数学建模算法与应用（有电子文档和源程序），是数学建模非常好的一本书，司守奎编著的，保证有用！

文档就纹理特征提取算法做了较好的介绍，算是一个课题总结吧，没有实现代码，思想是可以看考一下。

给出了伺服电机PWM控制的PID调节算法实现，本算法已应用与高速绘图仪，仅作参考，弱用于商业用于，不承担任何责任。

用matlab实验的鲸鱼算法　鲸鱼算法（WhaleOptimizationAlgorithm）是根据鲸鱼围捕猎物的行为而提出的算法。
鲸鱼是一种群居的哺乳动物，在捕猎时它们也会相互合作对猎物进行驱赶和围捕。
鲸鱼算法提出时间并不长，也是一个新兴的优化算法，研究应用案例不多。
　　鲸鱼算法中，每个鲸鱼的位置代表了一个可行解。
在鲸鱼群捕猎过程中，每只鲸鱼有两种行为，一种是包围猎物，所有的鲸鱼都向着其他鲸鱼前进；
另一种是汽包网，鲸鱼环形游动喷出气泡来驱赶猎物。
在每一代的游动中，鲸鱼们会随机选择这两种行为来进行捕猎。
在鲸鱼进行包围猎物的行为中，鲸鱼将会随机选择是向着最优位置的鲸鱼游去还是随机选择一只鲸鱼作为自己的目标，并向其靠近。

第一阶段：这一阶段会学习MapReduce、Hive、HDFS、Yarn、Spark等计算框架的开发技术，以及Scala编程语言。
通过项目实践，你能快速掌握这些技术，获得数据开发、数据挖掘、机器学习等职位必备的基本开发能力。
第二阶段：这一阶段会学习FLume、Kafka、SparkStreaming、Flink/Storm、Zookeeper、HBase等计算框架的开发技术，以及大数据体系内的数据采集和数据仓库理论思想和技术实现。
通过项目实践，你能快速掌握这些技术，获得完整的大数据架构开发能力。
第三阶段：这一阶段会学习NLP文本相似度、中文分词、HMM算法、推荐算法CF、回归算法等应用与开发技术，整体认识商业项目-音乐推荐系统。
使用海量真实数据对大数据平台和算法进行应用实践，快速掌握大数据行业具有巨大价值的核心技术。
第四阶段：这一阶段会学习分类算法、聚类算法、分类算法-决策树、分类算法-SVM、神经网络+深度学习，深化前3阶段技术能力，初入机器学习领域。
通过对机器学习核心算法的强化练习，你将能完美胜任目前人才最紧缺的数据挖掘开发职位。

《分子模拟-从算法到应用》的FORTRAN代码

这篇论文主要探讨了中国古代玻璃制品的风化模型，利用随机森林算法进行数据分析和预测。
文章在数学建模的背景下，获得了山西省一等奖，论文的核心技术包括随机森林优化、数据填充、特征选择、降维模型和分类算法的应用。
对于问题一，研究者处理了数据中的缺失值，使用众数来填充颜色数据。
通过交叉表和卡方检验，确定了表面风化与玻璃类型之间有强相关性，与纹饰有弱相关性，与颜色则无明显关联。
通过观察化学成分的分布，如氧化铅和氧化钾含量，发现不同类型的玻璃具有特定的成分特征。
然后，他们构建了随机森林模型，以风化前后的均值偏差率预测化学成分含量，并验证了预测的准确性。
针对问题二，论文建立了基于重采样的随机森林模型来识别高钾玻璃和铅钡玻璃的分类规律。
通过对14个化学成分的分析，确定了二氧化硅、氧化钾、氧化铅和氧化钡作为关键因素。
通过投影寻踪法降低维度至5个重要成分，并利用改进的k-means聚类算法，将样本分为3个亚类，结果与实际相符。
通过调整聚类数优化损失函数，验证了初始设定的合理性。
在问题三中，研究者加入了有无风化的指标，继续使用随机森林模型预测玻璃类型，测试集预测准确率达到100%。
同时，通过支持向量机（SVM）和贝叶斯判别法结合扰动项，验证了有无风化指标对分类结果的影响，结果显示这个指标的作用不大。
此外，通过正态扰动测试随机森林模型的敏感性，证明模型的稳定性。
对于问题四，论文建立逐步回归模型，寻找不同类别化学成分间的线性关联。
通过VIF方差膨胀因子分析，确定了两类玻璃在二氧化硅、氧化钾、氧化铅和氧化钡等成分上的显著差异性，这与之前的问题二分析结果一致。
总结来说，这篇论文在数学建模的框架下，利用随机森林算法解决了古代玻璃制品风化的建模问题，包括了数据预处理、分类模型建立、特征重要性分析、降维聚类和线性关联研究等多个方面。
这些方法不仅在解决本问题上取得了良好效果，也为类似的历史文物研究提供了有价值的分析工具和思路。

小波分析理论、算法及其应用小波分析理论、算法及其应用

介绍了一种控制领域里FPGA设计的新方法。
通过将Matlab中的Simulink组件AlteraDSPBuilder应用于PID控制系统的开发,在算法级上将现在新的SoC开发软件引入到了控制系统的顶层设计中来。
这种应用以FPGA硬件本身的优点解决了传统分立元件电路缺点,同时加速了控制算法设计的顶层实现,从而大大提高将各种新型PID算法广泛应用于实际工业控制系统的可行性。

高效的软件/硬件代码签名对嵌入式系统提出了严峻的挑战。
本文提出了Codem，一种用于嵌入式系统的软件/硬件代码流，它将处理器和知识产权（IP）核心都建模为服务。
任务被视为抽象指令，可以将其调度到IP内核以自动并行执行。
为了指导热点功能的硬件实现，本文结合了一种新颖的基于热点的分析技术，以在仿真应用程序时观察热点功能。
此外，基于各种应用程序的热点，提出了一种自适应映射算法，将应用程序划分为多个软件/硬件任务。
我们使用经典的Sort应用程序测试基于配置文件的设计流程。
实验结果表明，Codem可以有效地帮助研究人员识别热点，并且还概述了将分析技术与最新的可重配置计算平台相结合以实现特定任务加速的新方向。

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。