《数字图像处理》冈萨雷斯2版第3章混合空间图像加强法p110-p111页matlab程序
2023/3/7 14:45:10
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混合编程,包含m文件和vb.net工程文件，matlab中运算结果保存到文本文件，vb.net援用matlabdll文件输出结果与文本文件一致
2023/3/7 9:43:35
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文件内容（利用栈求表达式的值任务书，说明书，源代码）。
软件环境：TC。
实现功能：建立试题库文件，随机产生n个题目；
题目涉及加减乘除，带括弧的混合运算；
利用栈求解表达式的值；
随时可以加入。
在C环境中都能实现。
软件环境：TC。
实现功能：建立试题库文件，随机产生n个题目；
题目涉及加减乘除，带括弧的混合运算；
利用栈求解表达式的值；
随时可以加入。
在C环境中都能实现。
2023/3/6 19:54:53
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接上文，本文介绍了CNN-LSTM模型实现单、多变量多时间步预测的家庭用电量预测任务。
文章目录1.CNN-LSTM1.1CNN模型1.2完整代码1.CNN-LSTM1.1CNN模型卷积神经网络（CNN）可用作编码器-解码器结构中的编码器。
CNN不直接支持序列输入；
相反，一维CNN能够读取序列输入并自动学习显着特征。
然后可以由LSTM解码器解释这些内容。
CNN和LSTM的混合模型称为CNN-LSTM模型，在编码器-解码器结构中一起使用。
CNN希望输入的数据具有与LSTM模型相同的3D结构，虽然将多个特征作为不同的通道读取，但效果相同。
为简化示例，重点放在具有单变量输
文章目录1.CNN-LSTM1.1CNN模型1.2完整代码1.CNN-LSTM1.1CNN模型卷积神经网络（CNN）可用作编码器-解码器结构中的编码器。
CNN不直接支持序列输入；
相反，一维CNN能够读取序列输入并自动学习显着特征。
然后可以由LSTM解码器解释这些内容。
CNN和LSTM的混合模型称为CNN-LSTM模型，在编码器-解码器结构中一起使用。
CNN希望输入的数据具有与LSTM模型相同的3D结构，虽然将多个特征作为不同的通道读取，但效果相同。
为简化示例，重点放在具有单变量输
2023/3/5 21:30:23
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蛙跳算法（SFLA）是一种全新的启发式群体进化算法，具有高效的计算功能和优良的全局搜索能力。
对混合蛙跳算法的基本原理进行了阐述，针对算法局部更新策略引起的更新操作前后个体空间位置变化较大，降低收敛速度这一问题，提出了一种基于阈值选择策略的改进蛙跳算法。
通过不满足阈值条件的个体分量不予更新的策略，减小了个体空间差异，从而改善了算法的功能。
数值实验证明了该改进算法的有效性，并对改进算法的阈值参数进行了率定。
对混合蛙跳算法的基本原理进行了阐述，针对算法局部更新策略引起的更新操作前后个体空间位置变化较大，降低收敛速度这一问题，提出了一种基于阈值选择策略的改进蛙跳算法。
通过不满足阈值条件的个体分量不予更新的策略，减小了个体空间差异，从而改善了算法的功能。
数值实验证明了该改进算法的有效性，并对改进算法的阈值参数进行了率定。
2023/3/5 13:21:55
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CongressonEvolutionaryComputation（cec）2013年的材料，java版和matlab版还有c版的，matlab的需要C++编译器才行，是混合编程的，具体看readme.外加DRMA-LSCh-CMA的源码一份。
觉得不错请回来评论一下，谢谢。
觉得不错请回来评论一下，谢谢。
2023/3/5 1:34:44
34.96MB
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SPHYSICS流体力学仿真模仿程序的动态链接库编译及C#混合编程方法（源码）
2023/2/23 0:17:16
11.14MB
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本文研究了一种采用坐标计算算法和光敏传感器的高精度跟踪系统。
该系统旨在满足通过光纤对集中阳光传输系统进行阳光跟踪的精度要求。
该系统基于两阶段跟踪过程，该过程包括基于坐标计算算法的粗调和使用专门设计的光敏传感器进行的细调。
感光传感器的核心是一个光电二极管矩阵，它可以通过透镜聚焦准确地检测出阳光焦点的位置。
一旦完成微调，基于太阳轨迹运行趋势的预测控制过程将开始。
由于基于坐标计算算法的太阳轨迹的可预测性和光电二极管矩阵的敏锐度，因而跟踪过程稳定且准确。
最高的跟踪精度取决于光电二极管矩阵的紧凑性，并且对坐标计算算法的精度没有限制。
所提出的系统可以以小于0.3mm的位置精度跟踪太阳的焦点
该系统旨在满足通过光纤对集中阳光传输系统进行阳光跟踪的精度要求。
该系统基于两阶段跟踪过程，该过程包括基于坐标计算算法的粗调和使用专门设计的光敏传感器进行的细调。
感光传感器的核心是一个光电二极管矩阵，它可以通过透镜聚焦准确地检测出阳光焦点的位置。
一旦完成微调，基于太阳轨迹运行趋势的预测控制过程将开始。
由于基于坐标计算算法的太阳轨迹的可预测性和光电二极管矩阵的敏锐度，因而跟踪过程稳定且准确。
最高的跟踪精度取决于光电二极管矩阵的紧凑性，并且对坐标计算算法的精度没有限制。
所提出的系统可以以小于0.3mm的位置精度跟踪太阳的焦点
2023/2/22 18:30:29
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文章主要是用粒子群算法与离散傅里叶变换相结合的优化方法处理要优化的问题—优化储能系统（ESS）的尺寸和容量，减少成本以及温室气体的排放。
采用离散傅里叶变换（DFT）将所需的平衡功率分解成各种时变周期分量，用于计算混合储能系统所需的最大功率。
使用粒子群优化（PSO）算法执行成本分析以优化各种类型储能系统的尺寸和容量。
仿真结果揭示了ESS的最优分配效率。
采用离散傅里叶变换（DFT）将所需的平衡功率分解成各种时变周期分量，用于计算混合储能系统所需的最大功率。
使用粒子群优化（PSO）算法执行成本分析以优化各种类型储能系统的尺寸和容量。
仿真结果揭示了ESS的最优分配效率。
2023/2/21 9:57:02
1.38MB
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GaiaPro主要功能：-多瓦片地形支持；
-强大的生物群落创建和混合系统；
-无损编辑的大规模世界创作；
-大规模的世界流，剔除和浮点修复支持；
-模块化向导驱动的设计，可随意使用或少用；
-具有位置和季节变化，SS，覆盖和积雪的植被着色器；
-具有位置和季节性变化，sss，世界覆盖和积雪的资产着色器；
-摄影测量增强了资产收集，包括：-地形纹理和岩石-基于广告牌和网格的草和花-灌木，浆果，蕨类，蘑菇，树桩，枯死树-云杉，松木，枫木，红杉，橡树;-精美且可配置的照明系统，支持一天中的时间；
-鸟类，蝴蝶，落叶和花粉可繁衍的视觉特效系统；
-可扩展的SoundFX系统，具有各种示例声音和音乐；
-整合并匹配的天空，照明，雾气和后FX，可带来美丽的视觉效果；
-带雨雪支持的综合天气系统；
-美丽，快速的水着色器和预设系统；
-第一，第三和飞行角色控制器；
-轻松扩展自己的资产；
-GPU加速冲压和生成；
-实时戳和生成器预览；
-地形地形网格导出系统；
-基于层的资产筛选系统；
-内置，URP和HDRP7.2支持；
-可堆叠的过滤系统；
-完全集成并经过测试。
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-强大的生物群落创建和混合系统；
-无损编辑的大规模世界创作；
-大规模的世界流，剔除和浮点修复支持；
-模块化向导驱动的设计，可随意使用或少用；
-具有位置和季节变化，SS，覆盖和积雪的植被着色器；
-具有位置和季节性变化，sss，世界覆盖和积雪的资产着色器；
-摄影测量增强了资产收集，包括：-地形纹理和岩石-基于广告牌和网格的草和花-灌木，浆果，蕨类，蘑菇，树桩，枯死树-云杉，松木，枫木，红杉，橡树;-精美且可配置的照明系统，支持一天中的时间；
-鸟类，蝴蝶，落叶和花粉可繁衍的视觉特效系统；
-可扩展的SoundFX系统，具有各种示例声音和音乐；
-整合并匹配的天空，照明，雾气和后FX，可带来美丽的视觉效果；
-带雨雪支持的综合天气系统；
-美丽，快速的水着色器和预设系统；
-第一，第三和飞行角色控制器；
-轻松扩展自己的资产；
-GPU加速冲压和生成；
-实时戳和生成器预览；
-地形地形网格导出系统；
-基于层的资产筛选系统；
-内置，URP和HDRP7.2支持；
-可堆叠的过滤系统；
-完全集成并经过测试。
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2023/2/19 10:22:16
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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
15KB