Matlab源代码,英文描述，经测试可以直接使用

粒子群算法的并行实现算法，有利于加深对粒子群算法的理解

为实现自然条件下棉花叶片的精准分割，提出一种粒子群（Ｐａｒｔｉｃｌｅ　ｓｗａｒｍ　ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＰＳＯ）优化算法和Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类算法混合的棉花叶片图像分割方法。
本算法将棉花叶片图像在ＲＧＢ颜色空间模式下采用二维卷积滤波进行去噪预处理，并将预处理后的彩色图像从ＲＧＢ转换到目标与背景差异性最大的Ｑ分量、超Ｇ分量、ａ＊分量；
随后在Ｋ均值聚类的一维数据空间中，利用ＰＳＯ算法向全局像素解的子空间搜寻，通过迭代搜寻得到全局最优解，确定最佳聚类中心点，改善Ｋ均值聚类的收敛效果；
最后，对像素进行聚类划分，从而得到棉花叶片分割结果。
按照不同天气条件和不同背景采集了１　２００幅棉花叶片样本图像，对本研究算法进行测试。
试验结果表明：该算法对于晴天、阴天和雨天图像中目标（棉花叶片）分割准确率分别达到９２．３９％、９３．５５％、８８．０９％，总体平均分割精度为９１．３４％，并与传统Ｋ均值算法比较，总体平均分割精度提高了５．４１％。
分割结果表明，本研究算法能够对３种天气条件（晴天、阴天、雨天）与４种复杂背景（白地膜、黑地膜、秸秆、土壤）特征混合的棉花叶片图像实现准确分割，为棉花叶片的特征提取与病虫害识别等后续处理提供支持。

这是project常用模板的集合，包括企业信息化项目群，视频保安系统项目，项目变更案例（变更后），项目变更案例（变更前），项目计划变更记录，项目群案例，优化类项目计划模板，邮件系统合并项目

量子粒子群算法的matlab实现，有程序说明

MATLAB_Simulink电力系统建模与仿真于群

1.实现了基本的聊天功能，包括群聊与私聊2.用户注册时使用文件做过渡，用户退出登陆时仍可保留用户信息3.封装消息传递时格式，包括消息的生成与解析4.友好的操作逻辑5.多方位错误提醒

近年来,Internet技术得到迅速的发展,已经成为计算机产业的一个技术热点。
促成Internet高速发展的因素之一就是Web技术。
Web技术的发展使得那些具有交互动态页面、有条理的数据库查询、丰富信息内容的页面成为最吸引人的网页。
浏览Web有着执行Windows程序一样的感觉和操作性。
随着Internet技术的发展,它已经成为一种操作平台,为用户提供强大的服务,例如网上购物,网上电子商务,社会信息数据库服务等。
作为计算机发展最迅速的领域之一的数据库技术,已经形成了一整套独有的理论,并广泛地应用于人们的生产和生活中。
数据库技术与网站的结合是当今Web技术的一个热点。
有了数据库的支持,可以扩展网页的功能,可以方便地设计出交互式页面,可以构造功能强大的后台管理系统,可以为网站的更新、维护提供极大的方便。
因此,作为网络开发者或管理者,数据库知识是必不可少的。
在当前社会，信息已成为一种隐型的财富，人们对信息的需求再也不是局限于单纯的电视、报纸等大众途径。
随着Internet在中国的发展日新月异,人们在日常生活中也越来越多地使用这项新技术来为自己的工作和生活服务,人们通过网络来获取信息的需求越来越大。
基于此种考虑,网络开发者们提出了一种“基于WEB的新闻发布系统”。
基于此，我们学校也开发了基于Web的新闻发布系统。
新闻发布系统(NewsReleaseSystemorContentManagementSystem)又叫做内容管理系统,是一个基于新闻和内容管理的全站管理系统,新闻发布系统是基于B/S模式的WEBMIS系统,本系统可以将杂乱无章的信息(包括文字,图片和影音)经过组织,合理有序地呈现在大家面前.当今社会是一个信息化的社会,新闻作为信息的一部分有着信息量大,类别繁多形式多样的特点,新闻发布系统的概念就此提出.新闻发布系统的提出使电视不再是唯一的新闻媒体,从此以后网络也充当了一个重要的新闻媒介的功能.手工制作发布的网页信息不但无法检索堆积如山的信息，而且每次更新内容并上传的时候都会使服务中断，导致用户无法访问而使形象和服务大打折扣。
网站信息管理系统的出现大大减轻了网站更新维护的工作量，通过网络数据库的引用，将网站的更新维护工作简化到只需录入文字和上传图片，从而使网站的更新速度大大缩短，在某些专门的网上新闻站点，如新浪的新闻中心等，新闻的更新速度已经缩短到五分钟一更新，从而大大加快了信息的传播速度，也吸引了更多的长期用户群，时时保持网站的活动力和影响力。
本系统的信息管理系统主要是实现对信息内容的浏览和添加管理。

模拟退火遗传算法粒子群算法鲁棒性强

粒子群算法求函数最小值，matlab代码。
链接是讲解粒子群算法https://blog.csdn.net/zyqblog/article/details/80829043。
我用ubuntu下matlab编写的代码，你在windows下可能有中文乱码，不过都是注释，你可以去博客链接中查看主要代码部分，不影响的

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。