这个是用遗传算法做的直线型消费线平衡软件的一个实例。
详细解说如说运用这个软件

在高密度软件定义的WiFi网络中完成负载平衡

《ADS2009射频电路设计与仿真》主要引见利用ADS2009软件进行射频电路设计和仿真的方法。
全书分为基础篇、提高篇和扩展篇3部分，通过大量工程实例，由浅入深、系统地引见常用射频电路的基础知识及设计方法，主要内容包括ADS软件基础知识、直流仿真、交流仿真、S参数仿真、谐波平衡法仿真、电路包络仿真、功分器、滤波器、低噪声放大器、功率放大器、混频器、振荡器、微带天线、印刷偶极子天线、通信系统、DSP、3G系统等仿真实例，涵盖范围广，工程实用性强。
,《ADS2009射频电路设计与仿真》取材广泛，内容新颖，系统性强，是广大射频电路设计工程师的必备参考书，也可作为高等学校电子信息、射频通信相关专业的教学用书。

文章主要是用粒子群算法与离散傅里叶变换相结合的优化方法处理要优化的问题—优化储能系统（ESS）的尺寸和容量，减少成本以及温室气体的排放。
采用离散傅里叶变换（DFT）将所需的平衡功率分解成各种时变周期分量，用于计算混合储能系统所需的最大功率。
使用粒子群优化（PSO）算法执行成本分析以优化各种类型储能系统的尺寸和容量。
仿真结果揭示了ESS的最优分配效率。

欧拉计划（欧拉计划）算法练习部分，目录分类一塌糊涂，我也不打算好好整理了，就这么乱吧解的题有欧拉计划，ZOJ（这破网站最近登不上了）目录树.├──classical_clangc言语算法练习│  ├──array动态数组│  ├──avlavlu树│  ├──balance_check平衡检察│  ├──bigint大数实现│  ├──binary_heap二插堆│  ├──bloom_filter布隆过滤器│  ├──bst二叉查找树│  ├──bucket_sort.c筒排序│  ├──chinese_num│  ├──d_heapd堆│  ├──disjoinset并查集│  ├──double_queue双端链│  ├──factor因数分解│  ├──farey_series法力序列│  ├──fft.c傅里叶变换│  ├──gcd.c欧几里得算法│  ├──genetic_algorithm遗传算法│  ├──goog

进阶生产规划及排程系统　便是利用先进的信息科技及规划技术，例如基因算法﹝GeneticAlgorithm﹞、限制理论﹝TheoryofConstraints﹞、作业分析﹝OperationsResearch﹞、生产仿真﹝Simulation﹞及限制条件满足技术﹝ConstraintSatisfactionTechnique﹞等，在考虑企业资源﹝次要为物料与产能﹞限制条件与生产现场的控制与派工法则下，规划可行的物料需求计划与生产排程计划，以满足顾客需求及面对竞争激烈的市场。
进阶生产规划及排程亦提供了what-if的分析，可以让规划者快速结合生产信息﹝如订单、途程、存货、BOM与产能限制等﹞，作出平衡企业利益与顾客权益的最佳规划和决策。

很好的配电网重构程序，曾经调试通过，很适合初学者。

文本挖掘tmSVM开源项目集成libSVM和liblinear包含Python和Java两种版本带PDF源码参考文档简介文本挖掘无论在学术界还是在工业界都有很广泛的应用场景。
而文本分类是文本挖掘中一个非常重要的手段与技术。
现有的分类技术都已经非常成熟，SVM、KNN、DecisionTree、AN、NB在不同的应用中都展示出较好的效果，前人也在将这些分类算法应用于文本分类中做出许多出色的工作。
但在实际的商业应用中，仍然有很多问题没有很好的解决，比如文本分类中的高维性和稀疏性、类别的不平衡、小样本的训练、Unlabeled样本的有效利用、如何选择最佳的训练样本等。
这些问题都将导致curveofdimension、过拟合等问题。
这个开源系统的目的是集众人智慧，将文本挖掘、文本分类前沿领域效果非常好的算法实现并有效组织，形成一条完整系统将文本挖掘尤其是文本分类的过程自动化。
该系统提供了Python和Java两种版本。
主要特征该系统在封装libsvm、liblinear的基础上，又增加了特征选择、LSA特征抽取、SVM模型参数选择、libsvm格式转化模块以及一些实用的工具。
其主要特征如下：封装并完全兼容*libsvm、liblinear。
基于Chi*的featureselection见feature_selection基于LatentSemanticAnalysis的featureextraction见feature_extraction支持Binary,Tf,log(tf),Tf*Idf,tf*rf,tf*chi等多种特征权重见feature_weight文本特征向量的归一化见Normalization利用交叉验证对SVM模型参数自动选择。
见SVM_model_selection支持macro-average、micro-average、F-measure、Recall、Precision、Accuracy等多种评价指标见evaluation_measure支持多个SVM模型同时进行模型预测采用python的csc_matrix支持存储大稀疏矩阵。
引入第三方分词工具自动进行分词将文本直接转化为libsvm、liblinear所支持的格式。
使用该系统可以做什么对文本自动做SVM模型的训练。
包括Libsvm、Liblinear包的选择，分词，词典生成，特征选择，SVM参数的选优，SVM模型的训练等都可以一步完成。
利用生成的模型对未知文本做预测。
并返回预测的标签以及该类的隶属度分数。
可自动识别libsvm和liblinear的模型。
自动分析预测结果，评判模型效果。
计算预测结果的F值、召回率、准确率、Macro,Micro等指标，并会计算特定阈值、以及指定区间所有阈值下的相应指标。
分词。
对文本利用mmseg算法对文本进行分词。
特征选择。
对文本进行特征选择，选择最具代表性的词。
SVM参数的选择。
利用交叉验证方法对SVM模型的参数进行识别，可以指定搜索范围，大于大数据，会自动选择子集做粗粒度的搜索，然后再用全量数据做细粒度的搜索，直到找到最优的参数。
对libsvm会选择c,g(gamma)，对与liblinear会选择c。
对文本直接生成libsvm、liblinear的输入格式。
libsvm、liblinear以及其他诸如weka等数据挖掘软件都要求数据是具有向量格式，使用该系统可以生成这种格式：labelindex:valueSVM模型训练。
利用libsvm、liblinear对模型进行训练。
利用LSA对进行FeatureExtraction*，从而提高分类效果。
开始使用QuickStart里面提供了方便的使用指导如何使用该系统可以在命令行（Linux或cmd中）中直接使用，也可以在程序通过直接调用源程序使用。
在程序中使用。
#将TMSVM系统的路径加入到Python搜索路径中importsyssys.path.insert(0,yourPath+"\tmsvm\src")importtms#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
tms.tms_train(“../data/binary_seged.train”)#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测tms.tms_predict(“../data/binary_seged.test”,”../model/tms.config”)#对预测的结果进行分析，评判模型的效果tms.tms_analysis(“../tms.result”)在命令行中调用#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
$pythonauto_train.py[options]../data/binary_seged.train#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测pythonpredict.py../data/binary_seged.train../model/tms.config#对预测的结果进行分析，评判模型的效果$pythonresult_anlaysis.py../tms.result上面的调用方式都是使用系统中默认的参数，更具体、灵活的参数见程序调用接口输入格式labelvalue1[value2]其中label是定义的类标签，如果是binaryclassification，建议positive样本为1，negative样本为-1。
如果为multi-classification。
label可以是任意的整数。
其中value为文本内容。
label和value以及value1和value2之间需要用特殊字符进行分割，如”\t”模型输出模型结果会放在指定保存路径下的“model”文件夹中，里面有3个文件，默认情况下为dic.key、tms.model和tms.config。
其中dic.key为特征选择后的词典；
tms.model为训练好的SVM分类模型;tms.config为模型的配置文件，里面记录了模型训练时使用的参数。
临时文件会放在“temp”文件夹中。
里面有两个文件：tms.param和tms.train。
其中tms.param为SVM模型参数选择时所实验的参数。
tms.train是供libsvm和liblinear训练器所使用的输入格式。
源程序说明src:即该系统的源代码，提供了5个可以在Linux下可以直接调用的程序:auto_train.py、train.py、predict.py为在Linux下通过命令行调用的接口。
tms.py为在程序中调用的主文件，直接通过importtms即可调用系统的所有函数。
其他文件为程序中实现各个功能的文件。
lsa_src：LSA模型的源程序。
dependence:系统所依赖的一些包。
包括libsvm、liblinear、Pymmseg在Linux32位和64位以及windows下的支持包(dll,so文件)。
tools:提供的一些有用的工具，包括result_analysis.py等。
java：java版本的模型预测程序，项目重要更新日志2012/09/21针对linux下的bug进行修正。
重新生成win和linux版本的。
2012/03/08增加stem模块，并修正了几个Bug。
2011/11/22tmsvm正式发布。
联系方式邮箱:zhzhl202@163.comThanks本系统引用了libsvm、liblinear的包，非常感谢Chih-JenLin写出这么优秀的软件。
本系统还引用了Pymmseg，非常感谢pluskid能为mmseg写出Python下可以直接使用的程序从最初的想法萌生到第一版上线，中间试验了很多算法，最终因为效果不好删掉了很多代码，在这期间得到了许多人的帮助，非常感谢杨铮、江洋、敏知、施平等人的悉心指导。
特别感谢丽红一直以来的默默支持。

功能一：按照树形图打印二叉树，型如：8711491015功能2：完成创建一个有序的二叉树功能3：完成平衡二叉树，对所创建的二叉树进行左旋和右旋，直到成为平衡二叉树。
功能3：按照树中数据删除某个节点，根据数据删除节点，例如：要删除如下树中数据为30的全部节点。
(**表示空节点)603571304566782530404664667782****3133**************6772******会转换为：60357125456678**31404664667782******33**************6772******功能4：可以任意插入树中数据，按照有序树进行插入

电动轮椅控制系统综述了电动轮椅控制器的研讨现状和意义，在此基础上对轮椅控制器的构成和以直流电动机作为执行电机的控制方案进行了阐述，建立了它励直流电动机的动静态数学模型；
对操纵杆输出信号的处理做了详细阐述，给出了轮椅左/右电机速度给定公式。
提出采用带电流截止、电流补偿加电压负反馈和负载不平衡补偿的直流电机控制方案，系统分析了电压环以及相关控制参数的设计。

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。