可逆跳转

该程序利用差分法，实现了一种可逆水印算法，并使用Matlab语言编写。

田军的研究《基于变化的可逆图像水印技术》实现了在整幅图片中嵌入哈希值，从而能够在无损还原后验证图像完整性。此技术还包括了对PSNR的详细分析。

可逆矩阵的 PPT 讲得还挺系统的，尤其适合刚入门或者想回顾线性代数核心概念的你。里面讲到如何判断矩阵可逆、怎么求逆，还有一些配套的 MATLAB 代码资源，实用性挺强的。 可逆矩阵的概念讲得比较清楚，PPT 配合图示，方便你理解像A-1这种逆矩阵到底是怎么来的，反向操作和单位矩阵的关系也讲得还行。 顺手还整理了几个 MATLAB 相关的参考资料。比如det(A)计算行列式的用法，或者怎么通过inv(A)求逆矩阵，都有代码例子，直接复制就能跑。尤其推荐这个 Matlab 代码计算矩阵 A 的逆矩阵及行列式，讲得蛮细。 矩阵秩、转置、特征值这些内容也串联得不错，你要是顺着 PPT 学下去，再看

FineReport 的页面跳转功能用得还挺多的，尤其是在做多报表联动、复杂查询的时候，直接通过下拉框跳转页面，体验上会更顺畅。这个资源就挺实用，打包好了完整的.rar文件，里面有报表源码、SQL 脚本，还有完整的select联动逻辑。省得你一行行敲代码，直接拿来改就行。 报表中用的是下拉框控件绑定值来做跳转操作，不需要太复杂的参数配置，只要在点击事件里好跳转逻辑就行，像： [removed].href = '目标页面.do?参数=' + 参数值; 响应也快，兼容性还不错。 SQL 那部分也整理得挺清楚，不光有 MySQL 的建表、插入，还带了些查询语句。基本上你本地起个库，直接导入就能跑。想

差分扩展的可逆水印嵌入算法，挺适合做图像内容安全的入门研究。J. Tian 的那篇经典论文里提到的算法思路清晰，代码基本就是围绕这个来的。你可以水平、垂直方向随意迭代嵌入，灵活性比较高，像是用在科研或毕业设计都挺合适的。 差值扩展的嵌入策略，还蛮聪明的：把像素值一分为二，一部分拿来藏水印，另一部分负责还原。简单说就是改了还能恢复原图，听着就安心，对吧？PSNR 的结果也一并展示，效果也能一目了然。 代码是基于Matlab写的，写法也不复杂，主要是矩阵那一块儿。嗯，跑一跑数据也不慢，你想微调参数做实验也挺方便。如果你对图像方向感兴趣，或者准备研究数字水印、图像取证什么的，这套资源还挺不错。 顺带

在Oracle数据库编程中，跳转控制是一项重要的技术。它通过标签和goto语句来管理程序的流程，但需要遵循严格的规则：例如，只能从父块跳转到子块，而不能反之；在IF语句外部无法跳转到其内部等。这些规则确保了程序的逻辑性和安全性。

在PL-SQL编程中，标号和跳转语句的使用需要注意其语法格式：使用《标号》在循环中进行标记，例如LOOP，可以通过EXIT标号[WHEN ]来退出循环；使用GOTO标号来实现跳转功能。需要注意的是，虽然可以在块内跳转，但不能从外层跳入内层循环或子程序中。由于goto语句的限制和缺点，建议在编程中尽量避免使用或者减少使用。

Excel 里单元格的点击事件玩法，真的蛮多花样的。这段代码挺实用，主要是通过点击单元格，拿到里面的文本内容，用这内容去筛选另一个 sheet 页的数据，筛完直接跳过去，整个过程自动又丝滑。 点击跳转到指定单元格？没问题。你只要设置好目标位置，点击之后就能自动定位，免去了手动翻页找的麻烦。而且响应也快，逻辑清晰，适合嵌在数据看板、交互式报表里用。 事件绑定也简单，比如用 VBA 给单元格挂个事件，像 Worksheet_SelectionChange，点哪里就能触发对应逻辑。筛选函数调用也不复杂，大部分人改一改都能直接上手。 对了，如果你想搞清楚单元格区域操作，Excel 区域与单元格操作指南

这篇论文介绍了麻省理工学院在NeurIPS（以前是NIPS）2018年会议上提出的逆卷积生成网络，它展示了如何从部分测量数据中恢复图像，该技术具有重要的可逆性质。如果您在工作中使用他们的代码或方法，请引用以下内容： @inproceedings{ma2018invertibility, title={Invertibility of convolutional generative networks from partial measurements}, author={Ma, Fangchang and Ayaz, Ulas and Karaman, Sertac}, booktitle={

ARMA 模型的可逆跳跃马尔可夫链蒙特卡洛（RJMCMC）采样器，是一个蛮有趣的工具，可以你 ARMA 时间序列模型。你可以用它估算模型参数，而且它支持多个模型的后验采样。你只需要调整getSettings.m中的采样器设置和数据源就能开始了，甚至可以替换所有的发行版和功能句柄。如果你对 ARMA 模型、卡尔曼滤波器和 RJMCMC 有兴趣，那这个工具可以给你带来不小的。简而言之，它不仅有理论基础，操作起来也相对简单。建议先了解一下相关背景资料，这样使用起来更得心应手。这个工具的优点在于你可以灵活配置采样器设置，同时它能包含非正常干扰的 ARMA 模型，适合那些在时间序列中灵活应对不同模型的开