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基于密度的DBSCAN聚类算法可以识别任意形状簇,但存在全局参数Eps与MinPts的选择需人工干预,采用的区域查询方式过程复杂且易丢失对象等问题,提出了一种改进的参数自适应以及区域快速查询的密度聚类算法。
根据KNN分布与数学统计分析自适应计算出最优全局参数Eps与MinPts,避免聚类过程中的人工干预,实现了聚类过程的全自动化。
通过改进种子代表对象选取方式进行区域查询,无需漏检操作,有效提高了聚类的效率。
对4种典型数据集的密度聚类实验结果表明,本文算法使得聚类精度提高了8.825%,聚类的平均时间减少了0.92s。

针对多用户正交频分复用系统自适应资源分配问题,提出一种改进的子载波和基于差分进化算法的功率自适应分配算法。
该算法首先在均等功率下进行子载波分配,然后通过添加约束条件检测改进步骤,改进差分进化算法,并采用该算法根据设置的兼顾用户公平性与系统容量的目标函数,全局寻优实现用户间的功率分配。
仿真结果表明,算法在低算法复杂度及兼顾用户公平性的情况下实现了较高的系统容量提升,证明其有效性。

Java毕业论文范例：俄罗斯方块源码及文档，适合学习的Java小游戏源码，俄罗斯方块的Java实现实例，包括了各个游戏控制类，比如控制面板类，继承自JPanel.上边安放预显窗口、等级、得分、控制按钮，主要用来控制游戏进程。
　　方块类，继承自线程类（Thread）*由4*4个方格（ErsBox）构成一个块，控制块的移动、下落、变形等。
　　还有游戏主类，继承自JFrame类，负责游戏的全局控制。
内含：　　*1,一个GameCanvas画布类的实例引用，　　*2,一个保存当前活动块(ErsBlock)实例的引用，　　*3,一个保存当前控制面板（ControlPanel）实例的引用;

React本机模板企业ReactNative模板应用程序展示-测试策略，全局状态管理，中间件支持，网络层，组件库集成，本地化，导航配置和持续集成。
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建筑学模板体系结构的驱动目标是关注点分离。
即：表示组件与场景（又称“屏幕”）分开。
表示组件是与事物外观有关的小组件。
场景通常定义整个应用程序屏幕，并关注事物的工作方式：它们包含演示组件并将所有内容连接在一起。
如果您有兴趣，可以。
用于响应本机架构的原子设计原子设计进一步巩固了将屏幕分离为组件和场景（容器）的想法。
该设计主要关注代码的可复用性，这使我们能够将组件区分为原子，分子和有机体。
与化学物质的原子设计类似，各成分按其成分分开。
随着每个组件的复杂性增加，它们要求的上下文也越来越多，因为每个组件都经过测试，因此可

标题中的“何凯明去雾算法matalab源代码，可直接运行”指的是采用何凯明博士提出的图像去雾算法，并且提供了相应的Matlab实现，可以直接运行。
何凯明是计算机视觉领域的知名专家，他的去雾算法在图像处理中具有重要地位，常用于改善因大气散射导致的图像模糊问题。
在图像处理中，去雾算法是一种恢复图像清晰度的技术，尤其对于户外拍摄或低能见度条件下的照片尤为关键。
何凯明的去雾算法主要基于物理模型，假设大气层对光的散射可以用一个全局的透射率（transmissionmap）来描述。
这个算法通过分析图像的暗通道特性，估计透射率，并结合全局和局部信息来恢复图像的清晰度。
描述中提到“何凯明博士的图像去雾算法源代码，经调试可直接运行处理模糊图片”，这意味着你将获得一份已经过调试、可以直接在Matlab环境中运行的代码。
这对于学习和研究图像处理技术的人员来说是非常有价值的资源。
你可以直接使用这些代码来处理你的模糊图片，无需从零开始编写算法。
在Matlab中实现图像去雾算法，通常会涉及到以下几个关键步骤：1.**暗通道预处理**：找到图像中最暗的部分，这部分通常是由于雾的影响造成的，可以用来估计大气散射。
2.**透射率估计**：根据暗通道特性，估算出图像中每个像素点的透射率。
3.**大气光计算**：分析图像全局亮度来估计大气光，这是影响图像去雾效果的关键因素。
4.**恢复清晰图像**：利用透射率和大气光信息，通过物理模型对图像进行反卷积，恢复清晰图像。
标签“图像去雾算法”明确了这个压缩包的主要内容是关于图像去雾的算法实现。
文件名称“cvpr09defog(matlab)”可能表明这个算法是在2009年的计算机视觉与模式识别会议（CVPR）上发表的，而“defog”直接对应了去雾这一功能，表示这是用于去雾的代码。
这个资源对于学习图像处理，尤其是对去雾算法感兴趣的开发者或研究人员非常有帮助。
通过研究和实践这个源代码，不仅可以深入了解何凯明的去雾算法，还可以提升在Matlab中的编程能力，为自己的项目或研究提供强大的工具支持。

DIRECT算法是由Jones等人提出的一种确定性全局优化算法特别适用于具有确定变量空间的函数寻优。
DIRECT优化算法matlab程序特点：1、附带帮助文档，原理解释清晰可靠2、该算法全局改进带约束

springcloud分布式电商实战代码，并且对以下内容进行了详细笔记记录：maven聚合工程创建，消息总线，分库分表，全局异常处理，分布式session管理，ZK分布式锁，分布式ID生成，SKU概念和表设计，全文检索，缓存

μTorrent是一个小巧强劲，全功能，用C++编写，支持Windows、MacOSX和GNU/Linux平台的免费BitTorrent客户端。
支持UPnP、BT扩展协议、磁力链接（MagnetLinks）、IPv6、DHT和uTP以及RSS下载器等丰富特性。
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前言一、程序功能……………………………………………2二、设计要求……………………………………………3三、总体设计方案3.1系统的总体流程图…………………………………33.2系统结构（全局类型定义）………………………5四、测试与调试…………………………………………5五、小结…………………………………………………7六、附件：主要源程序代码…………………………………7

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。