基于遗传算法和模拟退火算法改进的混合模拟退火算法（处理求函数极值问题，MATLAB代码已实现）混合模拟退火算法时遗传算法和模拟退火算法的结合，在混合模拟退火算法中使用了大量的样本作为问题的可能处理方案而不是将单个样本作为一个问题的可能处理方案。
对遗传算法中适应的概念进行相应改进。
对遗传算法中适应的概念进行相应改进。
2023/2/5 3:57:23
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采用间隔多普勒算法（RDA）的方式3处理RADARSAT-1的数据，核心代码未公开。
成像效果见http://blog.csdn.net/Destiny0321/article/details/65448250
成像效果见http://blog.csdn.net/Destiny0321/article/details/65448250
2016/6/26 23:09:20
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使用模拟退火算法处理旅行商问题（TSP）运行环境-python2.7-默认是9个城市，城市由邻接矩阵表示，为了方便邻接矩阵由代码随机生成
2018/8/26 3:31:46
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WASP6是USEPA的一个改进了的Windows版本水质分析模拟程序(WASP)。
建模者对WASP6的开发完成有助于WASP的应用。
WASP6包括一个前处理器,一个快速数据处理器和一个图形处理器，这使得其必先前的WASP运行更快而且更便捷地以数字与图像评估模拟结果。
在WASP6中,模型的运行能被比早先的USEPADOS操作系统界面快十倍。
当然，WASP6采用与DOS版本相同的算法处理水质问题。
建模者对WASP6的开发完成有助于WASP的应用。
WASP6包括一个前处理器,一个快速数据处理器和一个图形处理器，这使得其必先前的WASP运行更快而且更便捷地以数字与图像评估模拟结果。
在WASP6中,模型的运行能被比早先的USEPADOS操作系统界面快十倍。
当然，WASP6采用与DOS版本相同的算法处理水质问题。
2018/9/26 8:36:21
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FasterR-CNN+粒子群优化+图像配准首先利用深度学习FasterR-CNN，在训练好训练集的情况下检测和提取当前帧中的目标，利用5.1节的动目标提取算法校验目标；
然后以此作为接下来配准的模板，利用多自由度的图像配准来求解图像变换参数，并结合粒子群优化PSO的快速求解功能[20]，高速的配准定位、跟踪与提取目标，将算法处理速度提升到了每秒60帧以上（配准时的速度）。
在配准过程中，如果出现配准相似度低于设定阈值，则认为目标跟踪失败，此时将重新利用FasterR-CNN检测与提取新目标，并重复过程。
然后以此作为接下来配准的模板，利用多自由度的图像配准来求解图像变换参数，并结合粒子群优化PSO的快速求解功能[20]，高速的配准定位、跟踪与提取目标，将算法处理速度提升到了每秒60帧以上（配准时的速度）。
在配准过程中，如果出现配准相似度低于设定阈值，则认为目标跟踪失败，此时将重新利用FasterR-CNN检测与提取新目标，并重复过程。
2016/7/19 20:38:15
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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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