采用excel纯函数写的精装万年历,包含农历、24节气。
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名称:精装万年历V2.5*在V1.2基础上,全面更新界面,优化了算法,较大程度地提高了运行速度并增加了部分功能.功能:1)提供公元0年至公元1899年间星期、生肖及朝代年号查询。
2)提供1900-2050年间150年的公历、农历、节气、节日(包括农历节日)、生肖及四柱等查询。
3)提供公元2051年至公元9999年间星期及生肖查询。
4)有五组生肖图案可供选择。
5)月历插图或农历知识智能显示。
6)即时台历(系统默认当前时间)及查询选择。
技术要点:工作表的自动伸缩、跨月日期的显示、图片自动更新、控件、链接及重定向技术。
使用说明:如果要进入自在查询状态，请按下窗口右上方的矩形切换开关,否则系统默认为当前时间。
-----------------------------------------------------------------------------运行环境:最佳工作环境为Excel2000参考资料:胡道今《周易万年历》-----------------------------------------------------------------------------编制:顾斌(rowengu@21cn.com)日期:2001-5-30----------------------------------－－－－－－-------------------------------备注:1)工作表已处于被保护状态，如需撤除，密码为:886.2)表中用到部分美术字体，显示样式将取决于您的系统字库。
3)生肖图案组别:1-照片2-剪纸3-卡通4-美术字5-贴图-------------------------------------------－－－－－------------------------

摘要：为了优化协作通信系统的功能，提出了一种基于信道容量增益的中继节点选取策略，并在此基础上提出了源节点和中继节点最优功率分配算法．通过采用凸优化的算法，功率在源节点和中继节点问得到了合理的分配．理论分析和仿真验证表明，所提算法能以较低的复杂度显著提高系统功能和功率效率，因而可以有效地用于基于中继传输的协作通信中．

最优化算法里的一个比较重要的算法GMRES，外面还讲了GRAM正交等

深度强化学习是深度学习算法和强化学习算法的巧妙结合,它是一种新兴的通用人工智能算法技术,也是机器学习的前沿技术,DRL算法潜力无限,AlphaGo是目前该算法最成功的使用案例。
DRL算法以马尔科夫决策过程为基础,是在深度学习强大的非线性函数的拟合能力下构成的一种增强算法。
深度强化学习算法主要包括基于动态规划(DP)的算法以及基于策略优化的算法,这本书共10章,首先以AlphaGo在围棋大战的伟大事迹开始,引起对人工智能发展和现状的引见,进而引见深度强化学习的基本知识。
然后分别引见了强化学习(重点引见蒙特卡洛算法和时序差分算法)和深度学习的基础知识、功能神经网络层、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN),以及深度强化学习的理论基础和当前主流的算法框架。
最后引见了深度强化学习在不同领域的几个应用实例。

用C#写的PID调试软件，用于模仿、仿真及学习。
可自行调整PID三个参数，然后看到波形显示，初学者学习好工具。
1.需要.netframework,你懂的2.运行后点击Go，PID就会跟踪。
3.修改PID参数后，请重新点击Go！4.开启噪声后，噪声均值为下面设置的那个值，最大值为其2倍。
5.Random就是随机设置目标值6.直接用鼠标拖动右边的bar可以直接更改目标值（可以在Go后更改）7.波形图从最小到最大值是0到100008.PID输出没有限幅其它有待优化~~PID算法参考http://download.csdn.net/detail/lin381825673/7877801仅供测试学习~~

支持向量数据描述(SupportVectorDataDescription,SVDD)语言：MATLAB版本：V2.1-----------------------------------------------------创作不易，欢迎各位5星好评~~~如有疑问或建议，请发邮件至：iqiukp@outlook.com可提供关于该算法/代码的付费咨询和有偿编写-----------------------------------------------------主要特点1.支持单值分类和二值分类的超球体构建2.支持多种核函数(linear,gaussian,polynomial,sigmoid,laplacian)3.支持2D或3D数据的决策边界可视化4.支持基于贝叶斯超参数优化、遗传算法和粒子群算法的SVDD的参数优化5.支持加权的SVDD-----------------------------------------------------注意1.SVDDV2.1仅支持R2016b以上的MATLAB版本2.正样本和负样本对应的标签分别为1和-13.提供了多个示例文件，每个文件的开头都有对应的引见4.此代码仅供参考5.可以阅读“SVDD-V2.1使用说明.pdf”文件了解更多用法

面向能耗和热分布的片上网络多目标优化映射算法研讨.pdf

多目标遗传算法优化PID参数,是M文件。
内容很详细，有需求的可以下载

本资源采用了改进的遗传算法，进行，具体改进如下：与传统的交叉和变异的遗传方式不同，这里提出一种改进遗传操作。
具体步骤是设定一个变异概率p，如图1所示，先在染色体中随机选择一个点G1，如G1=34。
产生一个随机小数，若小于p，则第二个点G2来自同一个个体的另外一个任意点，如G2=52，然后点G1和G2之间的部分被倒置；
若随机小数大于p，则从种群中任意再选择一个个体，找出G1=34在该个体中，上一个位置的点，如下一个点G3=3，则回到原来的个体，点34到3之间被倒置。
这种遗传的思路在于，它能尽量利用种群中获得的信息，来指引个体的变异或者导致操作，最初使得遗传算子比较高效。

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。