Week_3_Lec_02_Code.m I = imread('eight.tif'); J = imnoise(I, 'salt & pepper', 0.09); K = medfilt2(J); figure, imshow(I); figure, imshow(J); figure, imshow(K); Week_3_Lec_10_Code.m I = imread('eight.tif'); J = imnoise(I, 'salt & pepper', 0.
前面配置好rust开发环境后，还需要一个调试功能就能用了。 不清楚的可以回看我的rust-vim安装记录 调试器，找了几款，最后还是觉得还是使用vimspector这个用的习惯，捣鼓两个整合了一下基于vimspector的调试环境，快捷键不用重新再配置。
说大胆把玩 当然是要强迫她 按照我的意思 摆出我喜欢的体位 走出我侧目的步调 扭出我满意的身姿
JSON Web Token（JWT）是一个开放标准（RFC 7519），它定义了一种方式，用于在各方之间安全地将信息作为 JSON 对象传输。由于此信息是经过数字签名的，因此可以被验证和信任。可以使用秘密（使用 HMAC 算法）或使用 RSA 或 ECDSA 的公钥/私钥对对 JWT 进行签名。
记录一下 import android.app.Service; import android.content.BroadcastReceiver; import android.content.Context; import android.content.Intent; import android.telephony.TelephonyManager; /** * 监听sim状态改变的广播，返回sim卡的状态， 有效或者无效。 * 双卡中只要有一张卡的状态有效即返回状态为有效，两张卡都无效则返
当开发登录验证系统的时候 现在基本都是使用的jwt来实现的权限校验 这时候就涉及到了jwt的加密和解密 可以参考下面的使用方法 tools/jwt.go package tools import ( "github.com/dgrijalva/jwt-go" "time" ) const SECRET = "taoshihan" type UserClaims struct { Id uint `json:"id"` Pid ui
这个改变，不仅仅体现在通信技术的演进和升级上，更体现在通信应用场景的变迁上。人们不再仅仅关注以手机为代表的消费互联网，而是将更多的注意力放在蓬勃发展的行业互联网上。
2015年5月的一天，客户发来邮件请求帮助：一个SQL执行需要11个小时，执行计划中使用nested loops好像效率差了些，能不能用hint让优化器使用hash join，用use_hash 的 hint好像没生效？
EasyNVR平台中会生成 hls、flv、ws-flv 等多种流，当用户获取对应的流地址后，可以一直播放，因此需要对流地址进行超时管理，如果超时后无法播放。
通过前两篇我们实现了如何在Service层如何访问数据，以及如何运用简单的加密算法对数据加密。这一篇我们将探索如何实现asp.net core的身份验证。
[CTSIMSupportGetSIMStatus() isEqualToString:kCTSIMSupportSIMStatusNotInserted]
LIMS 或实验室信息管理系统是一种软件类型，旨在通过跟踪与样品、实验、实验室工作流程和仪器相关的数据，提高实验室产能和效率。 LIMS 可以自动执行工作流程并跟踪实验室每天生成的所有重要样品信息、数据、工作流程和 QA/QC 结果。
[1] Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, and Steven L. Eddins. 2003. Digital Image Processing Using MATLAB. Prentice-Hall, Inc., USA.
在Linux和其他操作系统的世界里，"Shims"是一个非常重要的概念，它为系统的兼容性和安全性提供了桥梁。本文旨在深入探讨Linux中的Shims，以及它们如何在不同的场景下发挥作用。
在当今微服务和分布式系统盛行的背景下，安全、高效的用户身份验证机制显得尤为重要。为了有效管理用户的访问权限并验证用户身份，我们经常会采用各种身份验证方案。而 JSON Web Tokens（JWT）便是其中一种流行的技术，因其简洁、灵活且易于跨语言实现的特性，被广泛应用于系统的身份验证和信息交换。
RGB = imread('sy.jpg'); % 读入图像 imshow(RGB), % 显示原始图像 GRAY = rgb2gray(RGB); % 图像灰度转换 imshow(GRAY), % 显示处理后的图像 threshold = graythresh(GRAY); % 阈值 BW = im2bw(GRAY, threshold); % 图像黑白转换 imshow(BW), % 显示处理后的图像 BW = ~ BW; % 图像反色 imshow(BW), % 显示处理后的图像 1.图像反转 MATLAB程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); J=double(I); J=-J+(256-1); %图像反转线性变换 H=uint8(J); subplot(1,2,1),imshow(I); subplot(1,2,2),imshow(H); 2.灰度线性变换 MATLAB程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); subplot(2,2,1),imshow(I); title('原始图像'); axis([50,250,50,200]); axis on; %显示坐标系 I1=rgb2gray(I); subplot(2,2,2),imshow(I1); title('灰度图像'); axis([50,250,50,200]); axis on; %显示坐标系 J=imadjust(I1,[0.1 0.5],[]); %局部拉伸，把[0.1 0.5]内的灰度拉伸为[0 1] subplot(2,2,3),imshow(J); title('线性变换图像[0.1 0.5]'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 K=imadjust(I1,[0.3 0.7],[]); %局部拉伸，把[0.3 0.7]内的灰度拉伸为[0 1] subplot(2,2,4),imshow(K); title('线性变换图像[0.3 0.7]'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 3.非线性变换 MATLAB程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); I1=rgb2gray(I); subplot(1,2,1),imshow(I1); title('灰度图像'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 J=double(I1); J=40*(log(J+1)); H=uint8(J); subplot(1,2,2),imshow(H); title('对数变换图像'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 4.直方图均衡化 MATLAB程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); I=rgb2gray(I); figure; subplot(2,2,1); imshow(I); subplot(2,2,2); imhist(I); I1=histeq(I); figure; subplot(2,2,1); imshow(I1); subplot(2,2,2); imhist(I1); 5.线性平滑滤波器 用MATLAB实现领域平均法抑制噪声程序： I=im
、稳健（即不改变等值元素间的相对顺序）的排序算法，在处理真实世界数据（经常出现部分有序情况）时表现出色，而不只是为学术研究。
在用plt.imshow和cv2.imshow显示同一幅图时可能会出现颜色差别很大的现象。 这是因为：opencv的接口使用BGR，而matplotlib.pyplot 则是RGB模式
matplotlib中使用errorbar()绘制误差棒图来表示被测量的误差范围。
在这篇文章中，我将继续ASP.NET Identity 之旅，这也是ASP.NET Identity 三部曲的最后一篇。在本文中，将为大家介绍ASP.NET Identity 的高级功能，它支持声明式并且还可以灵活的与ASP.NET MVC 授权结合使用，同时，它还支持使用第三方来实现身份验证。 关于ASP.NET Identity 的基础知识，请参考如下文章： ASP.NET MVC 随想录——开始使用ASP.NET Identity，初级篇 ASP.NET MVC 随想录——探索ASP.NET
一、imfinfo函数——查看图像文件信息，注意参数是文件路径和文件名，不是图像对应的矩阵。
最近十年，笔者参与过制药行业的5个SAP实施项目。这些项目的客户都是世界500强里知名的制药行业跨国企业，这些SAP项目都是客户的欧美总部将其全球模板推广到中国的制造工厂的rollout项目，使得海外工厂的各个部门的业务能被纳入到统一的全球管理的轨道上，方便总部进行统一管控。
前言 在访问令牌中存储其他信息，以后可以在受保护的视图中访问这些信息。这可以使用additional_claims 带有create_access_token()or create_refresh_token()函数的参数来完成。 get_jwt() 函数在受保护的路径中获取额外的数据。 additional_claims参数使用 重要的是要记住 JWT 没有加密，任何有权访问它的人都可以轻松解码 JWT 的内容。因此，您永远不应该将任何敏感信息放在 JWT 中。 官方文档示例 from flask imp
随着5G的深入建设，国内的数字化转型开始进入加速发展期。越来越多的企业关注和接触数字化和智能化，希望借此重塑自身商业模式，找到属于自己的转型升级之路。
集成 TUIKit 一般是用 cocoapods 来集成的, 当 pod install 的时候, pod 'TXIMSDK_TUIKit_iOS' 这里会从这个地址
Timsort 是一种对真实数据非常有效的排序算法。Tim Peters 在 2001 年为 Python 编程语言创造了 Timsort。Timsort 首先分析它要排序的列表，然后基于该分析选择合理方案。
相对于空域方法，频域加盲水印的方法隐匿性更强，抵抗攻击能力更强。这类算法解水印困难，你不知道水印加在那个频段，而且受到攻击往往会破坏图像原本内容。
由两部分组成，令牌类型（即：JWT）、散列算法（HMAC、RSASSA、RSASSA-PSS等）
第一财经商业数据中心（CBNData）联合有数青年观察局发布《2021青年咖啡生活消费趋势洞察》显示，精致搬砖人、潮流文艺咖、品质探索家，“恰咖啡”的青年们用一杯咖啡勾勒出都市现代生活的新图景。
在数据类型Array中，我们知道了数组的底层结构，其中cDims就是指明数组维度的，那么，我们只需要读取到cDims的值就可以了：
·边缘检测(edge)边缘检测时先要把其他格式图像转化为灰度图像>> f=imread( lbxx.bmp );>> a=rgb2gray(f);>> [g,t]=edge(a, canny );>> imshow(g)·剪贴(imcrop)、subplot 等imfinfo colormap subimageimadd imsubtract immultiply imdivideimresize imrotate(旋转)>> a=imread( onion.png );>> b=imcrop(a,[75 68 130 112]);% I2 = IMCROP(I,RECT)% RECT is a 4-element vector with the [XMIN YMIN WIDTH HEIGHT];% subplot(121)一行两列的显示，当前显示第一个图片>> subplot(121);imshow(a);>> subplot(122);imshow(b);·roipoly选择图像中的多边形区域>> a=imread( onion.png );>> c=[200 250 278 248 199 172];>> r=[21 21 75 121 121 75];>> b=roipoly(a,c,r);>> subplot(121);imshow(a);>> subplot(122);imshow(b);·roicolor按灰度值选择的区域>> a=imread( onion.png );>> i=rgb2gray(a);>> b=roicolor(i,128,255);>> subplot(121);imshow(a);>> subplot(122);imshow(b);·转化指定的多边形区域为二值掩膜poly2mask>> x=[63 186 54 190 63];>> y=[60 60 209 204 60];>> b=poly2mask(x,y,256,256);>> imshow(b);>> holdCurrent plot held>> plot(x,y, b , LineWidth ,2)·roifilt2区域滤波a=imread( onion.png );i=rgb2gray(a);c=[200 250 278 248 199 172];r=[21 21 75 121 121 75];b=roipoly(i,c,r);h=fspecial( unsharp );j=roifilt2(h,i,b);subplot(121),imshow(i);subplot(122),imshow(j);·roifill区域填充>> a=imread( onion.png );>> i=rgb2gray(a);>> c=[200 250 278 248 199 172];>> r=[21 21 75 121 121 75];>> j=roifill(i,c,r);>> subplot(211);imshow(i);>> subplot(212);imshow(j);·FFT变换f=zeros(100,100);f(20:70,40:60)=1;imshow(f);F=fft2(f);F2=log(abs(F));imshow(F2),colorbar·补零操作和改变图像的显示象限f=zeros(100,100);f(20:70,40:60)=1;subplot(121);imshow(f);F=fft2(f,256,256);F2=fftshift(F);subplot(122);imshow(log(abs(F2))) ·离散余弦变换(dct)>> a=imread( onion.png );>> i=rgb2gray(a);>> j=dct2(i);>> subplot(131);imshow(log(abs(j))),colorbar>> j(abs(j)> k=idct2(j);>> subplot(132);imshow(i);>> subplot(133);imshow(k,[0,255]);info=imfinfo( trees.tif )%显示图像信息·edge提取图像的边缘canny prewitt sobelradon 函数用来计算指定方向上图像矩阵的投影>> a=imread( onion.png );>> i=rgb2gray(a);>> b=edge(i);>> theta=0:179;>> [r,xp]=radon(b,theta);>> figure,imagesc(theta,xp,r);colormap(hot);>> xlabel( \theta(degrees) );>> ylabel( x\prime );>> title( r_{\theta}(x\prime) );>> colorb
可互操作媒体服务框架（The Framework for Interoperable Media Services, FIMS）是一个定义关于如何使用SOA架构构建媒体系统的标准的项目。 使用FIMS架构可以提供传统架构所缺少的灵活性，高效率和可扩展性。FIMS是由AMWA和EBU共同管理的特别工作组。FIMS 1.0版本在2012年最初被提出，目前仍在持续进行更新和迭代。FIMS2.0与时俱进，通过媒体云和微服务进行服务模型重构和提升，正在加速推进。
一般TensorFlow中扩展维度可以使用tf.expand_dims()。近来发现另一种可以直接运用取数据操作符[]就能扩展维度的方法。
注意：此时可能有人会说图像显示一样大小，虽然显示一样大，但是查看图像变 量会发现I、I1和I2的大小会发现已经实现了缩放，只是显示一样大小而已。
JWT (JSON Web Token） 是一种规范。这个规范允许我们使用JWT在用户和服务器之间安全传递信息.jwt分3个部分，Header 头部、Payload 载荷、Signature 签名， 用 dot(.) 点分开。想要具体理解jwt的童鞋可以自行百度，这里就不再赘述。
我们刚才已经创建了token ，在web应用中这个操作是由服务端进行然后发给客户端，客户端在下次向服务端发送请求时需要携带这个token（这就好像是拿着一张门票一样），那服务端接到这个token 应该解析出token中的信息（例如用户id）,根据这些信息查询数据库返回相应的结果。
本文系《数字图像处理原理与实践（MATLAB版）》一书之代码系列的Part2（P43~80），代码运行结果请參见原书配图，建议下载代码前阅读下文：
ImCore 是一款 .NETCore 下利用 WebSocket 实现的简易、高性能、集群即时通讯组件，支持点对点通讯、群聊通讯、上线下线事件消息等众多实用性功能。
判断 iPhone 是否插入了 SIM 卡，可以参考苹果官网的 systemconfigure framework 教程，将下面的代码复制到头文件
package com.adingxiong.pm.util; import io.jsonwebtoken.Claims; import io.jsonwebtoken.JwtBuilder; import io.jsonwebtoken.Jwts; import io.jsonwebtoken.SignatureAlgorithm; import java.util.Date; import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class
以下是基于 Centos7 手动安装中文字体的详细步骤。当测试或者生产环境服务器比较多的时候，建议使用自动化运维工具。
path刚出来时。其菜单button也算是让大多数人感到了惊艳，如今看来事实上是非常easy的就是动画的结合。
在matplotlib中，errorbar方法用于绘制带误差线的折线图，基本用法如下
在2022RSA大会上，Trusted Connectivity Alliance（TCA）联盟发表了一个名为“Catch Me If You Can: Protecting Mobile Subscriber Privacy in 5G”的议题，该议题主要针对如何在5G中对IMSI进行加密进行探讨。TCA联盟是一个全球性的非营利性行业协会，旨在完善未来网络互联中的信任机制，并希望通过保护资产、用户隐私和网络三者之间的可信连接，推动互联社会的持续发展[1]。在该议题中，TCA对比了IMSI在SIM卡和终端中进行加密的差异点，通过对比TCA认为IMSI在SIM中进行加密拥有更好的效果。
在之前的文章中简单介绍了一下asp.net core中的Identity，这篇文章将继续针对Identity进行进一步的展开。
https://github.com/miso-lims/miso-lims github加速可使用：https://kfqbvpat.fast-github.tk/-----https://github.com/miso-lims/miso-lims
由于疫情原因，让我开始了以博客的方式来学习和分享技术（持续分享的过程也是自己学习成长的过程），同时也让更多的初学者学习到相关知识，如果我的文章中有分析不到位的地方，还请大家多多指教；以后我会持续更新我的文章，望大家多多支持和关注。
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