使用MATLAB编写的，用于三维点云数据进行迭代最近邻分析的算法，我是用在了根据点云特征配准操作中，ICP、3D。

国密算法SMS4的JAVA实现该算法已经通过国密网站的标准数据进行对比，中间变量与结果均一致，完全正确。
SMS算法是一个分组算法。
该算法的分组长度为128比特，密钥长度为128比特。
加密算法与密钥扩展算法都采用32轮非线性迭代结构。
解密算法与加密算法的结构相同，只是轮密钥的使用顺序相反，解密轮密钥是加密轮密钥的逆序。

用通俗易懂的语言深入浅出地介绍了强化学习的基本原理，覆盖了传统的强化学习基本方法和当前炙手可热的深度强化学习方法。
从最基本的马尔科夫决策过程入手，将强化学习问题纳入到严谨的数学框架中，接着阐述了解决此类问题最基本的方法——动态规划方法，并从中总结出解决强化学习问题的基本思路：交互迭代策略评估和策略改善

程序默认管理员账号：Admin密码：Password//区分大小写cards.txt是存储上网卡记录用的records.txt是存储上网记录用的初始都为空测试时需要先登陆管理员账号，添加一些学生后再进行其它操作listA;是用来创建一个类型为type的链表AA.push_back(t)是把变量t存入链表A.erase(t)是把变量t删除for(list::iteratorit=card_database.begin();it!=card_database.end();++it){}这段代码是对链表的遍历literator是迭代器，作用和for循环中的循环变量相同（如i,j）

本文内容包括:分析人员的新思想开发人员的新思想测试人员的新思想项目经理的新思想质量保证和方法专家的新思想客户的新思想结论本文来自RationalEdge：RUP的专家解释了被软件开发项目成员需要的职责和观点上的改变，并且介绍了成功的从传统的瀑布型方法向迭代方法转变的客户案例。
　成功的采用迭代开发方法的实践不仅仅需要部署一系列的新技术，也需要改变团队协作的方式和团队成员的职责。
在本文中，我们将会了解到被软件开发项目成员需要的职责和观点上的改变，并且介绍了成功的从传统的瀑布型方法向迭代方法转变的客户案例。
广泛的引用这些变化作为一种“新的思想”，我们将关注软件开发项目中的不同个体角色：分析人员主要负

ApacheSpark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎,Spark是一种与Hadoop相似的开源集群计算环境,尽管创建Spark是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对Hadoop的补充，可以在Hadoop文件系统中并行运行

哈工大版包括拉格朗日插值龙贝格积分法四阶龙格牛顿迭代法高斯列主消元法

用于求解凸优化问题，是一种迭代收敛算法，将问题转化为凸问题后都可以用椭球法

用matlab编写的自适应维纳滤波器，并且给出了迭代曲线、性能曲面等性能侧视图。

%MATLAB数学建模工具箱%%本工具箱主要包含三部分内容%1.MATLAB常用数学建模工具的中文帮助%2.贡献MATLAB数学建模工具(打*号)%3.中国大学生数学建模竞赛历年试题MATLAB程序%数据拟合%interp1-一元函数插值%spline-样条插值%polyfit-多项式插值或拟合%curvefit-曲线拟合%caspe-各种边界条件的样条插值%casps-样条拟合%interp2-二元函数插值%griddata-不规则数据的二元函数插值%*interp-不单调节点插值%*lagrange-拉格朗日插值法%%方程求根%inv-逆矩阵%roots-多项式的根%fzero-一元函数零点%fsolve-非线性方程组%solve-符号方程解%*newton-牛顿迭代法解非线性方程%%微积分和微分方程%diff-差分%diff-符号导函数%trapz-梯形积分法%quad8-高精度数值积分%int-符号积分%dblquad-矩形域二重积分%ode45-常微分方程%dsolve-符号微分方程%*polyint-多项式积分法%*quadg-高斯积分法%*quad2dg-矩形域高斯二重积分%*dblquad2-非矩形域二重积分%*rk4-常微分方程RungeKutta法%%随机模拟和统计分析%max,min-最大，最小值%sum-求和%mean-均值%std-标准差%sort-排序（升序）%sortrows-按某一列排序(升序)%rand-[0，1]区间均匀分布随机数%randn-标准正态分布随机数%randperm-1...n随机排列%regress-线性回归%classify-统计聚类%*trim-坏数据祛除%*specrnd-给定分布律随机数生成%*randrow-整行随机排列%*randmix-随机置换%*chi2test-分布拟合度卡方检验%%数学规划%lp-线性规划%linprog-线性规划(在MATLAB5.3使用)%fmin-一元函数极值%fminu-多元函数极值拟牛顿法%fmins-多元函数极值单纯形搜索法%constr-非线性规划%fmincon-非线性规划(在MATLAB5.3使用)%%离散优化%*enum-枚举法%*monte-蒙特卡洛法%*lpint-线性整数规划%*L01p_e-0-1整数规划枚举法%*L01p_ie-0-1整数规划隐枚举法%*bnb18-非线性整数规划(在MATLAB5.3使用)%*bnbgui-非线性整数规划图形工具(在MATLAB5.3使用)%*mintreek-最小生成树kruskal算法%*minroute-最短路dijkstra算法%*krusk-最小生成树kruskal算法mex程序%*dijkstra-最短路dijkstra算法mex程序%*dynprog-动态规划%%%图形%plot-平面曲线（一元函数）%plot3-空间曲线%mesh-空间曲面（二元函数）%*meshf-非矩形网格图%*draw-用鼠标划光滑曲线%%中国大学生数学建模竞赛题解%jm96a-捕鱼策略%jm96b-节水洗衣机%jm96bfun-节水洗衣机优化函数%jm97a-零件参数设计%jm97afun-零件参数函数%jm97aoptim-零件参数设计优化函数%jm97b-截断切割%jm97bcount-截断切割枚举法%jm97brule-截断切割优化准则%jm98a1-风险投资模型求解%jm98a2-风险投资模型讨论%jm98a3-收益与风险非线性模型求解%jm98a3fun-收益与风险非线性模型优化函数%jm98b-灾情巡视路线（C程序）%jm99a1-自动化车床模型一%jm99a1fun-自动化车床模型目标函数%jm99a1simu-自动化车床模型随机模拟%jm99asmfun-自动化车床模型费用函数%%演示程序%fun

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。