软件程序按照发射端所掌握的各用户信道状态信息的程度共分为两部分：即完整信道状态信息(CSIT)和部分信道状态信息(CSIP)。
其中，每一部分都包括预编码(precoding)和用户调度(scheduling)。
在CSIT中，precoding又按照各用户的数据流数分为单数据流和多数据流两种情况。
在每种情况下，首先考察了不同预编码算法的性能表现，包括两种ZF、MMSE、SINR、SLNR。
之后又考察了功率分配算法的性能表现（文件名中含有PD表明其含有功率分配的过程）。
按照不同指标进行功率分配的，在文件名中进行了区分，如PD_CN代表以信道范数为参考指标进行功率分配。
Scheduling部分首先观察了RoundRobin、MaxH和MMSLNR三种算法的性能对比。
之后在Kc和Round部分分别观察了不同预选用户数和不同最大替换轮数下MMSLNR算法的表现。
在CSIP中，只对各用户单数据流的情况进行了仿真。
采用的预编码算法主要有DSLNR（即直接运用CSIT下的预编码算法）、ESLNR（即对SLNR进行均值计算的，在CSIP中，引入均值计算的与SLNR有关的算法，其文件名中都有modified以示区别）、EMMSE（即陈明老师那边的那篇文章中的预编码算法）。
Scheduling中也只是简单的观察了RoundRobin、MaxH、DMMSLNR和EMMSLNR（前者没有均值计算，后者有）的性能对比。
在各部分程序中，main以及mainX（X代表某一数字）是最终的主程序，且各种参数均在主程序的开头部分进行了说明。
主程序中，都是按照信号生成，信道生成，调度与预编码，信号接收这样的过程进行的。

骨架提取与分水岭算法也属于形态学处理范畴，都放在morphology子模块内。
骨架提取，也叫二值图像细化。
这种算法能将一个连通区域细化成一个像素的宽度，用于特征提取和目标拓扑表示。
morphology子模块提供了两个函数用于骨架提取，分别是Skeletonize（）函数和medial_axis（）函数。
我们先来看Skeletonize（）函数。
格式为：skimage.morphology.skeletonize(image)输入和输出都是一幅二值图像。
例1：  生成一幅测试图像，上面有三个目标对象，分别进行骨架提取，结果如下：例2：利用系统自带的马图片进行骨架提取 medial_axis就是中

在一个请求分页系统中，假如系统分配给一个作业的物理块数为3，且此作业的页面走向为：2，3，2，1，5，2，4，5，3，2，3，1试分别求出用FIFO，LRU，OPT三种算法在程序访问过程中所发生的缺页次数及缺页率？（假设最初页面都在外存）

xml加密（XMLEncryption）是w3c加密xml的标准。
这个加密过程包括加密xml文档的元素及其子元素，通过加密，xml的初始内容将被替换，但其xml格式仍然被完好的保留。
介绍我们有3个加密xml的方法1、仅仅使用对称加密的方法加密xml这种加密方法只使用一个密钥，也就是说无论是加密xml还是解密xml都使用一个相同的密钥。
因为这个密钥不会在被加密的xml中保存，所以我们需要在加密和解密的过程中加载这个密钥并保护它不被窃取。
2、使用对称加密和非对称加密相结合的方法来加密xml这种方法需要一个用于加密数据的对称密钥和一个用于保护这个对称密钥的非对称密钥。
被加密的对称密钥和被加密的数据一起保存在xml文档中。
当用私有非对称密钥解密密钥的时候要用公开非对称密钥对密钥进行加密。
本文就将使用这种方法。
想学到其他更多的方法请参看MSDN等到更多的信息。
（译者注：非对称加密算法需要两个密钥：公开密钥（publickey）和私有密钥（privatekey）。
公开密钥与私有密钥是一对，如果用公开密钥对数据进行加密，只有用对应的私有密钥才能解密；
如果用私有密钥对数据进行加密，那么只有用对应的公开密钥才能解密。
因为加密和解密使用的是两个不同的密钥，所以这种算法叫作非对称加密算法。
）3、使用X.509加密xml，这种方法是用X.509作为非对称密钥，它由诸如VeriSign之类的第三方提供。
方法不管xml加密是如何完成的，保存加密数据总是用两种方法之一。
1、加密后所有的元素都被命名为2、加密后只有数据被替换，而元素名称仍然是可读的，不会发生变化。

信号处理方面，LMS算法，最小均方算法（LeastMeanSquare,LMS）是一种简单、应用为广泛的自适应滤波算法，是在维纳滤波理论上运用速下降法后的优化延伸，早是由Widrow和Hoff提出来的。
该算法不需要已知输入信号和期望信号的统计特征，“当前时刻”的权系数是通过“上一时刻”权系数再加上一个负均方误差梯度的比例项求得。
这种算法也被称为Widrow-HoffLMS算法，在自适应滤波器中得到广泛应用，其具有原理简单、参数少、收敛速度较快而且易于实现等优点。

我们用了两种算法对PJM某区电力负荷进行超短期预测。
ARIMA算法预测速度较快，平均误差在3%以内，特别适合这种超短期负荷预测，而小波分析+BP神经网络算法是一种适应性比较广的算法，在此次超短期负荷预测中它的平均误差在7%以内，预测时间相对更长。
此程序由华北电力大学电力专业学生编写，采用了VB、MATLAB混合编程（VB的界面，MATLAB的内核），利用了2种算法实现电力负荷超短期预测，这2种方法都是当前较先进实用的算法，十分有启发性。

实现了选择排序插入排序冒泡排序等三种算法，利用javaGUI界面实现动态演示（动态用线程实现）

大地电磁测深法的粒子群反演算法程序，一维，子群算法粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（ParticleSwarmOptimization），缩写为PSO，是近年来由J.Kennedy和R.C.Eberhart等[1]开发的一种新的进化算法(EvolutionaryAlgorithm-EA)。
PSO算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover)和“变异”(Mutation)操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。
这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。
粒子群算法是一种并行算法。

本代码为2007年数学建模B题，乘公交看奥运代码文件。
包含了搜索法和Dij两种算法，注释详细，还有一个GUI窗口

matlab程序。
分别利用Capon和Music算法实现了DOA估计，并且绘出图形比较它们的性能。
对于理解这两种算法有很好的帮助！

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。