本程序可用于汽车动力性计算，分8个图表，包括：1.发动机特性拟合曲线；
2.汽车速度曲线；
3.汽车驱动力曲线；
4.汽车驱动力曲线-行驶阻力曲线；
5.汽车加速度曲线；
6.汽车加速时间-速度曲线；
7.汽车爬坡性能曲线；
8.汽车功率平衡图。
注：拟合计算需要输入的发动机参数比较少，特性曲线是采用二阶抛物线拟合得到，计算绘制的图表存在一定的误差。
精确计算需要输入发动机特性曲线点，计算精度比较高。

论文研究-基于改进粒子群算法的滑模控制方案.pdf,  针对一类非线性系统,提出了一种新的滑模控制方案.将改进粒子群算法与滑模控制方法结合,利用改进粒子群智能优化方法设计切换函数和指数趋近律系数,加快了系统到达滑平面的速度,改善了系统的动态性能和保证较强的鲁棒性,系统能快速精确跟踪期望的状态轨迹,而且有效地消除了滑模控制固有的高频颤动现象.最后应用到倒立摆系统进行了仿真研究,结果表明了该方案的有效性.

江苏省行政区划图shp格式西安80坐标系精确到县市

tdc-gp22中文用户手册。
TDC-GP22这款芯片可以为时差法管路流量的测量提供精确的时间测量保障，能够使测量结果更加准确；
在测量管径较小的管路流量时，TDC-GP22内部的脉冲发生器在不增加额外的驱动电路的情况下，就可以使换能器正常工作，极大的降低了成本，简化了设计。
TDC-GP22精度高、功耗低、封装小、集成度高，对于成本较低的工业应用非常适合。

这道题经过分析后，其实转化为求解路径规划问题——广义旅行商问题针对广义旅行商问题这种NP难题，没有很好的可以求解出精确解的方法，比较常用的就是改良圈算法、动态规划和启发式求解算法。
其中启发式求解算法主要有遗传算法，蚁群算法，模拟退火算法、禁忌搜索算法等。
这里给出MATLAB自己编写的算法

【目录】-MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书)第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。
第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。
第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。
第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。
这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。
第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。
第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。
第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。
将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。
第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。
第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。
要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。
第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。
第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。
第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。
第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。
第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。
第15章SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。
若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。
第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。
每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类),中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本,余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。
以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区

高程异常计算，GPS高程转换，可快速对各经纬度地区的高程异常进行获得，从而用GPS的大地高得到正常高

基于javaweb开发的mes生产制造系统，该系统基于ssm框架开发，系统功能包括：系统管理、车间基础数据建模、计划管理、物料控制、生产执行、质量管理、库存管理、看板管理、数据分析等主体功能模块。
广泛应用于汽车、高科技电子、医疗仪器、SMT等离散行业。
通过精确物料追溯以及对人员、时间、操作信息的准确记录，为物料管理、生产控制提供准确的参考数据，以便进行预估和统计分析。
数据库：mysql数据库脚本在项目的webapp/dbscript/iemes_v1.sql目录下，jdbc.properties中需要写自己的数据库用户名和密码、localhost才能登陆成功

本文详细分析了IEEE1588时钟同步的基本原理，并在此基础上给出一种改进的时间同步方法。
该改进的时钟同步算法针对网络传输路径的不对称性引入加权因子，用一定时间窗内的主从时钟偏差样本的算术平均值而不是直接利用主从时钟偏差来调整从时钟，并根据算法的状态改变时间窗N的大小，同时利用方差阈值滤波的方法过滤跳变过大时钟偏差测量值，保证同步算法的稳定性。
最后给出Alcatel-LucentTSS5R系统在实验室的时间性能实验结果。
实验结果表明TSS5R时钟同步具有稳定的性能，同步精度达到亚微秒级，可满足PTN产品高精度时钟同步的要求。

外挂无间道驱动版-内存写入监视器-做外挂必备外挂无间道-内存写入监视器-偷别人的外挂数据-支持偷DLL和EXE[驱动版]一、支持各种语言外挂的支持：支持偷易语言模块写的外挂、支持偷VC++写的外挂支持偷VB写的外挂支持偷Dephi写的外挂......二、支持exe形式的外挂（用普通模式或驱动模式）三、支持DLL形式的外挂（用驱动模式）除了不能偷CALL数据，其他基址和偏移，还有一些汇编字节修改的数据全部可以偷。
小知识：对于如何帮助你偷到精确的数据有帮助。
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游戏内存可以简单分：1、代码段内存（是游戏执行流程-穿墙的判断就在这里。
比如修改跳转JMP等）这个区域是只读的比如《植物大战僵尸》的无CD，去暂停窗口等变态修改都在这个代码段内存进行修改的又比如《武林外传》隐藏建筑物、穿墙、无限表情都是在这个代码段内存里面修改的还有《魔兽真三》全图挂、《梦三国》全图挂、《起凡》全图挂也是在这个代码段内存里面修改的《武神》的穿墙也是在这个代码段内存区域修改的2、数据段内存（是人物X坐标，人物血，人物蓝，人物走路速度等人物属性内存）这个区域是可读可写比如植物大战僵尸的阳光数值就是指针结构[6A9EC0]+768]+5560，这个数据是在数据段内存又比如《QQ西游》的飞天，加速，瞬移就是在这个数据段里面的（速度指针、x和y坐标指针、z坐标指针）包括《武神》的加速瞬移也是在这个数据段内存里面的（速度指针、x和y坐标指针）《武林外传》飞天指针结构、血指针结构、蓝指针结构总结：外挂无间道也得分这两种情况去偷。
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即可汇编字节模式和基址偏移模式

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。