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

绝对可运行，在Eclipse上链接数据库，运行出现界面，再相关操作摘要 -3-1序言 -5-1.1目的 -5-1.2定义 -5-2需求分析 -6-2.1需求分析报告 -6-2.2数据流图 -6-4数据库的逻辑设计 -9-5系统设计 -9-5.2用户身份验证模块 -9-5.3酒店管理模块 -9-5.3.1菜品管理 -9-5.3.2菜系管理 -9-5.3.3台号管理 -9-5.3.4结账查询 -9-5.4用户管理及密码模块 -9-5.订单管理模块 -9-6系统的实现与调试 -9-6.1系统的实现 -9-6.2系统的调试 -9-7小结 -9-7.1 系统的功能 -9-7.2 系统的特点 -9-7.3 系统开发过程的特点 -9-7.4 存在的问题与改进方向 -9-7.5 自我体会 -9-参考文献 -9-附录 -9-附录：核心代码 -9-

这是Java仿QQ1.0版的改进版，有全新美观的界面，更好的用户体验和视觉体验。
代码已开源，具体使用请看README，欢迎fork与star。
https://github.com/jie12366/imitate-qq

支撑向量机的代码样例，欢迎提出改进意见和建议哈附送数据集

在遥感领域，数据集是研究和开发的关键资源，它们为模型训练、验证和测试提供了必要的数据。
"高光谱和LiDAR多模态遥感图像分类数据集"是这样一种专门针对遥感图像处理的宝贵资源，它结合了两种不同类型的数据——高光谱图像和LiDAR（LightDetectionandRanging）数据，以实现更精确的图像分类。
高光谱图像，也称为光谱成像，是一种捕捉和记录物体反射或发射的光谱信息的技术。
这种技术能够提供数百个连续的光谱波段，每个波段对应一个窄的电磁谱段。
通过分析这些波段，我们可以获取物体的详细化学和物理特性，例如植被健康、土壤类型、水体污染等，这对环境监测、城市规划、农业管理等有着重要的应用。
LiDAR则是一种主动遥感技术，它通过向地面发射激光脉冲并测量回波时间来计算目标的距离。
LiDAR数据可以生成高精度的地形模型，包括地表特征如建筑物、树木和地形起伏。
此外，LiDAR还能穿透植被，揭示地表覆盖下的特征，如地基和地下结构。
这个数据集包含了三个不同的地区：Houston2013、Trento和MUUFL。
每个地区可能对应不同的地理环境和应用场景，这为研究者提供了多样性的数据，以便他们在不同条件和场景下测试和比较分类算法的效果。
数据集的分类任务通常涉及识别图像中的各种地物类别，如建筑、水体、植被、道路等。
多模态数据结合可以显著提升分类的准确性，因为高光谱数据提供了丰富的光谱信息，而LiDAR数据则提供了高度精确的空间信息。
将这两者结合起来，可以形成一个强大的特征空间，帮助区分相似的地物类别，减少分类错误。
在实际应用中，这个数据集可以用于训练深度学习或机器学习模型，比如卷积神经网络(CNN)。
通过在这样的多模态数据上训练，模型能够学习到如何综合解析光谱和空间信息，从而提高对遥感图像的分类能力。
对于研究人员和开发者来说，这个数据集提供了理想的平台，用于开发新的图像分析技术，改进现有算法，并推动遥感图像处理领域的创新。
"高光谱和LiDAR多模态遥感图像分类数据集"是一个涵盖了多种地理环境和两种互补遥感技术的宝贵资源，对于理解地物特性、提升遥感图像分类精度以及推动遥感技术的发展具有重大价值。
通过深入研究和利用这个数据集，我们可以期待在未来实现更加智能化和精确化的地球表面监测。

1.1单项选择题1.数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中,数据元素的①、数据信息在计算机中的②以及一组相关的运算等的课程。
①A．操作对象　　　Ｂ．计算方法　　Ｃ．逻辑结构　　Ｄ．数据映象②A．存储结构Ｂ．关系Ｃ．运算Ｄ．算法2.数据结构DS(DataStruct)可以被形式地定义为DS=（D，R），其中D是①的有限集合，R是D上的②有限集合。
①A．算法Ｂ．数据元素Ｃ．数据操作Ｄ．数据对象②A．操作Ｂ．映象Ｃ．存储Ｄ．关系3.在数据结构中，从逻辑上可以把数据结构分成。
A．动态结构和静态结构Ｂ．紧凑结构和非紧凑结构Ｃ．线性结构和非线性结构Ｄ．内部结构和外部结构4.算法分析的目的是①，算法分析的两个主要方面是②。
①A.找出数据结构的合理性B.研究算法中的输入和输出的关系C.分析算法的效率以求改进D.分析算法的易懂性和文档性②A.空间复杂性和时间复杂性B.正确性和简明性C.可读性和文档性D.数据复杂性和程序复杂性5.计算机算法指的是①，它必具备输入、输出和②等五个特性。
①A.计算方法B.排序方法C.解决问题的有限运算序列D.调度方法②A.可行性、可移植性和可扩充性B.可行性、确定性和有穷性C.确定性、有穷性和稳定性D.易读性、稳定性和安全性1.2填空题（将正确的答案填在相应的空中）1.数据逻辑结构包括、、和四种类型，树形结构和图形结构合称为。
2.在线性结构中，第一个结点前驱结点，其余每个结点有且只有个前驱结点；
最后一个结点后续结点，其余每个结点有且只有个后续结点。
3.在树形结构中，树根结点没有结点，其余每个结点有且只有个直接前驱结点，叶子结点没有结点，其余每个结点的直接后续结点可以。
4.在图形结构中，每个结点的前驱结点数和后续结点数可以。
5.线性结构中元素之间存在关系，树形结构中元素之间存在关系，图形结构中元素之间存在关系。
6.算法的五个重要特性是____,____,____,____,____。
7.分析下面算法（程序段），给出最大语句频度，该算法的时间复杂度是____。
for(i=0;i＜n;i++)for(j=0;j＜n;j++)A[i][j]=0;8.分析下面算法（程序段），给出最大语句频度，该算法的时间复杂度是____。
for(i=0;i＜n;i++)for(j=0;j＜i;j++)A[i][j]=0;9.分析下面算法（程序段），给出最大语句频度，该算法的时间复杂度是____。
s=0;for(i=0;i＜n;i++)for(j=0;j＜n;j++)for(k=0;k＜n;k++)s=s+B[i][j][k];sum=s;10.分析下面算法（程序段）给出最大语句频度，该算法的时间复杂度是____。
inti=0，s=0;while(s＜n){i++;s+=i;//s=s+i}11.分析下面算法（程序段）给出最大语句频度，该算法的时间复杂度是____。
i=1;while(i＜=n)i=i*2;

Powell算法原理以及相关代码，里面有一个讲解Powell算法的pdf和两个代码，分别是基本Powell和改进Powell，一维搜索方法为黄金分割法，搜索区域获取为进退法。
含大量注释，自学编写的，用于解pdf里面的方程。
如果有问题，请及时联系我，谢谢！！！

用VC++6.0写出来的扫雷，实现了基本的游戏功能，小伙伴们在动手写的时候可以进行参考~有改进的地方欢迎一起讨论~

%用于一书%%离散信号和系统%conv_m-改进的线性卷积子程序(第22页)%conv_tp-用Toeplitz矩阵计算的线性卷积(第34页)%evenodd-将实信号分解为偶和奇两部分(第15页)%impseq-产生脉冲序列(第6页)%sigadd-信号相加运算(第8页)%sigfold-信号折叠运算(第10页)%sigmult-信号乘法运算(第9页)%sigshift-信号时移运算(第9页)%stepseq-产生阶跃序列(第6页)%离散时间付利叶变换(第z变换)%pfe2rfz-在z域由部分分式展开为有理函数(第四章)%rf2pfez-在z域由有理函数展开为部分分式(第四章)%离散付利叶变换%circevod-实信号分解为循环偶分量和循环奇分量(第132页)%circonvt-时域中的循环卷积(第139页)%cirshftt-时域中的循环移位(第146页)%dfs-计算离散付利叶系数(第109页)%dft-计算离散付利叶变换(第120页)%hsolpsav-采用FFT高速分段卷积的重叠保留法(第157页)%idfs-计算逆离散付利叶级数(第110页)%idft-计算逆离散付利叶变换(第121页)%mod-计算m=nmodN(第119页)%ovrlpsav-分段卷积的重叠保留法(第147页)%数字滤波器结构%cas2dir-级联到直接的形式转换(第173页)%casfiltr-IIR和FIR滤波器的级联实现(第172页)%cplxcomp-比较两个复数对(第176页)%dir2cas-直接到级联的型式转换(第171页)%dir2fs-直接形式到频率采样型的转换(第187页)%dir2ladr-IIR直接形式极__零点到格型/梯形的转换(第199页)%dir2latc-FIR直接形式到全零点格型形式的转换(第193页)%dir2par-直接到并联形式的转换(第175页)%dir2paro-直接到并联形式的转换(用于旧版信号处理工具箱)%ladr2dir-格型/梯形形式到IIR直接形式的转换(第199页)%ladrfilt-格型/梯形形式的IIR滤波器实现(第200页)%latc2dir-全零点格型形式到FIR直接形式的转换(第194页)%latcfilt-FIR滤波器的格型形式的实现(第194页)%par2dir-并联形式到直接形式的转换(第177页)%parfiltr-IIR滤波器的并联形式的实现(第177页)%FIR滤波器设计% ampl_res -由FIR滤波器脉冲响应求其幅频特性(第271页)%blackman-布莱克曼窗函数(第230页)%freqz_m-改进型的freqz子程序(第233页)%Hr_Type1-计算1型FIR低通滤波器(第215页)%Hr_Type2-计算2型FIR低通滤波器(第216页)%Hr_Type3-计算3型FIR低通滤波器(第216页)%Hr_Type4-计算4型FIR低通滤波器(第

啁啾光纤布拉格光栅展宽器的设计与制作在高峰值功率激光系统中，色散管理是一项关键技术，以避免光纤非线性效应对激光系统的转换效率和输出光束质量的影响。
常用的色散管理器件包括单模光纤和光栅对，但是这些器件都有其局限性。
单模光纤的色散量有限，而光栅对的空间结构复杂，会破坏系统的全光纤结构。
啁啾光纤布拉格光栅（CFBG）是一种具有较大色散量的器件，可以满足全光纤系统的要求。
CFBG的制作方法基于相位掩模版刻写技术的原理和色散补偿理论。
通过优化刻写光路，可以获得高反射率的大反射带宽的CFBG。
同时，通过改进刻写方式，可以制作大色散量的CFBG级联展宽器和大反射带宽的CFBG串联展宽器。
CFBG级联展宽器和CFBG串联展宽器的设计和制作是基于相位掩模版刻写技术的原理和色散补偿理论的。
CFBG级联展宽器可以提供大色散量的同时，也可以提供高反射率的大反射带宽。
CFBG串联展宽器可以提供大反射带宽的同时，也可以提供高反射率的大色散量。
通过搭建测试光源，可以对CFBG级联展宽器和CFBG串联展宽器进行测试。
测试结果表明，CFBG级联展宽器可以提供约345ps的展宽量，而CFBG串联展宽器可以提供约278.7ps的展宽量。
本研究的结果表明，CFBG级联展宽器和CFBG串联展宽器可以满足高峰值功率激光系统的色散管理要求。
CFBG级联展宽器可以提供大色散量的同时，也可以提供高反射率的大反射带宽。
CFBG串联展宽器可以提供大反射带宽的同时，也可以提供高反射率的大色散量。
CFBG级联展宽器和CFBG串联展宽器是一种高效的色散管理器件，可以满足高峰值功率激光系统的要求。
同时，这两种器件也可以满足其他光纤系统的色散管理要求。
本研究的结果也表明，CFBG级联展宽器和CFBG串联展宽器的设计和制作是基于相位掩模版刻写技术的原理和色散补偿理论的。
CFBG级联展宽器和CFBG串联展宽器的制作方法可以提高CFBG的反射率和反射带宽，从而提高器件的性能。
CFBG级联展宽器和CFBG串联展宽器是一种高效的色散管理器件，可以满足高峰值功率激光系统的要求。
同时，这两种器件也可以满足其他光纤系统的色散管理要求。
本研究的结果将有助于提高激光系统的转换效率和输出光束质量。
知识点：1.啁啾光纤布拉格光栅（CFBG）是一种具有较大色散量的器件，可以满足全光纤系统的要求。
2.CFBG级联展宽器和CFBG串联展宽器的设计和制作是基于相位掩模版刻写技术的原理和色散补偿理论的。
3.CFBG级联展宽器可以提供大色散量的同时，也可以提供高反射率的大反射带宽。
4.CFBG串联展宽器可以提供大反射带宽的同时，也可以提供高反射率的大色散量。
5.CFBG级联展宽器和CFBG串联展宽器可以满足高峰值功率激光系统的色散管理要求。
6.相位掩模版刻写技术是CFBG级联展宽器和CFBG串联展宽器的制作方法之一。
7.色散补偿理论是CFBG级联展宽器和CFBG串联展宽器的设计原理之一。
本研究的结果表明，CFBG级联展宽器和CFBG串联展宽器是一种高效的色散管理器件，可以满足高峰值功率激光系统的要求。
同时，这两种器件也可以满足其他光纤系统的色散管理要求。
本研究的结果将有助于提高激光系统的转换效率和输出光束质量。

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。