国科大的算法设计与分析相关1-5章复习题第一章样例：1.讲义习题一:第1(执行步改为关键操作数)、第2、3、6、7题习题一1答：执行步4pmn+3pm+2m+1;关键操作2n*m*p2方法一答：2n-2次方法二答：2n-2次31）证明：任给c，n＞c,则10n2＞cn。
不存在c使10n22c时，logn＞c，从而n2logn＞=cn2,同上。
6答：logn，n2/3，20n，4n2，3n，n!7答：1)6+n2)3)任意n2.讲义习题二：第5题。
答：c、e是割点。
每点的DFN、L值：A1,1、B2,1、C3,1、D4,4、E5,1、F6,5、G7,5。
最大连通分支CD、EFG、ABCE。
3.考虑下述选择排序算法：输入：n个不等的整数的数组A[1..n]输出：按递增次序排序的AFori:=1ton-1Forj:=i+1tonIfA[j]＜A[i]thenA[i]A[j]问：(1)最坏情况下做多少次比较运算？答1+2+..+n-1=n(n-1)/2(2)最坏情况下做多少次交换运算？在什么输入时发生？n(n-1)/2，每次比较都交换，交换次数n(n-1)/2。
4.考虑下面的每对函数f(n)和g(n),比较他们的阶。
(1)f(n)=(n2-n)/2,g(n)=6n(2)f(n)=n+2,g(n)=n2(3)f(n)=n+nlogn,g(n)=n(4)f(n)=log(n!),g(n)=答：(1)g(n)=O(f(n))(2)f(n)=O(g(n)(3)f(n)=O(g(n)(4)f(n)=O(g(n)5.在表中填入true或false.答案：f(n)g(n)f(n)=O(g(n)f(n)=(g(n))f(n)=(g(n))12n3+3n100n2+2n+100FTF250n+logn10n+loglognTTT350nlogn10nloglognFTF4lognLog2nTFF5n!5nFTF6.用迭代法求解下列递推方程：(1)(2),n=2k答：(1)T(n)=T(n-1)+n-1=T(n-2)+n-2+n-1=…=T(1)+1+2+…+n-1=n(n-1)/2=O(n2)(2)T(n)=2T(n/2)+n-1=2(2T(n/4)+n/2-1)+n-1=4T(n/4)+n-2+n-1=4(2T(n/23)+n/4-1)+n-2+n-1=23T(n/23)+n-4+n-2+n-1

说话人确认属于说话人识别(Speakerrecognition)中的一个子任务。
根据任务目标不同,说话人识别可以分为说话人确认(SpeakerVerification)和说话人辨认(SpeakerIdentification)两大类。
说话人确认是判断某段语音是否为指定的说话人所说(YesorNo),是一对一的判别问题;而说话人确认则是对于众多候选说话人集合,给定一段语音,确定该段语音是候选人集合中的哪一个人所说,是多对一问题。
对于说话人辨认来说,随着候选说话人集合不断扩大,任务复杂度增大,识别的性能会下降,而说话人确认技术则只需在给定阈值下判断Yes或者No,其性能并不受人数影响。

通过拍摄的魔方照片识别每个块的颜色并展示出来，手动调节hsv阈值处理，可以通过鼠标点击图像获取hsv值，可以手动更改阈值条件，通过draw函数把不符合面积阈值的轮廓去掉,欢迎讨论https://download.csdn.net/download/qq_32107283/10950602之前这个程序有点小问题就不用看了博客原文在这：https://blog.csdn.net/qq_32107283/article/details/86774583

1、设计一个程序，根据二叉树的先根序列和中根序列创建一棵用左右指针表示的二叉树 例如：先根序列为ABDGCEF#，中根序列为DGBAECF#(#表示结束)。
然后用程序构造一棵二叉树。
注意程序的通用性（也就是说上述只是一个例子，你的程序要接受两个序列（先根和中根序列），然后构造相应的二叉树）。
2.设计一个程序，把中缀表达式转换成一棵二叉树，然后通过后序遍历计算表达式的值 例如：中缀表达式为(a+b)*(c+d)#(#表示结束)，将之转换成一棵二叉树，然后通过后序遍历计算表达式的值，其中abcd都是确定的值。
注意程序的通用性（也就是说上述只是一个例子，你的程序要接受一个序列，然后构造相应的二叉树，最后通过后序遍历计算出值（注意不是根据中缀表达式计算出值，而是通过后序遍历所构造出的二叉树计算出值））。

针对目前电动自行车大量增加，同时充电问题困难的情况，设计了一种小区用刷卡付费电动车充电桩，可以解决小区内私拉乱接电线为电动车充电的问题。
充电桩收费采用M1卡进行结算，通过时间控制继电器的通断实现电动车的充电，按照充电时间进行收费。
充电剩余时间采用LED液晶显示，每台充电桩可以控制10路负荷的通断。
该充电桩还能够对电动车充电负荷进行检测，当负荷超过限值时断开负载，保证电动车充电故障时能隔离故障。
实践证明，充电桩能够正常付费工作，方便地解决了城市小区居民对电动车充电。

RTKLIB是一款开源的全球导航卫星系统（GNSS）软件工具包，由HiroshiHiranuma教授开发，广泛应用于GNSS数据处理、实时定位、动态定位和精密单点定位等多个领域。
本压缩包文件“rtkilb_singlepos_rtklib”主要关注的是RTKLIB在MATLAB环境下的单点定位功能。
单点定位是GNSS接收机最基本的定位方法，它通过解算来自多个卫星的观测数据来确定地面接收机的位置。
在单频单点定位中，接收机仅使用一个频率的信号进行定位，这种方法通常适用于精度要求较低的场合，如车载导航、户外运动等。
而这个压缩包提供的MATLAB版本使得用户可以在MATLAB环境中实现单点定位的计算，这对于教学、研究或者快速原型验证非常有帮助。
主程序“rtklib—singlepos”是实现单点定位的核心代码。
这个程序可能包含了以下关键步骤：1.**数据预处理**：读取O文件（观测数据）和N文件（导航数据）。
O文件包含了接收机接收到的卫星信号的伪距或相位观测值，N文件则包含卫星的轨道和钟差信息。
2.**电离层延迟校正**：单频接收机无法直接测量电离层延迟，因此需要利用模型进行估算和校正。
程序可能内置了Klobuchar模型或其他电离层模型。
3.**对流层延迟校正**：同样，也需要考虑大气对流层的影响，一般使用气象参数进行校正。
4.**坐标转换**：将观测值从卫星坐标系转换到地心坐标系，这通常涉及地球椭球参数的使用。
5.**几何距离解算**：基于卫星的已知位置和观测值，计算接收机的三维位置。
这通常采用非线性最小二乘法进行迭代优化。
6.**误差处理**：包括钟差校正、多路径效应消除等，以提高定位精度。
7.**结果输出**：最终计算出的接收机坐标和其他相关信息会被输出，供用户分析。
在MATLAB环境中运行这个程序，用户可以方便地调整算法参数，进行各种假设和试验，同时利用MATLAB强大的可视化功能来直观地展示定位结果。
这对于研究不同环境条件下的定位性能，或者进行定位算法的优化都具有很大的便利性。
“rtkilb_singlepos_rtklib”提供了在MATLAB环境中实现RTKLIB单点定位功能的工具，对于学习和研究GNSS定位技术的人来说是一个宝贵的资源。
通过理解和应用这些代码，用户不仅可以深入理解单点定位的基本原理，还能掌握如何在实际项目中运用这些技术。

在IT行业中，Python是一种广泛应用的开发语言，以其简洁的语法和强大的库支持而备受青睐。
在本项目"基于Python的日照时数转太阳辐射计算"中，开发者利用Python的高效性和自动化特性，构建了一个能够快速处理日照时数数据并转换为太阳辐射值的程序。
下面我们将深入探讨这一主题，讲解相关知识点。
太阳辐射是地球表面接收到的来自太阳的能量，通常以单位面积上的能量流（如焦耳/平方米）表示。
日照时数则是衡量一个地区每天有多少时间阳光直射地面的时间长度，它是估算太阳辐射的重要参数之一。
将日照时数转化为太阳辐射值对于气象学、能源研究以及太阳能发电等领域具有重要意义。
Python中的这个项目可能使用了诸如Pandas、Numpy等数据分析库来处理和计算数据。
Pandas提供了DataFrame数据结构，方便对表格数据进行操作；
Numpy则提供了高效的数值计算功能，可以用于批量计算太阳辐射。
计算太阳辐射通常涉及以下几个步骤：1.数据预处理：读取日照时数数据，这可能来自气象站的观测记录或者卫星遥感数据。
数据预处理包括清洗数据，处理缺失值，统一格式等。
2.计算辐射系数：根据地理位置、季节、大气状况等因素，可能需要预先计算出辐射系数。
这可能涉及到一些物理公式，如林格曼系数或克劳修斯-克拉珀龙方程。
3.转换计算：利用日照时数和辐射系数，通过特定的转换公式（例如，按照国际标准ISO9060）计算每日或逐小时的太阳辐射值。
4.结果分析：将计算结果整理成可视化图表，便于分析和展示。
在`Solar_rad_conversion.py`这个文件中，我们可以预期看到上述步骤的实现。
可能包含导入相关库，定义函数来读取和处理数据，计算辐射值，以及生成图形化的结果输出。
开发者可能还考虑了错误处理和用户友好的交互界面，使得非编程背景的使用者也能方便地使用这个工具。
这个项目展示了Python在科学计算和数据分析领域的强大能力。
通过编写这样的程序，不仅可以提高数据处理效率，还能帮助研究人员和工程师更准确地评估和利用太阳能资源。
同时，这也体现了Python语言在跨学科问题解决中的灵活性和实用性。

该课题为基于颜色的MATLAB设计。
根据RGB不同分量，可以定位不同颜色，再结合形态学知识，可以精准去除干扰区域，如去除大于某阈值或者小于某阈值的面积，实现精准定位和计数。
可以应用改造于路锥识别，交通标志，红绿灯，安全帽，不同颜色的餐盘等课题中，触类旁通，举一反三，是一个很好地课题。
带有GUI可视化界面。

成本计算，成本汇总，视差优化和视差优化是立体匹配的四个主要步骤。
尽管对前三个步骤进行了广泛的研究，但在视差细化方面却很少做出努力。
在这封信中，我们提出了一种彩色图像引导的视差细化方法，以进一步消除视差图上边界不一致的区域。
首先，分析边界不一致区域的起源。
然后，使用建议的基于混合超像素的策略检测这些区域。
最后，通过改进的加权中值滤波方法对检测到的边界不一致区域进行细化。
在各种立体匹配条件下的实验结果验证了该方法的有效性。
此外，通过主动深度获取获得的深度图，例如Kinect之类的设备也可以用我们提出的方法很好地完善。

江苏科技大学计科专业，计算方法实验，插值方法实验代码包，详细过程。

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。