本人做课程设计时写的逐次超松弛迭代（matlab实现).

在生命科学领域中，人们已经对遗传(Heredity)与免疫(Immunity)等自然现象进行了广泛深入的研究。
六十年代Bagley和Rosenberg等先驱在对这些研究成果进行分析与理解的基础上，借鉴其相关内容和知识，特别是遗传学方面的理论与概念，并将其成功应用于工程科学的某些领域，收到了良好的效果。
时至八十年代中期，美国Michigan大学的Hollan教授不仅对以前的学者们提出的遗传概念进行了总结与推广，而且给出了简明清晰的算法描述，并由此形成目前一般意义上的遗传算法(GeneticAlgorithm)GA。
由于遗传算法较以往传统的搜索算法具有使用方便、鲁棒性强、便于并行处理等特点，因而广泛应用于组合优化、结构设计、人工智能等领域。
另一方面，Farmer和Bersini等人也先后在不同时期、不同程度地涉及到了有关免疫的概念。
遗传算法是一种具有生成+检测(generateandtest)的迭代过程的搜索算法。
从理论上分析，迭代过程中，在保留上一代最佳个体的前提下，遗传算法是全局收敛的。
然而，在对算法的实施过程中不难发现两个主要遗传算子都是在一定发生概率的条件下，随机地、没有指导地迭代搜索，因此它们在为群体中的个体提供了进化机会的同时，也无可避免地产生了退化的可能。
在某些情况下，这种退化现象还相当明显。
另外，每一个待求的实际问题都会有自身一些基本的、显而易见的特征信息或知识。
然而遗传算法的交叉和变异算子却相对固定，在求解问题时，可变的灵活程度较小。
这无疑对算法的通用性是有益的，但却忽视了问题的特征信息对求解问题时的辅助作用，特别是在求解一些复杂问题时，这种忽视所带来的损失往往就比较明显了。
实践也表明，仅仅使用遗传算法或者以其为代表的进化算法，在模仿人类智能处理事物的能力方面还远远不足，还必须更加深层次地挖掘与利用人类的智能资源。
从这一点讲，学习生物智能、开发、进而利用生物智能是进化算法乃至智能计算的一个永恒的话题。
所以，研究者力图将生命科学中的免疫概念引入到工程实践领域，借助其中的有关知识与理论并将其与已有的一些智能算法有机地结合起来，以建立新的进化理论与算法，来提高算法的整体性能。
基于这一思想，将免疫概念及其理论应用于遗传算法，在保留原算法优良特性的前提下，力图有选择、有目的地利用待求问题中的一些特征信息或知识来抑制其优化过程中出现的退化现象，这种算法称为免疫算法(ImmuneAlgorithm)IA。
下面将会给出算法的具体步骤，证明其全局收敛性，提出免疫疫苗的选择策略和免疫算子的构造方法，理论分析和对TSP问题的仿真结果表明免疫算法不仅是有效的而且也是可行的，并较好地解决了遗传算法中的退化问题。

报道一种大型薄壳物体的智能光学三维测量以及自动在线检测方法，利用三节点光学测量传感器网络实现了大型薄壳物体内外表面数据的三维重建、特征尺寸获取及计算机辅助设计（CAD）模型的比对。
提出一种有效的三维多节点传感器测量网络的系统标定方法，可同时完成整体测量系统在大尺度测量空间的现场标定以及各个三维节点测量传感器的标定。
提出一种采用多传感器标定信息与最近点迭代方法（ICP）相结合的多视点深度测量数据的匹配方法。
在此基础上，利用ICP将测量的三维模型数据与CAD模型数据相匹配，并获取误差分布图。
理论分析和实验证明了所提出的测量方法的有效性。

《飞鸟嗅探2.0与XP框架及小鸟HOOK工具：安卓QQ数据抓取解析》在移动设备的隐私安全领域，数据抓取和分析工具起着至关重要的作用。
"飞鸟嗅探2.0"是一款针对安卓系统设计的专业嗅探工具，配合"XP框架"和"小鸟HOOK工具"，能够有效地对安卓QQ等应用程序的数据进行深度挖掘和分析。
本文将详细介绍这些工具的功能、使用方法以及其在安卓QQ数据抓取中的应用。
"飞鸟嗅探2.0"是专门为安卓平台开发的一款强大的网络数据包捕获工具。
它能够监听并记录手机上的网络流量，包括应用内部的数据交互，为开发者、安全研究人员或普通用户提供了一种直观查看应用数据流动的途径。
"飞鸟嗅探2.0"的更新迭代，如标题所示，意味着其在功能上可能进行了优化和增强，提供了更高效、更稳定的数据抓取能力。
接下来，"XP框架"是安卓系统的一个插件化框架，它允许用户在不修改系统核心的情况下，安装和运行需要系统权限的应用程序。
XP框架的核心是其对系统API的HOOK机制，通过拦截系统调用，使得第三方应用可以模拟系统行为，实现对其他应用的深度控制和监控。
在飞鸟嗅探2.0的使用过程中，XP框架起到了关键的支持作用，为数据抓取提供了必要的环境和权限。
"小鸟HOOK工具"则是一个与XP框架相辅相成的工具，它专门用于对安卓应用进行动态Hook操作，能够实时监控和修改应用的运行状态。
在安卓QQ数据抓取的场景下，小鸟HOOK工具可以捕获到QQ应用的关键操作，例如消息发送、接收、存储等，为数据的进一步分析提供原始资料。
压缩包内的几个文件是飞鸟嗅探2.0与小鸟HOOK工具运行所必需的组件：1.`protobuf.dll`：ProtocolBuffers（简称protobuf）是Google开发的一种数据序列化协议，常用于网络通信和数据存储，这里可能是飞鸟嗅探2.0用来解析和传输数据的库文件。
2.`zlibwapi.dll`：这是zlib库的一个版本，用于数据压缩和解压缩，有助于减小数据传输的体积。
3.`TeaDll.dll`：TEA（TinyEncryptionAlgorithm）是一个简单的加密算法，此文件可能是用于保护或加密数据的。
4.`birdSniffer.exe`：飞鸟嗅探2.0的主执行文件，启动并运行嗅探功能。
5.`config.ini`：配置文件，用于设置飞鸟嗅探2.0的参数和选项。
6.`bird.lua`和`lua`：Lua是一种轻量级的脚本语言，常常用于游戏开发和系统配置，这里可能是飞鸟嗅探2.0的扩展脚本或配置。
7."XP框架+小鸟"：这可能是一个包含XP框架和小鸟HOOK工具的集成包，方便用户一次性安装和使用。
在实际操作中，用户需要先安装XP框架，然后加载小鸟HOOK工具，并配置好飞鸟嗅探2.0的参数，通过lua脚本来定制特定的嗅探规则。
在一切准备就绪后，就可以启动飞鸟嗅探2.0开始捕获QQ应用的数据。
捕获的数据通常包括但不限于QQ消息内容、用户活动、网络请求等，这些数据经过解析和分析，可以帮助我们了解QQ应用的工作原理，甚至对隐私保护和安全研究提供有价值的信息。
飞鸟嗅探2.0结合XP框架和小鸟HOOK工具，形成了一套强大的安卓QQ数据抓取解决方案。
然而，使用此类工具时，应遵循合法和道德的原则，尊重他人的隐私权，不得用于非法目的，否则可能会引发法律风险。

第1部分--------------------------------------------------------%读取原始点云数据：X%通过旋转平移，构造试验点云数据：P第2部分------点云粗配准----------------------------------------第3部分--------ICP迭代，精配准---------------------------------

《精益创业》一书中曾为我们介绍到，小型的创业公司应先向市场推出极简的原型产品，然后在不断地试验和学习中，以最小的成本和有效的方式验证产品是否符合用户需求，并迭代优化产品，灵活调整方向。
而与之相同的精益用户体验也同样提倡把注意力从交付工作上移开。
同样的理念，只是处于不同的领域而已。
精益创业(LeanStartup)的基本思路及实践方式，从某种程度上讲，其实就是用户体验设计圈子中的行家们多年来所讲述和提倡的东西。
与过去不同，现在人们终于开始懂得去关注这些了。
而所谓的精益用户体验(LeanUX)本身也不是什么新事物；
类似于“AJAX”，它们都是对已有概念和技术的一种综合运用方式，这些名字本身更像是“

我们使用了循环一致性生成对抗网络（CycleConsistentGenerativeAdversarialNetworks,CycleGAN）实现了将绘画中的艺术风格迁移到摄影照片中的效果。
这种方法从图像数据集中学习整体风格，进行风格转换时只要将目标图片输入网络一次，不需要迭代的过程，因此速度较快。
我们使用了一些自己制作的数据集训练了CycleGAN风格迁移模型，并分析了这种方法的优点和局限性。
为了使风格转换后的图片保留原来的色彩分布，我们实现并分析对比了多种颜色匹配的方法。
我们还利用了MaskR-CNN模型生成的掩膜图像来做图像运算而实现了局部风格转换和混合风格转换等效果。

针对智能水下机器人(AUV)软件故障修复过程中存在的修复代价过高和系统环境只有部分可观察的问题,提出了一种基于微重启技术和部分客观马尔可夫决策(POMDP)模型的AUV软件故障修复方法。
该方法结合AUV软件系统分层结构特点,构建了基于微重启的三层重启结构,便于细粒度的自修复微重启策略的实施;并依据部分可观马尔可夫决策过程理论,给出AUV软件自修复POMDP模型,同时采用基于点的值迭代(PBVI)算法求解生成修复策略,以最小化累积修复代价为目标,使系统在部分可观环境下能够以较低的修复代价执行修复动作。
仿真实验结果表明,基于微重启技术和POMDP模型的AUV软件故障修复方法能够解决由软件老化及系统调用引起的AUV软件故障,同与两层微重启策略和三层微重启固定策略相比,该方法在累积故障修复时间和运行稳定性上明显更优。

计算方法实验，包括牛顿下山法，高斯-塞德尔迭代法，高斯消去法，样条插值，最小二乘法，龙贝格算法，LU分解法，改进的欧拉算法，四阶龙格库塔算法，亚当姆斯算法

模式识别的课程，第三章有设计感知器。
该代码按照书上算法而设计，可以实现分类功能。
并对算法进行了部分优化，当条件不满足时，即更新W时，就重新迭代，可以减小计算次数。
本文档一个function文件，一个是调用的M文件，最后的画图也一并给出。

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。