可逆嵌入

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

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。

利用fnn求解嵌入维度，非线性时间序列、混沌数据分析。

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={

SQLite 嵌入式移植评估 移植过程: 将 SQLite 数据库引擎集成到嵌入式系统中。 评估内容: 基本数据库操作：涵盖数据的增删改查等基本功能测试。 原子性测试：验证数据库操作的原子性，确保数据的一致性。 稳定性测试：在长时间运行、高并发等场景下评估数据库的稳定性。 主要目标: 保证 SQLite 在嵌入式环境中的稳定运行和可靠性。

SQL嵌入式编程，将数据库操作融入应用程序，实现数据与逻辑的紧密结合。 核心思想： 将SQL语句作为宿主语言的一部分，直接在应用程序中执行数据库操作。 利用宿主语言的变量、函数等功能，实现更灵活的数据处理逻辑。 通过预编译和绑定技术，提升数据库访问效率。 学习路径： 掌握SQL语言基础，熟悉常用的数据操作语句。 选择合适的宿主语言，例如C/C++、Java、Python等。 学习数据库API，了解如何连接数据库、执行SQL语句、处理结果集等操作。 实践项目，将SQL嵌入式编程应用于实际场景，例如数据分析、Web开发等。 通过学习SQL嵌入式编程，开发者可以更高效地开发数据密集型应用，实

嵌入式设备的数据存储，Ouroboros 真的蛮好用的。用 C++写的，性能靠得住，集成也比较简单。它不是那种跑在服务端的大块头数据库，而是直接嵌进你应用里的库，像 SQLite 那样用起来灵活又轻巧。 键值对、文档型甚至是图模型都能搞定，适配不同的数据结构没啥压力。比如你要记录传感器数据、用户配置、甚至设备日志，都挺合适。 性能方面它比较猛，少了网络延迟，响应也快，资源占用也小。尤其在物联网设备、边缘计算场景里，用起来还挺舒服。你可以直接用 C++操作数据，利用好语言的类型系统和底层控制能力，效率拉满。 事务支持也有，不是那种“全量 ACID”的，但像断电场景下保数据一致，基本是稳的。如果你

这份教学实例详细描述了ESQL从源码到预编译、环境配置、C项目配置，以及建立示例数据库并运行程序的整个过程。

SQLite3 以其轻量级和灵活的特点，成为嵌入式系统和小型设备开发中的热门选择。