针对复杂运动背景中慢速小目标检测误检率高，实时性差等问题，提出了基于自适应阈值分割的慢速小目标检测算法。
首先计算连续两帧图像特征点的金字塔光流场，对光流场进行滤波，获取匹配特征点集合。
然后对图像运动背景进行建模，拟合投影模型参数，通过投影模型得到运动背景补偿图像，进行图像差分处理，获得差分图像。
最后迭代计算差分图像的自适应阈值，修正差分阈值，差分图像二值分割，检测出运动目标。
实验结果表明算法能够准确地检测出复杂背景中的慢速小目标，虚警率为2%，目标漏检率为2.6%，目标检测准确率95.4%，每帧图像目标检测时间为38ms，能够满足运动目标检测对实时性的要求。

《自适应粒子群及其优化算法》第一章在分析全局优化的特点与难点基础上，对当前典型的群智能优化算法进行介绍；
第二章首先阐述了基本粒子群优化算法的思想，然后分析了粒子群算法的优化模型和算法行为，在此基础上对自适应粒子群优化算法的思想进行了深入分析；
第三章针对PSO算法求解组合优化问题时，速度迭代公式难以定义的问题，提出等值变换、异值变换和变换序列等概念的基础上，通过重新定义粒子的速度和位置迭代公式，设计随机自适应粒子群优化模型并用以求解0-1背包问题。

最小二乘滤波算法的基本算法是递归最小二乘算法，这种算法实际上是FIR维纳滤波器的一种时间递归实现，它是严格以最小二乘准则为依据的算法。
它的主要优点是收敛速度快，所以在快速信道均衡、实时系统辨识和时间序列分析中得到了广泛应用。
其主要缺点是每次迭代需要的运算量很大。

Java实现压缩与解压缩ZIP　　importjava.io.BufferedInputStream;　　importjava.io.BufferedOutputStream;　　importjava.io.File;　　importjava.io.FileInputStream;　　importjava.io.FileOutputStream;　　importjava.util.zip.ZipEntry;　　importjava.util.zip.ZipOutputStream;　　publicclassZip{　　staticfinalintBUFFER=2048;　　publicstaticvoidmain(Stringargv[]){　　try{　　BufferedInputStreamorigin=null;　　FileOutputStreamdest=newFileOutputStream("E:\\test\\myfiles.zip");　　ZipOutputStreamout=newZipOutputStream(newBufferedOutputStream(　　dest));　　bytedata[]=newbyte[BUFFER];　　Filef=newFile("e:\\test\\a\\");　　Filefiles[]=f.listFiles();　　for(inti=0;i＜files.length;i++){　　FileInputStreamfi=newFileInputStream(files[i]);　　origin=newBufferedInputStream(fi,BUFFER);　　ZipEntryentry=newZipEntry(files[i].getName());　　out.putNextEntry(entry);　　intcount;　　while((count=origin.read(data,0,BUFFER))!=-1){　　out.write(data,0,count);　　}　　origin.close();　　}　　out.close();　　}catch(Exceptione){　　e.printStackTrace();　　}　　}　　}　　解压缩的　　importjava.io.BufferedInputStream;　　importjava.io.BufferedOutputStream;　　importjava.io.File;　　importjava.io.FileOutputStream;　　importjava.util.Enumeration;　　importjava.util.zip.ZipEntry;　　importjava.util.zip.ZipFile;　　publicclassUnZip{　　staticfinalintBUFFER=2048;　　publicstaticvoidmain(Stringargv[]){　　try{　　StringfileName="E:\\test\\myfiles.zip";　　StringfilePath="E:\\test\\";　　ZipFilezipFile=newZipFile(fileName);　　Enumerationemu=zipFile.entries();　　inti=0;　　while(emu.hasMoreElements()){　　ZipEntryentry=(ZipEntry)emu.nextElement();　　//会把目录作为一个file读出一次，所以只建立目录就可以，之下的文件还会被迭代到。
　　if(entry.isDirectory())　　{　　newFile(filePath+entry.getName()).mkdirs();　　continue;　　}　　BufferedInputStreambis=newBufferedInputStream(zipFile.getInputStream(entry));

大学数学里数值分析的课程实验报告，题目是非线性方程组的数值解法。
里面包括了不动点迭代法和牛顿迭代法的例子，原理，程序，及结果。

重心法模板求解最优坐标，只要在对应的区域输入自己的数据，便可以轻易的得出最优解，轻松解决复杂的迭代运算问题

基于BootStrap、jquery、javaWEB开发的年会抽奖软件项目原代码，可迭代。

基于迭代法的自动阈值分割代码，用于matlab图像处理技术。

手写数字识别10000次cnn结果，后缀名称为.caffemodel的网络模型文件，已经在caffe初探3中生成了若干网络模型文件，在这里我们可以选择迭代10000次的模型文件，里面包含了网络参数。

这是一个可以手工设置步长的matlab对梯度下降算法的演示，可以看到每次迭代到的点，非常直观的观看梯度下降算法的工作原理

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。