为了提高星载存储器的数据管理水平，应对Flash应用复杂、国内半导体工业水平较低、航天任务功能可靠性等需求提升等挑战，基于实际卫星任务需求，结合四级流水、四倍总线扩展技术，提出一种的多分区数据管理结构设计，通过分析和仿真介绍了数据流通路的特点及功能，存储器吞吐率接近1Gbps，能够有效满足航天任务需求。
同时根据典型数传系统数据处理流程，给出了此数据结构设计下由地面接收数据逆向寻址的计算方法，在实际应用中能够大大降低地面测试、数据分析工作的复杂度。

今天忽然想开发j2me复古一下，发现居然哪里都下不到以前的索爱开发sdk了！于是，费尽周折，从国外的网站上好不容易下了一个备份，同时我还下载了2.5.03和2.5.04版本，统统免费！这都10几年前的玩意了，有点互联网精神好不好？免费！你注意，正确的sdk体积一定是100m左右，或者接近100m，如果你在什么地方下到2.3m的版本，不用问，那一定是假的！

随着Internet的迅速发展，当今电子商务已接被广大的互联网用户所接受，网上书店系统作为其中的一部分也有了迅速的发展。
当然，网上书店系统目前主要是以B2C的方式进行经营，通过网上开店的方式向读者出售书本。
国内著名的两大书店，当当网与卓越网，他们售书的理念很简单，读者可以自己寻找自己喜爱的书。
对于读者来说，无需为寻找一本自己想要的书好奔波于城市的各个角落，无需因为时间问题而错过了新书的首发式，或者因为时间问题而去不了书店，网上书店系统，只需你有一台可以连上互联网的电脑，就可以按照自己的兴趣检索到自己想要的书本。
而关键的一点，就是他们只是基于B2C的，只有自己在卖书，而我们所要改进的就是引入C2C经营理念，增加了读者售书的功能，读者可以对来说已经不需要的书本售给需要它的人，当然不是免费的，系统按照设定的比率进行收费，实现额外的营运收入。
UMTS论坛近日表示，2007年初全球使用WCD-MA技术的3G用户将突破1亿大关，加上5000万使用cdma20001xEV-DO技术的用户，全球使用各种技术的3G用户将超过1.5亿。
UMTS论坛指出，2007年将是一个3G市场迅猛发展的年头，特别是WCDMA技术被普遍采用。
按照目前的发展势头，预计全球使用各种技术的3G用户数将在2007年底一举超过2.75亿。
到2010年底，全球3G用户数将接近8亿，其中使用WCD-MA的用户数将占到用户总数的75%。
UMTS论坛还称，到2010年，全球所有手机用户(包括使用2G和3G技术)将超过40亿，几乎是目前数量的两倍。
届时，WCDMA用户也将超过6亿，占到整个手机用户数的14.2%。
网上书店正是基于这种市场潜力，面向中小型图书销售商而开发的，力争为中小型书店提供一款功能完善、界面友好、功能可靠的网上销售软件。

对于统一的查询频率或隶属度，在滑动窗口上的数据流中接近最优的近似反复检测

提出了一种用于全局优化的基于动态聚类的差分进化算法（CDE），以提高差分进化（DE）算法的功能。
随着人口的发展，CDE算法逐渐从早期探索有希望的领域转变为在后期探索具有高精度的解决方案。
对28个基准问题（包括13个高维函数）进行的实验表明，该新方法能够有效地找到接近最优的解。
与其他现有算法相比，CDE以更少的计算量提高了解决方案的准确性。

针对平流层飞艇的姿势控制问题，阐述利用PID神经元网络结构对飞艇进行飞行控制率设计。
首先，针对平流层飞艇运行特点建立了完整六自由度动力学模型，随后在模型基础上提出PID神经网络的组成结构和计算方法，并利用粒子群算法对神经元网络初始权值进行了优化。
仿真计算结果表明，通过PID神经网络对控制率进行设计能够迅速接近控制目标，实现对平流层飞艇姿势的准确控制。

多输出支持向量回归对于一般的回归问题，给定训练样本D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)},yi€R,我们希望学习到一个f（x）使得其与y尽可能的接近，w，b是待确定的参数。
在这个模型中，只要当f(x)与y完全相同时，损失才为零，而支持向量回归假设我们能容忍的f(x)与y之间最多有ε的偏差，当且仅当f(x)与y的差别绝对值大于ε时，才计算损失，此时相当于以f(x)为中心，构建一个宽度为2ε的间隔带，若训练样本落入此间隔带，则认为是被预测正确的。
（间隔带两侧的松弛程度可有所不同）------

人口密度网格化比人口密度行政单元化更接近人口的实际分布。
而且是实现人口数据与其他社会经济统计数据$资源数据$环境数据复合

我是个菜鸟……也就是初学者……写了快一个礼拜才到这样的成果……算是比较接近WINDOWS自带的那个计算器了从功能上来说……代码很乱……高手重喷……

我的思路是这样的：最速下降法能找出全局最优点，但在接近最优点的区域内就会陷入“齿型”迭代中，使其每进行一步迭代都要花掉非常久的时间，这样长久的等待是无法忍耐的，不信你就在我那个程序的第一步迭代中把精度取得很小如：0.000000001等，其实我等过一个钟都没有什么结果出来。
再者我们考究一下牛顿迭代法求最优问题，牛顿法相对最速下降法的速度就快得多了，而且还有一个好处就是能高度逼近最优值，而不会出现死等待的现象。
如后面的精度，你可以取如：0.0000000000001等。
但是牛顿法也有缺点，就是要求的初始值非常严格，如果取不好，逼近的最优解将不收敛，甚至不是最优解。
就算收敛也不能保证那个结就是全局最优解，所以我们的出发点应该是：为牛顿法找到一个好的初始点，而且这个初始点应该是在全局最优点附近，这个初始点就能保证牛顿法高精度收敛到最优点，而且速度还很快。
思路概括如下：1。
用最速下降法在大范围找到一个好的初始点给牛顿法：（最速下降法在精度不是很高的情况下逼近速度也是蛮快的）2。
在最优点附近改用牛顿法，用最速下降法找到的点为牛顿法的初始点，提高逼近速度与精度。
3。
这样两种方法相结合，既能提高逼近的精度，还能提高逼近的速度，而且还能保证是全局最优点。
这就充分吸收各自的优点，扬长避短。
得到理想的结果了。

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。