《实时碰撞检测算法技术》详细阐述了与碰撞检测问题相关的高效解决方案及相应的数据结构和算法，主要包括：碰撞检测系统中的设计问题、数学和几何学入门、包围体、基本图元测试、层次包围体技术、空间划分、BSP树层次结构、凸体算法、基于GPU的碰撞检测、数值健壮性、几何健壮性以及优化操作。
另外，《实时碰撞检测算法技术》还提供了相应的算法、代码以及伪代码，以协助读者进一步理解计算方案的实现过程。
,《实时碰撞检测算法技术》适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学教材和参考手册。

一、语言环境：Java二、实验内容：1、实验一进程调度编写并调试一个模拟的进程调度程序，分别采用“短进程优先”、“时间片轮转”、“高响应比优先”调度算法对随机产生的五个进程进行调度，并比较算法的平均周转时间。
以加深对进程的概念及进程调度算法的理解。
2、实验二银里手算法用银里手算法避免死锁，实现系统合理分配资源，加深对进程同步及死锁理解。
3、实验三动态分区分配方式的模拟了解动态分区分配方式中的数据结构和分配算法，并进一步加深对动态分区存储管理方式及其实现过程的理解。
4、实验四仿真各种磁盘调度算法由系统产生一系列磁盘请求（10个），分别给出先来先服务算法、最短寻道时间优先算法、扫描(SCAN)算法和循环扫描(CSCAN)算法时磁头移动顺序并计算磁头的平均移动磁道数。
（假设磁头刚从80磁道移到100磁道）

本课题拟构建一个基于Android的减肥健身计划型应用。
构建此系统的总体目标是：高用户体验的同时，协助人们轻松快乐减肥，树立信心，并能够长久坚持下去。
以树立减肥信心为导向，搭建一个基于Android平台的减肥健身计划型软件。
系统实现过程、论文文档、答辩ppt以及实现效果图，详见如下项目说明：https://blog.csdn.net/vx1271487114/article/details/125535591?spm=1001.2014.3001.5502

引见了ＷｅｂＧＬ技术及其应用框架Ｔｈｒｅｅ．ｊｓ，描述了交互平台基本架构搭建和各个功能模块的设计与实现过程，并针对ＯＢＪ格式的３维模型提出一个模型加载算法解析模型的顶点、面和法向量等数据，然后把三维模型加载到网页平台中来，最后本文对平台进行了跨浏览器测试和模型载入速度测试，测试结果表明系统不需修改任何代码就能直接运行在Ｆｉｒｅｆｏｘ、Ｃｈｒｏｍｅ和Ｏｐｅｒａ这３大主流浏览器上，并且模型载入速度较快，显示效果流畅。

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

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。