数学建模问题，用LINGO实现。
题目：某厂按合同规定需于当年每个季度末分别提供10，15，25，20台同一规格的柴油机。
已知该厂各季度的生产能力及生产每台柴油机的成本如下表所示。
又如果生产出来的柴油机当季不交货的，每台每积压一个季度需储存、维护等费用0.15万元。
要求在完成合同的情况下，做出使该厂全年生产（包括存储、维护）费用最小的决策。
模型的假设假设该厂在完成合同的情况下，就不再生产柴油机产品。
即每年的生产任务即为合同任务，完成任务后就不再生产，无库存积压。
模型的建立在假设的基础上，设变量Xj为第j季度的柴油机产量，j=1,2,3,4，而且Xj为非负整数。
按合同规定的任务，有X1+X2+X3+X4=10+12+25+20=70(1)根据题意，我们知道，柴油机的产量要受该厂在各季度的生产能力的制约。
对于第一季度，最多可以生产25台，而且，由于上年无积压库存，该季度必须完成合同规定的计划，至少生产10台。
我们可以得到不等式----

一个小的爬虫程序，输入关键词，限制时间，所需条目数，返回在百度搜索得到结果的答案标题及HTML

一、二维卷积层（用于处理图像数据）1.二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称为卷积核或过滤器（filter）。
卷积核的尺寸通常小于输入数组，卷积核在输入数组上滑动，在每个位置上，卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘并求和，得到输出数组中相应位置的元素。
2.二维卷积层二维卷积层将输入和卷积核做互相关运算，并加上一个标量偏置来得到输出。
卷积层的模型参数包括卷积核和标量偏置。
3.互相关运算与卷积运算卷积层得名于卷积运算，但卷积层中用到的并非卷积运算而是互相关运算。
我们将核数组上

http://blog.csdn.net/xiaoxiao108/archive/2010/12/18/6084473.aspx记得在大学学java时，同学在下载了很多java的视频，看到里面有些是介绍简单游戏开发的，马士兵老师讲的，挺感兴趣的。
一起看了看视频写了写程序。
现在毕业了，因为工作中用的是C#，最近很想拿C#把以前写的坦克大战重写下，来熟悉熟悉C#的基本语法。
程序很简单，跟java代码相比没有多大改动开发环境vs2008实现方法如下1.在form中添加一个panel，在panel的Paint方法中得到Graphics对象2.通过Graphics对象再panel画出坦克，子弹等相关内容3.添加timer控件来控制panel的重画实现坦克，子弹的运动4.根据电脑按下的方向键，确定出坦克的方向，panel重画时根据坦克的方向修改坦克的X，Y轴坐标，来实现坦克的移动5.通过Rectangle的IntersectsWith函数来进行碰撞检测，实现子弹打击坦克具体实现代码1.在项目里面添加枚举类型//////表示方向的的枚举类型///publicenumDirection{L,U,D,R,STOP}2.添加子弹类的相关常量，属性//////子弹X轴的速度，单位PX///publicstaticintXSPEED=10;//////子弹Y轴的速度，单位PX///publicstaticintYSPEED=10;//////子弹的宽度///publicstaticintWIDTH=10;//////子弹的高度///publicstaticintHEIGHT=10;//////子弹的坐标///intx,y;//////子弹的方向///Directiondir;//////子弹的存活状态///privateboollive=true;//////TankClient窗体实例///privateTankClienttankClient;//////敌我双方的标记///privateboolgood;3.添加draw方法来画出子弹publicvoidDraw(Graphicsg){if(!live){tankClient.missiles.Remove(this);return;}//通过画椭圆函数在界面上显示子弹g.FillEllipse(Brushes.Black,x,y,Missile.WIDTH,Missile.HEIGHT);Move();}4.添加子弹打击坦克的方法publicboolHitTank(Tankt){//用IntersectsWith来检测两个矩形相碰撞if(GetRectangle().IntersectsWith((t.GetRectangle()))&&t.Live&&t

数据结构课程设计霍夫曼编码实验报告，包含源码基本要求：一个完整的系统应具有以下功能：（1）I：初始化（Initialization）。
从终端读入字符集大小n及n个字符和m个权值，建立哈夫曼树，并将它存于文件hfmtree中。
（2）C：编码（Coding）。
利用已建好的哈夫曼树（如不在内存，则从文件hfmtree中读入），对文件tobetrans中的正文进行编码，然后将结果存入文件codefile中。
（3）D：解码（Decoding）。
利用已建好的哈夫曼树将文件codefile中的代码进行译码，结果存入文件textfile中。
（4）P：打印代码文件（Print）。
将文件codefile以紧凑格式显示在终端上，每行50个代码。
同时，将此字符形式的编码文件写入文件codeprint中。
（5）T：打印哈夫曼树（Treeprinting）。
将已在内存中的哈夫曼树以直观的方式（树或凹入表形式）显示在终端上，同时将此字符形式的哈夫曼树写入文件treeprint中。
###霍夫曼编码器知识点解析####一、霍夫曼编码基础概念**霍夫曼编码**是一种广泛应用于数据压缩领域的编码方法。
它采用了一种变长编码技术，使得出现频率高的字符可以用较短的编码表示，而出现频率低的字符则使用较长的编码表示。
这样做的好处是可以有效地减少数据的整体存储空间或传输所需的时间。
####二、霍夫曼树的构建霍夫曼树的构建是霍夫曼编码的基础。
构建过程大致分为以下几个步骤：1.**初始化**：首先读取字符集大小`n`及`n`个字符和它们的权重（出现次数），通常权重越大的字符出现的频率越高。
这部分操作可以通过用户输入或者从文件中读取完成。
2.**创建节点**：对于每一个字符及其权重，创建一个节点，该节点包含字符信息和权重信息。
这些节点可以被看作是一个优先队列，其中优先级由权重决定，权重越小的节点优先级越高。
3.**构造霍夫曼树**：不断地从优先队列中选取权重最小的两个节点作为新的节点的左右子树，并且新节点的权重等于其两个子节点的权重之和。
重复这一过程，直到所有的节点都合并成一个根节点为止，此时便得到了一棵完整的霍夫曼树。
4.**编码赋值**：从根节点开始，按照左子树为0、右子树为1的原则为每个叶子节点赋值编码。
叶子节点代表的是原始的字符集合，这样每个字符都有了一个与之对应的编码。
####三、编码与解码-**编码**：对于给定的文本，通过查找霍夫曼树中对应字符的路径，获取其霍夫曼编码，并将其替换为原文本中的字符，从而得到编码后的文件。
编码后的文件通常会比原始文件占用更少的空间。
-**解码**：解码过程则是编码过程的逆向操作。
根据霍夫曼树，从编码文件中读取编码序列，沿着霍夫曼树逐位判断，当遇到叶子节点时，即可确定对应的字符，从而恢复出原始文本。
####四、打印功能-**打印编码文件**：将编码后的文件内容以紧凑格式输出，每行50个编码。
此外，还需要将这些编码保存到另一个文件中，便于后续查看或处理。
-**打印霍夫曼树**：将霍夫曼树以直观的形式（例如树形结构或凹入表格形式）展示出来。
同时，将树的图形化表示保存到文件中，方便用户理解霍夫曼树的具体结构。
####五、实验环境搭建与运行**硬件环境**：实验中提到了具体的硬件配置，比如IntelCorei5-4258UCPU，这意味着实验是在一台具有足够计算能力的计算机上进行的。
**软件环境**：实验使用了MicrosoftVisualC++6.0进行编程。
这是一个广泛使用的C++集成开发环境(IDE)，适合初学者和专业人士使用。
####六、实验过程与调试-**实验过程**：根据上述流程，可以实现霍夫曼编码器的基本功能。
在编写代码的过程中，需要注意细节处理，确保每个功能模块都能正确执行。
-**调试**：通过编写测试文档`tobetrans`，并运行程序，检查编码、解码等功能是否能够正常工作。
可以使用简单的测试用例来进行初步验证，如含有全部英文字母的文档等。
####七、实现代码示例实验报告中虽然只给出了部分代码框架，但可以想象实际的代码应该包含了霍夫曼树节点定义、霍夫曼树构建函数、编码函数、解码函数、打印函数等关键部分。
具体的实现逻辑需要结合上述理论知识进行编写。
通过上述解析，我们可以了解到霍夫曼编码器的设计思路和技术要点，这对于深入理解和应用霍夫曼编码具有重要的意义。

移动质量法计算车桥耦合的ANSYS命令流，1/4车辆模型在简支梁上的移动，得到跨中截面时程位移图

iTextSharp,其实很多时候都是用于生成PDF,但是他读取PDF的能力也不差，使用如下：　　1、下载iTextSharp　　2、引用动态链接库　　解压缩下载的压缩包里面的itextsharp-dll-core.zip,得到itextsharp.dll,在项目中添加引用itextsharp.dll即可　　在文件中需要引入以下3个命名空间：　　usingiTextSharp;　　usingiTextSharp.text;　　usingiTextSharp.text.pdf;　　3、API的使用方法看代码：　　[csharp]　　privatestringOnCreated（stringfilepath）　　{　　try　　{　　stringpdffilename=filepath;　　PdfReaderpdfReader=newPdfReader（pdffilename）；
　　intnumberOfPages=pdfReader.NumberOfPages;　　stringtext=string.Empty;　　for（inti=1;i＜=numberOfPages;++i）　　{　　byte[]bufferOfPageContent=pdfReader.GetPageContent（i）；
　　text+=System.Text.Encoding.UTF8.GetString（bufferOfPageContent）；
　　}　　pdfReader.Close（）；
　　returntext;　　}　　catch（Exceptionex）　　{　　StreamWriterwlog=File.AppendText（System.AppDomain.CurrentDomain.SetupInformation.ApplicationBase+"\\mylog.log"）；
　　wlog.WriteLine（"出错文件："+e.FullPath+"原因："+ex.ToString（））；
　　wlog.Flush（）；
　　wlog.Close（）；
returnnull;　　}

XRD精修软件目前常用的Rietveld结构精修软件有GSAS,Fullprof,Rietan,BGMN,DBWS,WinPLOTR等等，其实他们的核心算法都是一样的。
DBWS是最早的精修软件，但由于其是DOS操作界面，目前用户越来越少。
而GSAS由于操作方便、界面友好、更新迅速而得到广泛使用。
PC-GSAS是基于人机对话的方式，操作起来稍显复杂。
在这儿我们主要介绍EXPGUI。
EXPGUI是B.H.Toby在GSAS的基础上编写的图形用户界面（GraphicalUserInterface）程序，可以说EXPGUI囊括了我们所经常用到的大部分GSAS的功能，但不是全部

针对高光谱图像空间分辨率不足导致异常检测虚警率过高的问题，提出了一种利用主成分分析（PCA）和IHS变换融合以降低虚警率的算法。
首先对低分辨率高光谱图像进行PCA变换，提取3个主成分；
然后对这3个主成分和高分辨率图像分别进行IHS变换，得到各自的强度分量，把高光谱数据的强度分量替换成高分辨率图像的强度分量；
再运用IHS变换的可逆性，将新的强度分量与原色度分量和饱和度分量进行IHS逆变换，得到空间信息增强的高光谱图像数据；
最后使用KRX算法对空间信息增强的高光谱图像数据进行异常检测。
实验结果表明，本文算法的虚警率与KRX算法相比有很大的降低，取得了良好的检测效果。

二维方向-of-arrival(DOA)估计是无线通信、雷达和声学信号处理领域中的一个关键问题。
在这些系统中，多个同时发射或接收的信号源可能来自不同的方向，而DOA估计就是确定这些信号源相对于接收阵列的方向。
本程序集是一个用Matlab编写的DOA估计算法实现，提供了对二维空间中信号源方向的估计。
标题中的"二维DOA估计程序_DOA估计_matlab"表明这是一个基于Matlab的软件工具，用于进行二维空间内的DOA估计。
Matlab因其强大的数值计算能力和丰富的信号处理库，常被用于开发此类算法。
描述提到"二维DOA估计程序，直接运行脚本，可以得到角度估计的结果"，这说明该程序包含一个可以直接执行的Matlab脚本，用户无需深入了解内部算法细节，只需运行脚本，即可获取信号源的方位角信息。
这对于教学、研究或者快速原型验证来说非常方便。
标签"doa估计"和"matlab"进一步确认了程序的主要功能和所使用的编程语言。
在压缩包中的文件"基本DOA估计程序-20210110"很可能包含了主脚本文件和其他辅助文件，如数据集、函数库等。
这些文件通常会提供算法的实现，包括初始化参数设置、信号模型定义、阵列几何结构描述、估计方法（如MVDR（最小范数均方差准则）、MUSIC（多信号分类）、ESPRIT（估计信号参数的旋转不变技术）等）以及结果的可视化。
在实际应用中，二维DOA估计可以应用于多个场景，如：1.雷达系统：确定目标的精确位置，提升探测能力。
2.无线通信：多用户检测，提高频谱效率。
3.声纳系统：水下目标定位，提高海洋探测精度。
4.智能音频系统：定向麦克风阵列，用于语音增强和噪声抑制。
在Matlab中，实现DOA估计通常涉及以下步骤：1.**信号模型**：定义输入信号的数学模型，包括信号源数量、信号功率、频率、时延等。
2.**阵列设计**：选择合适的天线或麦克风阵列布局，如线阵、圆阵或U型阵列等。
3.**数据预处理**：对采集到的数据进行去噪、采样同步等预处理。
4.**DOA估计算法**：根据选择的算法（如MUSIC、ESPRIT、LMS等）计算角度估计。
5.**后处理**：可能包括角度细化、误检剔除等步骤。
6.**结果展示**：将估计的DOA值以图形方式呈现，便于理解和分析。
通过这个Matlab程序，用户可以方便地调整参数，测试不同算法的效果，并且快速获得直观的结果。
这对于学术研究、工程实践和教育都是非常有价值的资源。

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。