，支持极速秒传，新增文件完整性校验 4.云存储支持直接对接接口上传，无需本机中转，上传速度更快 5.云存储支持直接链接下载模式，下载速度更快 6.文件下载新增断点续传功能，视频播放可拖拽 7.新增文件搜索功能 8.增加七牛云存储 9.优化文件预览等页面样式

labview中在不清楚数组大小的情况下，向数组连续插值时，避免频繁连续申请内存导致程序出现异常，自己使用效果明显。

单水印算法在图像保护中功能较为单一，文中提出了一种基于分块的离散余弦变换DCT和离散小波变换DWT相结合的双水印算法。小波域水印算法基于人类视觉特性HVS对图像进行分解，具有较好的鲁棒性，可作为图像版权保护；基于分块的离散余弦变换水印算法鲁棒性较差但可块定位，可用于图像完整性认定。同时，设计嵌入模型时论证了两种水印的嵌入顺序，使后嵌入的dct域水印不会对先嵌入的dwt域水印形成攻击。经攻击测试，该算法DCT域水印可较好的反映出图像被篡改情况；同时DWT域水印对恶意攻击有较好的抵抗力，能作为版权保护的有效手段。

现有的自适应多尺度分块压缩感知算法忽略了高频信息在重建中的作用, 导致图像的边缘轮廓得不到充分重建; 并且在压缩分块过程中采用固定分块大小, 没有充分利用图像自身的稀疏性。针对上述不足, 提出一种多尺度分块的自适应采样率压缩感知算法。该算法充分利用小波变换后的高频信号和低频信号, 同时针对图像的固定尺寸分块进行改进。首先, 对低频部分利用自适应邻域特征的空域滤波算法消除块效应; 其次, 对高频部分依据纹理特征自适应选取图像块的大小, 实现样本块尺寸的自动划分和采样率的自适应; 最后, 分别对纹理信息各异的图像进行压缩重建仿真。结果表明, 本方法重建效果明显优于已有的自适应采样率算法。

压缩感知理论在数据获取、数据存储/传输、数据分析和处理方面有很大优势,成为近年来的研究热点.考虑到大多数图像信号信息分布有差异,编码端,在对图像分块的基础上,融合熵估计和边缘检测方法计算各图像块的信息含量,再从两个不同的角度进行分类采样:依据信息量多少将图像块分为平滑、过渡和纹理3类,使用不同的采样率采样;依据信息量的分布特征,采用不同的采样率分配策略进行采样.在解码端,根据不同类型的图像块构造不同的线性算子进行重构,再运用改进的迭代阈值算法去除块效应和噪声.实验证明,算法在提升图像重构质量的同时缩短了重构时间,并且对纹理边缘多的图像的重构效果较其他方法理想.

为解决分块并行Cholesky分解过程中各处理器间的负载平衡问题,分析了算法的下三角矩阵特性以及各轮循环和循环内部各步骤基本计算任务之间存在的依赖关系,以各步骤的矩阵块基本计算任务为顶点,任务间的依赖关系为有向边,构造有向无环图,并根据有向无环图的性质建立二级队列,然后利用该队列对就绪任务进行排队,实现任务的动态调度.研究结果表明:在矩阵块数不是非常大的情况下,该算法在时间性能上比传统的分块并行Cholesky分解算法具有明显的优势.

PIC24F系类，采用先进的PPS技术，可以自己组合管脚分配UART,SPI,让设计硬件部分更加灵活，里面包括了中文具体部件文档（如：振荡器，定时器，AD，捕获，IIC,SPI,UART），分块解析更加方便，还包涵了一份英文文档，三个头文件（.gld, .h .inc），可以方便查询具体的内部指令..

基于图像分块加密算法实现图像加密python源码+算法流程图+项目说明文档.zip 基于图像分块加密算法实现图像加密python源码+算法流程图+项目说明文档.zip 基于图像分块加密算法实现图像加密python源码+算法流程图+项目说明文档.zip 【算法解析】 该算法整体思路是通过位平面和分块加密，嵌入信息，并且能够实现可以提取信息而不解密图像，不提取信息解密图像，以及同时获取信息和图像。 恢复图像原理是通过图像平整度去判定是否恢复到原图像，所以对于某些特殊图像，无法完全复现出原本图像。 【算法流程】 加密算法->嵌入算法->解密算法->提取算法->恢复（解密+提取）算法

《数据结构与算法》-李春葆 实验报告-典型查找算法实践-二分查找、分块索引查找