MyEclips 7.0注册码破解代码

本文介绍了一个用于生成MyEclipse软件注册码的Java程序。该程序通过一系列算法处理用户ID和许可证号来生成注册码。文章详细展示了如何使用日期操作、字符串格式化、字符转换等技术实现注册码生成的过程。

import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;

public class MyEclipseGen {
private static final String LL = "Decompiling this copyrighted software is a violation of both your license agreement and the Digital Millenium Copyright Act of 1998 (
http://www.loc.gov/copyright/legislation/dmca.pdf). Under section 1204 of the DMCA, penalties range up to a $500,000 fine or up to five years imprisonment for a first offense. Think about it; pay for a license, avoid prosecution, and feel better about yourself.";

public String getSerial(String userId, String licenseNum) {
java.util.Calendar cal = java.util.Calendar.getInstance();
cal.add(1, 3);
cal.add(6, -1);
java.text.NumberFormat nf = new java.text.DecimalFormat("000");
licenseNum = nf.format(Integer.valueOf(licenseNum));
String verTime = new StringBuilder("-").append(
new java.text.SimpleDateFormat("yyMMdd").format(cal.getTime()))
.append("0").toString();
String type = "YE3MP-";
String need = new StringBuilder(userId.substring(0, 1)).append(type)
.append("300").append(licenseNum).append(verTime).toString();
String dx = new StringBuilder(need).append(LL).append(userId)
.toString();
int suf = this.decode(dx);
String code = new StringBuilder(need).append(String.valueOf(suf))
.toString();
return this.change(code);
}

private int decode(String s) {
int i;
char[] ac;
int j;
int k;
i = 0;
ac = s.toCharArray();
j = 0;
k = ac.length;
while (j < k) {
i = (31 * i) + ac[j];
j++;
}
return Math.abs(i);
}

private String change(String s) {
byte[] abyte0;
char[] ac;
int i;
int k;
int j;
abyte0 = s.getBytes();
ac = new char[s.length()];
i = 0;
k = abyte0.length;
while (i < k) {
j = abyte0[i];
if ((j >= 48) && (j <= 57)) {
j = (((j - 48) + 5) % 10) + 48;
} else if ((j >= 65) && (j <= 90)) {
j = (((j - 65) + 13) % 26) + 65;
} else if ((j >= 97) && (j <= 122)) {
j = (((j - 97) + 13) % 26) + 97;
}
ac[i] = (char) j;
i++;
}
return String.valueOf(ac);
}

public MyEclipseGen() {
super();
}

public static void main(String[] args) {
try {
System.out.println("please input register name:");
BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(
System.in));
String userId = null;
userId = reader.readLine();
MyEclipseGen myeclipsegen = new MyEclipseGen();
String res = myeclipsegen.getSerial(userId, "5");
System.out.println("Serial:" + res);
reader.readLine();
} catch (IOException ex) {
}
}
}

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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