分析生产车间的实际生产状况，建立了考虑工件移动时间的柔性作业车间调度问题模型。
该模型考虑了以往柔性作业车间调度问题模型所没有考虑的工件在加工机器间的移动时间，使柔性作业车间调度问题更贴近实际生产，让调度理论更具现实性。
通过对已有的改进遗传算法的遗传操作进行重构，设计出有效求解考虑工件移动时间的柔性作业车间调度问题的改进遗传算法。
最初对实际案例进行求解，得到调度甘特图和析取图，通过对甘特图和析取图的分析验证了所建考虑工件移动时间的柔性作业车间调度问题模型的可行性和有效性。
该模型考虑了以往柔性作业车间调度问题模型所没有考虑的工件在加工机器间的移动时间，使柔性作业车间调度问题更贴近实际生产，让调度理论更具现实性。
通过对已有的改进遗传算法的遗传操作进行重构，设计出有效求解考虑工件移动时间的柔性作业车间调度问题的改进遗传算法。
最初对实际案例进行求解，得到调度甘特图和析取图，通过对甘特图和析取图的分析验证了所建考虑工件移动时间的柔性作业车间调度问题模型的可行性和有效性。
2022/9/3 14:09:20
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共附带了5个m文件，其中pyr_reduce.m和pyr_expand.m分别实现了一次滤波+降采样和滤波+升采样操作；
genPyr.m调用这两者，实现高斯和拉普拉斯金字塔的生成；
pyrReconstruct.m则实现了由金字塔进行图像重构的操作。
最初，pyrBlend.m进行了图像融合的实验。
还有三张试验图片
genPyr.m调用这两者，实现高斯和拉普拉斯金字塔的生成；
pyrReconstruct.m则实现了由金字塔进行图像重构的操作。
最初，pyrBlend.m进行了图像融合的实验。
还有三张试验图片
2022/9/3 13:08:49
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针对氧化铝配料过程中前往物料成分波动大且难以在线检测的问题,首先,利用滞后的离线分析获得的多变量时间序列,直接构造包含充分预测信息的初始相空间;然后,构建时间序列决策表,并采用一种IGA算法对冗余嵌入和冗余变量进行Rs约简,获取广义重构相空间;最后,根据广义重构结果构造输入样本集,建立LS_SVM实时预测模型.仿真结果表明,提出的模型具有较好的泛化能力,能获得较理想的返料成分含量预测精度(6种氧化物的相对均方根误差均小于13%),具有一定的应用价值.
2022/9/3 6:59:10
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这里是紧缩感知用构造好的常见测量矩阵来进行二维图像的仿真实验，重构方法用的OMP，稀疏方法用的小波变换。
2017/11/11 17:56:42
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诗歌网一个唐宋诗词简单展示的web项目技术构成基于java，框架spring-boot+springMVC+Mybatis数据库为Mysqlweb模板采用freeMarker，以及ajax加载页面由vue重构：:，原页面依旧保留查询实现1.mysql全文索引模糊查询通过mysql建立全文索引，未使用分词器，将最小分词数转换2：[mysqld]innodb_ft_min_token_size=2ft_min_word_len=22.分词问题不但mysql没有有效的中文分词器，而且针对古文/古诗的分词器根本就没有。
只进行了简单的分词，保留2个字的结果，放入关键字属性列。
3.查询速度查询采用了布尔布尔模糊婚配，效率虽然比直接模糊查询快，但有时也会很慢。
将查询结果前100条id插入表中，每次查询先查结果表。
数据源唐宋诗词收缩：:本项目对应数据库下载（base64，更新时间2020/05/28）：aHR0cCUzQS8vbXkuc25vd3RyYWNlcy5jb20vc2l0ZW1hcC9wb2V0cnktc3FsLnppcA==
只进行了简单的分词，保留2个字的结果，放入关键字属性列。
3.查询速度查询采用了布尔布尔模糊婚配，效率虽然比直接模糊查询快，但有时也会很慢。
将查询结果前100条id插入表中，每次查询先查结果表。
数据源唐宋诗词收缩：:本项目对应数据库下载（base64，更新时间2020/05/28）：aHR0cCUzQS8vbXkuc25vd3RyYWNlcy5jb20vc2l0ZW1hcC9wb2V0cnktc3FsLnppcA==
2017/6/11 22:15:36
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使用jquery与bootstrap实现了一个比较简单但功能齐全的增删改查功能的后台管理页面，虽然只是一个CRUD页面，但麻雀虽小五脏俱全，JS常用的功能都用到了，本例用原生的jquery与bootstrap配合使用，不考虑JS的重构性及打包，该例子零耦合，开箱即用。
先看Demo：一、用到的Jquery功能1、获取/赋值input输出值$("#my_id").val();//获取$("#my_id").val(“user_id");//赋值2、获取/赋值textarea文本域输出值$("#my_textarea").val();//获取$("#my_texta
先看Demo：一、用到的Jquery功能1、获取/赋值input输出值$("#my_id").val();//获取$("#my_id").val(“user_id");//赋值2、获取/赋值textarea文本域输出值$("#my_textarea").val();//获取$("#my_texta
2019/1/17 5:10:48
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为了处理传统BP（BackPropagation）神经网络收敛较慢的问题，通过BP神经网络搭建火点预测模型，采用一种自适应学习率的方法改进BP神经网络，经比较该算法收敛较快，模型输出可达到预期效果.同时利用现场可编程逻辑门阵列（FPGA）的动态可重构技术实现了改进后的神经网络，通过仿真和结果测试，该设计在预测结果的基础上又大大减少了预测时间，为环保预测、检测轨迹规划提供了一定的理论基础.
2020/2/17 3:21:14
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本文从软件过程中过程中始终伴随的bug举例开始，简单介绍了xp编程，并详细比较了xp的优缺点以及与传统软件编程方法的区别，引入测试优先的重要性。
从而再说明单元测试和重构对提升开发质量的重大作用，随后介绍了gtest&gmock的基本使用方法和实际例子。
再详细演示一个tdd开发的实际过程。
最后详细介绍了功能测试流行工具jmeter的使用方法
从而再说明单元测试和重构对提升开发质量的重大作用，随后介绍了gtest&gmock的基本使用方法和实际例子。
再详细演示一个tdd开发的实际过程。
最后详细介绍了功能测试流行工具jmeter的使用方法
2015/7/16 6:02:25
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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。
2024-04-09 15:03
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