本论文对局部均值分解的概念，分解过程，以及收敛条件都做了详细引见，对研究局部均值分解的初学者大有裨益

本例来自台湾新竹大学的hfss7.0培训教材。
局部步骤均安教材设置

有人就有江湖，有江湖就有IT系统，有IT系统就有数据库，有数据库就有SQL，SQL应用可一字概括：“广”。
加之其简单易学，SQL实现也可一字概括：“乐”。
然而，SQL虽然实现简单可乐，却极易引发功能问题，那时广大SQL使用人员可要“愁”就一个字，心碎无数次了。
缘何有功能问题？原因也一字概括：“量”。
当系统数据量、并发访问量上去后，不良SQL就会拖跨整个系统，我们甚至找不出哪些SQL影响了系统。
即便找到也不知如何动手优化。
此时的心情也可以一字概括：“懵”。
现在本书开始带你抛除烦恼，走进优化的可乐世界！首先教你SQL整体优化、快速优化实施、如何读懂执行计划、如何左右执行计划这四大必杀招。
整这些干嘛呢？答案是，传授一个先整体后局部的宏观解决思路，走进“道”的世界。
接下来带领大家飞翔在“术”的天空。
教你体系结构、逻辑结构、表设计、索引设计、表连接这五大要领。
这么多套路，这又是要干嘛？别急，这是教你如何解决问题，准确地说，是如何不改写即完成SQL优化。
随后本书指引大家学会等价改写、过程包优化、高级SQL、分析函数、需求优化这些相关的五大神功。
有点头晕，能否少一点套路？淡定，这还是“术”的范畴，依然是教你如何解决问题，只不过这次是如何改写SQL完成优化。
最后一个章节没套路了，其中跟随你多年的错误认识是否让你怀疑人生，其中让SQL跑得更慢的观点，是否让你三观尽毁？再多一点真诚吧，本书提供扫二维码辅助学习，是不是心被笔者给暖到了。
看右边，扫我！读完全书，来，合上书本，闭上眼睛，深呼吸，用心来感受SQL优化的世界。
一个字：“爽”！

改进斥力场函数和使用虚拟中间目标点法处理传统人工势场法局部极小值问题的MATLAB代码

优点——RBF神经网络有很强的非线性拟合能力，可映射任意复杂的非线性关系，而且学习规则简单，便于计算机实现。
具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映射能力以及强大的自学习能力，因此在彩票等非线性大数据分析预测方面，有着很大的应用市场。
具有局部逼近的优点RBF神经网络是一种功能优良的前馈型神经网络，RBF网络可以任意精度逼近任意的非线性函数，且具有全局逼近能力，从根本上解决了BP网络的局部最优问题，而且拓扑结构紧凑，结构参数可实现分离学习，收敛速度快。
只要在MATLAB（R2014b）平台上，通过运行径向基神经网络“RBF_SSQ”就可以快速预测。
预测系统推荐两注（参数可修改），单注可每号+-1，最多可12个号复试；
也可直接单注投注。
单注中奖率一般在2个以上，复试一般在4-6个红球。
预测可靠性远远高于网络彩票预测机构的水准。

GD32+原理图与封装库。
包含大局部原理图和PCB图的封装。

MinGW局部离线包

用来构建空间变化关系模型的线性回归的局部方式，软件比arcgis中的模块更专业。

•Alpha-Beta剪枝(Alpha-Betapruning)对于一般的最大最小搜索，即使每一步只有很少的下法，搜索的位置也会增长非常快；
在大多数的中局棋形中，每步平均有十个位置可以下棋，于是假设搜索九步(程序术语称为搜索深度为九)，就要搜索十亿个位置(十的九次方)，极大地限制了电脑的棋力。
于是采用了一个方法，叫“alpha-beta剪枝”，它大为减少了检测的数目，提高电脑搜索的速度。
各种各样的这种算法用于所有的强力Othello程序。
(同样用于其他棋类游戏，如国际象棋和跳棋)。
为了搜索九步，一个好的程序只用搜索十万到一百万个位置，而不是没用前的十亿次。
•估值这是一个程序中最重要的部分，如果这个模块太弱，则就算算法再好也没有用。
我将要叙述三种不同的估值函数范例。
我相信，大多数的Othello程序都可以归结于此。
棋格表：这种算法的意思是，不同的棋格有不同的值，角的值大而角旁边的格子值要小。
忽视对称的话，棋盘上有10个不同的位置，每个格子根据三种可能性赋值：黑棋、白棋和空。
更有经验的逼近是在游戏的不同阶段对格子赋予不同的值。
例如，角在开局阶段和中局开始阶段比终局阶段更重要。
采用这种算法的程序总是很弱(我这样认为)，但另一方面，它很容易实现，于是许多程序开始采用这种逼近。
基于举动力的估值：这种更久远的接近有很强的全局观，而不像棋格表那样局部化。
观察表明，许多人类玩者努力获得最大的举动力(可下棋的数目)和潜在举动力(临近对手棋子的空格，见技巧篇)。
如果代码有效率的话，可以很快发现，它们提高棋力很多。
基于模版的估值：正如上面提及的，许多中等力量的程序经常合并一些边角判断的知识，最大举动力和潜在举动力是全局特性，但是他们可以被切割成局部配置，再加在一起。
棋子最少化也是如此。
这导致了以下的概括：在估值函数中仅用局部配置(模版)，这通常用单独计算每一行、一列、斜边和角落判断，再加在一起来实现。
估值合并：一般程序的估值基于许多的参数，如举动力、潜在举动力、余裕手、边角判断、稳定子。
但是怎么样将他们合并起来得到一个估值呢？一般采用线性合并。
设a1，a2，a3，a4为参数，则估值s：=n1*a1+n2*a2+n3*a3+n4*a4。
其中n1，n2，n3，n4为常数，术语叫“权重”(weight)，它决定了参数的重要性，它们取决于统计值。

使用MATLAB实现的局部均值分解（LMD,LocalMeanDecomposition）代码。
大量使用了matlab内建函数，尽可能地精简了代码，仅100余行的代码量很方便阅读修改。
并且可以根据输入数据的格式自顺应地调整计算、绘图时的各种参数，方便直接运行。

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。