MyEclipse 6.5 序列号生成器

本文介绍了一个名为 MyEclipseGen 的 Java 应用程序,该程序能够生成 MyEclipse 软件的注册码。通过输入用户ID和许可证编号,程序将计算并返回相应的注册码。

package com.happysys;

import java.awt.event.ActionEvent;

public class MyEclipseGen extends JFrame implements ActionListener {

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 JLabel title, lkey, lvlues;
public JTextField keys, vlues;
public JButton enter, exit;

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("MyEclipseGen 6.5 注册机");
this.setLayout(null);

title = new JLabel("MyEclipseGen 6.5 注册机");// title 为MyEclipseGen 6.5
// 注册机
title.setBounds(120, 20, 150, 30);
lkey = new JLabel("Key :");
lkey.setBounds(30, 80, 50, 30);
keys = new JTextField();
keys.setBounds(80, 80, 260, 30);
lvlues = new JLabel("Value :");
lvlues.setBounds(30, 130, 50, 30);
vlues = new JTextField();
vlues.setBounds(80, 130, 260, 30);
enter = new JButton(" 确 定 ");
enter.addActionListener(this);
exit = new JButton(" 退 出 ");
exit.addActionListener(this);
enter.setBounds(80, 180, 80, 30);
exit.setBounds(230, 180, 80, 30);
this.setDefaultCloseOperation(EXIT_ON_CLOSE);// 关闭窗口
this.setResizable(false);// 最大化
this.setLocationRelativeTo(null);// 居中
this.add(title);
this.add(lkey);
this.add(keys);
this.add(lvlues);
this.add(vlues);
this.add(enter);
this.add(exit);
this.setSize(400, 300);
this.setVisible(true);
}

public static void main(String[] args) {
new MyEclipseGen();
}

@Override
public void actionPerformed(ActionEvent e) {
if (e.getSource() == enter) {
if (keys.getText() == null) {
System.out.println("0--");
JOptionPane.showMessageDialog(null, "信息不能为空");
} else {
String res = this.getSerial(keys.getText(), "5");
vlues.setText(res);
}
}
if (e.getSource() == exit) {
int chose = JOptionPane.showConfirmDialog(null, "你真的要退出吗", "系统警告",
JOptionPane.ERROR_MESSAGE);// 两个按钮一个确定,一个取消
if (chose == JOptionPane.YES_OPTION) {
System.exit(1);
}
}
}
}

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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