本文件功能：用BP神经网络预测温湿度。
本次仿真，预测模型为8*8*8*1，输入数据为359天数据（一个小时测一个数据，一天数据为24）。
其中350天数据做训练样本，用来训练BP网络模型的权值和阈值，4天用来做测试样本，用来测试3天左右的温湿度预测值。
本次训练效果比较上次仿真较为准确，判定系数可以达到0.8左右（越靠近1表明仿真效果越好），预测值与实际值点状图基本围绕在主对角线左右，MSE平方误差可以达到0.01，BP网络预测输出图也可以看出预测值的变化趋势基本与期望值一致。
本次仿真存在不足：1.未修改学习率、附加动量等参量没有解决BP网络收敛慢的问题。
2.没有使用全局优化的算法，没有解决BP容易陷入极值点的问题。
这种用BP网络来进行预测的模型网上有很多，但是大多数都是预测风力发电等，可能也是因为该BP模型是40年代所提出，我是没有找到有温湿度的预测，该代码纯属自己改写的，并且运行无误，现在分享出来，让大家节省一些时间去研究更有深度的算法。

矢量栅格转换是地理信息系统（GIS）领域的经典研究主题之一。
GIS中常用的算法致力于维护矢量多边形的形状特征，但忽略了多边形面积的得失，这是另一个重要属性。
本文提出了一种基于面积补偿优化原理的等面积转换模型。
根据多边形与边界网格之间的拓扑关系，采用邻域补偿原理来分配边界网格的属性，并开发了一种全局优化算法以最小化整个数据集中的区域失真。
设计了两个实验，结果表明该算法不仅保证了面积误差尽可能小，而且具有适应多边形形状和空间结构的优点。

1stOpt（FirstOptimization）世界领先的非线性曲线拟合，综合优化分析计算软件平台。
是七维高科有限公司（7D-SoftHighTechnologyInc.）独立开发，拥有完全自主知识产权的一套数学优化分析综合工具软件包。
在非线性回归，曲线拟合，非线性复杂工程模型参数估算求解等领域傲视群雄，首屈一指，居世界领先地位。
除去简单易用的界面，其计算核心是基于七维高科有限公司科研人员十数年的革命性研究成果【通用全局优化算法】(UniversalGlobalOptimization-UGO)，该算法之最大特点是克服了当今世界上在优化计算领域中使用迭代法必须给出合适初始值的难题，即用户勿需给出参数初始值，而由1stOpt随机给出，通过其独特的全局优化算法，最终找出最优解。
以非线性回归为例，目前世界上在该领域最有名的软件工具包诸如OriginPro，Matlab，SAS，SPSS，DataFit，GraphPad，TableCurve2D，TableCurve3D等，均需用户提供适当的参数初始值以便计算能够收敛并找到最优解。
如果设定的参数初始值不当则计算难以收敛，其结果是无法求得正确结果。
而在实际应用当中，对大多数用户来说，给出(猜出)恰当的初始值是件相当困难的事，特别是在参数量较多的情况下，更无异于是场噩梦。
而1stOpt凭借其超强的寻优，容错能力，在大多数情况下（大于90%)，从任一随机初始值开始，都能求得正确结果。

类电磁机制算法是一种新型的基于种群的随机全局优化算法，主要用于求解连续优化问题。
该算法的主要思路是利用了电磁学中空间粒子之间存在相互的吸引力和排斥力的思想，种群中可行解个体按照电磁力的方向移动，向最优解靠近。
该源码是该算法创立者S.IlkerBirbil开发的。

1stOpt(FirstOptimization)是七维高科有限公司（7D-SoftHighTechnologyInc.）独立开发，拥有完全自主知识产权的一套数学优化分析综合工具软件包。
在非线性回归，曲线拟合，非线性复杂工程模型参数估算求解等领域傲视群雄，首屈一指，居世界领先地位。
除去简单易用的界面，其计算核心是基于七维高科有限公司科研人员十数年的革命性研究成果【通用全局优化算法】(UniversalGlobalOptimization-UGO)，该算法之最大特点是克服了当今世界上在优化计算领域中使用迭代法必须给出合适初始值的难题，即用户勿需给出参数初始值，而由1stOpt随机给出，通过其独特的全局优化算法，最终找出最优解。
以非线性回归为例，目前世界上在该领域最有名的软件工具包诸如OriginPro，Matlab，SAS，SPSS，DataFit，GraphPad，TableCurve2D，TableCurve3D等，均需用户提供适当的参数初始值以便计算能够收敛并找到最优解。
如果设定的参数初始值不当则计算难以收敛，其结果是无法求得正确结果。
而在实际应用当中，对大多数用户来说，给出(猜出)恰当的初始值是件相当困难的事，特别是在参数量较多的情况下，更无异于是场噩梦。
而1stOpt凭借其超强的寻优，容错能力，在大多数情况下（大于90%)，从任一随机初始值开始，都能求得正确结果。
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介绍微带带通滤波器ADS全局优化方案方式及其方案流程,重点叙述ADS方案流程中的参数优化、器件仿真、矩量法阐发等相关内容。
微带带通滤波器实物的成果测试评释:通带传输衰减小于2.5dB,端口反射系数小于-15dB,阻带衰减濒临40dB,其物理尺寸8×2.5×1.5cm,基于ADS优化的微带带通滤波器方案优于传统方案。

线性分式计划全局优化算法的经典启蒙学术论文

提出了一种用于全局优化的基于动态聚类的差分进化算法（CDE），以提高差分进化（DE）算法的功能。
随着人口的发展，CDE算法逐渐从早期探索有希望的领域转变为在后期探索具有高精度的解决方案。
对28个基准问题（包括13个高维函数）进行的实验表明，该新方法能够有效地找到接近最优的解。
与其他现有算法相比，CDE以更少的计算量提高了解决方案的准确性。

2018年IEEE进化计算大会（CEC）提出的全局优化成绩的新的启发式算法。
土狼优化算法（COA）是由JulianoPierezan和LeandrodosSantosCoelho（2018）提出的用于全局优化的自然启发的元启发式算法。

建立了以V带疲劳寿命最长为目标的优化设计模型。
深入研究了该模型中目标函数的凸性、单调性等性质,证明了其可行域是有界闭凸集。
以此为基础提出了求解该模型的一种全局优化解法——最优值线段算法。
最初用实例说明了该模型和全局优化方法的有效性和实用性。

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。