9.9打印位置属性"Position"和"Units"用来指定图象在计算机屏幕上的位置。还有其他的五个属性用于指定图象在打印纸上的位置。这些属性被总结在表9.2中。表9.2与打印相关的图象属性参数描述PaperUnits度量纸张的单位[ {inches} |
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例8.2创建信息表并打印数据表是使用fprintf函数的有效方法。下面的脚本文件生成1到10的整数的平方根、平方和立方，并在表中显示数据，包括合适的表头。 % Script file: table.m % % 目的: % 创建一个包含平方根、平方和立方的表格。 % % 修改记录: % 日期 程序员
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介绍了一份PDF，其中包括表3.6中精选的希腊符号和数学符号的字符序列，例如α、β、γ、Δ等。此外，文章还阐述了MATLAB中用于极坐标图象的polar函数，以及一个有趣的例子：心形麦克风增益函数的极坐标图象。该例子涉及到音频处理中常用的定向麦克风和信号增益技术，非常值得一读。
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表2.3输出显示格式format命令结果例子format short保留小数点后4位（默认格式） 12.3457 format long保留小数点后14位12.345678901234567 format short e带有5位有效数字科学记数法1.2346e+00 format short g总共
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这份报告提供了“白加黑”恶意软件的详细分析，包括其特征、传播方式和对系统的潜在影响。本报告为安全专业人员和系统管理员提供应对和防御这种威胁所需的信息。
Nodejs 23 次浏览
针对未知的Android恶意应用，提出了一种综合考虑多类行为特征的混合系综算法THEA用于检测。通过动静态结合提取组件、函数调用和系统调用类特征，并设计了THEA算法评判恶意行为。实验结果表明，Androdect能够有效检测Android未知恶意应用，准确率和执行效率更优。
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本系统实现对恶意域名进行识别和管控，保障用户网络安全。 功能目标 域名分析与识别: 对系统获取的域名进行分析，识别恶意域名和 DGA 域名。 用户设备标记: 对访问恶意域名的用户设备进行标记和警示，提醒用户注意网络安全风险。 自定义名单管理: 支持用户自定义拦截名单和放行名单，灵活管控网络访问行
C++ 22 次浏览
python恶意域名DGA检测桌面系统有人工智能神经网络检测方式框架：python + tk +CNN模型+ ＲNN模型角色介绍：无训练模型模块载入模型检测输出结果模块CNN模型和ＲNN模型+的集成检测模型。集成检测模型由字符嵌入层、特征提取层和分类层三部分组成。字符嵌入层完成对输入字符的自动编码;
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