PasswordZilla 2.0

转载 于 2008-02-15 15:21:00 发布 · 524 阅读 · 0
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#passwords #features

 What's new: Counter of unique passwords ; Save and open project functions; More quantity; More mask's variants; Some useful other features; http://www.softaddress.com/PasswordZillaSetup.exe
PasswordZilla v1.5
Linhanshi Blog
01-20 665
 PasswordZilla is a powerful password and hash generator. Its interface is simple, and easy to comprehend. PasswordZilla allows you to easily generate and store passwords and hash. It will be helpful
基于Matlab的脑电波睡眠阶段识别：功率能量分析方法
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本研究采用Matlab平台构建脑电信号分析系统，通过量化不同频段的功率谱密度特征，实现对睡眠周期的阶段性判别。系统首先对采集的原始脑电数据进行预处理，包括滤波去噪与分段处理，随后计算各频段（如δ波、θ波、α波、σ波等）的能量分布，并依据国际睡眠分期标准，建立能量特征与睡眠阶段（清醒期、非快速眼动睡眠各期、快速眼动睡眠）之间的对应模型。该方法通过客观的功率指标分析，提升了睡眠分期判定的准确性与可重复性，为睡眠质量的定量评估提供了技术依据。 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！
devops 4.2.1 版本源码
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devops 4.2.1 版本源码
基于Python网络爬虫与数据挖掘技术的大众点评糖水店评论文本情感分析与商业洞察系统_项目极简说明为利用自动化爬虫技术从大众点评平台采集十大热门糖水店铺的海量用户评论数据并通过数.zip
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基于Python网络爬虫与数据挖掘技术的大众点评糖水店评论文本情感分析与商业洞察系统_项目极简说明为利用自动化爬虫技术从大众点评平台采集十大热门糖水店铺的海量用户评论数据并通过数.zip
Web开发基于Python类型提示的FastAPI框架应用：高性能RESTful API快速构建与自动化文档生成实践
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内容概要：本文介绍了FastAPI这一现代、高性能的Python Web框架，适用于基于Python 3.8+构建API服务。文章重点阐述了FastAPI的核心优势，包括高性能、快速开发、减少人为错误、良好的编辑器支持以及对OpenAPI和JSON Schema等开放标准的支持。通过类型提示、Pydantic模型和异步编程（async/await），FastAPI实现了自动数据验证、序列化和高并发处理能力。同时，框架能自动生成交互式API文档（Swagger UI和ReDoc），极大提升了开发效率与调试体验。此外，文中还提及进阶功能如依赖注入、中间件配置及数据库集成建议，帮助开发者构建完整的企业级应用。; 适合人群：具备Python基础，熟悉Web开发概念，希望快速上手高性能API开发的初中级开发者；适用于从事后端开发、微服务构建或需要快速交付API项目的技术人员； 使用场景及目标：①快速构建高性能RESTful API服务；②利用自动文档功能提升前后端协作效率；③结合异步特性处理高并发I/O操作；④通过依赖注入和中间件实现认证、日志、数据库连接等通用功能； 阅读建议：建议在学习过程中动手实践代码示例，结合运行效果理解类型提示与模型验证机制，并尝试集成数据库和中间件以掌握完整开发流程。
一个基于Python3开发的淘宝手机端商品信息与评论数据采集分析工具_包含关键词搜索商品列表获取商品ID用户ID分页爬取评论数据生成词云图导出CSV文件到result文件夹_用于电.zip
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一个基于Python3开发的淘宝手机端商品信息与评论数据采集分析工具_包含关键词搜索商品列表获取商品ID用户ID分页爬取评论数据生成词云图导出CSV文件到result文件夹_用于电.zip
zhangwei168_RNN_31876_1766321770589.zip
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基于密度峰值聚类算法与经典聚类方法在MATLAB环境中的对比实现与可视化分析项目_包含K-means聚类算法DBSCAN密度聚类算法以及基于密度峰值的聚类算法DPC的完整MA.zip
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基于密度峰值聚类算法与经典聚类方法在MATLAB环境中的对比实现与可视化分析项目_包含K-means聚类算法DBSCAN密度聚类算法以及基于密度峰值的聚类算法DPC的完整MA.zip
机械臂阻抗控制仿真系统Matlab实现
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**机械臂阻抗控制仿真程序（MATLAB实现）** 本项目提供了一套完整的机械臂阻抗控制仿真解决方案，采用MATLAB编程环境实现。该程序集成了核心控制算法、动力学建模以及交互力仿真模块，旨在为相关领域的研究与教学提供一个结构清晰、功能完备的仿真平台。 **核心内容概述：** 1. **控制算法实现**：程序实现了基于位置的阻抗控制策略。该策略通过构建虚拟的弹簧-阻尼系统模型，动态调节机械臂末端执行器的位置指令，以模拟与外部环境交互时的柔顺行为。算法核心在于求解二阶目标阻抗方程，生成适配的轨迹修正量。 2. **仿真环境构建**：包含一个典型的平面或空间多自由度机械臂动力学模型。该模型采用拉格朗日方法建立，能够准确计算机械臂在运动过程中的关节力矩。同时，仿真环境设置了可自定义的虚拟接触平面，用于模拟机械臂与环境之间的接触力。 3. **交互过程仿真**：通过预设的轨迹任务（如点到点运动、轨迹跟踪），演示机械臂在自由空间运动以及与环境发生接触时的完整动态过程。仿真结果将直观展示不同阻抗参数（刚度、阻尼、惯性）对系统接触力与位置跟踪误差的影响规律。 **主要功能与输出：** * 执行主脚本可自动完成仿真计算，并生成多幅分析图表。 * 关键输出包括：各关节角度、角速度、控制力矩随时间的变化曲线；末端执行器的实际运动轨迹与期望轨迹对比；末端与环境之间的接触力/力矩曲线。 * 通过修改参数配置文件，用户可便捷地调整机械臂模型参数、阻抗控制参数、期望轨迹以及环境接触刚度等，以验证不同工况下的控制性能。 本程序代码结构模块化，注释详尽，便于使用者理解算法流程并进行二次开发，适用于机械臂柔顺控制、人机交互等领域的算法验证与初步研究。 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！
Python循环神经网络快速启动指南项目_一个面向初学者和中级开发者的详细教程与代码库旨在通过清晰易懂的步骤和实例帮助用户快速掌握循环神经网络RNN的基本概念核心原理及其.zip
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基于MATLAB平台开发的PCA人脸识别系统_从生活照中自动检测定位人脸区域并分割出人脸图像_利用主成分分析算法对分割后的人脸图像进行降维处理_将降维后的特征向量与预先构建的人脸特.zip
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【抗干扰】雷达抗ISRJ干扰新路径：发射波形与非匹配滤波联合设计详解【附MATLAB代码】.zip
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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
基于循环神经网络预测股价的深度学习项目_利用LSTM模型对股票历史日K线数据进行时间序列分析与多特征价格预测_通过获取tushare金融数据接口的股票交易数据包括开盘价最高价.zip
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基于循环神经网络预测股价的深度学习项目_利用LSTM模型对股票历史日K线数据进行时间序列分析与多特征价格预测_通过获取tushare金融数据接口的股票交易数据包括开盘价最高价.zip
OpCore-Simplify-main.zip
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蜘蛛纸牌的52张牌加背面卡1张共53张牌资源无大小王
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MATLAB543_qichechurukujifei_matlab_656_1766312095753.zip
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Notepad-v3.6.3-mac-arm64-12.3.dmg
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基于Matlab编程的BP神经网络算法实现与自动训练系统_该项目专注于利用Matlab平台实现经典的反向传播神经网络算法通过构建包含单隐含层的网络结构集成数据预处理权重初始化.zip
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基于Matlab编程的BP神经网络算法实现与自动训练系统_该项目专注于利用Matlab平台实现经典的反向传播神经网络算法通过构建包含单隐含层的网络结构集成数据预处理权重初始化.zip
【IEEE顶刊复现】水下机器人AUV路径规划和MPC模型预测控制跟踪控制（复现）（Matlab代码实现）
最新发布
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【IEEE顶刊复现】水下机器人AUV路径规划和MPC模型预测控制跟踪控制（复现）（Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕【IEEE顶刊复现】水下机器人AUV路径规划和MPC模型预测控制跟踪控制展开，提供了基于Matlab的代码实现方案。内容涵盖AUV在复杂水下环境中的路径规划算法设计与模型预测控制（MPC）技术的应用，重点实现了轨迹跟踪控制的仿真与优化。该资源不仅包括完整的Matlab代码，还涉及控制系统建模、优化求解器集成（如YALMIP工具包）、状态反馈控制策略的设计与验证，适用于高精度动态环境下的自主导航系统研究。文档同时列举了大量相关科研方向的技术支持内容，突出其在智能优化、路径规划、控制理论等领域的综合性应用价值。; 适合人群：具备一定自动化、控制理论或机器人学基础，熟悉Matlab/Simulink环境，从事智能控制、路径规划或海洋工程相关研究的研究生、科研人员及工程技术人员；尤其适合需复现高水平期刊成果的研究者。; 使用场景及目标：①复现IEEE顶刊关于AUV路径规划与MPC控制的研究成果；②深入理解模型预测控制在非线性动态系统中的应用机制；③开展水下机器人自主导航、轨迹跟踪、避障控制等相关课题的仿真研究与算法优化；④结合YALMIP等工具进行优化控制问题建模与求解。; 阅读建议：建议读者结合提供的网盘资源（含完整代码与依赖文件），按照文档指引逐步运行和调试程序，重点关注MPC控制器参数设置、状态约束处理及路径优化目标函数构建。同时可参考文中列出的其他研究方向拓展应用场景，提升科研效率与创新能力。
参数辨识基于粒子群的非平稳重复过程参数辨识（跟踪）研究（Matlab代码实现）
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【参数辨识】基于粒子群的非平稳重复过程参数辨识（跟踪）研究（Matlab代码实现） 内容概要：本文围绕“基于粒子群的非平稳重复过程参数辨识（跟踪）研究”展开，利用Matlab代码实现粒子群优化算法（PSO）在非平稳重复过程中的参数辨识与动态跟踪。研究重点在于应对系统参数随时间变化的挑战，通过粒子群算法的全局搜索能力，对重复过程中不断演变的参数进行实时估计与更新，提升辨识精度与收敛速度。文中结合仿真案例验证方法的有效性，展示了该算法在处理非平稳、强耦合、重复性工业过程中的优势，适用于需要在线参数估计的控制系统设计与优化。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，熟悉智能优化算法（如粒子群算法）和系统辨识理论的研究生、科研人员及自动化、控制工程领域的工程师；适合从事过程控制、智能制造、系统建模等相关方向的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于非平稳动态系统的在线参数估计与状态跟踪，如化工过程、制造工艺、电机控制等重复性工业场景；②为复杂系统建模提供参数辨识解决方案，提升模型准确性；③结合Matlab仿真平台，帮助研究人员快速实现算法验证与性能对比，推动控制算法的实际落地。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解粒子群算法在参数辨识中的实现细节，重点关注适应度函数设计、参数编码方式及收敛性分析。同时可拓展学习其他智能优化算法在类似问题中的应用，以提升综合解决问题的能力。
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