m排n列的柱桩，每个柱桩上预先放好价值不一样的宝石。
现在有位杂技演员从第一排的第1号柱桩开始跳跃，每次都必须跳到下一排的柱桩上，且每次跳跃最多只能向左或向右移动一个桩子。
也就是说如果现在杂技演员站在第j号桩上，那么他可跳到下一排的第j号桩上，也可跳到下一排的第j-1(ifj＞1)或者j+1(ifj＜n)号桩上，并得到桩上的宝石。
计算出一条最佳的跳跃顺序，使杂技演员获得的宝石的总价值最大。
宝石价值和最优跳跃路径都保存在文件中。

实现了arcgisjsapi最优路径分析，包里有路径分析好的数据，按照推荐的网站发布成网络服务，修改下网页中加载的服务路径，最优路径分析功能就可以运行，里面有本人好的效果。
希望帮助到你

本文件是解决最优路径及选址问题的matlab代码，使用的算法是遗传算法。

基于蚁群算法和神经网络匹配算法的停车场系统建模仿真-自动化综合设计报告————停车场停车系统设计与仿真.zip大三小结，大四将开启。
小弟愿意贡献出这一学期完成的自动化综合设计课题成果——《智能停车场停车系统建模与仿真》。
其中matlab仿真：用蚁群算法求解车位最优路径，用神经网络匹配算法求解车牌号提取；
单片机仿真用keil4编程，protel7仿真...具体详细资料~~~

遗传算法（GeneticAlgorithm）即是通过模拟自然进化过程，搜索出最优解的方法，如可用来解决组合优化问题。
TSP问题即旅行商问题，假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。
路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。
程序用MicrosoftVisualC++2010编写运行成功，更改各个城市坐标数据文件，即可输出最优路径。

经典的路径规划类算法。
移动机器人路径规划是机器人学的一个重要研究领域。
它要求机器人依据某个或某些优化原则(如最小能量消耗，最短行走路线，最短行走时间等)，在其工作空间中找到一条从起始状态到目标状态的能避开障碍物的最优路径。
机器人路径规划问题可以建模为一个有约束的优化问题，都要完成路径规划、定位和避障等任务。
值得一学。

实现两点之间最优路径的算法。
注：相邻点距离是固定

c语言编写，公交系统最优路径查询，根据时间最短和费用最省来选择查询，根据时间查询时有选择能否考虑等待时间。
（附课程设计报告，完整代码可运行）

《模式识别（第四版）》是2010年电子工业出版社出版的图书，作者是西奥多里蒂斯。
本书由模式识别领域的两位顶级专家合著，全面阐述了模式识别的基础理论、最新方法、以及各种应用。
作　者：(希)SergiosTheodoridis/(希)KonstantinosKoutroumbas，李晶皎等译第1章导论1.1模式识别的重要性1.2特征、特征向量和分类器1.3有监督、无监督和半监督学习1.4MATLAB程序1.5本书的内容安排第2章基于贝叶斯决策理论的分类器2.1引言2.2贝叶斯决策理论2.3判别函数和决策面2.4正态分布的贝叶斯分类2.5未知概率密度函数的估计2.6最近邻规则2.7贝叶斯网络习题MATLAB编程和练习参考文献第3章线性分类器3.1引言3.2线性判别函数和决策超平面3.3感知器算法3.4最小二乘法3.5均方估计的回顾3.6逻辑识别3.7支持向量机习题MATLAB编程和练习参考文献第4章非线性分类器4.1引言4.2异或问题4.3两层感知器4.4三层感知器4.5基于训练集准确分类的算法4.6反向传播算法4.7反向传播算法的改进4.8代价函数选择4.9神经网络大小的选择4.10仿真实例4.11具有权值共享的网络4.12线性分类器的推广4.13线性二分法中1维空间的容量4.14多项式分类器4.15径向基函数网络4.16通用逼近4.17概率神经元网络4.18支持向量机：非线性格况4.19超越SVM的范例4.20决策树4.21合并分类器4.22合并分类器的增强法4.23类的不平衡问题4.24讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第5章特征选择5.1引言5.2预处理5.3峰值现象5.4基于统计假设检验的特征选择5.5接收机操作特性（ROC）曲线5.6类可分性测量5.7特征子集的选择5.8最优特征生成5.9神经网络和特征生成/选择5.10推广理论的提示5.11贝叶斯信息准则习题MATLAB编程和练习参考文献第6章特征生成I：线性变换6.1引言6.2基本向量和图像6.3Karhunen-Loève变换6.4奇异值分解6.5独立成分分析6.6非负矩阵因子分解6.7非线性维数降低6.8离散傅里叶变换（DFT）6.9离散正弦和余弦变换6.10Hadamard变换6.11Haar变换6.12回顾Haar展开式6.13离散时间小波变换（DTWT）6.14多分辨解释6.15小波包6.16二维推广简介6.17应用习题MATLAB编程和练习参考文献第7章特征生成II7.1引言7.2区域特征7.3字符形状和大小的特征7.4分形概述7.5语音和声音分类的典型特征习题MATLAB编程和练习参考文献第8章模板匹配8.1引言8.2基于最优路径搜索技术的测度8.3基于相关的测度8.4可变形的模板模型8.5基于内容的信息检索：相关反馈习题MATLAB编程和练习参考文献第9章上下文相关分类9.1引言9.2贝叶斯分类器9.3马尔可夫链模型9.4Viterbi算法9.5信道均衡9.6隐马尔可夫模型9.7状态驻留的HMM9.8用神经网络训练马尔可夫模型9.9马尔可夫随机场的讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第10章监督学习：尾声10.1引言10.2误差计算方法10.3探讨有限数据集的大小10.4医学图像实例研究10.5半监督学习习题参考文献第11章聚类：基本概念11.1引言11.2近邻测度习题参考文献第12章聚类算法I：顺序算法12.1引言12.2聚类算法的种类12.3顺序聚类算法12.4BSAS的改进12.5两个阈值的顺序方法12.6改进阶段12.7神经网络的实现习题MATLAB编程和练习参考文献第13章聚类算法II：层次算法13.1引言13.2合并算法13.3cophenetic矩阵13.4分裂算法13.5用于大数据集的层次算法13.6最佳聚类数的选择习题MATLAB编程和练习参考文献第14章聚类算法III：基于函数最优方法14.1引言14.2混合分解方法14.3模糊聚类算法14.4可能性聚类14.5硬聚类算法14.6向量量化附录习题MATLAB编程和练习参考文献第15

《模式识别（第四版）》是2010年电子工业出版社出版的图书，作者是西奥多里蒂斯。
本书由模式识别领域的两位顶级专家合著，全面阐述了模式识别的基础理论、最新方法、以及各种应用。
作　者：(希)SergiosTheodoridis/(希)KonstantinosKoutroumbas，李晶皎等译第1章导论1.1模式识别的重要性1.2特征、特征向量和分类器1.3有监督、无监督和半监督学习1.4MATLAB程序1.5本书的内容安排第2章基于贝叶斯决策理论的分类器2.1引言2.2贝叶斯决策理论2.3判别函数和决策面2.4正态分布的贝叶斯分类2.5未知概率密度函数的估计2.6最近邻规则2.7贝叶斯网络习题MATLAB编程和练习参考文献第3章线性分类器3.1引言3.2线性判别函数和决策超平面3.3感知器算法3.4最小二乘法3.5均方估计的回顾3.6逻辑识别3.7支持向量机习题MATLAB编程和练习参考文献第4章非线性分类器4.1引言4.2异或问题4.3两层感知器4.4三层感知器4.5基于训练集准确分类的算法4.6反向传播算法4.7反向传播算法的改进4.8代价函数选择4.9神经网络大小的选择4.10仿真实例4.11具有权值共享的网络4.12线性分类器的推广4.13线性二分法中1维空间的容量4.14多项式分类器4.15径向基函数网络4.16通用逼近4.17概率神经元网络4.18支持向量机：非线性格况4.19超越SVM的范例4.20决策树4.21合并分类器4.22合并分类器的增强法4.23类的不平衡问题4.24讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第5章特征选择5.1引言5.2预处理5.3峰值现象5.4基于统计假设检验的特征选择5.5接收机操作特性（ROC）曲线5.6类可分性测量5.7特征子集的选择5.8最优特征生成5.9神经网络和特征生成/选择5.10推广理论的提示5.11贝叶斯信息准则习题MATLAB编程和练习参考文献第6章特征生成I：线性变换6.1引言6.2基本向量和图像6.3Karhunen-Loève变换6.4奇异值分解6.5独立成分分析6.6非负矩阵因子分解6.7非线性维数降低6.8离散傅里叶变换（DFT）6.9离散正弦和余弦变换6.10Hadamard变换6.11Haar变换6.12回顾Haar展开式6.13离散时间小波变换（DTWT）6.14多分辨解释6.15小波包6.16二维推广简介6.17应用习题MATLAB编程和练习参考文献第7章特征生成II7.1引言7.2区域特征7.3字符形状和大小的特征7.4分形概述7.5语音和声音分类的典型特征习题MATLAB编程和练习参考文献第8章模板匹配8.1引言8.2基于最优路径搜索技术的测度8.3基于相关的测度8.4可变形的模板模型8.5基于内容的信息检索：相关反馈习题MATLAB编程和练习参考文献第9章上下文相关分类9.1引言9.2贝叶斯分类器9.3马尔可夫链模型9.4Viterbi算法9.5信道均衡9.6隐马尔可夫模型9.7状态驻留的HMM9.8用神经网络训练马尔可夫模型9.9马尔可夫随机场的讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第10章监督学习：尾声10.1引言10.2误差计算方法10.3探讨有限数据集的大小10.4医学图像实例研究10.5半监督学习习题参考文献第11章聚类：基本概念11.1引言11.2近邻测度习题参考文献第12章聚类算法I：顺序算法12.1引言12.2聚类算法的种类12.3顺序聚类算法12.4BSAS的改进12.5两个阈值的顺序方法12.6改进阶段12.7神经网络的实现习题MATLAB编程和练习参考文献第13章聚类算法II：层次算法13.1引言13.2合并算法13.3cophenetic矩阵13.4分裂算法13.5用于大数据集的层次算法13.6最佳聚类数的选择习题MATLAB编程和练习参考文献第14章聚类算法III：基于函数最优方法14.1引言14.2混合分解方法14.3模糊聚类算法14.4可能性聚类14.5硬聚类算法14.6向量量化附录习题MATLAB编程和练习参考文献第15

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。