用C++编写，实现物流分配，其中要包括最短路径，时间，路费几方面选取最佳路径。
单方面的距离最短路径查询及显示，最短时间及显示，最短路费及显示。
做成一个物流分配的模拟系统，有用户的账号密码，最好能打印出地图，添加删除路径，等等

软件介绍:360游戏优化器能够一键优化你的系统，帮你清理内存，为游戏腾出更多系统资源，加快运行速度。
清理物理内存将物理内存占用交换到虚拟内存中，为游戏腾出更多可用内存空间。
屏蔽WINDOWS左键，防止在游戏中不小心按到WIN键时打开开始菜单。
屏幕系统粘滞键，防止在游戏过程中，连接多次按到SHIFT键时，突然弹出对话框。
优化电源方案提高CPU性能，使用360游戏电源模式让你的CPU处于最佳状态。
提高显示器亮度调整屏幕GAMMA值，让游戏的画面达到最佳的显示效果。
优化内存占用，载入游戏地图，进入战斗时需要大量内存，在玩游戏前关闭内存大的程序，可以提升游戏运行速度。
优化服务，系统服务会在后台长期运行，玩游戏前可以暂停无关服务来提高运行速度，暂停的服务会在下次开启后启动。
帮助你解决遇到的游戏卡、慢、键盘误操作等问题，确保游戏的流畅。

克里金(Kriging)插值法，又称空间自协方差最佳插值法，它是以南非矿业工程师D．G．Krige的名字命名的一种最优内插法。
克里金法广泛地应用于地下水模拟、土壤制图等领域，是一种很有用的地质统计格网化方法。

现在我们回到LDA的原理上，我们在第一节说讲到了LDA希望投影后希望同一种类别数据的投影点尽可能的接近，而不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大，但是这只是一个感官的度量。
现在我们首先从比较简单的二类LDA入手，严谨的分析LDA的原理。
　　　　假设我们的数据集D={(x1,y1),(x2,y2),...,((xm,ym))}D={(x1,y1),(x2,y2),...,((xm,ym))},其中任意样本xixi为n维向量，yi∈{0,1}yi∈{0,1}。
我们定义Nj(j=0,1)Nj(j=0,1)为第j类样本的个数，Xj(j=0,1)Xj(j=0,1)为第j类样本的集合，而μj(j=0,1)μj(j=0,1)为第j类样本的均值向量，定义Σj(j=0,1)Σj(j=0,1)为第j类样本的协方差矩阵（严格说是缺少分母部分的协方差矩阵）。
　　　　μjμj的表达式为：μj=1Nj∑x∈Xjx(j=0,1)μj=1Nj∑x∈Xjx(j=0,1)　　　　ΣjΣj的表达式为：Σj=∑x∈Xj(x−μj)(x−μj)T(j=0,1)Σj=∑x∈Xj(x−μj)(x−μj)T(j=0,1)　　　　由于是两类数据，因此我们只需要将数据投影到一条直线上即可。
假设我们的投影直线是向量ww,则对任意一个样本本xixi,它在直线ww的投影为wTxiwTxi,对于我们的两个类别的中心点μ0,μ1μ0,μ1,在在直线ww的投影为wTμ0wTμ0和wTμ1wTμ1。
由于LDA需要让不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大，也就是我们要最大化||wTμ0−wTμ1||22||wTμ0−wTμ1||22,同时我们希望同一种类别数据的投影点尽可能的接近，也就是要同类样本投影点的协方差wTΣ0wwTΣ0w和wTΣ1wwTΣ1w尽可能的小，即最小化wTΣ0w+wTΣ1wwTΣ0w+wTΣ1w。
综上所述，我们的优化目标为：argmaxwJ(w)=||wTμ0−wTμ1||22wTΣ0w+wTΣ1w=wT(μ0−μ1)(μ0−μ1)TwwT(Σ0+Σ1)wargmax⏟wJ(w)=||wTμ0−wTμ1||22wTΣ0w+wTΣ1w=wT(μ0−μ1)(μ0−μ1)TwwT(Σ0+Σ1)w　　　　我们一般定义类内散度矩阵SwSw为：Sw=Σ0+Σ1=∑x∈X0(x−μ0)(x−μ0)T+∑x∈X1(x−μ1)(x−μ1)TSw=Σ0+Σ1=∑x∈X0(x−μ0)(x−μ0)T+∑x∈X1(x−μ1)(x−μ1)T　　　　同时定义类间散度矩阵SbSb为：Sb=(μ0−μ1)(μ0−μ1)TSb=(μ0−μ1)(μ0−μ1)T　　　　这样我们的优化目标重写为：argmaxwJ(w)=wTSbwwTSwwargmax⏟wJ(w)=wTSbwwTSww　　　　仔细一看上式，这不就是我们的广义瑞利商嘛！这就简单了，利用我们第二节讲到的广义瑞利商的性质，我们知道我们的J(w)J(w)最大值为矩阵S−12wSbS−12wSw−12SbSw−12的最大特征值，而对应的ww为S−12wSbS−12wSw−12SbSw−12的最大特征值对应的特征向量!而S−1wSbSw−1Sb的特征值和S−12wSbS−12wSw−12SbSw−12的特征值相同,S−1wSbSw−1Sb的特征向量w′w′和S−12wSbS−12wSw−12SbSw−12的特征向量ww满足w′=S−12www′=Sw−12w的关系!　　　　注意到对于二类的时候，SbwSbw的方向恒为μ0−μ1μ0−μ1,不妨令Sbw=λ(μ0−μ1)Sbw=λ(μ0−μ1)，将其带入：(S−1wSb)w=λw(Sw−1Sb)w=λw，可以得到w=S−1w(μ0−μ1)w=Sw−1(μ0−μ1)，也就是说我们只要求出原始二类样本的均值和方差就可以确定最佳的投影方向ww了。

特征检测与匹配的目标是识别一个图像中的关键点与另一个图像中的对应点之间的配对。
在此实验中，你将编写代码以检测图像中的特征点（对于平移、旋转和照明具有一定的不变性），并在另一个图像中找到最佳匹配特征。
为了帮你可视化结果并调试程序，我们提供了一个用户界面，可以显示检测到的特征和最佳匹配。
我们还提供了一个示例ORB特征检测器，用于结果比较。
该实验有三个部分：特征检测、特征描述和特征匹配。
您所需要实现的所有代码都在features.py中。

digimat软件详解。
业基科技是一家专韭的软件和工程技术服务公司．首次在国内引进复合多相合成材料和结构物(PMC、RMC}NMMC等)的最新多尺度建模技术。
而0IGIMAT软件的优势在于非线性多尺度材料和结构物建槿平台，它能满足台成材料供应商和终端用户设计最佳的新蔌材料和结构物的需要．井减少生产成本、缩短开发时间。

找零钱最佳组合的测试用例

为研究不同激光喷丸(LSP)工艺参数对强化效果的影响，以ISIGHT软件为平台，结合数值模拟软件ANSYS建立了激光喷丸参数化文件。
采用多岛遗传算法对激光工艺参数进行优化，获得一组最佳参数组合。
探讨了不同峰值压力及光斑半径对残余应力场及塑性变形的影响，结合实验对优化后激光参数下的塑性变形结果进行了验证。
结果表明：模拟结果和实验结果一致性较好，所设计的优化方法可行，对今后的研究具有指导意义。

有效地测量任何产品的可用性都需要选择和使用正确的度量．并要有效地利用它所揭示出来的信息。
《用户体验度量》首次介绍了相关实用资料．可以使可用性从业人员和产品开发人员完成这种测量。
作者把几十个种度量整理成六类：绩效、基于问题的、自我报告式的、Web导航、综合性的／派生的，以及生理／行为的。
他们对每一种度量都进行了考察，并认真考虑了收集、分析和呈现这些数据的最佳方法。
他们对使用任何技术来测量任何类型产品的可用性都提供了步进式指导。

CreateReactApp入门该项目是通过。
可用脚本在项目目录中，可以运行：yarnstart在开发模式下运行应用程序。
打开在浏览器中查看。
如果进行编辑，页面将重新加载。
您还将在控制台中看到任何棉绒错误。
yarntest在交互式监视模式下启动测试运行程序。
有关更多信息，请参见关于的部分。
yarnbuild构建生产到应用程序build文件夹。
它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。
最小化构建，文件名包含哈希。
您的应用已准备好进行部署！有关更多信息，请参见有关的部分。
yarneject注意：这是单向操作。
eject，您将无法返回！如果您对构建工具和配置选择不满意，则可以随时eject。
此命令将从项目中删除单个构建依赖项。
而是将所有配置文件和传递依赖项（webpack，Babel，ESLin

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。