详细地引见了计算线宽展宽因子(α因子)的理论基础及推导过程,建立了α因子的简便模型.该模型分别考虑了带间跃迁、带隙收缩和自由载流子效应对α因子的影响,利用不同载流子浓度下的增益曲线得到光子能量随载流子浓度的变化速率以及微分增益,进而对α因子进行近似计算.模拟计算了InGaAs/GaAs量子阱激光器的增益曲线及α因子的大小,计算结果与文献报道的实验值相符.进一步讨论了InGaAs/GaAs量子阱阱宽及In组分对α因子的影响.结果表明,α因子随In组分和阱宽的增加而增加.

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本书作者是：NicolaiM.Josuttis，侯捷（译）内容简介：《C++标准库（第2版）》是全球C++经典权威参考书籍时隔12年，基于C++11标准的全新重大升级。
标准库提供了一组公共类和接口，极大地拓展了C++语言核心功能。
《C++标准库（第2版）》详细讲解了每一标准库组件，包括其设计目的和方法、复杂概念的剖析、实用而高效的编程细节、存在的陷阱、重要的类和函数，又辅以大量用C++11标准实现的实用代码范例。
除覆盖全新组件、特性外，《C++标准库（第2版）》一如前版，重点着眼于标准模板库（STL），涉及容器、迭代器、函数对象以及STL算法。
此外，《C++标准库（第2版）》同样关注lambda表达式、基于区间的for循环、move语义及可变参数模板等标准库中的新式C++编程风格及其影响。
部分目录：第2版译序xxi第2版序言xxiii第2版致谢xxiv第1版序言xxv第1版致谢xxvi1关于本书11.1缘起11.2阅读前的必要基础21.3本书风格与结构21.4如何阅读本书41.5目前发展情势51.6范例代码及额外信息51.7反馈52C++及标准库简介72.1C++Standard的历史72.1.1C++11Standard常见疑问82.1.2C++98和C++11的兼容性92.2复杂度与Big-O标记103语言新特性133.1C++11语言新特性133.1.1微小但重要的语法提升133.1.2以auto完成类型自动推导143.1.3一致性初始化（UniformInitialization）与初值列（InitializerList）153.1.4Range-Basedfor循环173.1.5Move语义和RvalueReference193.1.6新式的字符串字面常量（StringLiteral）233.1.7关键字noexcept243.1.8关键字constexpr263.1.9崭新的Template特性263.1.10Lambda283.1.11关键字decltype323.1.12新的函数声明语法（NewFunctionDeclarationSyntax）323.1.13带领域的（Scoped）Enumeration323.1.14新的基础类型（NewFundamentalDataType）333.2虽旧犹新的语言特性333.2.1基础类型的明确初始化（ExplicitInitializationforFundamentalType）373.2.2main()定义式374一般概念394.1命名空间（Namespace）std394.2头文件（HeaderFile）404.3差错和异常（ErrorandException）的处理414.3.1标准的ExceptionClass（异常类）414.3.2异常类（ExceptionClass）的成员444.3.3以Classexception_ptr传递异常524.3.4抛出标准异常534.3.5自标准异常类派生544.4CallableObject（可被调用的对象）544.5并发与多线程554.6分配器（Allocator）575通用工具595.1Pair和Tuple605.1.1Pair605.1.2Tuple（不定数的值组）685.1.3Tuple的输入/输出745.1.4tuple和pair转换755.2SmartPointer（智能指针）765.2.1Classshared_ptr765.2.2Classweak_ptr845.2.3误用SharedPointer895.2.4细究SharedPointer和WeakPointer925.2.5Classunique_ptr985.2.6细究Classunique_ptr1105.2.7Classauto_ptr1135.2.8SmartPointer结语1145.3数值的极值（NumericLimit）1155.4Type

船用大型螺旋桨的尺寸较大,现有螺旋桨加工方法存在单面加工、桨叶振颤、二次装夹、加工周期长的问题。
针对这些不足,提出了双刀双面对称加工方法。
综合并联机构与串联机构的优点,搭建了基于混联机构的加工装置模型,可以实现螺旋桨一次装夹、双刀对称加工压力面和吸力面,有利于消除悬臂梁效应、减弱振颤、提高加工效率和加工精度。
引见了该加工装置的结构设计,对其机构运动参数进行解耦,推导出加工刀具的位姿控制算法。
应用ADAMS构建的仿真模型和原型样机验证了控制算法的正确性,为后续加工装备的研发打下了理论基础。

基于卫星通信快速、准确捕获载波频率的需求，提出了一种根据反余弦函数的大载波频偏估计算法。
通过详细的理论推导和仿真验证，表明了该算法抗噪声能力强、频偏估计范围大、估计精度高以及易于实现的良好功能。

在深入分析二维高斯分布公式的基础上，通过将光斑中心整像素坐标和亚像素坐标进行分离，推导出一种无需求解广义逆矩阵的高斯曲面解析算法，该方法综合利用窗口内的所有像素灰度信息，通过解析表达式直接计算高斯分布光斑的亚像素中心位置；
并且对传统高斯曲面拟合法求解过程进行了优化，提出一种愈加高效的定参高斯拟合法。
与传统高斯曲面拟合法相比，提出的两种方法具有基本相同的稳定性和定位精度，但运行效率分别提高了278倍和78倍以上。

matlab马科维茨代码QMD算法这是用于商最小度算法（QMD）的健壮Matlab代码。
在数值分析中，最小度算法是用于在应用Cholesky分解之前对对称稀疏矩阵的行和列进行置换的算法，以减少Cholesky因子中的非零数。
最小度算法经常用在有限元方法中，其中只能根据网格的拓扑而不是偏微分方程中的系数来进行节点的重新排序，从而在使用相同的网格来节省效率时各种系数值。
QMD算法的上限严格为O（n2m）。
语境找到最佳排序的问题是一个NP完全问题，因此很棘手，因此改用启发式方法。
最小度算法是从Markowitz于1959年首次提出的用于解决非对称线性规划问题的方法中衍生出来的，下面将对此进行粗略地描述。
在高斯消除的每个步骤中，都执行行和列置换，以使枢轴行和列中偏离对角非零的数量最小。
Tinow和Walker在1967年描述了一种对称方式的Markowitz方法，Rose后来又推导了该图的图形理论方式，其中仅模拟了因式分解，这被称为最小度算法。
当存在相同程度的选择时，这种算法的一个关键方面是突破打破策略。
输入和输出perm:theoutputpermutatio

DBSCAN聚类，是一种基于密度的聚类算法，它类似于均值漂移，DBSCAN与其他聚类算法相比有很多优点，首先，它根本不需要固定数量的簇。
它也会异常值识别为噪声，而不像均值漂移，即使数据点非常不同，也会简单地将它们分入簇中。
另外，它更抗噪音，能够很好地找到任意大小和任意形状的簇。
DBSCAN的聚类过程就是根据核心弱覆盖点来推导出最大密度相连的样本集合，首先随机寻找一个核心弱覆盖样本点，按照Minpts和Eps来推导其密度相连的点，然后再选择一个没有赋予类别的核心弱覆盖样本点，开始推导其密度相连的样本结合，不断迭代到所有的核心样本点都有对应的类别为止。
作者博客中详细介绍了DBSCAN的算法原理，可以通过文章结合学习，代码包含详细注释，只需要导入自己的聚类数据，运行代码便可以得出聚类结论与图像。

【为什么学习机器学习算法？】人工智能是国家发展的战略，未来发展的必然趋势。
将来很多岗位终将被人工智能所代替，但人工智能人才只会越来越吃香。
中国人工智能人才缺口超过500万，人才供不应求。
要想掌握人工智能，机器学习是基础、是必经之路，也是极其重要的一步。
【课程简介】很多人认为机器学习难学，主要是因为其过于关注各种复杂数学公式的推导，从而忽略了公式的本质。
本课程通过对课件的精心编排，课程内容的不断打磨，重磅推出机器学习8大经典模型算法，对晦涩难懂的数学公式，通过图形展示其特点和本质，快速掌握机器学习模型的核心理论，将重点回归到机器学习算法本身。
本课程选取了机器学习经典的8大模型：线性回归、逻辑回归、决策树、贝叶斯分类器、支持向量机(SVM)、集成学习、聚类以及降维再也不用东拼西凑，一门课程真正掌握机器学习核心技术。
它们是人工智能必经之路，机器学习必学技术，企业面试必备技能。
?《深度学习与神经网络从原理到实践》课程现已上线，这使得人工智能学习路径愈加完备，地址：https://edu.csdn.net/course/detail/29539

机器学习代码编写机器学习算法的数学推导和纯Python代码完成。

针对水下双目图像匹配时不再满足空气中极线约束条件以及尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配算法处理水下图像误匹配率较高等问题，提出一种基于曲线约束的水下特征匹配算法。
对双目摄像机进行标定获取相关参数，再获取参考图和待匹配图；
利用SIFT算法对两幅图像进行匹配，同时利用由参考图提取的特征点推导出其在待匹配图上对应的曲线，将该曲线作为约束条件判定待匹配图上对应特征点能否在曲线上，从而剔除误匹配点，以达到提高精度的目的。
实验结果表明，该算法优于SIFT算法，可以有效地剔除误匹配点，比SIFT算法匹配精度提高约12%，解决了SIFT算法在水下双目立体匹配中误匹配率高的问题。

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。