Sentinel HASP开发教程:中文版5.10详解

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"Sentinel HASP Tutorial - Developer Kit v5.10 中文版" 这个教程主要关注 Sentinel HASP 技术,这是一种广泛使用的软件保护和授权解决方案。Sentinel 提供了一套开发人员工具包,用于帮助程序员保护他们的软件免受非法复制和未经授权的使用。这个中文版教程特别适合那些在英文文档方面遇到困难的开发者。 Sentinel 公司是 SafeNet, Inc. 的一部分,该公司的产品包括各种硬件和软件保护方案,如 Cross-Locking、Hardlock、HASP、HASP4 等。这些产品具有专利保护,涵盖了多项美国和国际专利,确保了技术的独特性和安全性。 教程中提到的 Sentinel HASP 锁是一种物理设备,通常插入计算机的 USB 端口,用于验证软件的授权。它提供方法级保护,意味着可以保护软件代码的特定部分,防止逆向工程和非法复制。Sentinel 还提供了 Sentinel HASP HL 和 SL 版本,以及 Sentinel HASP Business Studio 和 Reporting Module,用于更高级的授权管理和监控。 教程内容可能包括如何设置和使用 Sentinel 开发环境,安装必要的驱动程序,以及如何将保护机制集成到软件中。开发者会学习如何创建和管理许可证,设置不同的授权级别,以及如何在试用版和全功能版之间切换。此外,教程还可能涵盖如何使用 Sentinel HASP Reporting Module 来追踪和分析软件的使用情况。 文档中还强调了免责声明,表明虽然文档尽可能准确,但 SafeNet 不对任何因文档不准确或遗漏导致的损害负责。同时,文档中的规格可能会随时更新,而无需预先通知。 这个 Sentinel HASP Tutorial 是一个全面的指南,旨在帮助开发者理解和实施 Sentinel 的软件保护和授权系统,确保软件的安全性和商业模式的有效性。教程内容深入且实用,适合任何希望保护其知识产权的软件开发团队。

// Load Sentinel-2 TOA reflectance data. var sentinel = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2') .filterDate('2019-01-01', '2019-12-31') .filterBounds(table) .map(function(image) { var cloud_mask = ee.Image(0).where( image.select('QA60').bitwiseAnd(1<<10), 1).rename('cloud_mask'); var cloud_probability = image.select('QA60').bitwiseAnd(1024).rightShift(10).rename('cloud_probability'); var cloud_shadow_probability = image.select('QA60').bitwiseAnd(2048).rightShift(11).rename('cloud_shadow_probability'); var cloud_mask_combined = cloud_mask.or(cloud_probability.gt(20)).or(cloud_shadow_probability.gt(20)); return image.addBands(cloud_mask_combined); }) .map(function(image) { return image.clip(table); }); // Function to mask clouds using the Sentinel-2 cloud mask. var maskClouds = function(image) { var cloudMask = image.select('cloud_mask').not(); return image.updateMask(cloudMask); }; // Function to calculate the NDVI. var calculateNDVI = function(image) { var ndvi = image.normalizedDifference(['B8', 'B4']).rename('ndvi'); return image.addBands(ndvi); }; // Function to calculate the EVI. var calculateEVI = function(image) { var evi = image.expression( '2.5 * (nir - red) / (nir + 6 * red - 7.5 * blue + 1)', { 'nir': image.select('B8'), 'red': image.select('B4'), 'blue': image.select('B2') }).rename('evi'); return image.addBands(evi); }; // Apply the cloud mask, calculate the NDVI and EVI, and combine the bands. var sentinel_ndvi_evi = sentinel .map(maskClouds) .map(calculateNDVI) .map(calculateEVI) .select(['B2', 'B3', 'B4', 'B8', 'ndvi', 'evi']); // Function to filter images based on the quality of the NDVI and EVI. var filterQuality = function(image) { var ndvi_quality = image.select('ndvi').qualityMosaic('ndvi').gte(0.6); var evi_quality = image.select('evi').qualityMosaic('evi').gte(0.6); return image.updateMask(ndvi_quality.and(evi_quality)); }; // Filter the images based on the quality of the NDVI and EVI. var sentinel_filtered = sentinel_ndvi_evi.filter(filterQuality); // Create a median composite of the filtered images and display it. var sentinel_median = sentinel_filtered.median(); Map.addLayer(sentinel_median, {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], min: 0, max: 0.3}, 'Sentinel-2 Median Composite');

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