异或

利用异或运算保证数据传输准确性 在数字逻辑中，异或运算是一种常用的数据校验方法。其原理是：将所有数据进行异或操作，如果结果为0，则表示数据传输无误。 例如，发送方要发送数据 14H、02H、6AH、44H，其异或结果为 38H。发送方将数据和 38H 一并发送给接收方。接收方对接收到的所有数据进行异或运算，若结果为 0，则说明数据传输正确。 这种方法常用于通讯协议中，例如 TLV 格式。其中，T 代表命令字，L 代表数据长度，V 代表数据内容，校验值则是 TLV 所有数据的异或结果。 示例： 假设发送方发送以下数据： 命令字：00010100 数据长度：00010 数据内容：00010110

异或运算真值表： | A | B | A XOR B ||---|---|---|| 0 | 0 | 0 || 0 | 1 | 1 || 1 | 0 | 1 || 1 | 1 | 0 | 示例：1 XOR 1 = 01 XOR 0 = 1

在Matlab中使用BP算法独立实现异或运算，不依赖Matlab工具箱，兼容Matlab 7.0版本。

以下是使用Matlab实现两幅图像的异或运算的代码： % 读取两幅图像 img1 = imread('image1.png'); img2 = imread('image2.png'); % 将图像转换为二值图像 bw1 = imbinarize(img1); bw2 = imbinarize(img2); % 进行异或运算 result = xor(bw1, bw2); % 显示结果 imshow(result); title('异或运算结果'); 此代码将读取两幅图像，并将其转换为二值图像，然后进行异或运算，最后显示运算结果。

异或操作的巧用，真的挺适合这种“别人都是成对儿就我孤身一人”的场景。你有一个数组，除了某个数只出现一次，其他的都出现两次。最直觉的做法肯定是哈希表计数，但要线性时间又不想多占空间怎么办？嗯，这时候你就可以考虑用异或运算了。特点简单：a ^ a = 0，a ^ 0 = a，所以所有成对的数都抵消了，剩下的就是那个孤独的元素。

这段代码利用MATLAB中的newp函数建立了一个两层感知器网络，将第一层的输出作为第二层的输入。代码精简，仅有20行，能够实现解决异或问题的功能，并经过测试达到了100%的正确率。

3.1 异机恢复本节仅提供异机完全恢复的参考方法：3.1.1 环境说明3.1.2 准备工作：将源服务器数据库备份的数据文件拷贝至目标服务器的备份目录（/home/oracle/oradata/backup）。注意：如果备份脚本中存在类似命令且 IP 地址和目录正确，可省略此步骤。计划任务：0 2 * 0,4：执行异机备份脚本 shell_rman_bak_0.sh0 2 * 1,2,3,5,6：执行异机备份脚本 shell_rman_bak_1.sh

使用 MySQL 语句实现数据更新或插入：当数据存在时更新，不存在时插入。

用于生成视觉同色异谱的Matlab代码，此代码参考了弗里曼和西蒙切利的研究成果，探讨了腹侧流的等温异构体及其在自然神经科学中的应用（2011）。如需详细信息，请参阅contents.m文件。使用更现代的工具可能会显著改进或增强其功能。

连续点落在中心线同一侧的检测逻辑，挺适合做 SPC 自动化的。像你要判断过程是否有偏移，用这个规则就挺方便。只要连续 7 个点都在中心线上下同一边，就可以初步判断系统在飘了。 规则逻辑直白，不用复杂算法，判断方式写个函数就搞定。配合Matlab、Python甚至Excel都能实现，关键是思路清晰。你要是做工厂质量监控，或者图表监控稳定性，这个技巧还是蛮实用的。 另外我顺手翻了几个资源，像这篇SPC 过程统计的关键注意点，讲了不少实战要点；还有通过描点可见现在 R 图可判稳这篇，对 R 图稳定性判断也蛮细。 如果你想搞点数据可视化的活，可以看看KML 中心线转网格 Matlab 代码详解，那里面