1.应用场景：绘图板实现铅笔、画刷、取色器、喷枪、橡皮、直线、多边形、矩形、椭圆、圆角矩形、打字的功能，实现了颜色选择，实现了撤销和重做，实现了图片保存、读取等功能。
2.设计模式：工厂模式、备忘录模式、单例模式、模板模式、迭代器模式、形态模式。
2.设计模式：工厂模式、备忘录模式、单例模式、模板模式、迭代器模式、形态模式。
2017/7/8 7:03:46
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用于LDPC的译码程序，运用messagepassing算法，可以选择迭代次数，调整信噪比，用LLR计算
2016/4/21 13:29:22
5KB
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TelerikUIforBlazor使您能够使用C#而不是JavaScript编写丰富的Web使用程序。
TelerikUIforBlazor是从一开始就构建的，以确保您能体验到更短的开发周期、快速的迭代，并缩短上市时间。
TelerikUIforBlazor是从一开始就构建的，以确保您能体验到更短的开发周期、快速的迭代，并缩短上市时间。
2020/1/13 5:23:50
23.2MB
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ApacheSpark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。
Spark是UCBerkeleyAMPlab(加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类HadoopMapReduce的通用并行框架，Spark，拥有HadoopMapReduce所具有的优点；
但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因而Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
Spark是UCBerkeleyAMPlab(加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类HadoopMapReduce的通用并行框架，Spark，拥有HadoopMapReduce所具有的优点；
但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因而Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
2016/7/12 6:50:02
219.33MB
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说明，这个matlab程序的目标是对BP神经网络中的神经元连接权和阈值构成的高维参数空间进行最优求解，试图用PSO算法求解神经网络中的参数，而不是用传统的误差反传算法。
但由于经典粒子群算法存在局部最优的问题。
该算法也存在同样的问题。
该算法在迭代数较大时可以基本做到误差较大的函数拟合。
但是通过该资源提供的图解和代码正文，用户可以很容易的学习到PSO算法的过程。
至于如何突破局部最优，这个就有待各位PSO爱好者进行优化了。
但由于经典粒子群算法存在局部最优的问题。
该算法也存在同样的问题。
该算法在迭代数较大时可以基本做到误差较大的函数拟合。
但是通过该资源提供的图解和代码正文，用户可以很容易的学习到PSO算法的过程。
至于如何突破局部最优，这个就有待各位PSO爱好者进行优化了。
2019/10/16 13:18:03
582KB
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医学图像重建算入门，包含断层成像的基础原理、平行光束图像重建、扇形束图像重建、透射型投影和发射型投影的断层成像、三维图像重建、迭代重建和MRI中的图像重建
2018/1/9 4:50:30
2.06MB
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《ErrorControlCoding》(第2版)在第一版的基础上进行了彻底的修订和更新．包括了过去20年间该领域所有的重要新发展。
添加了线性分组码的网格、基于可靠性的线性分组码软判决译码算法。
基于网格的软判决译码算法，Turbo编码、低密度奇偶校验码、网格编码调制、分组编码调制7章全新的内容，重点阐述了编码理论和应用领域的三方面最新进展：获得高频谱效率的网格和分组编码调制、可实用的分组码软判决译码方法、分组码和卷积码的软输入和软输出迭代译码技术。
添加了线性分组码的网格、基于可靠性的线性分组码软判决译码算法。
基于网格的软判决译码算法，Turbo编码、低密度奇偶校验码、网格编码调制、分组编码调制7章全新的内容，重点阐述了编码理论和应用领域的三方面最新进展：获得高频谱效率的网格和分组编码调制、可实用的分组码软判决译码方法、分组码和卷积码的软输入和软输出迭代译码技术。
2018/9/22 2:29:31
55.75MB
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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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