本科阶段写过一个小游戏，是一门课的大作业，当时能力有限，代码能力以及对设计模式的理解和运用都不够，后来研究生期间，由于《软件结构设计与模式分析》这门课的期末考试需要我们编写并分析一个软件，软件类型不限，由于觉得这款小游戏题材不错，又有趣味性，所以借鉴了该游戏的思路并对它进行了重构，不仅界面进行了大量优化，同时也加入了一些设计模式，大大提高了软件的扩展性

运用杂化密度泛函方法(DFT)B3LYP，在LANL2DZ赝势基组水平上对Yn(n=2~10)团簇的多种可能初始构型进行了结构优化和频率及光谱分析，根据能量最低原则确认了Yn(n=2~10)团簇没有虚频的基态结构，且计算得到的结构比以往理论计算得到的结构能量更低，Y2振动频率ωe=188.9cm-1比以往计算值更接近实验值184.4cm-1，在此基础上研究了团簇的稳定性和极化率，并分析了Yn(n=2~10)团簇的光谱性能。
结果表明，Y7为所研究团簇结构转折点，团簇的电子稳定性随着原子数增加而逐渐减弱。
振动光谱分析表明，Yn(n=2~10)团簇中具有较高对称性的C2v和Cs点群具有更多的振动模式，而稳定性较强的Y7和Y9在所研究频段内分别有较好的红外和拉曼活性，有明显的共振现象。

非下采样Contourlet变换（NonsubsampledContourletTransform,NSCT）是一种多分辨率分析方法，它结合了小波变换的多尺度特性与Contourlet变换的方向敏感性。
NSCT在图像处理和计算机视觉领域有广泛的应用，如图像压缩、图像增强、噪声去除和图像分割等。
这个“NSCT变换的工具箱”提供了实现NSCT算法的软件工具，对于研究和应用NSCT的人来说，是一个非常实用的资源。
非下采样Contourlet变换的核心在于其能够提供多方向、多尺度的图像表示。
与传统的Contourlet变换相比，NSCT不进行下采样操作，这避免了信息损失，保持了图像的原始分辨率。
这种特性使得NSCT在处理高分辨率图像时具有优势，特别是在保留细节信息方面。
NSCT工具箱通常包含以下功能：1.**NSCT变换**：对输入图像执行非下采样Contourlet变换，将图像分解为多个方向和尺度的系数。
2.**逆NSCT变换**：将NSCT系数重构回原始图像，恢复图像的完整信息。
3.**图像压缩**：利用NSCT的系数对图像进行编码，实现高效的图像压缩。
由于NSCT在高频部分有更好的表示能力，因此在压缩过程中可以有效减少冗余信息，提高压缩比。
4.**图像增强**：通过调整NSCT系数，可以对图像进行有针对性的增强，比如增强边缘或抑制噪声。
5.**噪声去除**：利用NSCT的多尺度和方向特性，可以有效地分离噪声和信号，实现图像去噪。
6.**图像分割**：在NSCT域中，图像的特征更加明显，有助于进行图像区域划分和目标检测。
该工具箱可能还包括一些辅助函数，如可视化NSCT系数、性能评估、参数设置等功能，方便用户进行各种实验和分析。
使用这个工具箱，研究人员和工程师可以快速地实现NSCT相关的算法，并在实际项目中进行测试和优化。
在使用NSCT工具箱时，需要注意以下几点：-输入图像的尺寸需要是2的幂，因为大多数NSCT实现依赖于离散小波变换，而DWT通常要求输入尺寸为二进制幂。
-工具箱可能需要用户自行配置或安装依赖库，例如MATLAB的WaveletToolbox或其他支持小波运算的库。
-NSCT变换的计算复杂度相对较高，特别是在处理大尺寸图像时，可能需要较长的计算时间。
-在处理不同类型的图像时，可能需要调整NSCT的参数，如方向滤波器的数量、分解层数等，以获得最佳性能。
"NSCT变换的工具箱"是一个强大的资源，对于那些希望探索非下采样Contourlet变换在图像处理中的潜力的人来说，这是一个必不可少的工具。
通过深入理解和熟练使用这个工具箱，可以进一步发掘NSCT在各种应用中的价值。

给出一种在缺少窃听节点信道信息、存在直接链路的情况下基于放大转发的中继波束赋形加人工噪声的传输方案。
基于凸优化理论,对中继的波束赋形权值进行了优化,优化结果是唯一的和全局性的。
仿真结果表明:利用此方案能够有效地防止窃听节点窃听,减少信息泄露,从而提高安全传输速率。

贪心法遍历一群点的最短路径不会原点进行了小优化

Aberdeen的一项调查显示，实施现代数据湖分析平台的组织在有机收入增长方面的表现优于同类公司9%。
这些领导者能够对数据源（如日志文件、来自点击流的数据、社交媒体和存储在数据湖中的联网设备）执行新型分析，如机器学习。
立即下载《创建现代分析架构》白皮书，学习利用现代数据湖进行有效分析，优化数据存储。

基于最小生成树的全局优化立体匹配方法，全局优化，效果非常好，跑赢局部优化方法，效果刚刚的。
并且已经进行了simd优化

好用的STM32F412工程模板STM32F412的新型大量数据获取模式（BAM），为数据处理进行了功耗优化，将DynamicEfficiency提升到了一个新的水平。
BAM允许通信外设实现批量数据交换，同时器件的其它部分（包括CPU）可保持在省电模式。
性能：在100MHz频率下，从Flash存储器执行时，STM32F412能够提供125DMIPS/339CoreMark性能，并且利用意法半导体的ART加速器实现FLASH零等待状态。
DSP指令和浮点运算单元扩大了产品的应用范围。
功效：ST该系列产品采用意法半导体90nm工艺，使用ART加速器和动态功耗调整功能，从Flash存储器执行指令，运行模式下可实现低至112µA/MHz的电流消耗。
停机模式下，功耗低至18µA。
集成度：STM32F412器件内置高达512至1024KB的Flash存储器和高达256KB的SRAM。
具备从48到144引脚各类封装。
4路USART，速度高达12.5Mbit/s5路SPI（I²S多路传输），速度高达50Mbit/s4个I²C，高达1Mbps2xCAN（支持2.0B）1个SDIO，运行于高达48MHz，所有封装都提供1个USB2.0OTG全速（FS）2个全双工I²S，最高32-bit/192kHz3个单工I²S，最高32-bit/192kHz2个数字滤波器，用于∑Δ调制器4个PDM接口，支持立体声麦克风速度高达2.4MSPS的12位ADC，14个定时器，频率高达100MHz的16和32位定时器硬件随机数发生器

分布式多工厂生产计划是制造全球化带来的新问题。
快速及时供货是敏捷制造的基本特点。
本文将就分布式多工厂生产计划中的一种典型问题展开讨论，包括各种交货期下的多工厂计划的、问题的、初步的数学模型和并基于遗传算法对模型进行仿真和优化

LDR6023CSSOP16是乐得瑞科技针对USBType-C标准中的Bridge设备而开发的双USB-CDRP接口USBPD通信芯片。
具备PowerNegotiation数据包透传功能，切换DataRole功能，以及通过VDM协商让智能设备进入ALTMODE的功能,并针对各大手机品牌的USB-C兼容性进行了特别优化，适合于手机音频转接器应用场景。
LDR6023C还可以兼容模拟USBTYPE-C耳机的识别。

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。