大一下小学期看了知乎上童晶教师的书《“c语言开拓方案与游戏开拓实际”》，看到飞机大战那部份兴趣大增，遂遴选自己也来写一个。
法度圭表标准用的是纯挚的C语言，挪用了EasyX库的函数。
编译情景：VisualStudio，VC6.0。
内容：对于书籍中原有代码举行了扩展：搜罗枪弹品种；
枪弹外形、数目的窜改；
敌机品种；
BOSS；
速率andsoon。
其中枪弹，补给包的遮罩图都是用PS自己画的，boss以及其发射的激光炮都是网上的，激光炮能否有点眼熟呢怕惧鬼~

matlab罕用代码大全，帮手你科研，论文实证阐发，数模竞赛第44章条理阐发法第45章灰色联系瓜葛度第46章熵权法第47章主成份阐发第48章主成份回归第49章偏最小二乘第50章垂垂回归阐发第51章模拟退火第52章RBF,GRNN,PNN-神经收集第53章相助神经收集与SOM神经收集第54章蚁群算法tsp求解第55章灰色料想GM1-1第56章模糊综合评估第57章交织验证神经收集第58章多项式拟合plotfit第59章非线性拟合lsqcurefit第60章kmeans聚类第61章FCM聚类第62章arima功夫序列第63章topsis第1章BP神经收集的数据分类——语音特色信号分类第2章BP神经收集的非线性体系建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第4章神经收集遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器方案——公司财政预警建模第6章PID神经元收集解耦抑制算法——多变量体系抑制第7章RBF收集的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN收集的料想----基于狭义回归神经收集的货运量料想第9章离散Hopfield神经收集的遥想影像——数字识别第10章离散Hopfield神经收集的分类——高校科研才气评估第11章络续Hopfield神经收集的优化——遨游商下场优化盘算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类料想——意大利葡萄酒品种识别第15章SVM的参数优化——若何更好的提升分类器的成果第16章基于SVM的回归料想阐发——上证指数收盘指数料想.第17章基于SVM的信息粒化时序回归料想——上证指数收盘指数变更趋向以及变更空间料想第18章基于SVM的图像联系-真玄色图像联系第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate货物箱及GUI版本介绍与使用第21章自结构相助收集在方式分类中的使用—患者癌症发病料想第22章SOM神经收集的数据分类--柴油机缺陷诊断第23章Elman神经收集的数据料想----电力负荷料想模子钻研第24章概率神经收集的分类料想--基于PNN的变压器缺陷诊断第25章基于MIV的神经收集变量遴选----基于BP神经收集的变量遴选第26章LVQ神经收集的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经收集的料想——人脸朝向识别第28章遴选树分类器的使用钻研——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类下场中的使用钻研——比力试验第30章基于随机森林脑子的组合分类器方案——乳腺癌诊断第31章脑子进化算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第32章小波神经收集的功夫序列料想——短时交通流量料想第33章模糊神经收集的料想算法——嘉陵江水质评估第34章狭义神经收集的聚类算法——收集入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化盘算——建模自变量降维第37章基于灰色神经收集的料想算法钻研——定单需要料想第38章基于Kohonen收集的聚类算法——收集入侵聚类第39章神经收集GUI的实现——基于GUI的神经收集拟合、方式识别、聚类第40章动态神经收集功夫序列料想钻研——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经收集的实现——神经收集的本能化建模与仿真第42章并背运算与神经收集——基于CPU/GPU的并行神经收集运算第43章神经收集高效编程本领——基于MATLABR2012b新版本特色的谈判

圣马特奥县增强人命方式传单舆图这是在传单中建树的约莫收集舆图，使用户无需GIS软件或者本领就可查验可果真患上到的效率。
它使用Esri插件来使用矢量图块。
该舆图表普通ParksConservancyArcGISOnline结构页面上果真托管的矢量图块效率。
瓷砖效率是圣马特奥县增强型生涯舆图，是圣马特奥县的26类土地使用以及土地拆穿包围图，反映了2018年夏日的景不雅情景。
在2021年宣告小规模植被图时举行更新以及定稿。
增强的人命方式图是小规模植被图的底子输入。
大雅比例的植被图将比增强的人命方式图具备更多的植物品种。
大雅比例图中的木质植被群落将被映射到国度植被分类的联盟级别。
无关更多信息，请查阅

安卓端实现自定义图像识别，以鱼品种的辨感应例，能够实现自定义识别

Iris数据集是罕用的分类试验数据集，由Fisher,1936凑集收拾。
Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量阐发的数据集。
数据集搜罗150个数据集，分为3类，每一类50个数据，每一个数据搜罗4个属性。
可经由花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性料想鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个品种中的哪一类。
iris以鸢尾花的特色作为数据来源，罕用在分类操作中。
该数据集由3种不合尺度的鸢尾花的50个样本数据组成。
其中的一个品种与另外两个品种是线性可离散的，后两个品种玄色线性可离散的。
该数据集搜罗了5个属性：&Sepal.Length（花萼长度），单元是cm;&Sepal.Width（花萼宽度），单元是cm;&Petal.Length（花瓣长度），单元是cm;&Petal.Width（花瓣宽度），单元是cm;&品种：IrisSetosa（山鸢尾）、IrisVersicolour（正色鸢尾），以及IrisVirginica（维吉尼亚鸢尾）。

人脸检测负样本，品种残缺，适宜深度学习熬炼，机械学习熬炼

简介：阐发TS流数据。
掀开TS流文件，阐发后患上到TS流的包的数目，PID的品种，PAT,PMT,PESHeader，AdaptationField包的数目及包的序号。
依据包的尺度列出各个字段的值及其含意。

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《婚介会员管理体系》是一款特意为婚姻介绍所及处置婚介责任的其余结谈判总体开拓的管理体系。
该体系反对于电脑配对于，可纵情前提组合盘问；
盘问统计成果丰厚，反对于用户依据自己的需要自行定义盘问。
界面方案简洁，美妙，操作流程兽性化，普通用户不需培训也能很快上手！软件成果如下：体系配置、会员管理、约见管理、联谊管理、相助同伴、电脑配对于、统计盘问、图形阐发、财政管理九大部份。
体系配置搜罗（会员尺度、会员外形、处置情景、约见品种、婚姻情景、住房情景、单元性子、户口情景、相助同伴尺度）；
会员管理搜罗（会员录入、会员分类查验）；
约见管理搜罗（约见录入、约见查验）；
联谊管理搜罗（联谊录入、联谊查验）；
相助同伴搜罗（相助同伴录入、相助同伴查验）；
电脑配对于搜罗（最佳星座配对于、最佳属相配对于、纵情前提适宜、对于方有一项前提适宜、对于方前提部份适宜）；
统计盘问搜罗（续费揭示、约见盘问、联谊盘问、最热门男会员、最热门女会员）；
图形阐发搜罗（会员年度入会阐发）；
财政管理搜罗（收入录入、收入录入、统计收支）。
软件特色：1.反对于数据与execel的导出与导入；
2.操作流程兽性化，让客户洞若不雅火；
3.约莫、便捷、很大水平的削减了客户的责任量；

该名目主若是便捷对于单词的影像以及测试，首要搜罗：单词浏览，单词（品种）随机测试，差迟统计，日历的配置，文件的上传，差迟单词集的收藏等等

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。