本书系统介绍了设计模式。
全书共分27章，内容包括统一建模语言基础知识、面向对象设计原则、设计模式概述、简单工厂模式、工厂方法模式、抽象工厂模式、建造者模式、原型模式、单例模式、适配器模式、桥接模式、组合模式、装饰模式、外观模式、享元模式、代理模式、职责链模式、命令模式、解释器模式、迭代器模式、中介者模式、备忘录模式、观察者模式、状态模式、策略模式、模板方法模式和访问者模式。
[1]本书结合大量实例来学习GoF设计模式，针对每一个设计模式均提供了一或两个实例，并对每一个模式进行了详尽的讲解，每一章最后均配有一定量的习题。
全书共分27章，内容包括统一建模语言基础知识、面向对象设计原则、设计模式概述、简单工厂模式、工厂方法模式、抽象工厂模式、建造者模式、原型模式、单例模式、适配器模式、桥接模式、组合模式、装饰模式、外观模式、享元模式、代理模式、职责链模式、命令模式、解释器模式、迭代器模式、中介者模式、备忘录模式、观察者模式、状态模式、策略模式、模板方法模式和访问者模式。
[1]本书结合大量实例来学习GoF设计模式，针对每一个设计模式均提供了一或两个实例，并对每一个模式进行了详尽的讲解，每一章最后均配有一定量的习题。
2023/8/13 2:18:01
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均值漂移算法meanshiftTrack一、实验内容完成基于MeanShift的目标跟踪算法，红框标出目标区域实现实时追踪。
二、算法原理1.在当前帧，计算候选目标的特征2.计算候选目标与初始目标的相似度3.计算权值4.利用MeanShift算法，计算目标新位置在这里插入图片描述5.若新目标中心需位于原目标中心附近，则停止，否则转步骤2三、思路流程截取跟踪目标矩阵rect；
求取跟踪目标的加权直方图hist1；
读取视频序列中的一帧，先随机取一块与rect等大的矩形，计算加权直方图hist2；
计算两者比重函数，如果后者差距过大，更新新的矩阵中心Y，进行迭代（MeanShift是一种变步长可以迅速接近概率密度峰值的方法），直至一定条件（移动步长平方和大于0.5或超过20次迭代）后停止。
二、算法原理1.在当前帧，计算候选目标的特征2.计算候选目标与初始目标的相似度3.计算权值4.利用MeanShift算法，计算目标新位置在这里插入图片描述5.若新目标中心需位于原目标中心附近，则停止，否则转步骤2三、思路流程截取跟踪目标矩阵rect；
求取跟踪目标的加权直方图hist1；
读取视频序列中的一帧，先随机取一块与rect等大的矩形，计算加权直方图hist2；
计算两者比重函数，如果后者差距过大，更新新的矩阵中心Y，进行迭代（MeanShift是一种变步长可以迅速接近概率密度峰值的方法），直至一定条件（移动步长平方和大于0.5或超过20次迭代）后停止。
2023/8/2 9:24:56
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迭代学习控制（iterativelearningcontrol，简称ILC）由Uchiyama于1978年首先提出。
迭代学习控制（iterativelearningcontrol，简称ILC）由Uchiyama于1978年首先提出，不过因为论文由日文撰写，影响不是很大。
1984年，Arimoto等人用英文介绍了该方法。
它是指不断重复一个同样轨迹的控制尝试，并以此修正控制律，以得到非常好的控制效果的控制方法。
迭代学习控制是学习控制的一个重要分支，是一种新型学习控制策略。
它通过反复应用先前试验得到的信息来获得能够产生期望输出轨迹的控制输入，以改善控制质量。
与传统的控制方法不同的是，迭代学习控制能以非常简单的方式处理不确定度相当高的动态系统，且仅需较少的先验知识和计算量，同时适应性强，易于实现；
更主要的是，它不依赖于动态系统的精确数学模型，是一种以迭代产生优化输入信号，使系统输出尽可能逼近理想值的算法。
它的研究对那些有着非线性、复杂性、难以建模以及高精度轨迹控制问题有着非常重要的意义。
迭代学习控制（iterativelearningcontrol，简称ILC）由Uchiyama于1978年首先提出，不过因为论文由日文撰写，影响不是很大。
1984年，Arimoto等人用英文介绍了该方法。
它是指不断重复一个同样轨迹的控制尝试，并以此修正控制律，以得到非常好的控制效果的控制方法。
迭代学习控制是学习控制的一个重要分支，是一种新型学习控制策略。
它通过反复应用先前试验得到的信息来获得能够产生期望输出轨迹的控制输入，以改善控制质量。
与传统的控制方法不同的是，迭代学习控制能以非常简单的方式处理不确定度相当高的动态系统，且仅需较少的先验知识和计算量，同时适应性强，易于实现；
更主要的是，它不依赖于动态系统的精确数学模型，是一种以迭代产生优化输入信号，使系统输出尽可能逼近理想值的算法。
它的研究对那些有着非线性、复杂性、难以建模以及高精度轨迹控制问题有着非常重要的意义。
2023/7/29 16:34:45
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图像的压缩感知之AMP算法，相较于FISTA算法在执行效率上更加有效，迭代到30次左右可实现很小的误差。
2023/7/24 13:25:18
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框架力图组件用于3D力导向图组件。
一个A-Frame实体组件，用于使用强制定向的迭代布局在VR环境中表示图形数据结构。
使用作为基础的ThreeJS组件来管理图对象。
另请参见和独立组件版本。
API属性描述默认值json-urlJSON文件的URL，可直接从中加载图形数据。
将覆盖节点的内容并链接组件属性，因此可以使用其中一个。
JSON应包含具有两个列表属性的对象：node和links。
节点节点对象列表。
示例：[{"id":1,"name":"first"},{"id":2,"name":"second"}][]链接链接对象列表。
范例：[{"source":1,"target":2}][]尺寸在（1、2或3）上进行力模拟的尺寸数。
3达格模式根据图的方向性应用布局约束。
仅适用于图形结构（无周期）。
在td（自上而下），bu（自下而上），lr（从左至右），rl（从右至左），zout（从近到远），zin（从远到近）之间进行选择），radialout（径向向外）或radi
一个A-Frame实体组件，用于使用强制定向的迭代布局在VR环境中表示图形数据结构。
使用作为基础的ThreeJS组件来管理图对象。
另请参见和独立组件版本。
API属性描述默认值json-urlJSON文件的URL，可直接从中加载图形数据。
将覆盖节点的内容并链接组件属性，因此可以使用其中一个。
JSON应包含具有两个列表属性的对象：node和links。
节点节点对象列表。
示例：[{"id":1,"name":"first"},{"id":2,"name":"second"}][]链接链接对象列表。
范例：[{"source":1,"target":2}][]尺寸在（1、2或3）上进行力模拟的尺寸数。
3达格模式根据图的方向性应用布局约束。
仅适用于图形结构（无周期）。
在td（自上而下），bu（自下而上），lr（从左至右），rl（从右至左），zout（从近到远），zin（从远到近）之间进行选择），radialout（径向向外）或radi
2023/7/24 8:53:45
1.25MB
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用于非线性最小二乘问题，通过高斯牛顿迭代实现用于非线性最小二乘问题，通过高斯牛顿迭代实现用于非线性最小二乘问题，通过高斯牛顿迭代实现用于非线性最小二乘问题，通过高斯牛顿迭代实现
2023/7/23 20:28:52
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本人研究生阶段主要学习蚁群算法，还留下一些问题，如果碰到有兴趣的人就太好不过了。
本代码亲测可以使用，在MATLAB中点击main.m即可以运行。
此外，本代码框架将会使你快速清楚蚁群算法基本原理。
这里我给出我最后一个想实现但是还没有完成的蚁群算法的代码。
主要是想应用在很大规模下的蚁群算法上，最好是5000*5000的栅格，但是本算法目前还比较慢，而且也不能得出一个最优结果。
我试图在算法迭代后期加入随机初始化算子，以提高算法精度。
当然，加速算法运行时间我没有加入到这个算法中。
本程序对于栅格图形下的蚁群算法会是一个有用的代码。
对于初学蚁群算法的，我在知乎上的一个回答可供参考：https://www.zhihu.com/question/41933598/answer/229896783。
我也会放入我的论文。
论文第四章中有描述到我想完成的任务。
如果我的论文与代码对你有帮助，敬请引用。
本代码亲测可以使用，在MATLAB中点击main.m即可以运行。
此外，本代码框架将会使你快速清楚蚁群算法基本原理。
这里我给出我最后一个想实现但是还没有完成的蚁群算法的代码。
主要是想应用在很大规模下的蚁群算法上，最好是5000*5000的栅格，但是本算法目前还比较慢，而且也不能得出一个最优结果。
我试图在算法迭代后期加入随机初始化算子，以提高算法精度。
当然，加速算法运行时间我没有加入到这个算法中。
本程序对于栅格图形下的蚁群算法会是一个有用的代码。
对于初学蚁群算法的，我在知乎上的一个回答可供参考：https://www.zhihu.com/question/41933598/answer/229896783。
我也会放入我的论文。
论文第四章中有描述到我想完成的任务。
如果我的论文与代码对你有帮助，敬请引用。
2023/7/23 9:19:21
3.18MB
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控制理论的发展、知识架构，系统全面的总结，经过迭代后总结的控制理论结构图，适合做自动化控制，机器人控制等相关领域构建全面的知识体系，开拓视野。
2023/7/16 20:29:52
4.97MB
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阈值分割法在dicom图像分割中的应用，论文中详细阐述了dicom格式的医学图像信息，如何对其进行医学图像分割处理。
文中用到了迭代法求阈值，以及双峰法求阈值。
文中用到了迭代法求阈值，以及双峰法求阈值。
2023/7/16 20:44:10
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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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