分步傅里叶法Matlab代码同享代码clc;clearall;closeall;clf;cputime=0;tic;ln=1;i=sqrt(-1);Po=.00064;%inputpwrinwattsalpha=0;%FiberlossvalueindB/kmalph=alpha/(4.343);%Refpage#55eqn2.5.3FiberopticCommbyGPAgrawalgamma=0.003;%fibernonlinearityin/W/mto=125e-12;%initialpulsewidthinsecondC=-2;%Inputchirpparameterforfirstcalculationb2=-20e-27;%2ndorderdisp.(s2/m)Ld=(to^2)/(abs(b2));%dispersionlengthinmeterpi=3.1415926535;

东北科技大学《高等数学B2》期末考试试卷（含答案）

共有七个完整算法%1.基于聚类的RBF网设计算法%一维输入，一维输出，逼近效果很好！SamNum=100;%总样本数TestSamNum=101;%测试样本数InDim=1;%样本输入维数ClusterNum=10;%隐节点数，即聚类样本数Overlap=1.0;%隐节点重叠系数%根据目标函数获得样本输入输出rand('state',sum(100*clock))NoiseVar=0.1;Noise=NoiseVar*randn(1,SamNum);SamIn=8*rand(1,SamNum)-4;SamOutNoNoise=1.1*(1-SamIn+2*SamIn.^2).*exp(-SamIn.^2/2);SamOut=SamOutNoNoise+Noise;TestSamIn=-4:0.08:4;TestSamOut=1.1*(1-TestSamIn+2*TestSamIn.^2).*exp(-TestSamIn.^2/2);figureholdongridplot(SamIn,SamOut,'k+')plot(TestSamIn,TestSamOut,'r--')xlabel('Inputx');ylabel('Outputy');Centers=SamIn(:,1:ClusterNum);NumberInClusters=zeros(ClusterNum,1);%各类中的样本数，初始化为零IndexInClusters=zeros(ClusterNum,SamNum);%各类所含样本的索引号while1,NumberInClusters=zeros(ClusterNum,1);%各类中的样本数，初始化为零IndexInClusters=zeros(ClusterNum,SamNum);%各类所含样本的索引号%按最小距离原则对所有样本进行分类fori=1:SamNumAllDistance=dist(Centers',SamIn(:,i));[MinDist,Pos]=min(AllDistance);NumberInClusters(Pos)=NumberInClusters(Pos)+1;IndexInClusters(Pos,NumberInClusters(Pos))=i;end%保存旧的聚类中心OldCenters=Centers;fori=1:ClusterNumIndex=IndexInClusters(i,1:NumberInClusters(i));Centers(:,i)=mean(SamIn(:,Index)')';end%判断新旧聚类中心能否一致，是则结束聚类EqualNum=sum(sum(Centers==OldCenters));ifEqualNum==InDim*ClusterNum,break,endend%计算各隐节点的扩展常数（宽度）AllDistances=dist(Centers',Centers);%计算隐节点数据中心间的距离（矩阵）Maximum=max(max(AllDistances));%找出其中最大的一个距离fori=1:ClusterNum%将对角线上的0替换为较大的值AllDistances(i,i)=Maximum+1;endSpreads=Overlap*min(AllDistances)';%以隐节点间的最小距离作为扩展常数%计算各隐节点的输出权值Distance=dist(Centers',SamIn);%计算各样本输入离各数据中心的距离SpreadsMat=repmat(Spreads,1,SamNum);HiddenUnitOut=radbas(Distance./SpreadsMat);%计算隐节点输出阵HiddenUnitOutEx=[HiddenUnitOut'ones(SamNum,1)]';%考虑偏移W2Ex=SamOut*pinv(HiddenUnitOutEx);%求广义输出权值W2=W2Ex(:,1:ClusterNum);%输出权值B2=W2Ex(:,ClusterNum+1)

运行环境操作系统：WindowsXP。
Java平台：JDK1.5。
Web服务器：Tomcatv5.5.23，下载地址：http://tomcat.apache.org/。
数据库服务器：MySQLv5.0.45，下载地址：http://www.mysql.com/。
开发平台：EclipseSDKv3.2.2，下载地址：http://www.eclipse.org/download/index.jsp。
Eclipse插件TomcatPluginsv3.2.1，下载地址：http://www.eclipse-plugins.info/eclipse/index.jsp。
Eclipse插件ResourceBundleEditorv0.7.7，下载地址：http://resourcebundleeditor.com/。
Eclipse插件MyEclipsev5.5.1，下载地址：http://www.myeclipseide.com/Spring采用2.0版本Hibernate采用3.0版本======================================================请注意：如出现中文乱码，检查如下配置能否正确。
（1）MySql数据库能否是utf-8格式(在安装时选择支持多语言)，数据能否正常。
（2）项目能否为utf-8格式(同时看看的源代码文件中，中文能否乱码)。
（3）JSP页面能否是utf-8格式。
（4）在web.xml能否配置了编码过滤器。
（5）数据源配置的url(?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8)，具体请看项目实例。
如果上面5步都没问题，你就不存在中文乱码问题。
======================================================数据库使用的是MySQL，其版本为5.0.45版本。
数据库的用户名及密码均为root。
使用的时候，请参考附件数据库导入一节。
或将需要用到的某章的数据库目录复制到“mysql安装根目录\data”文件夹下就可以了。
★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★该实例来源下面这本书《精通JavaEE项目案例-基于EclipseSpringStrutsHibernate》本书下载链接，电驴，迅雷皆可ed2k://|file|%E7%B2%BE%E9%80%9AJava.EE%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E6%A1%88%E4%BE%8B-%E5%9F%BA%E4%BA%8EEclipse.Spring.Struts.Hibernate%E5%85%89%E7%9B%98%E6%BA%90%E7%A0%81.rar|70436209|475e7c3548acf955e89e378e760cf894|h=caud4x2auasf3pl2ln27e35fjw2jwxyb|/

sift特征点检测及图像拼接，matlab7.0实现的，我从别人那里整过来的，测试的话，用在matlab里面直接调用match('b1.jpg','b2.jpg')即可，我测试成功，里面也有阐明文档，为了科研，共享，希望大家有好的代码都0分共享，与己方便，与人方便，中国科研才会发展更迅速

A学员系统:选择学员系统后直接让用户输入用户名密码进行登录登录后显示下面菜单Q.退出A1修改密码A2直接随机生成一套试题答题A3查询所有考试成绩A4导出所有考试成绩用户模块:登录、退出、修改密码考试模块：开始考试、查询成绩、导出成绩B管理员系统:选择管理员系统之后直接提示用户输入用户名密码，登录后显示下面菜单Q.退出B1添加考试学员B2删除考试学员B3修改考试学员B4查询考试学员B5添加考题B6修改考题B7删除考题B8查询考题按照id或者查询所有的B9批量导入考题

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。