使用matlab实现科斯塔斯环的同步，利用本地初始频率和科斯塔斯环，经过多次迭代后，使最后获得的载波频率趋近于实际发送信号的载波频率

Levinson-Durbin迭代算法求AR模型参数，matlab

针对传统果蝇优化算法在进行优化时所存在的寻优精度偏低和收敛速度较慢的问题，提出了一种新的改进果蝇优化算法。
该算法在迭代过程中将每次迭代所得最优值的变化率作为下一次果蝇种群飞行距离变化的参考依据。
动态改变果蝇种群每次飞行的距离，能够有效地权衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力。
将该改进算法在函数优化中与原果蝇算法和另外两种果蝇改进算法进行仿真对比，结果表明，所提出的改进算法在收敛精度、收敛速度以及稳定性方面具有明显优势。

目录第1章UML类图实训1.1知识讲解1.1.1UML概述1.1.2类与类的UML表示1.1.3类之间的关系1.2实训实例1.2.1类图实例之图书管理系统1.2.2类图实例之商场会员管理系统1.3实训练习第2章面向对象设计原则实训2.1知识讲解2.1.1面向对象设计原则概述2.1.2单一职责原则2.1.3开闭原则2.1.4里氏代换原则2.1.5依赖倒转原则2.1.6接口隔离原则2.1.7合成复用原则2.1.8迪米特法则2.2实训实例2.2.1单一职责原则实例分析2.2.2开闭原则实例分析2.2.3里氏代换原则实例分析2.2.4依赖倒转原则实例分析2.2.5接口隔离原则实例分析2.2.6合成复用原则实例分析2.2.7迪米特法则实例分析2.3实训练习第3章创建型模式实训3.1知识讲解3.1.1设计模式3.1.2创建型模式概述3.1.3简单工厂模式3.1.4工厂方法模式3.1.5抽象工厂模式3.1.6建造者模式3.1.7原型模式3.1.8单例模式3.2实训实例3.2.1简单工厂模式实例之图形工厂3.2.2工厂方法模式实例之日志记录器3.2.3抽象工厂模式实例之数据库操作工厂3.2.4建造者模式实例之游戏人物角色3.2.5原型模式实例之快速创建工作周报3.2.6单例模式实例之多文档窗口3.3实训练习第4章结构型模式实训4.1知识讲解4.1.1结构型模式概述4.1.2适配器模式4.1.3桥接模式4.1.4组合模式4.1.5装饰模式4.1.6外观模式4.1.7享元模式4.1.8代理模式4.2实训实例4.2.1适配器模式实例之算法适配4.2.2桥接模式实例之跨平台视频播放器4.2.3组合模式实例之杀毒软件4.2.4装饰模式实例之界面显示构件库4.2.5外观模式实例之文件加密4.2.6享元模式实例之围棋棋子4.2.7代理模式实例之日志记录代理4.3实训练习第5章行为型模式实训5.1知识讲解5.1.1行为型模式概述5.1.2职责链模式5.1.3命令模式5.1.4解释器模式5.1.5迭代器模式5.1.6中介者模式5.1.7备忘录模式5.1.8观察者模式5.1.9状态模式5.1.10策略模式5.1.11模板方法模式5.1.12访问者模式5.2实训实例5.2.1职责链模式实例之在线文档帮助系统5.2.2命令模式实例之公告板系统5.2.3解释器模式实例之机器人控制程序5.2.4迭代器模式实例之商品名称遍历5.2.5中介者模式实例之温度转换器5.2.6备忘录模式实例之游戏恢复点设置5.2.7观察者模式实例之股票变化5.2.8状态模式实例之银行账户5.2.9策略模式实例之电影票打折5.2.10模板方法模式实例之数据库操作5.2.11访问者模式实例之奖励审批5.3实训练习第6章模式联用与综合实例实训6.1设计模式补充知识6.1.1反射与配置文件6.1.2GRASP模式6.1.3架构模式与MVC6.2模式联用实训6.2.1适配器模式与桥接模式联用6.2.2组合模式与命令模式联用6.2.3外观模式与单例模式联用6.2.4原型模式与备忘录模式联用6.2.5观察者模式与组合模式联用6.2.6访问者模式、组合模式与迭代器模式联用6.3综合实例实训6.3.1多人联机射击游戏6.3.2数据库同步系统6.4实训练习附录A参考答案A.1第1章实训练习参考答案A.2第2章实训练习参考答案A.3第3章实训练习参考答案A.4第4章实训练习参考答案A.5第5章实训练习参考答案A.6第6章实训练习参考答案参考文献

线性光谱聚类（LSC）的超像素分割算法，该算法可以生成具有低计算成本的紧凑且均匀的超像素。
基本上，基于测量图像像素之间的颜色相似性和空间接近度的相似性度量，采用超像素分割的归一化切割公式。
然而，代替使用传统的基于特征的算法，我们使用核函数来近似相似性度量，导致将像素值和坐标明确映射到高维特征空间。
我们证明，通过适当地加权该特征空间中的每个点，加权K均值和归一化切割的目标函数共享相同的最佳点。
因此，通过在所提出的特征空间中迭代地应用简单的K均值聚类，可以优化归一化切割的成本函数。
LSC具有线性计算复杂性和高内存效率，并且能够保留图像的全局属性。
实验结果表明，LSC在图像分割中的几种常用评估度量方面表现出与现有技术的超像素分割算法相同或更好的性能。

本书系统介绍了设计模式。
全书共分27章，内容包括统一建模语言基础知识、面向对象设计原则、设计模式概述、简单工厂模式、工厂方法模式、抽象工厂模式、建造者模式、原型模式、单例模式、适配器模式、桥接模式、组合模式、装饰模式、外观模式、享元模式、代理模式、职责链模式、命令模式、解释器模式、迭代器模式、中介者模式、备忘录模式、观察者模式、状态模式、策略模式、模板方法模式和访问者模式。
[1]本书结合大量实例来学习GoF设计模式，针对每一个设计模式均提供了一或两个实例，并对每一个模式进行了详尽的讲解，每一章最后均配有一定量的习题。

牛顿迭代法解非线性方程组方程和雅克比矩阵自己输入

均值漂移算法meanshiftTrack一、实验内容完成基于MeanShift的目标跟踪算法，红框标出目标区域实现实时追踪。
二、算法原理1.在当前帧，计算候选目标的特征2.计算候选目标与初始目标的相似度3.计算权值4.利用MeanShift算法，计算目标新位置在这里插入图片描述5.若新目标中心需位于原目标中心附近，则停止，否则转步骤2三、思路流程截取跟踪目标矩阵rect；
求取跟踪目标的加权直方图hist1；
读取视频序列中的一帧，先随机取一块与rect等大的矩形，计算加权直方图hist2；
计算两者比重函数，如果后者差距过大，更新新的矩阵中心Y，进行迭代（MeanShift是一种变步长可以迅速接近概率密度峰值的方法），直至一定条件（移动步长平方和大于0.5或超过20次迭代）后停止。

迭代学习控制（iterativelearningcontrol，简称ILC）由Uchiyama于1978年首先提出。
迭代学习控制（iterativelearningcontrol，简称ILC）由Uchiyama于1978年首先提出，不过因为论文由日文撰写，影响不是很大。
1984年，Arimoto等人用英文介绍了该方法。
它是指不断重复一个同样轨迹的控制尝试，并以此修正控制律，以得到非常好的控制效果的控制方法。
迭代学习控制是学习控制的一个重要分支，是一种新型学习控制策略。
它通过反复应用先前试验得到的信息来获得能够产生期望输出轨迹的控制输入，以改善控制质量。
与传统的控制方法不同的是，迭代学习控制能以非常简单的方式处理不确定度相当高的动态系统，且仅需较少的先验知识和计算量，同时适应性强，易于实现；
更主要的是，它不依赖于动态系统的精确数学模型，是一种以迭代产生优化输入信号，使系统输出尽可能逼近理想值的算法。
它的研究对那些有着非线性、复杂性、难以建模以及高精度轨迹控制问题有着非常重要的意义。

图像的压缩感知之AMP算法，相较于FISTA算法在执行效率上更加有效，迭代到30次左右可实现很小的误差。

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。