在自然界中，光源发出的光线向前传播，最后到达一个妨碍它继续传播的物体表面，我们可以将“光线”看作在同样的路径传输的光子流，在完全真空中，这条光线将是一条直线。
但是在现实中，在光路上会遭到三个因素的影响：吸收、反射与折射。
物体表面可能在一个或者多个方向反射全部或者部分光线，它也可能吸收部分光线，使得反射或者折射的光线强度减弱。
如果物体表面是透明的或者半透明的，那么它就会将一部分光线按照不同的方向折射到物体内部，同时吸收部分或者全部光谱或者改变光线的颜色。
吸收、反射以及折射的光线都来自于入射光线，而不会超出入射光线的强度。
例如，一个物体表面不可能反射66%的输入光线，然后再折射50%的输入光线，因为这二者相加将会达到116%。
这样，反射或者折射的光线可以到达其它的物体表面，同样，吸收、反射、折射的光线重新根据入射光线进行计算。
其中一部分光线通过这样的途径传播到我们的眼睛，我们就能够看到最终的渲染图像及场景。

本文主要研究在这种配送方式下的应急配送问题，建立了基于混合蚁群算法的VRPD问题模型，利用蚁群算法，迭代局部搜索算法，聚类分析等方法进行求解。
对于问题一只有配送车辆配送这一模式，建立VRP问题，首先通过floyd算法验证各地点间的最短距离即为直线距离，将问题转换为最佳H圈问题；
之后采用蚁群算法对这问题进行迭代求解，得到配送车辆一次整体配送的最短路径和为582（公里），一次整体配送的最短时间为11.64（小时），并且发现收敛时迭代次数基本小于10次。
对于问题二，在问题一的基础上新增无人机配送的模式，首先对14个地点进行聚类，发现它们属于同一个类；
其次在类中进行分区，考虑到无人机的飞行约束，利用椭圆的几何性质最终分为5个飞行区；
之后采用迭代局部搜索的方式对各飞行区中的点进行重分配，找到最优的配送路线；
最初，采用蚁群算法对路线进行迭代求解，得到一次整体配送的最短时间为6.32（小时），相较问题一时间缩短了近50%。
对于问题三，在问题二的基础上

代码说明生日攻击的目的是寻求一个基于sm3哈希值的弱碰撞，原理是一定长度和hash值结果2^32长度，在2^16密文空间中可以以50%以上的概率找到一个hash碰撞。
这里我使用了类似查表攻击似的数据结构，一边存表一边查表（可以使用多线程进一步优化脚本功能），以便可以在较短时间内找到一个前16bit的hash弱碰撞。
如果寻找更长bit的碰撞，寻找时间也会相应变长。
运行指导将源码clone到本地运行main函数即可运行生日攻击脚本。
软件环境：VisualStudio2019硬件环境：PC机

场景六：次要使用于可利用原先管线的用户室内。
（1）用户入户管线资源可利用（明管、暗管、槽道）；
（2）蝶形光缆通过原先的管线资源入户，将蝶形光缆布放到终端位置。
用户端皮线光缆入规范场景七：次要使用于对内部装潢要求不高的用户室内（1）通过空调洞或门口墙体开孔，将蝶形光缆引入用户室内；
（2）蝶形光缆进入用户室内后，通过“卡钉扣”沿墙面钉固至终端位置。
用户端皮线光缆入规范第二十八讲三网融合装维规范（一）三网融合装维规范本讲目录1）管线皮缆入户方式FTTH小区入户终端盒样式：通过管线光纤到户时需为用户终端设备预留空间和电源，未来宽带、电话和视频等业务均由该终端设备提供。
将皮线光缆、用户线、ONU分别整理，针对用户多媒体箱内有线电视等线均集中在一起，必须将光纤接头加套管盘好后绑扎在箱体最里面，防止被拉扯。
用户端皮线光缆入户方式1、多媒体信息箱箱体的尺寸为350mmX300X120mm（宽X高X厚）。
面板为阻燃材料，安装位置为用户门厅处，距地0.5m嵌入墙体内。
2、用户室内各类线缆穿放到箱体内需预留30mm以上的余长。
3、箱内需预留一路220v（100W）AC电

LEVIR数据集由大量800×600像素和0.2m?1.0m/像素的高分辨率GoogleEarth图像和超过22k的图像组成。
LEVIR数据集涵盖了人类居住环境的大多数类型地面特征，例如城市，乡村，山区和海洋。
数据集中未考虑冰川，沙漠和戈壁等极端陆地环境。
数据集中有3种目标类型：飞机，轮船（包括近海轮船和向海轮船）和油罐。
一切图像总共标记了11k个独立边界框，包括4,724架飞机，3,025艘船和3,279个油罐。
每个图像的平均目标数量为0.5。

depthmapX-0.50-64bit-Windows，空间句法的运用工具。

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。