此贪吃蛇小游戏用c语言编写，链表实现，图形界面基于curses库实现，界面有计时器，还可以实时记录分数，显示当前分数，上一次游戏分数，历史游戏最高分数。
2024/5/18 17:01:33
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本文基于支持向量机（SVM）和改进的粒子群优化（IPSO）算法（SVM-IPSO）创建了双向预测模型，以预测碳纤维的性能和生产参数。
在SVM中，选择对预测性能有重要影响的参数至关重要。
提出了IPSO对它们进行优化的方法，然后将SVM-IPSO模型应用于碳纤维产量的双向预测。
SVM的预测精度主要取决于其参数，因此利用IPSO来寻找SVM的最佳参数，以提高其预测能力。
受小区通信机制的启发，我们通过将全球最佳解决方案的信息纳入搜索策略来提出IPSO，以提高开发效率，并采用IPSO建立双向预测模型：在前向预测的方向上，我们认为富有成效参数作为输入，属性索引作为输出；
在向后预测的方向上，我们将性能指标视为输入，将生产参数视为输出，在这种情况下，该模型成为新型碳纤维的方案设计。
来自一组实验数据的结果表明，该模型的性能优于径向基函数神经网络（RNN），基本粒子群优化（PSO）方法以及遗传算法和改进的粒子群优化（GA-IPSO）方法在大多数实验中都是如此。
换句话说，仿真结果证明了SVM-IPSO模型在处理预测问题方面的有效性和优势。
在SVM中，选择对预测性能有重要影响的参数至关重要。
提出了IPSO对它们进行优化的方法，然后将SVM-IPSO模型应用于碳纤维产量的双向预测。
SVM的预测精度主要取决于其参数，因此利用IPSO来寻找SVM的最佳参数，以提高其预测能力。
受小区通信机制的启发，我们通过将全球最佳解决方案的信息纳入搜索策略来提出IPSO，以提高开发效率，并采用IPSO建立双向预测模型：在前向预测的方向上，我们认为富有成效参数作为输入，属性索引作为输出；
在向后预测的方向上，我们将性能指标视为输入，将生产参数视为输出，在这种情况下，该模型成为新型碳纤维的方案设计。
来自一组实验数据的结果表明，该模型的性能优于径向基函数神经网络（RNN），基本粒子群优化（PSO）方法以及遗传算法和改进的粒子群优化（GA-IPSO）方法在大多数实验中都是如此。
换句话说，仿真结果证明了SVM-IPSO模型在处理预测问题方面的有效性和优势。
2024/5/15 2:02:19
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为消除双向全桥DC-DC变换器的回流功率，实验发现电压型双重移相控制不但可以消除回流功率、降低了电流应力而且实现了软开关，在不同输出功率下都有较好的转换效率
2024/5/14 14:09:11
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IC读卡器支持MIFARE标准，工作频率13.56MHZ，以106kbit/s速率高速访问射频卡，数据加密和双向验证，防冲突，可同时读取多张射频卡，通信错误自动侦测。
支持支持S50,S70,UtraLight,MifarePro,ICODE2,At88RF020芯片，感应距离为00mm~60mm
支持支持S50,S70,UtraLight,MifarePro,ICODE2,At88RF020芯片，感应距离为00mm~60mm
2024/5/13 19:40:31
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基于NRF24L01的无线温度测量代码大全（含温度采集、采集发送接收、和双向通信）.zip
2024/4/12 13:54:52
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我用VS2010和MFC编写的一个TCP文件传输程序异步版，Windows界面版WSAAsyncSelect模型的程序，能自动接收文件，能双向收发文件。
当服务端发送文件时，客户端将自动弹出确认框，询问是否接收文件，如果点击是，则自动弹出保存文件对话框，用户可选择文件的保存位置。
当服务端发送文件时，客户端将自动弹出确认框，询问是否接收文件，如果点击是，则自动弹出保存文件对话框，用户可选择文件的保存位置。
2024/4/1 3:31:46
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大学数据结构实验涉及的知识点：插入排序、选择排序、希尔排序、堆排序、冒泡、双向冒泡、快速排序、归并排序、递归的归并排序、基数排序
2024/3/26 9:21:24
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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。
2024-04-09 15:03
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