JAVA水印

package com.page;

import java.io.File;
import java.io.FileOutputStream;
import javax.imageio.ImageIO;

import java.awt.Graphics;
import java.awt.Image;
import java.awt.image.BufferedImage;

import com.sun.image.codec.jpeg.JPEGCodec;
import com.sun.image.codec.jpeg.JPEGImageEncoder;

/**
 * 图片水印
 * waterMark.imgMark(原始文件路径, 水印文件路径);
 * 透明水印,将水印图片设置为透明背景就可以了(png格式)
 */
public class WaterMark {
 public void imgMark(String strOriginalFileName, String strWaterMarkFileName) {
  try {
   // 源文件
   File fileOriginal = new File(strOriginalFileName);
   Image imageOriginal = ImageIO.read(fileOriginal);
   int widthOriginal = imageOriginal.getWidth(null);
   int heightOriginal = imageOriginal.getHeight(null);
   // System.out.println("widthOriginal:" + widthOriginal
   // + "\theightOriginal:" + heightOriginal);

   BufferedImage bufImage = new BufferedImage(widthOriginal,
     heightOriginal, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
   Graphics g = bufImage.createGraphics();
   g.drawImage(imageOriginal, 0, 0, widthOriginal, heightOriginal,
     null);

   // 水印文件
   File fileWaterMark = new File(strWaterMarkFileName);
   Image imageWaterMark = ImageIO.read(fileWaterMark);
   int widthWaterMark = imageWaterMark.getWidth(null);
   int heightWaterMark = imageWaterMark.getHeight(null);
   // System.out.println("widthWaterMark:" + widthWaterMark
   // + "\theightWaterMark:" + heightWaterMark);

   // 水印文件在源文件的右下角
   g.drawImage(imageWaterMark, widthOriginal - widthWaterMark,
     heightOriginal - heightWaterMark, widthWaterMark,
     heightWaterMark, null);
   g.dispose();

   FileOutputStream fos = new FileOutputStream(strOriginalFileName);
   JPEGImageEncoder encoder = JPEGCodec.createJPEGEncoder(fos);
   encoder.encode(bufImage);
   fos.flush();
   fos.close();
   fos = null;
  } catch (Exception e) {
   e.printStackTrace();
   System.out.println("++WaterMark-Build the watermark fail.");
  }
 }

 // 测试
 public static void main(String[] args) {
  WaterMark waterMark = new WaterMark();
  waterMark.imgMark("d:/t3.jpg", "d:/watermark.png");
 }
}

 

以上代码来自网络

该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00,并以5分钟为间隔持续生成,体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分钟):以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成,符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动机的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较高的数值通常暗示存在异常振动,可能与潜在的机械故障相关。 扭矩(牛·米):以浮点数表征发动机输出的旋转力矩,数值区间为50至200牛·米,体现了发动机的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动机单位时间内做功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动机的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式:字符串类型变量,描述发动机当前的工作状态,主要包括:怠速(发动机运转但无负载)、巡航(发动机在常规负载下平稳运行)、重载(发动机承受高负荷或高压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练模型实现故障预测与诊断。所有数据均为合成生成,旨在模拟真实的发动机性能变化与典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动机故障判定的重要因素。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
内容概要:本文系统解析了嵌入式通信协议栈系列项目的实践路径,围绕通信原理与工程实现,阐述在资源受限的嵌入式环境中构建稳定、可扩展通信能力的方法。文章从通信基础模型出发,强调分层设计思想,涵盖物理层到应用层的职责划分,并依次讲解通信驱动、数据收发机制、帧格式解析、状态机控制、错误处理等核心技术环节。项目实践注重底层可靠性建设,如中断响应、缓冲区管理与数据校验,同时关注上层应用对接,确保协议栈支持设备配置、状态上报等实际业务。文中还突出性能优化与资源管理的重要性,指导开发者在内存与处理效率间取得平衡,并通过系统化测试手段(如异常模拟、压力测试)验证协议栈的健壮性。; 适合人群:具备嵌入式系统基础知识,有一定C语言和硬件接口开发经验,从事或希望深入物联网、工业控制等领域1-3年工作经验的工程师。; 使用场景及目标:①掌握嵌入式环境下通信协议栈的分层架构设计与实现方法;②理解状态机、数据封装、异常处理等关键技术在真实项目中的应用;③提升在资源受限条件下优化通信性能与稳定性的工程能力; 阅读建议:建议结合实际嵌入式平台动手实践,边学边调,重点关注各层接口定义与模块解耦设计,配合调试工具深入分析通信流程与异常行为,以全面提升系统级开发素养。
本文旨在系统阐述利用MATLAB Simulink平台构建正交频分复用(OFDM)通信系统仿真模型的方法,重点分析时间对齐与载波相位校准两大关键环节的实现机制。OFDM作为一种高效的多载波调制方案,通过将宽频带信号划分为若干正交子信道进行并行传输,显著提升了频谱利用率与抗多径衰落能力,因而被广泛采纳于第四代、第五代移动通信及无线局域网等标准中。 在仿真建模过程中,Simulink以其模块化的可视化建模环境,为通信系统设计者提供了便捷的构件集成与动态仿真功能。本研究基于一套完整可执行的源代码,构建了涵盖OFDM信号生成、调制、传输与接收全流程的仿真框架。该框架的核心构成单元包括:用于产生原始符号序列的数据源模块、实现数字基带信号向同相/正交分量转换的调制单元、执行频域至时域映射的逆快速傅里叶变换处理器、为抑制符号间串扰而添加的保护间隔插入单元、模拟信道衰减与噪声影响的加性高斯白噪声传输模型、在接收端进行时域至频域转换的快速傅里叶变换处理器、专门用于校正频率偏差的载波恢复单元、确保符号定时准确的时间对齐模块、将接收信号还原为数字序列的解调装置以及用于量化传输可靠性的误码率统计模块。 时间对齐过程是保障接收端正确解析符号时序的基础,其失准会直接引发相邻符号间的能量泄漏,进而恶化系统解调性能。仿真模型中通常采用滑动窗口互相关检测或基于功率比较的提前-滞后门限判定策略来实现精确的定时同步。前者通过匹配已知训练序列的峰值位置确定最佳采样时刻,后者则依据信号功率分布特征动态调整同步点。 载波相位校准旨在消除因收发端本振偏差或多普勒效应引入的相位旋转,其实现依赖于对接收信号中残留频偏的精确估计与补偿。常见算法如基于特定训练结构的频偏估计算法,通过对接收序列进行特定数学处理,提取载波频率偏移量并实施实时校正。 通过上述仿真体系的建立与参数调试,研究者能够深入探究OFDM系统在同步环节的性能边界与优化路径,不仅为理论分析提供直观的数值实验依据,也为实际通信设备的开发积累了关键的设计参考经验。所附源代码可作为深入理解OFDM系统架构及其在Simulink中工程化实现的重要学习资料。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
本数据集系统性地测量了我国各省级行政中心及地级行政区划单位与杭州市之间的地球表面最短弧长距离,旨在为探究空间地理要素与区域数字化经济演进之间的关联机制提供关键工具变量。数据内容完整收录了各观测单元的行政区划编码、规范名称、地理坐标(经度与纬度),并基于杭州市的基准坐标,采用标准球面几何模型计算出精确的空间间隔。距离量值同时以公制千米与国际通用英里单位呈现,以满足不同研究场景的需求。 数据集以两种通用格式存储:Stata专用数据格式与Excel电子表格格式,确保其可在主流统计分析平台中直接调用。除最终计算结果外,本资源包同时附有原始坐标数据与完整的Stata预处理程序代码,使研究者能够追溯计算流程,或根据特定研究需求对基础数据进行再处理与扩展分析。 该数据资源的构建遵循严谨的空间计量规范,其核心价值在于通过客观的地理距离指标,为数字经济扩散效应、区域数字金融发展差异等研究主题提供稳健的外生识别工具。在社会科学实证研究领域,此类具有明确地理物理学基础的工具变量数据集,能够显著提升因果关系推断的可靠性,对理解数字技术传播的空间衰减规律具有重要的方法论意义。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
基于AFLFast对能量分配策略改进的个人毕业设计 Mix Schedule #以下为AFLFast原公告(中文为添加) 背景: 经本人测试各个算法(EXPLOIT/AFL、EXPLORE、COE、LINEAR、QUAD、FAST)的结果进行分析发现各个策略有各个的优 势,根据之前的实验,以及结合各能量分配策略的能量分配方式,产生了一些想法,或许不同的策略适合不同的被测试对象?那 么是否可以让每个能量分配策略都有机会进行实践呢?于是设计了一款能量分配方式:设计一个转换器,根据一定的策略改变能 量分配策略,我将这样的策略称之为Mix Schedule,混合策略。 Mix Schedule中的核心策略选择: 根据测试,在我的测试结果中前三位的是FAST、COE、QUAD,我试过将每个策略都轮转的方式,反而降低了效率,所以仅采 用这三个策略。 现有策略分析: 1 . Exponential Schedule (FAST) p(i)=min⁡((α(i)/β)*(2^s(i) /f(i) ),M) 其中α(i)是算法中assignEnergy的实现。s(i)表示种子ti之前从队列T中选到的次数。f(i)表示执行状态为i的生成的输入的数量。M则 是能量的上限值。其中β>1。这其实是对COE的扩展,即当f(i)>μ时不再完全不对ti进行Fuzz处理。s (i)放在指数部分:期望的种子 队列T本质上需要一个维护一个探索低密度区的输入序列,所以如果s(i)越大,直接含义上表示从输入队列中选择ti输入的次数越 多,也就是说状态i达到的路径数越少,状态i处于低密度区,所以放在指数上,ti选取越多,就给它高能量值。 1 . Cut-Off Exponential (COE) 当 f(i)>μ P(i)=0 其他情况 p(i)=min⁡((α(i)/β)*2^s(i) ,M) 其中μ=∑i∈
在使用 Aspose.Words for Java 生成文档时,如果文档中出现了水印,并且希望去除这些水印,可以通过修改文档对象模型(DOM)来实现。Aspose.Words 提供了丰富的 API 来操作文档中的各种元素,包括水印水印通常被插入到文档的页眉或页脚中,因此要移除水印,可以遍历文档的页眉和页脚,查找并删除包含水印的段落或形状。 ### 遍历并删除水印 以下是一个示例代码,展示了如何使用 Aspose.Words for Java 移除文档中的水印[^3]: ```java import com.aspose.words.*; public class RemoveWatermark { public static void main(String[] args) throws Exception { // 加载文档 Document doc = new Document("input.docx"); // 遍历文档中的所有节 for (Section section : doc.getSections()) { // 遍历所有页眉和页脚 for (HeaderFooter headerFooter : section.getHeadersFooters()) { // 遍历页眉/页脚中的所有段落 for (Paragraph paragraph : headerFooter.getParagraphs()) { // 检查段落中是否包含水印图像 if (paragraph.getRuns().stream().anyMatch(run -> run.getShape() != null && run.getShape().hasImage())) { // 删除包含水印的段落 headerFooter.removeChild(paragraph); } } } } // 保存修改后的文档 doc.save("output.docx"); } } ``` ### 说明 - **加载文档**:首先使用 `Document` 类加载需要处理的 Word 文档。 - **遍历节**:文档中的页眉和页脚通常属于每个节(`Section`),因此需要遍历文档中的所有节。 - **遍历页眉和页脚**:对于每个节,遍历其页眉和页脚部分。 - **查找水印段落**:水印通常以图像形式插入到页眉或页脚的段落中。通过检查段落中的 `Run` 对象是否包含图像,可以判断该段落是否为水印段落。 - **删除水印段落**:找到包含水印的段落后,使用 `removeChild` 方法将其从页眉或页脚中删除。 - **保存文档**:最后将修改后的文档保存为新的文件。 ### 注意事项 - **水印类型**:如果水印是文本水印而非图像水印,则需要检查段落中的文本内容,而不是图像。 - **复杂水印**:如果水印是复杂的图形或组合对象,可能需要更复杂的逻辑来识别和删除。 - **兼容性**:Aspose.Words 的 API 在不同版本之间可能会有变化,建议参考最新的官方文档以获取最新的方法和类。 通过这种方式,可以有效地移除 Aspose.Words 生成的文档中的水印,而无需手动处理或依赖其他工具。
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