试验5.天生一个100个点，300条边的无向图，对于图中的每一个连通分支，盘算其中的割点。
从连通分支中删除了该点，会导致分支再也不连通的点被称为割点。
试验6.用部份搜查算法，求一个无向图的最小天生树。
天生一个无向连通图，有100个点，1000条边，边上的权重是1到20之间的随机整数。
用Kruskal或者prim算法求患上该图的最小天生树，验证部份搜查算法的对于错。
试验7.已经知Bellman-Ford算法能分辨一个有向加权图能否含有负权重的圈。
请方案一个算法，从图中找出一个负圈。
图：100个点，500条边，每一条边的权重是[-5,5]之间的随机非零整数。
申请频频天生如许的随即图，直到发现负圈为止。
从连通分支中删除了该点，会导致分支再也不连通的点被称为割点。
试验6.用部份搜查算法，求一个无向图的最小天生树。
天生一个无向连通图，有100个点，1000条边，边上的权重是1到20之间的随机整数。
用Kruskal或者prim算法求患上该图的最小天生树，验证部份搜查算法的对于错。
试验7.已经知Bellman-Ford算法能分辨一个有向加权图能否含有负权重的圈。
请方案一个算法，从图中找出一个负圈。
图：100个点，500条边，每一条边的权重是[-5,5]之间的随机非零整数。
申请频频天生如许的随即图，直到发现负圈为止。
2023/5/8 16:55:54
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K-Means算法是使用最为普及的聚类算法[2]。
该算法以类中千般本的加权均值(称为质心)代表该类，只用于数字属性数据的聚类，全局阈值联系，对于图像的联系还挺好的，不能够使直方图，
该算法以类中千般本的加权均值(称为质心)代表该类，只用于数字属性数据的聚类，全局阈值联系，对于图像的联系还挺好的，不能够使直方图，
2023/5/7 22:10:03
1KB
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为满足无线Mesh收集以及AdHoc收集破产不剖析果的申请,提出了一种跨层优化算法,给出了保障破产平均误包率的自顺应调制编码的实现方式,并松散信道、辩说、缓冲区以及破产申请等阐发了破产成果.在此底子上,提出了调解误包率、优化破产吞吐率,并经由加权以满足破产不合吞吐率以及提前申请的优化算法,优化综合了物理层、MAC层、链路层以及破产申请的影响.为验证算法的准确性,举行了仿真阐发.下场评释,在给定的参数下,与未优化相比,丢包率约减小35.3%,提前约飞腾65.6%.
2023/4/29 22:27:09
802KB
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易用堆栈管理软件免费版是一款通用性极强的堆栈及货物管理软件（堆栈软件，堆栈管理体系，库房管理体系，仓储管理体系），易用堆栈软件免费版适用于食物、五金、保健品、电子、贸易、物资、扮装品、电器等产业、贸易、贸易规模的企业。
易用堆栈管理软件免费版是一款不可多患上的库房管理软件。
易用免费堆栈管理软件具备如下特色： 一、软件界面直不雅、操作约莫，反对于全键盘操作。
二、软件反对于入库、出库、退库、调库、借出、送还、盘货等多项货物操作流程。
三、软件反对于加权平均价以及挪动加权平均法盘算资源。
四、软件反对于多堆栈管理。
五、渺小的数据导入成果，反对于从Excel导入货物以及交往单元资料，减小您的期初责任量，种种数据也能够便捷转换为Excel数据格式。
六、软件提供了残缺的帐务体系，能够随时盘问或者打印月记帐、日志帐。
多方位为企业经营遴选提供效率。
七、货物以及交往单元资料反对于树形分类管理。
八、反对于自定义票据打印格式，能够纵情改换打印机及纸张尺度，反对于票据套打。
九、反对于自定义收支库尺度。
十、易用免费堆栈管理软件反对于小数点位数自定义，能够配置单价为0-8位小数。
十一、能自动对于库存超限的商品报警，多种报表功输入成果，让你的堆栈经督责任轻松自若。
易用免费堆栈管理软件操作界面友好、敏捷、易操作。
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易用免费堆栈管理软件具备如下特色： 一、软件界面直不雅、操作约莫，反对于全键盘操作。
二、软件反对于入库、出库、退库、调库、借出、送还、盘货等多项货物操作流程。
三、软件反对于加权平均价以及挪动加权平均法盘算资源。
四、软件反对于多堆栈管理。
五、渺小的数据导入成果，反对于从Excel导入货物以及交往单元资料，减小您的期初责任量，种种数据也能够便捷转换为Excel数据格式。
六、软件提供了残缺的帐务体系，能够随时盘问或者打印月记帐、日志帐。
多方位为企业经营遴选提供效率。
七、货物以及交往单元资料反对于树形分类管理。
八、反对于自定义票据打印格式，能够纵情改换打印机及纸张尺度，反对于票据套打。
九、反对于自定义收支库尺度。
十、易用免费堆栈管理软件反对于小数点位数自定义，能够配置单价为0-8位小数。
十一、能自动对于库存超限的商品报警，多种报表功输入成果，让你的堆栈经督责任轻松自若。
易用免费堆栈管理软件操作界面友好、敏捷、易操作。
2023/4/18 17:44:44
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Edmonds着花算法，用于无向图中的最大权重匹配该库实现为了Blossom算法，该算法盘算O（节点数**3）中无向图的最大加权匹配。
它从JorisvanRantwijk编写的python代码移植而来，该代码搜罗在NetworkX图形库中并举行了更正。
入门将需要的依赖项削减到您的名目中：[ageneau/blossom"0.1.4"][aysylu/loom"1.0.2"]用法(nstest.blossom(:require[blossom.max-weight-matching:asmwm][blossom.matching:asm][loom.graph:aslg]))(defedges[[122][13-2][231][24-1][34-6]])(defg(-＞(lg/weighted-graph)(lg/add-edges*edges)));;Computeamaximumweig
它从JorisvanRantwijk编写的python代码移植而来，该代码搜罗在NetworkX图形库中并举行了更正。
入门将需要的依赖项削减到您的名目中：[ageneau/blossom"0.1.4"][aysylu/loom"1.0.2"]用法(nstest.blossom(:require[blossom.max-weight-matching:asmwm][blossom.matching:asm][loom.graph:aslg]))(defedges[[122][13-2][231][24-1][34-6]])(defg(-＞(lg/weighted-graph)(lg/add-edges*edges)));;Computeamaximumweig
2023/4/15 11:06:46
71KB
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针对目前室内定位算法精度不高、实现复杂等问题，提出了一种基于白光ＬＥＤ的可见光室内定位方法。
首先利用由室内不同ＬＥＤ发出的定位参考信号到达定位终端的时间差（ＴＤＯＡ）的测量估计，得到定位终端到达两个ＬＥＤ的传输距离之差，以此构造距离估计目标函数，然后采用有约束非线性规划算法得到定位终端的位置坐标，从而有效地解决了室内噪声环境中常规ＴＤＯＡ定位算法不收敛或误差偏大的问题。
同时，为了进一步优化定位功能，将距离信息引入加权因子中，提出了质心加权混合定位算法。
将提出的定位算法在５ｍ×５ｍ×３ｍ的空间区域中进行了仿真实验，同时考虑噪声因素的影响，结果表明，提出的距离估计目标函数法在信噪比（ＳＮＲ）为２ｄＢ的条件下可以达到平均５ｃｍ的定位误差，采用质心加权处理后平均定位误差仅为３ｃｍ，有效地提高了室内定位精度和系统应用的普适性及鲁棒性。
首先利用由室内不同ＬＥＤ发出的定位参考信号到达定位终端的时间差（ＴＤＯＡ）的测量估计，得到定位终端到达两个ＬＥＤ的传输距离之差，以此构造距离估计目标函数，然后采用有约束非线性规划算法得到定位终端的位置坐标，从而有效地解决了室内噪声环境中常规ＴＤＯＡ定位算法不收敛或误差偏大的问题。
同时，为了进一步优化定位功能，将距离信息引入加权因子中，提出了质心加权混合定位算法。
将提出的定位算法在５ｍ×５ｍ×３ｍ的空间区域中进行了仿真实验，同时考虑噪声因素的影响，结果表明，提出的距离估计目标函数法在信噪比（ＳＮＲ）为２ｄＢ的条件下可以达到平均５ｃｍ的定位误差，采用质心加权处理后平均定位误差仅为３ｃｍ，有效地提高了室内定位精度和系统应用的普适性及鲁棒性。
2023/3/7 22:24:18
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针对图像拼接过程中，缝合线通过运动物体或配准不准确区域等情况导致融合图像出现鬼影、重影的问题，提出了一种基于差异图像加权的改进最佳缝合线算法，采用基于多分辨率和加权平均的分区图像融合算法处理了拼接线问题。
2023/3/5 10:16:02
2.91MB
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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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