针对无线传感器网络分簇路由协议所筛选簇头节点的位置分布不均衡及转发节点的数据传输路径不合理会加剧节点能量消耗、缩短网络生存周期的问题，提出一种基于改进粒子群优化算法的分簇路由协议。
在簇头选举过程中，通过定义节点的能量因子和位置均衡因子建立新的顺应度函数，评估和选择更优的候选簇头节点；
通过优化的自顺应学习因子调整候选簇头节点的位置更新速度，扩大局部搜索并加快全局搜索的收敛速度。
根据转发节点与基站的距离确定采用单跳还是多跳传输方式，设计一种基于最小生成树的多跳方法，为转发节点数据传输选择最优的多跳路径。
仿真测试结果表明，基于改进粒子群算法的分簇路由协议能够选举能量与位置更均衡的簇头节点和转发节点，缩短了网络的通信距离，节点的能耗更低且更均衡，有效延长了网络生存周期。

该文件为我调研和筛选之后的基于消失点的相机标定的经典文献。
基于消失点的标定方法主流的有微软研讨院的方案和其他方案的。
微软研讨院的是针对交通场景，它利用车辆的特征：比如后视镜、车辆正中心、车辆大灯等特征点。

####介绍YYC蜻蜓F影视系统是一款前端flutter/vue/weex/nuve/uniapp多种语言，后端JAVA/PHP双版本的系统，由业界专业团队成都市一颗优雅草科技有限公司打造的APP系统，开源无加密，支持二次开发，蜻蜓系列系统后端由国内一线知名IT企业技术总监架构，蜻蜓系列以功能卓越，运行稳定标榜，不仅有常规电视剧，电影，剧集列表播放功能，分类联动筛选，影视点评，更富含亮点影评朋友圈，影评推荐功能和弹幕功能，蜻蜓F系统将不断更新，在影视系统界打开新的一扇窗户。

读者调用案例的时候，只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据，即可实现自己想要的网络。
如果在实现过程中有任何疑问，可以随时在MATLAB中文论坛与作者交流，作者每天在线，有问必答。
该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序)，包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络;还包含PSO(粒子群)、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。
该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。
本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。
图书目录第1章P神经网络的数据分类--语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模--非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络--非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优--非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计--公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法--多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN的数据预测--基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆--数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类--高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化--旅行商问题优化计算第12章SVM的数据分类预测--意大利葡萄酒种类识别第13章SVM的参数优化--如何更好的提升分类器的功能第14章SVM的回归预测分析--上证指数开盘指数预测第15章SVM的信息粒化时序回归预测--上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用--患者癌症发病预测第17章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第18章Elman神经网络的数据预测--电力负荷预测模型研究第19章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第20章神经网络变量筛选--基于BP的神经网络变量筛选第21章LVQ神经网络的分类--乳腺肿瘤诊断第22章LVQ神经网络的预测--人脸朝向识别第23章小波神经网络的时间序列预测--短时交通流量预测第24章模糊神经网络的预测算法--嘉陵江水质评价第25章广义神经网络的聚类算法--网络入侵聚类第26章粒子群优化算法的寻优算法--非线性函数极值寻优第27章遗传算法优化计算--建模自变量降维第28章基于灰色神经网络的预测算法研究--订单需求预测第29章基于Kohonen网络的聚类算法--网络入侵聚类第30章神经网络GUI的实现--基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类

对CSV个性化读写操作，内部包含多个函数。
以机场数据为例，融合多个CSV文件进行数据的筛选、婚配、读写。
其中，也包含了数据预处理、最少量登机口、飞机-登机口婚配、最短流程时间验证、最短换乘时间验证。
具体可参考2018年全国研究生数学建模竞赛F题

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。