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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值