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使用javascript在cocoscreator上实现了A*寻路算法，使用方块格表示起始点以及障碍路径等，动态调整行列数，障碍物密度，初始点坐标，实现鼠标点击计算起始点到点击位置方块的路径。

企业一直以来都很担忧有人生产假冒他的产品。
技术无所不在，并且迅速发展。
因此，欺诈者构建副本并将其售卖给全无戒心的顾客变得容易得多。
并且产品随附的文书工作也很容易复制，进而提升了这些假冒产品的真实性。
这类情况不仅仅会给既有品牌造成财务损失，还会造成永久性的名誉损失。
数字孪生和区块链可以为我们提供解决方案，以阻止这类欺诈行为，并协助企业维系其产品的真实性。
到2020年，物联网设备的数量将超过两百亿。
这些设备将能够支持数百万的数字孪生。
数字孪生将构成物理对象数字化的基本支柱之一。
而另一方面，区块链技术以及去中心化架构将带来透明性，进而进一步加强数字数据的安全性。

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提供离线计算音频文件的分贝数计算方法，欢迎下载参考博客：https://blog.csdn.net/weixin_43847179/article/details/113623618

矩形空心线圈计算器，可计算线圈匝数、线圈高度、线圈厚度、线圈电感。
LC谐振频率计算，可计算电容、电感、频率。
需要.Net3.5运行环境

TPC-H(商业智能计算测试)是TPC的重要测试标准之一，主要用来模拟真实商业的应用环境。
TPC-H用3NF实现了一个数据仓库,共包含8个基本关系/表,其中表REGION和表NATION的记录数是固定的(分别为5和25)，其它6个表的记录数，则随所设定的参数SF而有所不同，其数据量可以设定从1GB～3TB不等。
有8个级别供用户选择

很多人都对匈牙利算法很头疼，由其是一些参加数学的同学。
这里是我用MATLAB编写的一个匈牙利算法求解灾情巡视问题的程序，希望能够榜上数学建模中的同学们。

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研究了基于运动想象的皮层脑电信号ECoG的特点,针对BCI2005竞赛数据集I中的ECoG信号,通过提取频带能量获得了想象左手小指及舌头运动时的特征,结合Fisher,SVM-RFE及L0算法对特征进行选择,采用10段交叉验证的方法得到训练数据集在各维特征数下的识别正确率并选出最佳特征组合.结果表明:三种特征选择方法中SVM-RFE算法所选出的特征组合可以获得最低的识别错误率以及最低的特征维数,针对所选出的特征组合,使用训练数据集的特征对线性支持向量机进行训练,使用训练好的模型对测试数据集进行分类,识别正确率可以达到94%.

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。