针对矿井灾祸事故后的人员疏散和实施救援等问题,建立矿井巷道网络模型,给出一种在三维空间中进行搜索的启发式函数设计思路。
根据该思路进行数据结构设计,以改进A*算法,并利用模糊逻辑的数据融合技术得到巷道的综合权值,将综合权值与改进的A*算法相结合,完成对矿井灾祸应急救援最短时间的路径求取,加快了系统运算速度,提高了救援效率。
根据该思路进行数据结构设计,以改进A*算法,并利用模糊逻辑的数据融合技术得到巷道的综合权值,将综合权值与改进的A*算法相结合,完成对矿井灾祸应急救援最短时间的路径求取,加快了系统运算速度,提高了救援效率。
2018/6/10 20:23:58
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为了克服基于传统查表法实现DDS方法占用存储单元多、运算速度和精度较低等缺陷，重点研究并实现了基于CORDIC算法的线性调频信号产生方法。
采用Verilog硬件描述言语设计实现了基于CORDIC算法的流水线式直接数字合成器(DDS)，结合线性调频信号的相位调制函数，实现了线性调频信号的硬件产生。
ModelSim上RTL仿真结果验证了该方法的正确性。
采用Verilog硬件描述言语设计实现了基于CORDIC算法的流水线式直接数字合成器(DDS)，结合线性调频信号的相位调制函数，实现了线性调频信号的硬件产生。
ModelSim上RTL仿真结果验证了该方法的正确性。
2018/8/25 3:30:45
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为了利用遗传算法处理全局最短路径问题，提出了一种基于矩阵判断的编码方法。
随机产生种群个体，每个种群个体都可以直观反映一种连线的方法。
定义一个判断矩阵，每次使用种群个体前用判断矩阵进行合法性判断。
为了适应这种编码方法，提出了新的遗传策略。
利用LabVIEW进行仿真。
仿真结果表明LabVIEW独有的数组运算规则可以方便有效的实现这种遗传算法。
相比较一般的编码方法，该编码方法更简单、实用，不需要解码过程，更高效，适用于无线模块组网、灌溉网络管道连接、配电网设置等多类工程设计。
随机产生种群个体，每个种群个体都可以直观反映一种连线的方法。
定义一个判断矩阵，每次使用种群个体前用判断矩阵进行合法性判断。
为了适应这种编码方法，提出了新的遗传策略。
利用LabVIEW进行仿真。
仿真结果表明LabVIEW独有的数组运算规则可以方便有效的实现这种遗传算法。
相比较一般的编码方法，该编码方法更简单、实用，不需要解码过程，更高效，适用于无线模块组网、灌溉网络管道连接、配电网设置等多类工程设计。
2017/8/11 11:56:27
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1、主程序只供验证，你所须写的就是6个子程序2、对结果应该进行分析，讨论你的浮点运算适用范围，可能的成绩等等3、验证要有大数、小数，比如：123456789
2016/3/8 1:51:01
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支持各种国密算法，例如：SM2,SM3,SM4,还支持其它算法比如：3DES，MAC，AES，RSA;还包含数据转换比如：ASCII和十六进制的互相转化，智能卡算法工具集v1.3合适于程序开发者用于算法验证运算。
该工具集合包含:校验运算、大数运算、TLV运算、SM4运算、SM3运算、SM2运算、DES运算、MAC运算、AES运算、RSA运算、CRT运算、数据转换、数据运算。
是程序开发人员以及爱好者的必备工具
该工具集合包含:校验运算、大数运算、TLV运算、SM4运算、SM3运算、SM2运算、DES运算、MAC运算、AES运算、RSA运算、CRT运算、数据转换、数据运算。
是程序开发人员以及爱好者的必备工具
2018/10/21 13:10:20
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遗传算法(geneticalgorithm,GA)是一种进化算法，其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法则。
遗传算法是把问题参数编码为染色体,再利用选代的方式进行选择、交叉以及变异等运算来交换种群中染色体的信息,最终生成符合优化目标的染色体。
谢菲尔德(Sheffield)遗传算法工具箱是英国谢菲尔德大学开发的遗传算法工具箱。
该工具箱是用MATLAB高级语言编写的，对问题使用M文件编写，可以看见算法的源代码，与此婚配的是先进的MATLAB数据分析、可视化工具、特殊目的应用领域工具箱和展现给使用者具有研究遗传算法可能性的一致环境。
该工具箱为遗传算法研究者和初次实验遗传算法的用户提供了广泛多样的实用函数。
遗传算法工具箱提供了一种求解非线性、多模型、多目标等复杂系统优化问题的通用框架，它不依赖问题的具体领域，对问题的种类具有很强的鲁棒性，所以它广泛应用于各个科学领域。
遗传算法在函数优化、组合优化、生产调度、自动控制、机器人学、图像处理、人工生命、遗传编码和机器学习等方面得到了广泛运用。
遗传算法是把问题参数编码为染色体,再利用选代的方式进行选择、交叉以及变异等运算来交换种群中染色体的信息,最终生成符合优化目标的染色体。
谢菲尔德(Sheffield)遗传算法工具箱是英国谢菲尔德大学开发的遗传算法工具箱。
该工具箱是用MATLAB高级语言编写的，对问题使用M文件编写，可以看见算法的源代码，与此婚配的是先进的MATLAB数据分析、可视化工具、特殊目的应用领域工具箱和展现给使用者具有研究遗传算法可能性的一致环境。
该工具箱为遗传算法研究者和初次实验遗传算法的用户提供了广泛多样的实用函数。
遗传算法工具箱提供了一种求解非线性、多模型、多目标等复杂系统优化问题的通用框架，它不依赖问题的具体领域，对问题的种类具有很强的鲁棒性，所以它广泛应用于各个科学领域。
遗传算法在函数优化、组合优化、生产调度、自动控制、机器人学、图像处理、人工生命、遗传编码和机器学习等方面得到了广泛运用。
2018/7/26 11:26:44
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针对FDK算法重建图像异常耗时的成绩,提出了一种极坐标反投影快速重建算法。
根据三角函数对称性,64幅预处理后的投影数据在反投影过程中同时运算;在极坐标反投影数据映射到笛卡尔坐标时,利用像素位置相关参数的对称性,在不使用查表方法的情况下,使双线性插值的计算量大大减少。
实验结果表明,采用这两种措施实现了FDK算法优化,与传统的FDK算法相比,重建速度提高8倍,采用CUDA技术,实现GPU对其加速,速度提高40倍,且均不产生新的误差。
根据三角函数对称性,64幅预处理后的投影数据在反投影过程中同时运算;在极坐标反投影数据映射到笛卡尔坐标时,利用像素位置相关参数的对称性,在不使用查表方法的情况下,使双线性插值的计算量大大减少。
实验结果表明,采用这两种措施实现了FDK算法优化,与传统的FDK算法相比,重建速度提高8倍,采用CUDA技术,实现GPU对其加速,速度提高40倍,且均不产生新的误差。
2016/4/5 16:13:47
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引言 快速傅里叶变换(FFT)作为计算和分析工具，在众多学科领域(如信号处理、图像处理、生物信息学、计算物理、应用数学等)有着广泛的应用。
在高速数字信号处理领域，如雷达信号处理，FFT的处理速度往往是整个系统设计功能的关键所在。
针对高速实时信号处理的要求，软件实现方法显然满足不了其需要。
近年来现场可编程门阵列(FPGA)以其高功能、高灵活性、友好的开发环境、在线可编程等特点，使得基于FPGA的设计可以满足实时数字信号处理的要求，在市场竞争中具有很大的优势。
在FFT算法中，数据的宽度通常都是固定的宽度。
然而，在FFT的运算过程中，特别是乘法运算中，运算的结果将不可避免地带
在高速数字信号处理领域，如雷达信号处理，FFT的处理速度往往是整个系统设计功能的关键所在。
针对高速实时信号处理的要求，软件实现方法显然满足不了其需要。
近年来现场可编程门阵列(FPGA)以其高功能、高灵活性、友好的开发环境、在线可编程等特点，使得基于FPGA的设计可以满足实时数字信号处理的要求，在市场竞争中具有很大的优势。
在FFT算法中，数据的宽度通常都是固定的宽度。
然而，在FFT的运算过程中，特别是乘法运算中，运算的结果将不可避免地带
2016/2/17 7:30:36
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数据结构（C语言版）在选材与编排上，贴近当前普通高等院校“数据结构”课程的现状和发展趋势，符合新研究生考试大纲，内容难度适度，突出实用性和应用性。
全书共7章，内容包括绪论，线性表，栈和队列，串、数组和广义表，树和二叉树，图，查找和排序。
全书采用类C语言作为数据结构和算法的描述语言。
数据结构是带有结构特性的数据元素的集合，它研究的是数据的逻辑结构和数据的物理结构以及它们之间的相互关系，并对这种结构定义相顺应的运算，设计出相应的算法，并确保经过这些运算以后所得到的新结构仍保持原来的结构类型。
简而言之，数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合，即带“结构”的数据元素的集合。
“结构”就是指数据元素之间存在的关系，分为逻辑结构和存储结构。
数据的逻辑结构和物理结构是数据结构的两个密切相关的方面，同一逻辑结构可以对应不同的存储结构。
算法的设计取决于数据的逻辑结构，而算法的实现依赖于指定的存储结构。
全书共7章，内容包括绪论，线性表，栈和队列，串、数组和广义表，树和二叉树，图，查找和排序。
全书采用类C语言作为数据结构和算法的描述语言。
数据结构是带有结构特性的数据元素的集合，它研究的是数据的逻辑结构和数据的物理结构以及它们之间的相互关系，并对这种结构定义相顺应的运算，设计出相应的算法，并确保经过这些运算以后所得到的新结构仍保持原来的结构类型。
简而言之，数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合，即带“结构”的数据元素的集合。
“结构”就是指数据元素之间存在的关系，分为逻辑结构和存储结构。
数据的逻辑结构和物理结构是数据结构的两个密切相关的方面，同一逻辑结构可以对应不同的存储结构。
算法的设计取决于数据的逻辑结构，而算法的实现依赖于指定的存储结构。
2021/2/22 3:50:55
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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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