基于NSGA-II的多目标优化算法及论文，算法代码可运行，论文已在cscwd2018会议中发表

根据Coello和Pulido等在2004年发表的文章HandlingMultipleObjectivesWithParticleSwarmOptimization制作，内附原文及代码

二维方向-of-arrival(DOA)估计是无线通信、雷达和声学信号处理领域中的一个关键问题。
在这些系统中，多个同时发射或接收的信号源可能来自不同的方向，而DOA估计就是确定这些信号源相对于接收阵列的方向。
本程序集是一个用Matlab编写的DOA估计算法实现，提供了对二维空间中信号源方向的估计。
标题中的"二维DOA估计程序_DOA估计_matlab"表明这是一个基于Matlab的软件工具，用于进行二维空间内的DOA估计。
Matlab因其强大的数值计算能力和丰富的信号处理库，常被用于开发此类算法。
描述提到"二维DOA估计程序，直接运行脚本，可以得到角度估计的结果"，这说明该程序包含一个可以直接执行的Matlab脚本，用户无需深入了解内部算法细节，只需运行脚本，即可获取信号源的方位角信息。
这对于教学、研究或者快速原型验证来说非常方便。
标签"doa估计"和"matlab"进一步确认了程序的主要功能和所使用的编程语言。
在压缩包中的文件"基本DOA估计程序-20210110"很可能包含了主脚本文件和其他辅助文件，如数据集、函数库等。
这些文件通常会提供算法的实现，包括初始化参数设置、信号模型定义、阵列几何结构描述、估计方法（如MVDR（最小范数均方差准则）、MUSIC（多信号分类）、ESPRIT（估计信号参数的旋转不变技术）等）以及结果的可视化。
在实际应用中，二维DOA估计可以应用于多个场景，如：1.雷达系统：确定目标的精确位置，提升探测能力。
2.无线通信：多用户检测，提高频谱效率。
3.声纳系统：水下目标定位，提高海洋探测精度。
4.智能音频系统：定向麦克风阵列，用于语音增强和噪声抑制。
在Matlab中，实现DOA估计通常涉及以下步骤：1.**信号模型**：定义输入信号的数学模型，包括信号源数量、信号功率、频率、时延等。
2.**阵列设计**：选择合适的天线或麦克风阵列布局，如线阵、圆阵或U型阵列等。
3.**数据预处理**：对采集到的数据进行去噪、采样同步等预处理。
4.**DOA估计算法**：根据选择的算法（如MUSIC、ESPRIT、LMS等）计算角度估计。
5.**后处理**：可能包括角度细化、误检剔除等步骤。
6.**结果展示**：将估计的DOA值以图形方式呈现，便于理解和分析。
通过这个Matlab程序，用户可以方便地调整参数，测试不同算法的效果，并且快速获得直观的结果。
这对于学术研究、工程实践和教育都是非常有价值的资源。

根据开放群组的业务领导层IT架构指引：“有效的企业架构（EnterpriseArchitecture，EA）对企业的生存和成功具有决定性的作用，是企业通过IT获得竞争优势的不可缺少的手段。
”企业架构如同战略规划，可以辅助企业完成业务及IT战略规划。
在业务战略方面，可使用TOGAF及其架构开发方法（ArchitectureDevelopmentMethod，ADM）来定义企业的愿景/使命、目标/目的/驱动力、组织

1、简介管理运筹学软件2.0版是1.0版的升级版，是《管理运筹学》（高等教育出版/韩伯棠编著）的随书软件。
该软件的模块有：线性规划、运输问题、整数规划（0-1整数规划、混合整数规划和纯整数规划）、目标规划、最短路径、最小生成树、最大流量、最小费用最大流、关键路径、存贮论、排队论、决策分析、预测问题、对策论和层次分析法，共15个子模块该软件只可以作为学习和研究使用，请勿作其他用途。
1.1运行环境操作系统：Windows2000及以上版本（WindowsXP请升级到SP2）。
1.2使用协议该软件（管理运筹学软件2.0）由北京理工大学管理与经济学院韩伯棠教授开发，作者保留所有权利。
请勿对该软件进行修改，反编译。
由于作者水平和时间有限，软件中问题和错误难免，欢迎您将使用中的意见和建议反馈给作者。
1.3联系方式联系地址：北京理工大学管理与经济学院联系人：韩伯棠（教授）邮编：100081Email:hbt5@bit.edu.cn,jy07@bit.edu.cn2、使用具体使用方法请参照《管理运筹学》（高等教育出版/韩伯棠编著）书中附录。

DraftBot是基于文本冒险游戏在Node.js中开发的机器人。
这个故事发生在中世纪的世界中，玩家体现了一位冒险家，他想赢得国王发起的比赛，以赢得公主的手。
为了实现这一目标，他必须旅行，并通过经历许多危险来赚取积分，其中包括小偷，荒野和可怕的孩子。
每隔几个小时，玩家可以使用“报告”命令获得随机事件：他们使用报告下方的React与多项选择系统进行互动。
每个选择都有多个问题，可能会伤害角色，治愈他们甚至给他们一些东西。
在旅途中，他们赚钱，赚钱和赚钱，可以用它们在商店里购买药水，东西或特效，与其他玩家交战并登上排行榜。
如何启动机器人在创建自己的实例之前，请注意，您可以通过bot不一致的链接将bot添加到服务器中。
如果您决定继续创建自己的bot实例，则应该拥有最少的计算机技能。
Bot支持团队将优先考虑主玩家，并且只会提供有限的帮助。
这是一个简短的入门指南。
（视窗）安装git：:下载机器人：gitclonehttps://github.com/BastLast/DraftBot-A-Discord-Adventure安装NodeJS（至少需要12个

CACFAR雷达目标检测-ca_cfar.mCA_CFAR雷达目标检测仿真

在matlab中，运行Data_JPDAF.m，即可模拟JPDA多目标，有matlab仿真图输出，望各位学者参考

单目标遗传算法的实现python

人脸目标检测的matlab实现，基于图像处理的算法，没有用到深度学习。
机器视觉基础、机器视觉之人脸目标检测

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。