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简单修改代码，可就求解任意给定区间上任意函数的最大值（修改代码中的区间范围和函数表达式）github链接:https://github.com/helloMickey/homework/blob/master/genetic-algorithm/genetic_programming.ipynb

用算法程序集（C语言描述）（第五版）+源代码第1章多项式的计算1.1一维多项式求值1.2一维多项式多组求值1.3二维多项式求值1.4复系数多项式求值1.5多项式相乘1.6复系数多项式相乘1.7多项式相除1.8复系数多项式相除第2章复数运算2.1复数乘法2.2负数除法2.3复数乘幂2.4复数的n次方根2.5复数指数2.6复数对数2.7复数正弦2.8复数余弦第3章随机数的产生3.1产生0到1之间均匀分布的一个随机数3.2产生0到1之间均匀分布的随机数序列3.3产生任意区间内均匀分布的一个随机整数3.4产生任意区间内均匀分布的随机整数序列3.5产生任意均值与方差的正态分布的一个随机数3.6产生任意均值与方差的正态分布的随机数序列第4章矩阵运算4.1实矩阵相乘4.2复矩阵相乘4.3一般实矩阵求逆4.4一般复矩阵求逆4.5对称正定矩阵的求逆4.6托伯利兹矩阵求逆的特兰持方法4.7求一般行列式的值4.8求矩阵的值4.9对称正定矩阵的乔里斯基分解与列式求值4.10矩阵的三角分解4.11一般实矩阵的QR分解4.12一般实矩阵的奇异值分解4.13求广义逆的奇异值分解法第5章矩阵特征值与特征向量的计算5.1约化对称矩阵为对称三对角阵的豪斯荷尔德变换法5.2求对称三对角阵的全部特征值与特征向量5.3约化一般实矩阵为赫申伯格矩阵的初等相似变换法5.4求赫身伯格矩阵全部特征的QR方法5.5求实对称矩阵特征值与特征向量的雅可比法5.6求实对称矩阵特征值与特征向量的雅可比过关法第6章线性代数方程组的求解6.1求解实系数方程组的全选主元高斯消去法6.2求解实系数方程组的全选主元高斯-约当消去法6.3求解复系数方程组的全选主元高斯消去法6.4求解复系数方程组的全选主元高斯-约当消去法6.5求解三对角线方程组的追赶法6.6求解一般带型方程组6.7求解对称方程组的分解法6.8求解对称正定方程组的平方根法6.9求解大型系数方程组6.10求解托伯利兹方程组的列文逊方法6.11高斯-塞德尔失代法6.12求解对称正定方程组的共岿梯度法6.13求解线性最小二乘文体的豪斯伯尔德变换法6.14求解线性最小二乘问题的广义逆法6.15求解病态方程组第7章非线性方程与方程组的求解7.1求非线性方程一个实根的对分法7.2求非线性方程一个实根的牛顿法7.3求非线性方程一个实根的埃特金矢代法7.4求非线性方程一个实根的连分法7.5求实系数代数方程全部的QR方法7.6求实系数方程全部的牛顿下山法7.7求复系数方程的全部根牛顿下山法7.8求非线性方程组一组实根的梯度法7.9求非线性方程组一组实根的拟牛顿法7.10求非线性方程组最小二乘解的广义逆法7.11求非线性方程一个实根的蒙特卡洛法7.12求实函数或复函数方程一个复根的蒙特卡洛法7.13求非线性方程组一组实根的蒙特卡洛法第8章插值与逼近8.1一元全区间插值8.2一元三点插值8.3连分式插值8.4埃尔米特插值8.5特金逐步插值8.6光滑插值8.7第一种边界条件的三次样条函数插值8.8第二种边界条件的三次样条函数插值8.9第三种边界条件的三次样条函数插值8.10二元三点插值8.11二元全区间插值8.12最小二乘曲线拟合8.13切比雪夫曲线拟合8.14最佳一致逼近的里米兹方法8.15矩形域的最小二乘曲线拟合第9章数值积分9.1变补长梯形求积法9.2变步长辛卜生求积法9.3自适应梯形求积法9.4龙贝格求积法9.5计算一维积分的连分式法9.6高振荡函数求积法9.7勒让德-高斯求积法9.8拉盖尔-高斯求积法9.9埃尔米特-高斯求积法9.10切比雪夫求积法9.11计算一维积分的蒙特卡洛法9.12变步长辛卜生二重积分方法9.13计算多重积分的高斯方法9.14计算二重积分的连分方式9.15计算多重积分的蒙特卡洛法第10章常微分方程组的求解10.1全区间积分的定步长欧拉方法10.2积分一步的变步长欧拉方法10.3全区间积分维梯方法10.4全区间积分的定步长龙格-库塔方法10.5积分一步的变步长龙格-库塔方法10.6积分一步的变步长基尔方法10.7全区间积分的变步长默森方法10.8积分一步的连分方式10.9全区间积分的双边法10.10全区间积分的阿当姆斯预报校正法10.11全区间积分的哈

路径规划R_area是图像的大小默认为256*256R_windows=40机器人移动的窗口大小B_place障碍物存放的位置设置精度为5度距离中心位置是随机的得出障碍物和可行走区间的直方图保存下来角度信息和距离信息存放在val,B_Pos,B_d,Free_Pos中...

1.1doublegauss_ch1(double(*f)(double),intn);求积分∫_(-1)^1f(x)dx/√(1-x^2)实现n点Gauss-Chebyeshev积分公式；
返回积分的近似值。
在区间[-1,1]上关于权函数1/√(1-x^2)的正交多项为T_n(x)=cos(narccos(x))，T_n(x)在[-1,1]上的n个根是x_k=cos⁡((2k-1)/2nπ)，k=1,…,n.n点Gauss-Chebyeshev积分公式为∫_(-1)^1f(x)dx/√(1-x^2)≈π/n∑_(k=1)^nf(cos⁡((2k-1)/2nπ))1.2doublegauss_ch2(double(*f)(double),intn);求积分∫_(-1)^1√(1-x^2)f(x)dx实现n点Gauss-ChebyeshevII型积分公式；
返回积分的近似值。
在区间[-1,1]上关于权函数√(1-x^2)的正交多项为U_n(x)=sin⁡((n+1)arccos⁡(x))/sin⁡(arccos⁡(x))，U_n(x)在[-1,1]上的n个根是x_k=cos⁡(kπ/(n+1))，k=1,…,n.n点Gauss-ChebyeshevII型积分公式为∫_(-1)^1√(1-x^2)f(x)dx≈π/(n+1)∑_(k=1)^nsin^2(kπ/(n+1))f(cos⁡(kπ/(n+1)))1.3doublecomp_trep(double(*f)(double),doublea,doubleb);求积分∫_a^bf(x)dx函数实现逐次减半法复化梯形公式；
返回积分的近似值。
1.4doubleromberg(double(*f)(double),doublea,doubleb);求积分∫_a^bf(x)dx函数实现Romberg积分法；
返回积分的近似值。
1.5doublegauss_leg_9(double(*f));求积分∫_(-1)^1f(x)dx实现9点Gauss-Legendre求积公式。
使用上面实现的各种求积方法求下面的积分：∫_(-1)^1e^x√(1-x^2)dx(=∫_(-1)^1(xe^x)/√(1-x^2)dx)使用第3，4，5个函数求积分：∫_0^(π/2)sin⁡xdx(=1)

在区间[-1,1]上对函数，选取不同的插值节点构造插值多项式，比较他们的误差。

对直方图进行均衡化处理的源代码：把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。
对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。
把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。

陈立杰（WJMZBMR），现就读于清华大学交叉信息学院。
自2010年8月以来，多次在信息学奥赛（OI）中取得令人震惊的好成绩，是OI界的奇迹人物之一。
他的《可持久化数据结构研究》[2]，《区间众数解题报告》[3]，《后缀自动机讲稿》[1]是重要的信息学学习材料。

经典的时间序列符号化算法SAX，该算法通过将一条时间序列等区间划分，利用每个区间的均值代表该区间序列，进而采用相应的符号进行描述，该算法可以实现时间序列的符号化表示，达到降维的目的，并能够通过MATLAB进行可视化描述

只有一个角色客户，客户可以　　--查看图书信息（包括查看图书详细信息，使用条件（例价格区间）查看图书信息，对图书进行翻页）　　--把图书加入购物车　　--查看购物车　　--修改购物车（包括清空购物车，修改购物车单本图书数量，删除单本图书）　　--结账（填写用户名和账号信息）　　--查看交易记录

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。