关于自动驾驶汽车非线性模型预测控制算法的论文，作者为Falcone，龚建伟《无人驾驶模型预测控制》一书中参考了该论文的方法

居于马线性代数清华大学第二版高清居马余线性代数经典课程讲义居马余线性代数经典课程讲义居马余线性代数

西瓜书学习笔记，用Xmind做的记录，里面包括线性模型、神经网络、决策树、SVM、贝叶斯、EM、聚类、降维、半监督、强化等

STM8+BLDC程序&&原理图，1.PWMHALLEXIT上电PWM线性增加至最大值2.调速PWMHALLEXIT上电PWM线性增加至最大值3.PWM反电动势延30度换相消抖last4.电机无感可启停开环可调速

马尔可夫跳跃线性系统的故障检测

本文档为本人保研复习过程中撰写的信号与系统复习文档，参考书籍为吴大正老师主编的信号与线性系统分析（第四版），全文共43页，包含以下内容：一、信号与系统（绪论）二、连续系统的时域分析三、离散系统的时域分析四、傅里叶变换和系统的频域分析五、连续系统的s域分析六、离散系统的z域分析七、系统函数八、少量经典面试题（保研）

针对超短期负荷预测周期短，要求预测速度快的特点，构建了基于稳健回归和回声状态网络的超短期负荷预测方法。
回声状态网络作为一种递归神经网络，其隐含层为一个储备池，并且通过线性回归训练网络，从而具有映射复杂动态系统的能力和训练快速的特点，能较好地满足超短期负荷预测的要求。
考虑到异常负荷数据的影响，将稳健回归运用于网络训练阶段，以削弱异常值的影响，从而提升预测的精度。
通过算例验证了所提方法的可行性和有效性。

数据结构的课程设计，旨在复习课程学到的线性表、树、图等逻辑数据结构，以及简单的内部排序算法等。
该项目模拟了一个理发店，开店后，按照先来后到的顺序服务顾客的过程。
在项目中，用到了主要用到了链表、队列的知识，以及MFC、多线程等技术。

对于给定的一组整数和散列函数，分别采用线性探测法和拉链法处理冲突构造散列表，并在这两种方法构建的散列表中查找整数K，比较两种方法的时间和空间性能。

1基于遗传算法的TSP算法（王辉）2基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法（史峰）3基于遗传算法的BP神经网络优化算法（王辉）4设菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱（王辉）5基于遗传算法的LQR控制优化算法（胡斐）6遗传算法工具箱详解及应用（胡斐）7多种群遗传算法的函数优化算法（王辉）8基于量子遗传算法的函数寻优算法（王辉）9多目标Pareto最优解搜索算法（胡斐）10基于多目标Pareto的二维背包搜索算法（史峰）11基于免疫算法的柔性车间调度算法（史峰）12基于免疫算法的运输中心规划算法（史峰）13基于粒子群算法的函数寻优算法（史峰）14基于粒子群算法的PID控制优化算法（史峰）15基于混合粒子群算法的TSP寻优算法（史峰）16基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法（史峰）17粒子群算法工具箱（史峰）18基于鱼群算法的函数寻优算法（王辉）19基于模拟退火算法的TSP算法（王辉）20基于遗传模拟退火算法的聚类算法（王辉）21基于模拟退火算法的HEV能量管理策略参数优化（胡斐）22蚁群算法的优化计算——旅行商问题（TSP）优化（郁磊）23基于蚁群算法的二维路径规划算法（史峰）24基于蚁群算法的三维路径规划算法（史峰）25有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测（郁磊）26有导师学习神经网络的分类——鸢尾花种类识别（郁磊）27无导师学习神经网络的分类——矿井突水水源判别（郁磊）28支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断（郁磊）29支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测（郁磊）30极限学习机的回归拟合及分类——对比实验研究（郁磊）

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。