GS+在1988年成为第一个在PC机运行的地质统计学软件，是一款先进的地质统计分析软件。
之后快速被全世界用户广泛使用。
GS+是第一个将所有组件集成到一起来完成统计任务，包括有半方差分析，克里金方法以及软件绘制图形。
GS+操作简单，对于专业的地质学家跟初学者都很容易上手。
GS+主要用来将不完整的数据来完成精确、严格的统计地图，这就意味着客户只需要使用较简单的样例数据，通过GS+的统计计算，就可以完成详尽的地质统计结果。

国科大的算法设计与分析相关1-5章复习题第一章样例：1.讲义习题一:第1(执行步改为关键操作数)、第2、3、6、7题习题一1答：执行步4pmn+3pm+2m+1;关键操作2n*m*p2方法一答：2n-2次方法二答：2n-2次31）证明：任给c，n＞c,则10n2＞cn。
不存在c使10n22c时，logn＞c，从而n2logn＞=cn2,同上。
6答：logn，n2/3，20n，4n2，3n，n!7答：1)6+n2)3)任意n2.讲义习题二：第5题。
答：c、e是割点。
每点的DFN、L值：A1,1、B2,1、C3,1、D4,4、E5,1、F6,5、G7,5。
最大连通分支CD、EFG、ABCE。
3.考虑下述选择排序算法：输入：n个不等的整数的数组A[1..n]输出：按递增次序排序的AFori:=1ton-1Forj:=i+1tonIfA[j]＜A[i]thenA[i]A[j]问：(1)最坏情况下做多少次比较运算？答1+2+..+n-1=n(n-1)/2(2)最坏情况下做多少次交换运算？在什么输入时发生？n(n-1)/2，每次比较都交换，交换次数n(n-1)/2。
4.考虑下面的每对函数f(n)和g(n),比较他们的阶。
(1)f(n)=(n2-n)/2,g(n)=6n(2)f(n)=n+2,g(n)=n2(3)f(n)=n+nlogn,g(n)=n(4)f(n)=log(n!),g(n)=答：(1)g(n)=O(f(n))(2)f(n)=O(g(n)(3)f(n)=O(g(n)(4)f(n)=O(g(n)5.在表中填入true或false.答案：f(n)g(n)f(n)=O(g(n)f(n)=(g(n))f(n)=(g(n))12n3+3n100n2+2n+100FTF250n+logn10n+loglognTTT350nlogn10nloglognFTF4lognLog2nTFF5n!5nFTF6.用迭代法求解下列递推方程：(1)(2),n=2k答：(1)T(n)=T(n-1)+n-1=T(n-2)+n-2+n-1=…=T(1)+1+2+…+n-1=n(n-1)/2=O(n2)(2)T(n)=2T(n/2)+n-1=2(2T(n/4)+n/2-1)+n-1=4T(n/4)+n-2+n-1=4(2T(n/23)+n/4-1)+n-2+n-1=23T(n/23)+n-4+n-2+n-1

机器人技术问世于20世纪60年代初期,自那以来,经历了那么多年的发展,取得的进步和成绩是人们有目共睹的。
本文主要研究一种六自由度机器人的轨迹规划和仿真。
首先,论文介绍了机器人的结构及基本技术参数;此外,论文对运动控制器、伺服驱动器等硬件系统做了设计,这些都是机器人控制系统所需的,还对通讯方式、上层控制软件做了介绍。
六自由度机器人的运动学分析阶段:讨论了机器人运动学的数学基础。
介绍了机器人的空间描述和坐标变换,利用Denavit和Hartenberg于1955年提出的D-H参数法来描述相邻连杆之间的坐标方向和参数,讨论了机器人逆运动学的特性。
六自由度机器人轨迹规划阶段:我们主要讨论曲线的插补操作。
插补操作的稳定性和算法优劣直接关系到机器人运行的好坏,因此对插补算法的研究是机器人研究工作中的一个不可回避的问题。
本文在关节空间与笛卡尔空间基本插补算法的基础上,提出了三次样条插补算法,并用三次样条曲线拟合机器人运动轨迹,分析了该算法的有效性和优点。
六自由度机器人仿真阶段:充分利用Matlab中的RoboticsToolbox工具箱,通过调用函数并编写程序,对机器人的运动学相关问题做了分析和计算,绘制了六自由度机器人轨迹规划曲线,建立了机器人对象模型并用工具箱提供的函数将其在三维空间中呈现出来

大数据bigdata可视化UI样例htmlDemo，可提取样式、布局、控件等。
希望能帮助各位UI或非UI工程师。

本代码实现了单帧超分辨率重建，效果比传统的样条插值好很多，关于本代码的IEEE文献后期再上传本代码实现了单帧超分辨率重建，效果比传统的样条插值好很多，关于本代码的IEEE文献后期再上传

XffectEditorProv5.3.0，可兼容unity所有版本，样例齐全

保研考研工作面试中个人简历模板及参考样例，如有侵权，请私信联系删除。

B样条插值的现成matlab程序，3次均匀B样条插值函数

本项目总经费4500万元，其中申请省财政经费1500万元，承担单位自筹3000万元。
资金使用情况：表81项目经费开支计划

提出了一种新的变分图像模型，结合了Curvelet收缩方法和总变分（TV）功能，可用于图像恢复。
为了抑制阶梯效应和类似Curvelet的伪影，我们使用多尺度Curvelet收缩来计算初始估计图像，然后提出一个新的梯度保真度项，该项旨在迫使所需图像的梯度接近Curvelet逼近梯度。
然后，我们介绍了Euler-Lagrange方程，并对数学性质进行了研究。
为了提高保留边缘和纹理细节的能力，在梯度下降流算法的迭代过程中自适应估计空间变化参数。
数值实验表明，我们提出的方法在减轻阶梯效应和曲​​线样伪像的同时，保留了精细的细节方面具有良好的性能。

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。