自己动手写编译器、链接器PDF电子书+源码。
书籍清晰，源码完整。
是学习自制编程语言的最佳选择，希望给各位同仁带来很好的帮助。
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2024/4/29 2:40:51
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为提高微波滤波器的设计效率，本文提出了一种基于耦合矩阵修正和空间映射法的滤波器快速设计方法。
利用空间映射的思想，将滤波器最佳尺寸的求解问题转换成耦合矩阵的逼近问题，并逐步修正耦合矩阵的值。
最后应用HFSS设计了一款六腔同轴滤波器，在初值很不好的情况下，经过6次迭代即可几乎得到理想响应对应的最佳尺寸，仿真结果良好，从而证明了此优化方法的快速，可行，高效。
利用空间映射的思想，将滤波器最佳尺寸的求解问题转换成耦合矩阵的逼近问题，并逐步修正耦合矩阵的值。
最后应用HFSS设计了一款六腔同轴滤波器，在初值很不好的情况下，经过6次迭代即可几乎得到理想响应对应的最佳尺寸，仿真结果良好，从而证明了此优化方法的快速，可行，高效。
2024/4/24 20:22:26
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模拟动态分区的分配以及回收，首次适应算法，循环首次适应算法以及最佳适应算法。
2024/4/24 17:17:57
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原来的代码是VS2010编译的，现升级为VS2013后出现VS2013errorMSB8031:BuildinganMFCprojectforanon-Unicodecharactersetisdeprecated。
.YoumustchangetheprojectpropertytoUnicodeordownloadanadditionallibrary.Seehttp://Go.microsoft.com/fwlink/p/?LinkId=286820formoreinformation.摸索了好久终于解决了，最佳解决方法如下：1、下载vc_mbcsmfc.exe2、关闭vs2013，然后安装vc_mbcsmfc.exe3、打开vs2013，点击项目-＞属性-＞常规（里面的）-＞字符集然后选择使用使用多字节字符集。
然后重新生成解决方案你就会惊喜的发现成功了
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然后重新生成解决方案你就会惊喜的发现成功了
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Angular全栈生成器Yeoman生成器使用ES2017，MongoDB/SQL，Express，Angular和Node创建MEAN/SEAN堆栈应用程序-使您可以按照最佳实践快速设置项目。
生成的项目：用法安装yo，gulp-cli和generator-angular-fullstack：npminstall-gyogulp-cligenerator-angular-fullstack请注意：如果在安装过程中编译本机附件时遇到麻烦，请遵循的简短指南，了解。
然后，要运行您的应用程序（如果选择了Mongo，请确保MongoDB守护程序正在运行），请运行以下命令来启动服务器：npmrunstart:server和以下内容来启动前端的Webpack开发服务器：npmrunstart:clientWebpack服务器将通过（通常为）告诉您访问该应用程序的端口。
运行yoangular-fullstackyoangular-fullstack有关更多信息，请参见《。
先决条件MongoDB-下载并安装如果计划
生成的项目：用法安装yo，gulp-cli和generator-angular-fullstack：npminstall-gyogulp-cligenerator-angular-fullstack请注意：如果在安装过程中编译本机附件时遇到麻烦，请遵循的简短指南，了解。
然后，要运行您的应用程序（如果选择了Mongo，请确保MongoDB守护程序正在运行），请运行以下命令来启动服务器：npmrunstart:server和以下内容来启动前端的Webpack开发服务器：npmrunstart:clientWebpack服务器将通过（通常为）告诉您访问该应用程序的端口。
运行yoangular-fullstackyoangular-fullstack有关更多信息，请参见《。
先决条件MongoDB-下载并安装如果计划
2024/4/18 15:30:10
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为实现自然条件下棉花叶片的精准分割，提出一种粒子群（Ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｍ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＰＳＯ）优化算法和Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类算法混合的棉花叶片图像分割方法。
本算法将棉花叶片图像在ＲＧＢ颜色空间模式下采用二维卷积滤波进行去噪预处理，并将预处理后的彩色图像从ＲＧＢ转换到目标与背景差异性最大的Ｑ分量、超Ｇ分量、ａ＊分量；
随后在Ｋ均值聚类的一维数据空间中，利用ＰＳＯ算法向全局像素解的子空间搜寻，通过迭代搜寻得到全局最优解，确定最佳聚类中心点，改善Ｋ均值聚类的收敛效果；
最后，对像素进行聚类划分，从而得到棉花叶片分割结果。
按照不同天气条件和不同背景采集了１ ２００幅棉花叶片样本图像，对本研究算法进行测试。
试验结果表明：该算法对于晴天、阴天和雨天图像中目标（棉花叶片）分割准确率分别达到９２．３９％、９３．５５％、８８．０９％，总体平均分割精度为９１．３４％，并与传统Ｋ均值算法比较，总体平均分割精度提高了５．４１％。
分割结果表明，本研究算法能够对３种天气条件（晴天、阴天、雨天）与４种复杂背景（白地膜、黑地膜、秸秆、土壤）特征混合的棉花叶片图像实现准确分割，为棉花叶片的特征提取与病虫害识别等后续处理提供支持。
本算法将棉花叶片图像在ＲＧＢ颜色空间模式下采用二维卷积滤波进行去噪预处理，并将预处理后的彩色图像从ＲＧＢ转换到目标与背景差异性最大的Ｑ分量、超Ｇ分量、ａ＊分量；
随后在Ｋ均值聚类的一维数据空间中，利用ＰＳＯ算法向全局像素解的子空间搜寻，通过迭代搜寻得到全局最优解，确定最佳聚类中心点，改善Ｋ均值聚类的收敛效果；
最后，对像素进行聚类划分，从而得到棉花叶片分割结果。
按照不同天气条件和不同背景采集了１ ２００幅棉花叶片样本图像，对本研究算法进行测试。
试验结果表明：该算法对于晴天、阴天和雨天图像中目标（棉花叶片）分割准确率分别达到９２．３９％、９３．５５％、８８．０９％，总体平均分割精度为９１．３４％，并与传统Ｋ均值算法比较，总体平均分割精度提高了５．４１％。
分割结果表明，本研究算法能够对３种天气条件（晴天、阴天、雨天）与４种复杂背景（白地膜、黑地膜、秸秆、土壤）特征混合的棉花叶片图像实现准确分割，为棉花叶片的特征提取与病虫害识别等后续处理提供支持。
2024/4/14 16:22:47
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CreateReactApp入门该项目是通过。
可用脚本在项目目录中，可以运行：npmstart在开发模式下运行应用程序。
打开在浏览器中查看。
如果进行编辑，页面将重新加载。
您还将在控制台中看到任何棉绒错误。
npmtest在交互式监视模式下启动测试运行程序。
有关更多信息，请参见关于的部分。
npmrunbuild构建生产到应用程序build文件夹。
它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。
最小化构建，文件名包含哈希。
您的应用已准备好进行部署！有关更多信息，请参见有关的部分。
npmruneject注意：这是单向操作。
eject，您将无法返回！如果您对构建工具和配置选择不满意，则可以随时eject。
此命令将从项目中删除单个构建依赖项。
而是将所有配置文件和传递依赖项（webpack，Babel，E
可用脚本在项目目录中，可以运行：npmstart在开发模式下运行应用程序。
打开在浏览器中查看。
如果进行编辑，页面将重新加载。
您还将在控制台中看到任何棉绒错误。
npmtest在交互式监视模式下启动测试运行程序。
有关更多信息，请参见关于的部分。
npmrunbuild构建生产到应用程序build文件夹。
它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。
最小化构建，文件名包含哈希。
您的应用已准备好进行部署！有关更多信息，请参见有关的部分。
npmruneject注意：这是单向操作。
eject，您将无法返回！如果您对构建工具和配置选择不满意，则可以随时eject。
此命令将从项目中删除单个构建依赖项。
而是将所有配置文件和传递依赖项（webpack，Babel，E
2024/4/3 4:53:57
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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。
2024-04-09 15:03
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