遗传算法（GeneticAlgorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的，并出版了颇有影响的专著《AdaptationinNaturalandArtificialSystems》，GA这个名称才逐渐为人所知，J.Holland教授所提出的GA通常为简单遗传算法（SGA）。
　　遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。
每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。
染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。
因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。
由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小选择（selection）个体，并借助于自然遗传学的遗传算子（geneticoperators）进行组合交叉（crossover）和变异（mutation），产生出代表新的解集的种群。
这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码（decoding），可以作为问题近似最优解。

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集装箱优化算法设计文档利用集装箱运输货物的方式是一种方便又灵活的运输措施。
现在已被众多的货主所采用，他可以在最大限度上减少运输过程中造成的货损。
集装箱船配载方案的优劣直接关系到船舶和货物的安全，在众多的可行性配载方案中，寻求一种相对最优的配载方案一直是配载人员追求的目标。
集装箱优化设计的要求是在给定集装箱的尺寸后，在该空间内放入长方形，正方形，实现这三种形状货物的最大限度的摆放，从而使集装箱的剩余空间最小。
这种开发主要运用在一些为装运和运输计算最优化的装载，计算最大限度的装载空间，从而节省时间和在运输上的费用以致节省成本。
本设计是一个简单的模拟测试软件，通过编写来分析计算各种形状的货物在集装箱中堆放方式所占用的空间，从中找到最优化的摆放方式，提高集装箱配载率，降低货物运输环节的费用，提高企业的核心竞争力，最终达到最大利润。

汽车电机的分类，和优劣势的对比，成本，性能，控制，制造工艺

MATLAB神经网络43个案例分析源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络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的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第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的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第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章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

一、约定术语:　　大板（Sheet）(也叫板料)：是制造印制电路板的基板材料，也叫覆铜板，有多种规格。
如：1220X1016mm。
　　拼板（Panel）(也叫生产板)：由系统根据拼板设定的的范围（拼板最大长度、最小长度和拼板最大宽度、最小宽度）自动生成；
　　套板（Unit）：有时是客户定单的产品尺寸(Width*Height)；
有时是由多个客户定单的产品尺寸组成（当客户定单的尺寸很小时即常说的连片尺寸）。
一个套板由一个或多个单元（Pcs）组成；
　　单元（Pcs）:客户定单的产品尺寸。
　　套板间距（DX、DY）尺寸：套板在拼板中排列时，两个套板之间的间隔。
套板长度与长度方向之间的间隔叫DX尺寸；
套板宽度与宽度方向之间的间隔叫DY尺寸。
　　拼板工艺边（DX、DY）尺寸(也叫工作边或夹板边)：套板与拼板边缘之间的尺寸。
套板长度方向与拼板边缘之间的尺寸叫DX工艺边；
套板宽度方向与拼板边缘之间的尺寸叫DY工艺边。
　　单元数/每套：每个套板包含有多少个单元　　规定套板数：在开料时规定最大拼板包含多少个套板　　套板混排：在一个拼板里面，允许一部份套板横排，一部份套板竖排。
开料模式：开料后，每一种板材都有几十种开料情况，甚至多达几百种开料情况。
怎样从中选出最优的方案？根据大部份PCB厂的开料经验，我们总结出了5种开料模式：1为单一拼板不混排；
2为单一拼板允许混排；
3、4、5开料模式都是允许二至三种拼板，但其排列的方式和计算的方法可能不同(从左上角开始向右面和下面分、从左到右、从上到下、或两者结合)在后面的拼板合并中有开料模式示意图。
其中每一种开料模式都选出一种最优的方案，所以每一种板材就显示5种开料方案。
(选择的原则是：在允许的拼板种类范围内，拼板数量最少、拼板最大、拼板的种类最少。
)　　二、开料方式介绍(开料方式共有四个选项):　　1、单一拼板：只开一种拼板。
　　2、最多两种拼板：开料时最多有两种拼板。
　　3、允许三种拼板：开料时最多可开出三种拼板。
（也叫ABC板）　　4、使用详细算法：该选项主要作用：当套板尺寸很小时(如：50X20)，速度会比较慢，可以采用去掉详细算法选项，速度就会比较快且利用率一般都一样。
建议：如产品尺寸小于50mm时，采用套板设定(即连片开料)进行开料，或去掉使用详细算法选项进行开料。
　　三、开料方法的选择　　1、常规开料:主要用于产品的尺寸就是套板尺寸，或人为确定了套板尺寸　　直接输入套板尺寸，确定套板间距（DX、DY）尺寸，确定拼板工艺边（DX、DY）尺寸，选择生产板材（板料）尺寸，用鼠标点击开料（cut）按钮即可开料。
　　2、套板设定开料（连片开料）：主要用于产品尺寸较小，由系统自动选择最佳套板尺寸。
　　套板设定开料可以根据套板的参数选择不同套板来开料，从而确定那一种套板最好，利用率最高。
从而提高板料利用率，又方便生产。

基于遗传算法，利用最小二乘法原理拟合数学模型方程的数据拟合处理，并达到最优系数。

广东工业大学计算机网络课程设计——p2p程序。
包含课程设计报告。
可以拿优！

目录：第一章绪论1·1生物视觉通路简介1·2Marr的计算视觉理论框架1·3本书各章内容简介1·4计算机视觉的现状与阅读本书需注意的问题思考题参考文献第二章边缘检测2·1边缘检测与微分滤波器2·2边缘检测与正则化方法2·3多尺度滤波器与过零点定理2·4最优边缘检测滤波器2·5边缘检测快速算法2·6图像低层次处理的其他问题思考题参考文献第三章射影几何与几何元素表达3·1仿射变换与射影变换的几何表达3·2仿射坐标系与射影坐标系3·3仿射变换与射影变换的代数表达3·4不变量3·5由对应点求射影变换3·6点3·7指向和方向3·8平面直线及点线对偶关系3·9空间平面及点面对偶关系3·10空间直线3·11二次曲线与二次曲面思考题参考文献第四章摄像机定标4·1线性模型摄像机定标4·2非线性模型摄像机定标4·3立体视觉摄像机定标4·4机器人手眼定标4·5摄像机自定标技术思考题参考文献第五章立体视觉5·1立体视觉与三维重建5·2极线约束5·3对应基元匹配5·4射影几何意义下的三维重建思考题参考文献第六章运动与不确定性表达6·1欧氏平面上的刚体运动6·2欧氏空间中的刚体运动6·3不确定性的描述6·4不确定性的运算6·5不确定性运算的几个例子6·6三维直线段的不确定性6·7不确定性的显示思考题参考文献第七章基于光流场的运动分析7·1光流场和运动场7·2光流的约束方程7·3微分技术7·4其他方法7·5基于光流场的定性运动解释思考题参考文献第八章长序列运动图像特征跟踪8·1引论8·2参数估计理论初步8·3特征运动模型8·4特征跟踪的阐述8·5匹配8·6实际应用中需要考虑的问题思考题参考文献第九章基于二维特征对应的运动分析9·1极线方程和本质矩阵9·2基于点匹配的运动计算9·3图像是一个空间平面的投影时的运动计算9·4基于直线匹配的运动计算9·5基本矩阵的估计思考题参考文献第十章基于三维特征对应的运动分析10·1由三维点匹配估计运动10·2不需显式匹配的方法10·3从三维直线匹配估计运动10·4从平面匹配估计运动10·5二维-三维的物体定位思考题参考文献第十一章由图像灰度恢复三维物体形状11·1辐射度学与光度学11·2光照模型11·3由多幅图像恢复三维物体形状11·4由单幅图像恢复三维物体形状思考题参考文献第十二章建模与识别12·1CAD系统中的三维模型表达12·2曲线与曲面的表达12·3三维世界的多层次模型12·4由二维图像建模12·5识别的一般原则——问题与策略12·6特征关系图匹配12·7“假设检验”识别方法思考题参考文献第十三章距离图像获取与处理13·1距离传感器13·2数据预处理13·3深度图分割思考题参考文献第十四章计算机视觉系统体系结构讨论与展望14·1计算机视觉系统的基本体系结构14·2视觉系统体系结构讨论14·3主动视觉14·4计算机视觉的应用展望参考文献附录A实验数据及参考结构A·1图像的格式A·2摄像机定标A·3立体视觉A·4基于光流场的运动分析A·5长序列运动图像特征跟踪A·6基于二维特征对应的运动分析A·7基于三维特征对应的运动分析

实现了arcgisjsapi最优路径分析，包里有路径分析好的数据，按照推荐的网站发布成网络服务，修改下网页中加载的服务路径，最优路径分析功能就可以运行，里面有本人好的效果。
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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。