本帖最后由chip2222于2018-11-2122:08编辑重要声明：本和谐补丁仅提供用于学习与熟悉ADS操作之目的，任何情况下不得用于商业盈利的目的，若用于商业盈利，请用Delete_Crack.bat命令自行卸载本补丁，否则由此引起的法律纠纷，本人概不负责！特别说明：本和谐文件中，应用了SSQ的通用的FlexLMECC和谐补丁，特此声明感谢。
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本和谐补丁经过测试，可以在Windows7下正常运行，其他Windows版本未作测试。
经测试，在ADS2017版中发现的Bug，包括Layout版图、VIA设计、电容优化等功能均可正常运行，欢迎各位网友继续测试其他功能，如有发现，欢迎在本贴中提出，本人将持续改进。

此matlab算法能够很好地通过暗原色先验实现图象去雾功能，并在通过设置容差，改进了天空部分失真的不足，达到了很好的图象去雾效果。

包含经典谱估计的多种方法：直接法（周期图法），间接法（自相关法），直接法的改进方法（Bartlett法，Welch法）

这是将CRO与PSO结合的算法思想代码，解决单目标问题

与“基于图像的答题卡判定与成绩统计”论文配套，源码参考了刘衍琦、詹福宇的“MATLAB图像与视频处理实用案例详解”一书，并做了改进。

在原有传统的遗传算法上进行改进，加入了精英主义和模拟退火的方法（比较简单），但算法的效率极高，相比之前大有改观。

介绍改进的粒子群算法对BP神经网络的优化的pdf文档，共同学习下

本框架提供了有关粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)的完整实现，以及一套关于改进、应用、测试、结果输出的完整框架。
本框架对粒子群算法与遗传算法进行逻辑解耦，对其中的改进点予以封装，进行模块化，使用者可以采取自己对该模块的改进替换默认实现组成新的改进算法与已有算法进行对比试验。
试验结果基于Excel文件输出，并可通过设定不同的迭代结束方式选择试验数据的输出方式，包括：1.输出随迭代次数变化的平均达优率数据（设定终止条件区间大于0）。
2.输出随迭代次数变化的平均最优值数据（设定终止条件区间等于0）。
本框架了包含了常用基准函数的实现以及遗传算法与粒子群算法对其的求解方案实现和对比，如TSP，01背包，Banana函数，Griewank函数等。
并提供大量工具方法，如KMeans，随机序列生成与无效序列修补方法等等。
对遗传算法的二进制编码，整数编码，实数编码，整数序列编码（用于求解TSP等），粒子群算法的各种拓扑结构，以及两种算法的参数各种更新方式均有实现，并提供接口供使用者实现新的改进方式并整合入框架进行试验。
其中还包括对PSO进行离散化的支持接口，和自己的设计一种离散PSO方法及其用以求解01背包问题的实现样例。
欢迎参考并提出宝贵意见，特别欢迎愿意协同更新修补代码的朋友(邮箱starffly@foxmail.com)。
代码已作为lakeast项目托管在GoogleCode:http://code.google.com/p/lakeasthttp://code.google.com/p/lakeast/downloads/list某些类的功能说明：org.lakest.common中：BoundaryType定义了一个枚举，表示变量超出约束范围时为恢复到约束范围所采用的处理方式，分别是NONE(不处理)，WRAP（加减若干整数个区间长度），BOUNCE（超出部分向区间内部折叠），STICK（取超出方向的最大限定值）。
Constraint定义了一个代表变量约束范围的类。
Functions定义了一系列基准函数的具体实现以供其他类统一调用。
InitializeException定义了一个代表程序初始化出现错误的异常类。
Randoms类的各个静态方法用以产生各种类型的随机数以及随机序列的快速产生。
Range类的实现了用以判断变量是否超出约束范围以及将超出约束范围的变量根据一定原则修补到约束范围的方法。
ToStringBuffer是一个将数组转换为其字符串表示的类。
org.lakeast.ga.skeleton中：AbstractChromosome定义了染色体的公共方法。
AbstractDomain是定义问题域有关的计算与参数的抽象类。
AbstractFactorGenerator定义产生交叉概率和变异概率的共同方法。
BinaryChromosome是采用二进制编码的染色体的具体实现类。
ConstantFactorGenerator是一个把交叉概率和变异概率定义为常量的参数产生器。
ConstraintSet用于在计算过程中保存和获取应用问题的各个维度的约束。
Domain是遗传算法求解中所有问题域必须实现的接口。
EncodingType是一个表明染色体编码类型的枚举，包括BINARY(二进制)，REAL(实数)，INTEGER(整型)。
Factor是交叉概率和变异概率的封装。
IFactorGenerator参数产生器的公共接口。
Population定义了染色体种群的行为，包括种群的迭代，轮盘赌选择和交叉以及最优个体的保存。
org.lakeast.ga.chromosome中：BinaryChromosome二进制编码染色体实现。
IntegerChromosome整数编码染色体实现。
RealChromosome实数编码染色体实现。
SequenceIntegerChromosome整数序列染色体实现。
org.lakeast.pso.skeleton中：AbstractDomain提供一个接口，将粒子的位置向量解释到离散空间，同时不干扰粒子的更新方式。
AbstractF

绝对可运行，在Eclipse上链接数据库，运行出现界面，再相关操作摘要 -3-1序言 -5-1.1目的 -5-1.2定义 -5-2需求分析 -6-2.1需求分析报告 -6-2.2数据流图 -6-4数据库的逻辑设计 -9-5系统设计 -9-5.2用户身份验证模块 -9-5.3酒店管理模块 -9-5.3.1菜品管理 -9-5.3.2菜系管理 -9-5.3.3台号管理 -9-5.3.4结账查询 -9-5.4用户管理及密码模块 -9-5.订单管理模块 -9-6系统的实现与调试 -9-6.1系统的实现 -9-6.2系统的调试 -9-7小结 -9-7.1 系统的功能 -9-7.2 系统的特点 -9-7.3 系统开发过程的特点 -9-7.4 存在的问题与改进方向 -9-7.5 自我体会 -9-参考文献 -9-附录 -9-附录：核心代码 -9-

这是Java仿QQ1.0版的改进版，有全新美观的界面，更好的用户体验和视觉体验。
代码已开源，具体使用请看README，欢迎fork与star。
https://github.com/jie12366/imitate-qq

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。