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对CPU模拟卡的代码进行了优化，仅适用于PN532

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简介：
本项目针对PN532芯片的CPU模拟卡代码进行了深度优化，显著提升了其运行效率和稳定性，特别适合于需要高性能卡片模拟的应用场景。 CPU模拟卡工具经过优化后，能够为用卡安全提供参考。

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  • 对CPU模拟卡的代码进行了优化，仅适用于PN532
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    本项目针对PN532芯片的CPU模拟卡代码进行了深度优化，显著提升了其运行效率和稳定性，特别适合于需要高性能卡片模拟的应用场景。 CPU模拟卡工具经过优化后，能够为用卡安全提供参考。
     
  • FastDPM的C++完整代码（仅适用于CPU），仍具较大优化潜力。
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    这段代码实现了FastDPM算法的C++版本，专为CPU环境设计，尽管已具备良好性能，但仍留有较大的优化空间。 这篇博客文章讨论了如何使用Java进行网络编程的基础知识，并详细介绍了TCP/IP协议的实现方法以及如何创建简单的客户端服务器架构。作者通过几个具体的例子来解释这些概念，帮助读者更好地理解在网络环境中构建应用程序的基本原理和技术细节。 为了使讲解更加清晰易懂，文中还提供了一些代码示例供参考和学习。此外，文章也提到了在实际开发中可能遇到的一些常见问题及其解决方案，旨在为开发者们解决相关技术难题时提供一定的指导作用。
     
  • MATLAB图像去模糊源码-CCPi-Regularisation-Toolkit：包含CPU/GPU优化的正则化模块集合，适用于迭代处理...
    优质
    这是一个开源项目，提供了基于MATLAB的图像去模糊算法源代码，采用CCPi工具包，支持CPU和GPU加速，并包含了多种正则化技术以改善图像质量。 在使用MATLAB进行图像去模糊处理的过程中，CCPi规范化工具包是非常重要的资源之一。掌握这个工具包的发展对于利用Anaconda二进制文件迭代图像重建（IIR）方法来说是必要的，因为正则化技术在这个过程中起着关键作用，确保了问题的收敛性和可解性。 CCPi正则化工具包（简称CCPi-RGL），提供了一系列2D和3D的正则化策略来优化IIR方法的表现，包括提高信噪比(SNR)以及分辨率。这个库支持标量与矢量数据集，并且可以配合PDHG、Douglas-Rachford、ADMM、FISTA等算法一起使用。 CCPi-RGL的主要目标是解决图像去噪问题。其核心模块用C-OMP和CUDA语言编写，同时提供了MATLAB和Python的接口供用户调用。在安装此工具包之前，请确保已经具备了相应的先决条件：如Python（建议版本为3.5或2.7）以及赛顿C编译器nvcc（属于NVIDIA CUDA SDK的一部分）。 CCPi-RGL提供的模块包括： - 单通道（标量数据处理） - Rudin-Osher-Fatemi (ROF) 总变化：适用于二维和三维图像，支持CPU与GPU运算。 - 快速渐变投影(FGP)总变化：同样适用于2D/3D场景，并且可以在CPU或GPU上执行。 - Split Bregman（SB）Total Variational方法。
     
  • 利用模拟退火(SA)与马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)算法进行模型参数优化（含Python代码实现）
    优质
    本研究结合了模拟退火(SA)和马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法，提出了一种高效的模型参数优化策略，并提供了详细的Python代码实例。 使用模拟退火（SA）和马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法进行模型参数寻优的Python完整源码可以应用于多种场景，例如在冰震模拟模型中找到最佳参数以提高预测精度或优化性能。这些方法结合了全局搜索能力和局部细化能力，能够有效解决复杂机器学习问题中的参数调优难题。
     
  • 基于自适应模拟退火粒子群优化的单目标优化问题求解代码（ASAPSO）.zip
    优质
    本资源提供了一种创新算法——自适应模拟退火粒子群优化(ASAPSO)，用于高效解决各类单目标优化问题，内含完整源码及详尽文档。 版本：MATLAB 2019a 领域：基础教程 内容：智能优化算法-粒子群算法 适合人群：本科、硕士等教研学习使用
     
  • ThrottleStop v6.0 汉化版（适用于4代CPU锁频）
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    ThrottleStop v6.0汉化版是一款专为第四代处理器设计的超频和监控软件，支持锁频功能，帮助用户优化电脑性能并解锁隐藏潜力。 ThrottleStop v6.0 汉化（适用于4代CPU 锁频）
     
  • RNNoise-Windows: 适用于Windows的RNNoise演示程序，已针对MSVC和VS进行优化和重构。
    优质
    RNNoise-Windows是一款专为Windows系统设计的RNNoise音频降噪演示程序，经过微软Visual Studio编译环境下的优化与代码重构，提供更佳性能体验。 这是一个在Windows平台上的RNNoise演示程序。该程序经过了调整以便使用MSVC、VS2017或VS2019进行编译，并且该项目还支持其他平台的CMake配置。 文件中的某些代码，例如`./src/celt_lpc.c`和`./src/pitch.c`已被修改，以确保RNNoise在Windows平台上能够运行。需要注意的是，这些改动是基于C99标准完成的，但MSVC并不完全兼容该语言标准（如不支持可变长度数组）。此外，一些用于训练的Python脚本也经过了调整来修复错误并提高易用性。 使用方法：您可以在名为Rnnoise-windows的VS项目中引用rnnoise_demo()函数获取更多信息。初始化RNNoise模块如下： ```c DenoiseState* pRnnoise = rnnoise_create(NULL); ``` 处理噪声帧和输出的方法可以参考程序中的相关部分，具体细节请查看项目的文档或源代码。
     
  • 利用MATLAB进行蒙特卡洛模拟实验
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    本项目旨在通过MATLAB软件平台开展蒙特卡洛模拟实验，探索随机数生成、概率分布及复杂系统建模技术，以提升数值计算与仿真分析能力。 使用MATLAB进行蒙特卡洛实验的源代码示例是基于已有的基金部分均值和标准差数据实施的。此实验还涉及对各个基金结果进行MATLAB作图对比。
     
  • 【GRNN预测模型】利用遗传算法优化GRNN进行数据回归拟合的Matlab代码.zip
    优质
    本资源提供基于遗传算法优化的GRNN预测模型MATLAB实现，适用于复杂非线性系统的数据回归分析与建模，助力提高预测精度。 基于遗传算法优化GRNN实现数据回归拟合的MATLAB源码提供了预测模型的相关内容。该代码集成了遗传算法来改进一般的径向基函数网络（GRNN），以提高数据回归分析的效果。下载后可以用于深入研究和学习如何结合这两种技术进行有效的数据分析与建模工作。