比较适合开始接触计算传热学的一些学生，就是一个简单的迭代，用的是MATLAB语言

74汉明码硬判决最大似然和积算法SPA仿真程序-hammingcodedecoding.doc汉明码，硬判决译码，最大似然译码、和积算法（SPA）matlab仿真程序三种译码方法的原理、matlab程序附在word附件中！供大家学习参考分别采用硬判决、最大似然译码（MLD）、以及和积算法（SPA）三种译码方法对（7，4）汉明为了节省仿真时间，对随机产生8*105个二进制信息进行编译码，仿真结果表明，在加性高斯信道下，得到在误码率为10-4时（7，4）汉明码的最大似然译码较硬判决译码多出近3dB的编码增益，采用和积算法的迭代译码当迭代次数为100时，误码性能非常接近最大似然译码，即迭代译码方式与最佳的译码方式的性能相当。
二、译码原理概述对任意正整数m≥3，存在具有如下参数的汉明码：码长：n=2m-1信息符号数：k=2m-m-1校验符号数：n-k=m纠错能力：t=1（dmin=3）本次实验中n=7，k=4；
即（7，4）汉明码。
附：源程序

基于路径分析和迭代蜕变测试的Bug检测

高温作业专用服装在高温环境下工作时会发挥很大的作用，为了降低成本，缩短研发周期，本文针对高温作业专用服装各层厚度最优问题，做了深入研究。
利用热传导方程，通过迭代的方法建立温度分布模型。
基于此模型，考虑环境温度、热传导速率限制等约束条件，建立目标优化模型。
可以得到最优厚度，从而降低高温作业服饰设计成本。
针对问题一中温度分布问题，本文根据能量守恒定律和傅里叶定律推导出热传递方程，建立热传递模型。
分析了实际情况下四层组织材料之间的热交换边界条件及初值，建立了不同材料的温度分布模型，该模型可以求解不同时间下不同位置的温度。
利用温度分布模型，计算温度分布，生成Excel文件。
针对问题二中Ⅱ层最优厚度问题，基于问题一中的Ⅱ层的温度分布模型，推导出目标函数，考虑环境温度、Ⅱ层与Ⅲ层接触面温度范围等约束条件，建立非线性目标优化模型。
利用MATLAB编程求得Ⅱ层的最优厚度为15.6mm。
针对问题三中Ⅱ层、Ⅳ层最优厚度问题，本问题是一种具有双层递阶结构的系统优化问题，该类问题解本题的思路为先求解上层最优解，后求得下层最优解，该问题中Ⅱ层为上层、Ⅳ层为下层。
根据不同层次建立目标函数，通过迭代温度分布方程，得到皮肤层温度分布模型，利用该模型计算出皮肤温度范围，作为约束条件，建立双层模型，追求设计高温作业专用服装最低成本。
本文采用全局最优解算法，利用MATLAB编程，求得II层和IV层的最优厚度分别为10.5mm和6.4mm。

在合理布局井下无线网络基站的基础上,提出了一种基于多载波时频迭代的最大似然TOA(TimeofArrival)估计算法,通过将小数延时不断迭代来缩小估计误差,确定合适搜索步长,实现对信号的精确TOA估计。
仿真结果表明:时频迭代的最大似然TOA估计算法具有更快的收敛速度;在信噪比较小时,采用时频迭代的最大似然TOA估计算法比经典TOA估计算法有效地提高了估计精度。

很容易理解的PM模型代码，输入原始图像，多次迭代PM算法得到平滑后的图像。
非线性扩散方法在图像处理方面的应用越来越广泛，因其对于图像边缘的增强和保护作用十分明显，所以对该种方法的深入研究是十分有必要的。

cplusplus.com全站离线版压缩包，解压后200多M左右，可无网、内网环境下访问查阅STL等手册包括STL的所有容器、算法、迭代器等等的函数说明，全面详细，可以在开发的时候做参考。
链接都能点开，和联网一样样的，index.html是主页，那个快捷方式不能用，点里面的那个就行了

二维稳态导热的数值计算主要采用了热平衡法。
用差分法建立节点的热平衡方程，将节点所在的单元体的四个方向传递的热流密度，内热源在单元体产生的热流密度，根据能量守恒的原则建立方程，可以得到每一个节点的离散化代数方程。
进行数值计算的方法是：先设定初值，在根据初值对每一个节点进行迭代可以求得节点的值。
再将初值与新值进行比较，判断迭代的敛散性。
比较常用的迭代方法有两种：Gauss-Seidel法和Jacobi法。
Gaus-Seidel法每次迭代计算，均是使用节点温度的最新值。
Jacobi迭代法每次迭代计算均用上一次迭代计算出的值。
对于一个代数方程组，若选用的迭代方式不合适有可能导致迭代过程发散，而对于常物性导热问题组成差分方程组，每一个方程都选用导出方程的中心节点温度作为迭代变量则迭代一定收敛。

《C和指针》提供与C语言编程相关的全面资源和深入讨论。
《C和指针》通过对指针的基础知识和高级特性的探讨，帮助程序员把指针的强大功能融入到自己的程序中去。
全书共18章，覆盖了数据、语句、操作符和表达式、指针、函数、数组、字符串、结构和联合等几乎所有重要的C编程话题。
书中给出了很多编程技巧和提示，每章后面有针对性很强的练习，附录部分则给出了部分练习的解答。
第1章　快速上手1.1　简介1.1.1　空白和注释1.1.2　预处理指令1.1.3　main函数1.1.4　read_column_numbers函数1.1.5　rearrange函数1.2　补充说明1.3　编译1.4　总结第2章　基本概念2.1　环境2.1.1　翻译2.1.2　执行2.2　词法规则2.2.1　字符2.2.2　注释2.2.3　自由形式的源代码2.2.4　标识符2.2.5　程序的形式2.3　程序风格2.4　总结第3章　数据3.1　基本数据类型3.1.1　整型家族3.1.2　浮点类型3.1.3　指针3.2　基本声明3.2.1　初始化3.2.2　声明简单数组3.2.3　声明指针3.2.4　隐式声明3.3　typedef3.4　常量3.5　作用域3.5.1　代码块作用域3.5.2　文件作用域3.5.3　原型作用域3.5.4　函数作用域3.6　链接属性3.7　存储类型3.8　static关键字3.9　作用域、存储类型示例3.10　总结第4章　语句4.1　空语句4.2　表达式语句4.3　代码块4.4　if语句4.5　while语句4.5.1　break和continue语句4.5.2　while语句的执行过程4.6　for语句4.7　do语句4.8　switch语句4.8.1　switch中的break语句4.8.2　default子句4.8.3　switch语句的执行过程4.9　goto语句4.10　总结第5章　操作符和表达式5.1　操作符5.1.1　算术操作符5.1.2　移位操作符5.1.3　位操作符5.1.4　赋值5.1.5　单目操作符5.1.6　关系操作符5.1.7　逻辑操作符5.1.8　条件操作符5.1.9　逗号操作符5.1.10　下标引用、函数调用和结构成员5.2　布尔值5.3　左值和右值5.4　表达式求值5.4.1　隐式类型转换5.4.2　算术转换5.4.3　操作符的属性5.4.4　优先级和求值的顺序5.5　总结第6章　指针6.1　内存和地址6.2　值和类型6.3　指针变量的内容6.4　间接访问操作符6.5　未初始化和非法的指针6.6　NULL指针6.7　指针、间接访问和左值6.8　指针、间接访问和变量6.9　指针常量6.10　指针的指针6.11　指针表达式6.12　实例6.13　指针运算6.13.1　算术运算6.13.2　关系运算6.14　总结第7章　函数7.1　函数定义7.2　函数声明7.2.1　原型7.2.2　函数的缺省认定7.3　函数的参数7.4　ADT和黑盒7.5　递归7.5.1　追踪递归函数7.5.2　递归与迭代7.6　可变参数列表7.6.1　stdarg宏7.6.2　可变参数的限制7.7　总结第8章　数组8.1　一维数组8.1.1　数组名8.1.2　下标引用8.1.3　指针与下标8.1.4　指针的效率8.1.5　数组和指针8.1.6　作为函数参数的数组名8.1.7　声明数组参数8.1.8　初始化8.1.9　不完整的初始化8.1.10　自动计算数组长度8.1.11　字符数组的初始化8.2　多维数组8.2.1　存储顺序8.2.2　数组名8.2.3　下标8.2.4　指向数组的指针8.2.5　作为函数参数的多维数组8.2.6　初始化8.2.7　数组长度自动计算8.3　指针数组8.4　总结第9章　字符串、字符和字节9.1　字符串基础9.2　字符串长度9.3　不受限制的字符串函数9.3.1　复制字符串9.3.2　连接字符串9.3.3　函数的返回值9.3.4　字符串比较9.4　长度受限的字符串函数9.5　字符串查找基础9.5.1　查找一个字符9.5.2　查找任何几个字符9.5.3　查找一个子串9.6　高级字符串查找9.6.1　查找一个字符串前缀9.6.2　查找标记9.7　错误信息9.8　字符操作9.8.1　字符分类9.8.2　字符转换9.9　内存操作9.10　总结第10章　结构和联合10.1　结构基础知识10.1.1　结构声明10.1.2　结构成

本框架提供了有关粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)的完整实现，以及一套关于改进、应用、测试、结果输出的完整框架。
本框架对粒子群算法与遗传算法进行逻辑解耦，对其中的改进点予以封装，进行模块化，使用者可以采取自己对该模块的改进替换默认实现组成新的改进算法与已有算法进行对比试验。
试验结果基于Excel文件输出，并可通过设定不同的迭代结束方式选择试验数据的输出方式，包括：1.输出随迭代次数变化的平均达优率数据（设定终止条件区间大于0）。
2.输出随迭代次数变化的平均最优值数据（设定终止条件区间等于0）。
本框架了包含了常用基准函数的实现以及遗传算法与粒子群算法对其的求解方案实现和对比，如TSP，01背包，Banana函数，Griewank函数等。
并提供大量工具方法，如KMeans，随机序列生成与无效序列修补方法等等。
对遗传算法的二进制编码，整数编码，实数编码，整数序列编码（用于求解TSP等），粒子群算法的各种拓扑结构，以及两种算法的参数各种更新方式均有实现，并提供接口供使用者实现新的改进方式并整合入框架进行试验。
其中还包括对PSO进行离散化的支持接口，和自己的设计一种离散PSO方法及其用以求解01背包问题的实现样例。
欢迎参考并提出宝贵意见，特别欢迎愿意协同更新修补代码的朋友(邮箱starffly@foxmail.com)。
代码已作为lakeast项目托管在GoogleCode:http://code.google.com/p/lakeasthttp://code.google.com/p/lakeast/downloads/list某些类的功能说明：org.lakest.common中：BoundaryType定义了一个枚举，表示变量超出约束范围时为恢复到约束范围所采用的处理方式，分别是NONE(不处理)，WRAP（加减若干整数个区间长度），BOUNCE（超出部分向区间内部折叠），STICK（取超出方向的最大限定值）。
Constraint定义了一个代表变量约束范围的类。
Functions定义了一系列基准函数的具体实现以供其他类统一调用。
InitializeException定义了一个代表程序初始化出现错误的异常类。
Randoms类的各个静态方法用以产生各种类型的随机数以及随机序列的快速产生。
Range类的实现了用以判断变量是否超出约束范围以及将超出约束范围的变量根据一定原则修补到约束范围的方法。
ToStringBuffer是一个将数组转换为其字符串表示的类。
org.lakeast.ga.skeleton中：AbstractChromosome定义了染色体的公共方法。
AbstractDomain是定义问题域有关的计算与参数的抽象类。
AbstractFactorGenerator定义产生交叉概率和变异概率的共同方法。
BinaryChromosome是采用二进制编码的染色体的具体实现类。
ConstantFactorGenerator是一个把交叉概率和变异概率定义为常量的参数产生器。
ConstraintSet用于在计算过程中保存和获取应用问题的各个维度的约束。
Domain是遗传算法求解中所有问题域必须实现的接口。
EncodingType是一个表明染色体编码类型的枚举，包括BINARY(二进制)，REAL(实数)，INTEGER(整型)。
Factor是交叉概率和变异概率的封装。
IFactorGenerator参数产生器的公共接口。
Population定义了染色体种群的行为，包括种群的迭代，轮盘赌选择和交叉以及最优个体的保存。
org.lakeast.ga.chromosome中：BinaryChromosome二进制编码染色体实现。
IntegerChromosome整数编码染色体实现。
RealChromosome实数编码染色体实现。
SequenceIntegerChromosome整数序列染色体实现。
org.lakeast.pso.skeleton中：AbstractDomain提供一个接口，将粒子的位置向量解释到离散空间，同时不干扰粒子的更新方式。
AbstractF

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。