通过拍摄的魔方照片识别每个块的颜色并展示出来，手动调节hsv阈值处理，可以通过鼠标点击图像获取hsv值，可以手动更改阈值条件，通过draw函数把不符合面积阈值的轮廓去掉,欢迎讨论 https://download.csdn.net/download/qq_32107283/10950602之前这个程序有点小问题就不用看了 博客原文在这：https://blog.csdn.net/qq_32107283/article/details/86774583

如： 明文为：0123456789ABCDEF（64bit） 密钥为：0123456789ABCDEFFEDCBA98765432100123456789ABCDEF（3*64bit） 密文为： 1A4D672DCA6CB335（64bit）

1.使用pytorch，使用全连接层，而不是用卷积层，要求有两层隐含层 2. 尽一切可能提高准确率，在这里训练集上达到99.9%以上

1. 用python自建一个class类，不能使用其他高级库函数，如pytorch，tensorflow，含有两个隐含层，隐含层数量可以指定。 2. 准确率达到90以上。 3. 画出学习曲线：损失曲线核准确率曲线。

虽然均值哈希更简单且更快速，但是在比较上更死板、僵硬。它可能产生错误的漏洞，如果有一个伽马校正或颜色直方图被用于到图像。这是因为颜色沿着一个非线性标尺 - 改变其中“平均值”的位置，并因此改变哪些高于/低于平均值的比特数。一个更健壮的算法叫pHash，(我使用的是自己改进后的算法，但概念是一样的) pHash的做法是将均值的方法发挥到极致。使用离散余弦变换(DCT)降低频率。

本实验通过8086汇编指令编写DOS下常驻内存时钟,按要求在屏幕右上方显示当前时间，包括时分秒，能够正确进位及时清零。同时DOS还能正常进行其他操作。 并且通过修改，增加时间的准确度。

非常全面的习题答案，可以很好的检测自己的学习状况！

java 将excel里面的数字时间转化为准确的时间格式；具体来源有点忘记了，实现是摘自了开源代码里面的一段。

1688分类ID，类目列表，详情准确，类目大全 包括一级分类，二级分类，三级分类等,示例数据： array ( 'name' => '电工电气', 'pid' => 0, 'pids' => array ( ), 'sub' => array ( 55884010 => '塑壳式断路器', 1039696 => '低频变压器', 1039702 => 'E型变压器', onebound.cn 提供

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