sandisksecureaccessv3.01_win

时间: 2023-05-02 10:05:02 浏览: 2328
b'sandisksecureaccessv3.01_win' 是指 SanDisk 公司推出的一个安全保护软件,它可以对 USB 闪存驱动器上的文件进行加密和保护,仅能通过输入密码进行访问。此软件适用于 Windows 操作系统。
相关问题

nmea 0183常用的版本有v3.01和v4.10

NMEA 0183是一种常用的电子导航信息标准协议,用于在船舶和导航设备之间传输数据。它定义了数据的格式和通信协议,可以实现航行数据的交换和共享。 NMEA 0183协议有多个版本,其中最常用的是v3.01和v4.10。 v3.01是NMEA 0183协议的一个较早版本,也是最简单的版本之一。它定义了基本的数据格式和通信协议,包括位置、速度、方向和时间等基本信息。虽然v3.01协议的功能相对有限,但它在许多导航设备和船舶上仍被广泛使用。 v4.10是NMEA 0183协议的更新版本,引入了一些新的功能和增强了数据传输能力。与v3.01相比,v4.10支持更多的数据类型,包括气象、水文、导航和其他传感器数据。此外,v4.10还增加了对多个设备之间的多路复用和数据筛选的支持,提高了数据传输的灵活性和效率。 无论是v3.01还是v4.10,NMEA 0183协议都具有简单、易于实现和广泛兼容的特点。通过这些标准化的版本,各个船舶和导航设备可以在数据交换和共享中实现良好的互操作性,提高了航行安全和效率。

python如何用pypdf2 3.01版本实现pdf文件的签名及签日期?

要使用 pypdf2 3.01 版本实现 PDF 文件的签名和签日期,可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,安装 pypdf2 库。可以使用命令 `pip install pypdf2==3.0.1` 进行安装。 2. 导入 pypdf2 库,打开需要签名的 PDF 文件,并准备好签名图片和签名日期。 ```python import PyPDF2 # 打开 PDF 文件并读取内容 with open('example.pdf', 'rb') as pdf_file: pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(pdf_file) pdf_writer = PyPDF2.PdfFileWriter() # 准备好签名图片和签名日期 signature_image = 'signature.png' signature_date = '2021-01-01' ``` 3. 创建一个新的 PDF 页面,并将签名图片和签名日期添加到页面上。 ```python # 创建一个新的 PDF 页面 pdf_page = pdf_writer.addBlankPage(width=400, height=400) # 将签名图片添加到页面上 with open(signature_image, 'rb') as image_file: signature_image = PyPDF2.PdfImageXObject.createFromFile(image_file) pdf_page.mergeTranslatedPage(signature_image, x=100, y=100) # 将签名日期添加到页面上 pdf_page.mergeTextStrings(signature_date, x=200, y=50) ``` 4. 将新的 PDF 页面添加到 PDF 文档中,并保存文档。 ```python # 将新的 PDF 页面添加到 PDF 文档中 pdf_writer.addPage(pdf_page) # 将 PDF 文档保存到文件中 with open('signed_example.pdf', 'wb') as output_file: pdf_writer.write(output_file) ``` 这样,就可以使用 pypdf2 3.01 版本实现 PDF 文件的签名和签日期了。

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请使用Python 代码来查找文件名为 staticprob.txt中指定字符串'staticprob = '并打印字符串后面8个字符串,以及打印字符串前面最接近字符串的时间,打印信息如下: time = 00:04:29, prob = 0.967633 time = 00:11:14, prob = 0.937645 其中文件名为 staticprob.txt 的文本文件,其中包含以下内容: [00:04:29]A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_stru.c:293] ALG_TAG begin(43952[00:04:29]) [00:04:29]A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:9701] sclu[0][x y z p]=[0.62 3.08 0.90 13.82] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:9701] sclu[1][x y z p]=[3.27 2.57 0.76 12.99] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:4984] alltrc[0] [report][x y z] = [1][0.79 2.70 1.14 0 41] [0 0 0.000000] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_static.c:2477] max noise=39921.98, indx indy= 1 6 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:5415] alltrcblk[0] [rep][x y z pre sc on] = [0][0.17 2.91 0.91 0 1 0] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_static.c:1423] Static condition check state1, 0, 0, 0, 5 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_night.c:839] TRC: 0 IS STICA7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_night.c:261] Frame 21792 bdPos 1.00 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_night.c:577] [night]trc 1 mVzIdx 12 mVz 0.11 maxIdx 0 minIdx 17 maxZ 1.31 minZ 1.25 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_night.c:651] [night]trc 1 bdside 3 bdpos 1 bspos 0 thrVzSitup 0.05 thrZDiffSitup 0.20 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_alm.c:409] Alm Cond: start[cntN][cntA][virW] = [1 0 0 0 0 50] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_alm.c:1041] obj Alm, 0, 0, 0 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_stru.c:409] trc handle[err]=[0][0] [seq,bb,cnt]=[43952 43845 43845] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:11658] obj[0][zM vzM pre st sp gtup act] = [1.15 0.00 0 0 0 1 5] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:11699] obj[0] fncId[alg rpt app][x y z] = [0 0 1][0.79 2.70 1.14] score=4 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_stru.c:364] ALG_TAG end(43952) A7_TRACE: [AI_ALG_LOG]: PhaAIPrediction finished. A7_TRACE: [AI_ALG_LOG]: staticprob = 0.967633 [00:11:14]A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:9701] sclu[0][x y z p]=[0.66 2.97 0.88 12.46] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:5415] alltrcblk[0] [rep][x y z pre sc on] = [0][0.66 3.01 1.08 0 1 0] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_static.c:1423] Static condition check state1, 0, 0, 8, 5 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:11658] obj[0][zM vzM pre st sp gtup act] = [1.06 0.00 0 0 0 1 5] A7_TRACE: [ ALG_DBG [00:11:14]] [radar_alg_stru.c:293] ALG_TAG begin(48003) [00:11:14]A7_TRACE: [AI_ALG_LOG]: PhaAIPrediction finished. A7_TRACE: [AI_ALG_LOG]: staticprob = 0.937645

某商学院在招收研究生时,以学生在大学期间的平均学分(GPA)x1与管理能力考试(GMAT)成绩x2帮助录取研究生。对申请者划归为3类。G1:录取;G2:未录取;G3:待定。表2记录了近期报考者的x1,x2值和录取情况。 表2 某商学院研究生录取情况数据 G1:录取 G2:未录取 G3:待定 序号 x1 x2 序号 x1 x2 序号 x1 x2 1 2.96 596 30 3.76 646 59 2.90 384 2 3.14 473 31 3.24 467 60 2.86 494 3 3.22 482 32 2.54 446 61 2.85 498 4 3.29 527 33 2.43 425 62 3.14 419 5 3.69 505 34 2.20 474 63 3.28 371 6 3.46 693 35 2.36 531 64 2.89 447 7 3.03 626 36 2.57 542 65 3.15 313 8 3.19 663 37 2.35 4.6 66 3.50 402 9 3.63 447 38 2.51 412 67 2.89 485 10 3.59 588 39 2.51 458 68 2.80 444 11 3.30 563 40 2.36 399 69 3.13 416 12 3.40 553 41 2.36 482 70 3.01 471 13 3.50 572 42 2.66 420 71 2.79 490 14 3.78 591 43 2.68 414 72 2.89 431 15 3.44 692 44 2.48 533 73 2.91 466 16 3.48 528 45 2.46 509 74 2.75 546 17 3.47 552 46 2.63 504 75 2.73 467 18 3.35 520 47 2.44 366 76 3.12 463 19 3.39 543 48 2.13 408 77 3.08 440 20 3.28 523 49 2.41 469 78 3.03 419 21 3.21 530 50 2.55 538 79 3.00 509 22 3.58 564 51 2.31 505 80 3.03 438 23 3.33 565 52 2.41 469 81 3.05 399 24 3.40 431 53 2.19 411 82 2.85 283 25 3.38 605 54 2.35 321 83 3.01 453 26 3.26 664 55 2.60 394 84 3.03 414 27 3.60 609 56 2.55 528 85 3.04 446 28 3.37 559 57 2.72 399 29 3.80 521 58 2.85 381 在先验概率按比例分配的假定下,对待定的申请者进行Bayes判别。

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用MATLAB计算波动率,股票历史价格为3.64 3.61 3.58 3.6 3.59 3.57 3.58 3.6 3.57 3.52 3.49 3.48 3.45 3.43 3.46 3.47 3.49 3.54 3.53 3.5 3.52 3.55 3.42 3.42 3.43 3.44 3.39 3.38 3.41 3.42 3.37 3.44 3.4 3.42 3.41 3.42 3.42 3.39 3.26 3.16 3.18 3.21 3.16 3.24 3.25 3.26 3.26 3.23 3.27 3.32 3.3 3.26 3.25 3.26 3.18 3.22 3.18 3.11 3.14 3.18 3.2 3.13 3.16 3.15 3.14 3.21 3.2 3.21 3.25 3.28 3.25 3.24 3.29 3.28 3.23 3.19 3.17 3.2 3.16 3.16 3.19 3.25 3.25 3.25 3.23 3.3 3.31 3.3 3.33 3.31 3.33 3.27 3.29 3.29 3.31 3.35 3.35 3.33 3.29 3.29 3.3 3.29 3.25 3.22 3.24 3.24 3.23 3.22 3.21 3.28 3.26 3.26 3.26 3.24 3.21 3.25 3.25 3.26 3.27 3.25 3.22 3.18 3.16 3.18 3.19 3.21 3.22 3.25 3.3 3.35 3.35 3.35 3.34 3.3 3.32 3.27 3.24 3.26 3.24 3.28 3.27 3.27 3.29 3.22 3.25 3.26 3.25 3.24 3.19 3.21 3.22 3.2 3.22 3.17 3.12 3.13 3.17 3.17 3.21 3.21 3.19 3.13 3.14 3.11 3.04 3.1 3.1 3.12 3.13 3.12 3.09 3.1 3.12 3.12 3.14 3.13 3.08 3.1 3.04 3.06 3.06 3.11 3.09 3.08 3.05 2.95 2.91 2.89 2.91 2.92 2.83 2.69 2.81 2.86 2.89 2.87 2.88 2.9 2.88 2.84 2.84 2.82 2.9 2.88 2.92 2.91 2.88 2.91 2.83 2.88 2.87 2.91 2.91 2.87 2.84 2.82 2.78 2.8 2.66 2.66 2.71 2.75 2.79 2.78 2.7 2.68 2.7 2.72 2.7 2.73 2.7 2.74 2.73 2.73 2.79 2.76 2.72 2.72 2.72 2.74 2.76 2.79 2.78 2.78 2.81 2.83 2.86 2.85 2.89 2.84 2.87 2.91 2.89 2.93 2.92 2.93 2.9 2.94 2.98 3.02 3.04 3.02 3.07 3.06 3.06 3.06 3.01 3 3.01 2.96 2.94 2.93 2.91 2.87 2.91 2.9 2.91 2.87 2.89 2.88 2.89 2.87 2.87 2.83 2.82 2.77 2.75 2.78 2.82 2.8 2.8 2.77 2.83 2.84 2.82 2.81 2.82 2.8 2.79 2.79 2.77 2.75 2.79 2.79 2.77 2.77 2.8 2.78 2.75 2.74 2.76 2.75 2.75 2.8 2.81 2.79 2.78 2.72 2.72 2.71 2.69 2.67 2.67 2.65 2.68 2.65 2.65 2.65 2.59 2.58 2.59 2.56 2.63 2.62 2.61 2.56 2.54 2.53 2.44 2.43 2.44 2.42 2.37 2.33 2.44 2.46 2.42 2.51 2.52 2.5 2.48 2.48 2.56 2.58 2.63 2.62 2.6 2.59 2.56 2.57 2.58 2.56 2.59 2.54 2.65 2.64 2.63 2.62 2.68 2.69 2.67 2.68 2.71 2.68 2.68 2.7 2.68 2.69 2.65 2.61 2.61 2.63 2.62 2.61 2.64 2.65 2.63 2.65 2.65 2.66 2.71 2.72 2.75 2.74 2.75 2.75 2.8 2.85 2.84 2.82 2.83 2.85 2.85 2.82 2.83 2.82 2.78 2.74 2.75 2.74 2.77 2.76 2.78 2.79 2.76 2.75 2.72 2.8 2.81 2.78 2.77 2.74 2.73 2.75 2.78 2.78 2.78 2.75 2.72 2.7 2.68 2.64 2.67 2.65 2.65 2.63 2.64 2.62 2.65 2.66 2.67 2.66 2.64 2.64 2.64 2.67 2.67 2.67 2.68 2.67 2.69 2.69 2.68 2.67 2.67 2.68 2.74 2.75 2.72 2.71 2.66 2.62 2.62 2.62 2.66 2.68 2.69 2.69 2.72 2.71 2.67 2.67 2.63 2.68 2.67 2.65 2.64 2.63 2.66 2.62 2.58 2.57 2.56 2.55 2.54 2.5 2.51

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![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
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可见光定位LED及其供电硬件具体型号,广角镜头和探测器,实验设计具体流程步骤,

1. 可见光定位LED型号:一般可使用5mm或3mm的普通白色LED,也可以选择专门用于定位的LED,例如OSRAM公司的SFH 4715AS或Vishay公司的VLMU3500-385-120。 2. 供电硬件型号:可以使用常见的直流电源供电,也可以选择专门的LED驱动器,例如Meanwell公司的ELG-75-C或ELG-150-C系列。 3. 广角镜头和探测器型号:一般可采用广角透镜和CMOS摄像头或光电二极管探测器,例如Omron公司的B5W-LA或Murata公司的IRS-B210ST01。 4. 实验设计流程步骤: 1)确定实验目的和研究对象,例如车辆或机器人的定位和导航。
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JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
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"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
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实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合

![实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X2pwZy9BVldpY3ladXVDbEZpY1pLWmw2bUVaWXFUcEdLT1VDdkxRSmQxZXB5R1lxaWNlUjA2c0hFek5Qc3FyRktudFF1VDMxQVl3QTRXV2lhSWFRMEFRc0I1cW1ZOGcvNjQw?x-oss-process=image/format,png) # 1.1 Kafka集群架构 Kafka集群由多个称为代理的服务器组成,这
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解释这行代码 c = ((double)rand() / RAND_MAX) * (a + b - fabs(a - b)) + fabs(a - b);

这行代码的作用是随机生成一个浮点数,范围在 a 和 b 之间(包括 a 和 b)。 其中,`rand()` 函数是 C 语言标准库中的一个函数,用于生成一个伪随机整数。`RAND_MAX` 是一个常量,它表示 `rand()` 函数生成的随机数的最大值。 因此,`(double)rand() / RAND_MAX` 表示生成的随机数在 [0, 1] 之间的浮点数。 然后,将这个随机数乘上 `(a - b) - fabs(a - b)`,再加上 `fabs(a - b)`。 `fabs(a - b)` 是 C 语言标准库中的一个函数,用于计算一个数的绝对值。因此,`fabs(a - b)
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c++校园超市商品信息管理系统课程设计说明书(含源代码) (2).pdf

校园超市商品信息管理系统课程设计旨在帮助学生深入理解程序设计的基础知识,同时锻炼他们的实际操作能力。通过设计和实现一个校园超市商品信息管理系统,学生掌握了如何利用计算机科学与技术知识解决实际问题的能力。在课程设计过程中,学生需要对超市商品和销售员的关系进行有效管理,使系统功能更全面、实用,从而提高用户体验和便利性。 学生在课程设计过程中展现了积极的学习态度和纪律,没有缺勤情况,演示过程流畅且作品具有很强的使用价值。设计报告完整详细,展现了对问题的深入思考和解决能力。在答辩环节中,学生能够自信地回答问题,展示出扎实的专业知识和逻辑思维能力。教师对学生的表现予以肯定,认为学生在课程设计中表现出色,值得称赞。 整个课程设计过程包括平时成绩、报告成绩和演示与答辩成绩三个部分,其中平时表现占比20%,报告成绩占比40%,演示与答辩成绩占比40%。通过这三个部分的综合评定,最终为学生总成绩提供参考。总评分以百分制计算,全面评估学生在课程设计中的各项表现,最终为学生提供综合评价和反馈意见。 通过校园超市商品信息管理系统课程设计,学生不仅提升了对程序设计基础知识的理解与应用能力,同时也增强了团队协作和沟通能力。这一过程旨在培养学生综合运用技术解决问题的能力,为其未来的专业发展打下坚实基础。学生在进行校园超市商品信息管理系统课程设计过程中,不仅获得了理论知识的提升,同时也锻炼了实践能力和创新思维,为其未来的职业发展奠定了坚实基础。 校园超市商品信息管理系统课程设计的目的在于促进学生对程序设计基础知识的深入理解与掌握,同时培养学生解决实际问题的能力。通过对系统功能和用户需求的全面考量,学生设计了一个实用、高效的校园超市商品信息管理系统,为用户提供了更便捷、更高效的管理和使用体验。 综上所述,校园超市商品信息管理系统课程设计是一项旨在提升学生综合能力和实践技能的重要教学活动。通过此次设计,学生不仅深化了对程序设计基础知识的理解,还培养了解决实际问题的能力和团队合作精神。这一过程将为学生未来的专业发展提供坚实基础,使其在实际工作中能够胜任更多挑战。