本插件是在另一论坛下载的主要是抛物线

游戏采用经典的蓄力抛物线攻击方式，画面色彩绚丽，内容丰富多样，百变的人物换装、前卫的机体设计、华丽的游戏场景、激情的空中战斗，使玩家在操作简易的休闲的对战中，体验到策略、刺激、愉悦、快乐等多重游戏乐趣。

本帖代码和教程有Matlab技术论坛原创，原帖参见http://www.matlabsky.com/viewthread.php?tid=3885一、数值积分基本公式数值求积基本通用公式如下Eqn1.gif(1.63KB)2009-11-2023:23xk：求积节点Ak：求积系数，与f(x)无关数值积分要做的就是确定上式中的节点xk和系数Ak。
可以证明当求积系数Ak全为正时，上述数值积分计算过程是稳定。
二、插值型数值积分公式对f(x)给定的n+1个节点进行Lagrange多项式插值，故Eqn2.gif(2.95KB)2009-11-2023:23即求积系数为Eqn3.gif(3.29KB)2009-11-2023:23三、牛顿-柯特斯数值积分公式当求积节点在[a,b]等间距分布时，插值型积分公式（先使用Lagrange对节点进行多项式插值，再计算求积系数，最后求积分值）称为Newton-Cotes积分公式。
由于Newton-Cotes积分是通过Lagrange多项式插值变化而来的，我们都知道高次多项式插值会出现Runge振荡现象，因此会导致高阶Newton-Cotes公式不稳定。
Newton-Cotes积分公式的求积系数为Eqn4.gif(3.38KB)2009-11-2023:28其中C(k,n)称为柯特斯系数。
(1)当n=1时，Newton-Cotes公式即为梯形公式Eqn5.gif(1.68KB)2009-11-2023:28容易证明上式具有一次代数精度(对于Newton-Cotes积分公式，n为奇数时有n次迭代精度，n为偶数时具有n+1次精度，精度越高积分越精确，同时计算量也越大)(2)当n=2时，Newton-Cotes公式即为辛普森(Simpson)公式或者抛物线公式Eqn6.gif(2.04KB)2009-11-2023:28上式具有3次迭代精度(3)当n=4时，Newton-Cotes公式称为科特斯(Cotes)公式Eqn7.gif(2.68KB)2009-11-2023:28上式具有5次迭代精度。
由于n=3和n=2时具有相同的迭代精度，但是n=2时计算量小，故n=3的Newton-Cotes积分公式用的很少(4)当≥8时，通过计算可以知道，在n=8时柯特斯系数出现负值由于数值积分稳定的条件是求积系数Ak必须为正，所以n＞=8以上高阶Newton-Cotes公式，我们不能保证积分的稳定性(其根本原因是，Newton-Cotes公式是由Lagrange插值多项推导出来的，而高阶多项式会出现Rung现象)。
四、复化求解公式n阶Newton-Cotes公式只能有n+1个积分节点，但是高阶Newton-Cotes公式由不稳定。
为了提高大区间的数值积分精度，我们采用了分段积分的方法，即先将原区间划分成若干小区间，然后对每一个小区间使用Newton-Cotes积分公式，这就是复化Newton-Cotes求积公式。
(1)当n=1时，称为复化梯形公式。
将[a,b]等分为n份，子区间长度为h=(b-a)/n，则复化梯形公式为(注意：复化求解公式不需要求积子区间等间距，只是Newton-Cotes公式分段积分时自动对小区间进行等分，我们这里采用等分子区间是为了便于计算而已)Eqn8.gif(2.18KB)2009-11-2023:28(2)当n=2时，称为复化辛普森公式。
Eqn9.gif(2.96KB)2009-11-2023:28五、Newton-Cotes数值积分公式Matlab代码

稀疏度自适应正则回溯匹配追踪算法（SAMPalgorithmbasedonregularizedbacktracking，SAMP-RB）是一种有效的压缩感知重构算法，在原子选择阶段引入回溯的思想，提高了重构精度，减少了重构时间。
但SAMP-RB算法重构时采用步长不变的思想，容易因步长设置不合理而导致过估计或欠估计的问题。
针对该问题，为提高残差大时的逼近速度，及残差小时的逼近精度，提出抛物线函数步长选择方法，并将其引入SAMP-RB算法。
理论分析与仿真结果表明，改进后的变步长正则回溯稀疏度自适应匹配追踪算法在提高重构精度的同时，重构时间降低了20%左右，因此验证了改进算法的有效性。

1、绘制类：箭头、示坡线、锥坡线、剖断线、垂线、切线、等高线加密、Hatch轮廓线等；
2、标注类：各类引线标注(圆形、坐标、断面、里程、桥涵)、平交口标注、标注对象属性修改等；
3、修改类：颜色、延长、等分、偏移、定向自动拷贝、多段线顶点增删等；
4、计算类：文本类四则混合运算、表格化行列计算等；
5、文字类：上下标、合并、格式化、行距调整、交换、对齐、转属性、加括号等；
6、表格类：绘制表格、表格文本反输出，表格快速填写、单元格文字对齐等；
7、文件类：灌入文件、浏览，输出透明背景的.Wmf图元文件等；
8、打印类:批量打印出图.9、图块类：块颜色修改、图块名称列表、图块分类统计、无名块转为有名块等；
10、布局类:视口创建/自动分图、视口网格标注、视口比例查询/设置、视口快速操作等.11、选择集：快速构造选择集。
12、工程类：缓圆缓曲线绘制、水准导线、十字丝、抛物线、铁路走行时分、紧坡定线、地面标线等；
13、工具类：十字光标方向设置、快速自定义坐标系、自定义复杂线型等；
14、信息类：实体DXF码列表、多段线顶点及点坐标列表、面积及曲线长度查询等;

包含以下内容：第一部分基础篇001第一个C程序 002运行多个源文件 003求整数之积 004比较实数大小 005字符的输出 006显示变量所占字节数 007自增/自减运算 008数列求和 009乘法口诀表 010猜数字游戏 011模拟ATM（自动柜员机）界面 012用一维数组统计学生成绩 013用二维数组实现矩阵转置 014求解二维数组的最大/最小元素 015利用数组求前n个质数 016编制万年历 017对数组元素排序 018任意进制数的转换 019判断回文数 020求数组前n元素之和 021求解钢材切割的最佳订单 022通过指针比较整数大小 023指向数组的指针 024寻找指定元素的指针 025寻找相同元素的指针 026阿拉伯数字转换为罗马数字 027字符替换 028从键盘读入实数 029字符行排版 030字符排列 031判断字符串是否回文 032通讯录的输入输出 033扑克牌的结构表示034用“结构”统计学生成绩 035报数游戏 036模拟社会关系 037统计文件的字符数 038同时显示两个文件的内容 039简单的文本编辑器 040文件的字数统计程序 041学生成绩管理程序 第二部分数据结构篇042插入排序 043希尔排序 044冒泡排序 045快速排序 046选择排序 047堆排序 048归并排序 049基数排序 050二叉搜索树操作 051二项式系数递归 052背包问题 053顺序表插入和删除 054链表操作（1） 055链表操作（2） 056单链表就地逆置 057运动会分数统计 058双链表 059约瑟夫环 060记录个人资料 061二叉树遍利 062浮点数转换为字符串 063汉诺塔问题 064哈夫曼编码 065图的深度优先遍利 066图的广度优先遍利067求解最优交通路径 068八皇后问题069骑士巡游 070用栈设置密码 071魔王语言翻译 072火车车厢重排 073队列实例 074K阶斐波那契序列 第三部分数值计算与趣味数学篇075绘制余弦曲线和直线的迭加076计算高次方数的尾数 077打鱼还是晒网 078怎样存钱以获取最大利息 079阿姆斯特朗数 080亲密数 081自守数 082具有abcd=(ab+cd)2性质的数 083验证歌德巴赫猜想084素数幻方 085百钱百鸡问题 086爱因斯坦的数学题 087三色球问题088马克思手稿中的数学题 089配对新郎和新娘 090约瑟夫问题091邮票组合 092分糖果 093波瓦松的分酒趣题 094求π的近似值 095奇数平方的有趣性质096角谷猜想 097四方定理 098卡布列克常数 099尼科彻斯定理 100扑克牌自动发牌 101常胜将军 102搬山游戏103兔子产子（菲波那契数列） 104数字移动 105多项式乘法 106产生随机数 107堆栈四则运算 108递归整数四则运算 109复平面作图 110绘制彩色抛物线 111绘制正态分布曲线 112求解非线性方程 113实矩阵乘法运算114求解线性方程 115n阶方阵求逆 116复矩阵乘法 117求定积分 118求满足特异条件的数列 119超长正整数的加法 第四部分图形篇120绘制直线 121绘制圆 122绘制圆弧 123绘制椭圆124设置背景色和前景色125设置线条类型 126设置填充类型和填充颜色 127图形文本的输出 128金刚石图案129飘带图案 130圆环图案 131肾形图案 132心脏形图案 133渔网图案 134沙丘图案135设置图形方式下的文本类型 136绘制正多边形 137正六边形螺旋图案 138正方形螺旋拼块图案139图形法绘制圆 140递归法绘制三角形图案 141图形法绘制椭圆 142抛物样条曲线 14

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本书较为系统地介绍了非线性最优化问题的基本理论和算法及其主要算法的Matlab程序设计.主要内容包括(精确或非精确)线搜索技术,最速下降法与(修正)牛顿法,共轭梯度法,拟牛顿法,信赖域方法,非线性最小二乘问题的解法,约束优化问题的最优性条件,罚函数法,可行方向法,二次规划问题的解法,序列二次规划法以及附录等.设计的Matlab程序有精确线搜索的0.616法和抛物线法,非精确线搜索的Armijo准则,最速下降法,牛顿法,再开始共轭梯度法,BFGS算法,DFP算法,Broyden族方法,信赖域方法,求解非线性最小二乘问题的L-M算法,解约束优化问题的乘子法,求解二次规划的有效集法,SQP子问题的光滑牛顿法以及求解约束优化问题的SQP方法等.此外,书中配有丰富的例题和习题,同时,作为附录介绍了Matlab优化工具箱的使用方法.本书既注重计算方法的实用性,又注意保持理论分析的严谨性,强调数值方法的思想和原理在计算机上的实现.本书的主要阅读对象是数学与应用数学和信息与计算科学专业的本科生,应用数学、计算数学和运筹学与控制论专业的研究生,理工科有关专业的研究生,对最优化理论与算法感兴趣的教师及科技工作人员.读者只需具备微积分、线性代数和Matlab程序设计方面的初步知识.

能实现心电信号汉宁窗平滑滤波、多点抛物线拟合平滑滤波两点差分求导、三点差分求导、最小二乘多项式求导中值滤波数字陷波器设计积分功能

针对网络安全态势预测，为了提高预测精度和预测算法的收敛速度，采用一种改进的粒子群算法来优化径向基函数神经网络。
首先，ＰＳＯ的惯性权重因子按一条开口向左的抛物线递减，在保证全局寻优的同时又增强了局部搜索能力；
其次，通过权重因子的调节自动寻优，并将搜寻到的全局最优值解码成ＲＢＦ的网络参数；
最后，通过优化的ＲＢＦ网络进行网络安全态势预测。
仿真实验表，改进后的算法能较准确地预测网络安全态势。
与ＢＰ算法和ＲＢＦ算法相比，本文算法在预测精度上有所提高，同时收敛速度加快，能达到更好的预测效果。

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。