cryptography research

该程序实现生成二分之二的Visual Cryptography Scheme共享。要求输入图像为二进制图像，程序会输出两个份额及它们重叠后的结果。Share 1和Share 2可以分别打印在透明纸上，叠加显示出秘密图像。此方法实现了高安全性的图像加密与解密。

概述 探讨认知无线电技术（Cognitive Radio Technology, CRT）的国际国内发展现状及其研究趋势。通过对2000年至2020年间所有关于CRT的文章进行统计分析，并以表格的形式展现，该文深入分析了CRT的总体研究情况、系统结构设计、频谱感知、频谱决策、频谱共享、频谱切换等方面的研究进展，并对现有研究成果、未来研究方向及存在的问题进行了综合性的总结和展望。 系统结构设计 集中式结构：早期广泛采用，中心节点管理控制，灵活性差。 分布式结构：逐渐重视，节点自主决策，增强适应性。 混合结构：结合集中与分布优势，成为研究热点。 频谱感知 基本原理：关键技术之一，用于检测未使

Acycle: Acycle是一个用于研究和教育的时间序列分析软件，提供强大的分析工具和用户友好的界面，适合学术研究和教学使用。

红外光谱的植被数据，还搭配了物理和生化？嗯，这套数据集来自 1993 年 Ispra 的联合研究中心，信息挺全的。做近红外、光谱特征提取或者建模实验时，用它打底方便，尤其是你想验证下预方法好不好用。 里面的可见光和近红外数据，覆盖叶片、针叶、树干这些常见植被元素，还配了对应的理化属性。结合MATLAB 工具，比如多元散射校正、一阶/二阶导数预，调试起来挺顺的。 你要是还在翻数据源找靠谱的光谱样本，不妨先拿这个试试。还能跟近红外预方法对照练练手，或者跟拉曼光谱的特征做个对比研究，也蛮有意思。 ，这类有实测+标注+物理背景的数据，不多见。如果你正折腾遥感识别、机器学习建模之类的，拿来做训练集或校验

希里尔·李伯曼的运筹学第九版英文书，真的是蛮值得推荐的一本经典教材。没有解压密码，下载也方便，适合你拿来打基础或者深入钻研模型算法。书里的内容比较系统，不管是单纯形法还是线性规划，都挺清楚，配套例子也够多，用起来顺手。 线性规划的单纯形法部分还不错，讲得比较细，结合MATLAB或者Python来跑模型也比较容易上手。尤其是你要做一些像“运输问题”、“指派问题”的项目，翻这本书真的挺省心的。 有空你也可以看看几个相关的资料，像MATLAB 运筹学整数规划示例和matlab 程序实现运筹学单纯形法，配合起来用效果更好。要是你还在入门阶段，也推荐你顺手存一份第三版中文书做对照。 如果你经常在做模型推

Web 挖掘，嗯，挺有意思的技术哦！简单来说，它是从 Web 上的各种数据中挖掘出有用的信息。比如，你可以通过网页的文本、链接，甚至用户的浏览行为，来获得一些有价值的见解。这项技术分为三大块：**Web 内容挖掘**、**Web 结构挖掘**和**Web 使用挖掘**。这三者分别从不同的角度理解 Web 数据。内容挖掘，比如从网页的文字中提取信息；结构挖掘，页面之间的链接来评估页面的价值；使用挖掘则是根据用户的行为模式来优化体验。这样做不仅能做搜索引擎优化、个性化推荐，还能提升用户体验。如果你对大数据感兴趣，这个领域蛮值得深入研究的。

The LTV-MATLAB model is a MATLAB implementation of the LTV homomorphic encryption scheme used for research purposes. It includes a full adder homomorphic circuit for experimentation and analysis. This code allows researchers to explore homomorphic encryption techniques and their applications in secu

【原创】基于JSP和SQLSERVER的酒店客房信息管理系统（查重通过） JSP与SQLSERVER技术结合，为酒店客房管理系统提供了一个高效的解决方案。 系统通过数据库交互，实现了客房的增、删、改、查功能，并优化了用户界面。 使用SQLSERVER作为后端数据库，确保了数据的稳定性和安全性。 论文详细描述了系统的设计流程、技术选型及实现方法，并进行了数据测试和性能评估。 系统不仅提升了酒店管理效率，还大大优化了客户的预定体验。 关键技术：JSP, SQLSERVER, 酒店管理系统 该系统具备高度的可扩展性，可根据需求进一步开发新的功能模块。

站点个性化技术的必要性：随着互联网用户数量的剧增，Web站点面临用户需求多样化的问题。传统的Web系统为所有用户提供相同的服务，无法满足用户个性化的需求。因此，提供个性化服务成为Web站点发展的重要趋势。个性化服务可以通过减少用户寻找信息的时间，提高浏览效率，从而增强用户体验。 个性化技术的基本思路：个性化技术包括收集用户的访问信息、分析这些信息，并根据分析结果向访问者提供合适的信息。其核心在于构建用户的特征模型，并将信息主动推送给符合特征的用户。这包括寻找与用户特征相匹配的信息，或者在用户群体中推荐感兴趣的信息。 常用个性化技术的局限性：过去在个性化服务领域中，协同过滤技术被广泛

在粒子物理学研究中，背景分离技术是数据分析的重要部分，尤其是在信号与背景的分类中，信号代表我们感兴趣的粒子事件。我使用了多种机器学习技术，尤其是背景分离，来进行数据分析，以获得在其他数据集上的分析经验。本研究包括了在Coursera的Andrew Ng机器学习课程中的一些项目，这些项目使用了Matlab进行实现。 Matlab作为一种高级科学计算语言，能够处理各种机器学习任务，特别是信号与背景的分类。课程内容包括线性回归、逻辑回归、神经网络、支持向量机、K均值聚类等常见模型的应用。这些模型的实现涉及到诸如梯度下降、成本函数等技术细节。 例如： 例1：在练习1中，我们使用了线性回归模型，通过输入