(1)实现的磁盘调度算法有FCFS，SSTF，SCAN，CSCAN和NStepSCAN算法。
(2)设定开始磁道号寻道范围，依据起始扫描磁道号和最大磁道号数，随机产生要进行寻道的磁道号序列。
(3)选择磁盘调度算法，显示该算法的磁道访问顺序，计算出移动的磁道总数和平均寻道总数。

随机信号实验--微弱信号的检测提取及分析方法基于多重自相关

java课程设计——记忆测试系统。
记忆测试系统是通过回忆法测试记忆能力，测试手段分为初级、中级、高级三个级别。
记忆测试系统设计要求如下：1、单击“选择级别”菜单可以选择初级、中级或高级。
2、单击“查看排行榜”菜单可以查看初级记忆榜、中级记忆榜或高级记忆榜，通过记忆榜存储每个级别的成绩。
3、选择级别后，将出现相应级别的测试区。
4、m*n个方块组成的测试区中有m个图标，每个图标重复出现n次，并且随机分布在测试区中的m*n个方块上。
5、测试区能显示用户的同时，并根据级别的不同，提示用户必须用鼠标连续单击出多个图标相同的方块。
6、测试区有提示图标所在位置的功能。
7、连续单击出级别所要求的若干个图标相同的方块后，将弹出保存成绩对话框，用户可以通过该对话框选择是否将自己的成绩保存到成绩表中。
8、单击“选择图标”菜单可重新选择方块图标样式，既可以重新选择m个图标。

mac层随机接入前导码代码仿真lte仿真

这篇论文主要探讨了中国古代玻璃制品的风化模型，利用随机森林算法进行数据分析和预测。
文章在数学建模的背景下，获得了山西省一等奖，论文的核心技术包括随机森林优化、数据填充、特征选择、降维模型和分类算法的应用。
对于问题一，研究者处理了数据中的缺失值，使用众数来填充颜色数据。
通过交叉表和卡方检验，确定了表面风化与玻璃类型之间有强相关性，与纹饰有弱相关性，与颜色则无明显关联。
通过观察化学成分的分布，如氧化铅和氧化钾含量，发现不同类型的玻璃具有特定的成分特征。
然后，他们构建了随机森林模型，以风化前后的均值偏差率预测化学成分含量，并验证了预测的准确性。
针对问题二，论文建立了基于重采样的随机森林模型来识别高钾玻璃和铅钡玻璃的分类规律。
通过对14个化学成分的分析，确定了二氧化硅、氧化钾、氧化铅和氧化钡作为关键因素。
通过投影寻踪法降低维度至5个重要成分，并利用改进的k-means聚类算法，将样本分为3个亚类，结果与实际相符。
通过调整聚类数优化损失函数，验证了初始设定的合理性。
在问题三中，研究者加入了有无风化的指标，继续使用随机森林模型预测玻璃类型，测试集预测准确率达到100%。
同时，通过支持向量机（SVM）和贝叶斯判别法结合扰动项，验证了有无风化指标对分类结果的影响，结果显示这个指标的作用不大。
此外，通过正态扰动测试随机森林模型的敏感性，证明模型的稳定性。
对于问题四，论文建立逐步回归模型，寻找不同类别化学成分间的线性关联。
通过VIF方差膨胀因子分析，确定了两类玻璃在二氧化硅、氧化钾、氧化铅和氧化钡等成分上的显著差异性，这与之前的问题二分析结果一致。
总结来说，这篇论文在数学建模的框架下，利用随机森林算法解决了古代玻璃制品风化的建模问题，包括了数据预处理、分类模型建立、特征重要性分析、降维聚类和线性关联研究等多个方面。
这些方法不仅在解决本问题上取得了良好效果，也为类似的历史文物研究提供了有价值的分析工具和思路。

传统关联成像，计算鬼成像原理在程序中实现是一样的，通过设置光源的随机二维光场，积分求光强。

要按升序和降序对一组随机生成的整型数组元素进行排序。
要求：不提供单独的升序和降序排序方法（不分别定义一个升序和一个降序方法），而只提供一个排序方法SortArray（），它接受一个委托类型的参数compare，该参数会引用要使用的比较方法。
为执行降序排序，向排序方法SortArray（）传递一个降序方法SortDescending（--）；
为执行升序排序，向排序方法传递对升序排序比较方法的一个引用（SortAscending（））。
然后排序方法可以使用这个引用对数组进行排序，排序方法无需知道自己执行的是升序还是降序排序。

1设计思想1.1选题主要任务扩频通信具有很强的抗干扰能力和安全性，最早出现于军事的通信领域，近年来，扩频通信也广泛的应用于民用的领域。
扩频通信主要包括直接序列扩频（DSSS）和跳频扩频（FHSS）两种方式。
具体的实现方式是将待传送的信息数据经随机编码调制，实现频谱扩展后再传输；
接收端则采用相同的编码进行解调及相关处理，恢复原始信息数据。
1.2选题目的跳频通信系统是一种典型扩展频谱通信系统。
利用Matlab工具箱中的Simulink通信仿真模块和Matlab函数进行跳频扩频通信系统进行分析和仿真，在对比存在噪声干扰的情况下，

随机生成10000个数，对同一组数可分别用八种排序方式排序。
并分别计算时间。
八种排序为：插入、冒泡、归并、选择、堆、快速、希尔、基数排序。

理论知识代码请参考https://mp.csdn.net/postedit/88049521

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。