针对基本粒子群优化(basicparticleswarmoptimization,简称bPSO)算法容易陷入局部极值、进化后期的收敛速度慢和精度低等缺点,采用简化粒子群优化方程和添加极值扰动算子两种策略加以改进,提出了简化粒子群优化(simpleparticleswarmoptimization,简称sPSO)算法、带极值扰动粒子群优化(extremumdisturbedparticleswarmoptimization,简称tPSO)算法和基于二者的带极值扰动的简化粒子群优化(extremumdisturbedandsimpleparticleswarmoptimization,简称tsPSO)算法.sPSO去掉了PSO进化方程的粒子速度项而使原来的二阶微分方程简化为一阶微分方程,仅由粒子位置控制进化过程,避免了由粒子速度项引起的粒子发散而导致后期收敛变慢和精度低问题.tPSO增加极值扰动算子可以加快粒子跳出局部极值点而继续优化.对几个经典测试函数进行实验的结果表明,sPSO能够极大地提高收敛速度和精度;tPSO能够有效摆脱局部极值点;以上两种策略相结合,tsPSO以更小的种群数和进化世代数获得了非常好的优化效果,从而使得PSO算法更加实用化.

i86bi-linux-l3-adventerprisek9-15.2.4M1.bin用IOU做CISCONANPIE实验的首先IOS文件，GNS3V1.0自带的IOU、WEB-IOU都可以用，暂时没发现BUG。
注意以下两个IOS有BUG，i86bi-linux-l3-adventerprisek9-15.3.1.3T.bin在做CCIE-K5时，发现traceroute有BUG，每次结果只能显示最后一跳，前几跳都显示***i86bi-linux-l3-adventerprisek9-15.4.1T.binBUG是Router(config)#doshhis显示的是在特权模式下的命令历史记录。

对二值图像黑白跳变点的坐标进行提取，利用两for循环先一列一列的扫描，最后对提取出来的数据进行遍历。
找出y坐标重复的点分别用后面的坐标覆盖掉。

scratch跳一跳过关游戏，案例和时候有一定基础的学习这来学习

这是opencvsvm图像分类的整个工程代码，在VS2010下打开即可。
整个工程文件以及我的所有训练的图片存放在这里，需要的可以下载，自己在找训练图片写代码花了很多时间，下载完后自行解压，训练图片和测试图片可以从这免费下载http://download.csdn.net/detail/always2015/8944959，projectdata文件夹直接放在D盘就行，里面存放训练的图片和待测试图片，以及训练过程中生成的中间文件，现在这个下载object_classfication_end则是工程文件，我用的是vs2010打开即可，下面工程里有几个要注意的地方：1、在这个模块中使用到了c++的boost库，但是在这里有一个版本的限制。
这个模块的代码只能在boost版本1.46以上使用，这个版本以下的就不能用了，直接运行就会出错，这是最需要注意的。
因为在1.46版本以上中对比CsSVM这个类一些成员函数做了一些私有化的修改，所以在使用该类初始化对象时候需要注意。
2、我的模块所使用到的函数和产生的中间结果都是在一个categorizer类中声明的，由于不同的执行阶段中间结果有很多个，例如：训练图片聚类后所得到单词表矩阵，svm分类器的训练的结果等，中间结果的产生是相当耗时的，所以在刚开始就考虑到第一次运行时候把他以文件XML的格式保存下来，下次使用到的时候在读取。
将一个矩阵存入文本的时候可以直接用输出流的方式将一个矩阵存入，但是读取时候如果用输入流直接一个矩阵变量的形式读取，那就肯定报错，因为输入流不支持直接对矩阵的操作，所以这时候只能对矩阵的元素一个一个进行读取了。
3、在测试的时候，如果输入的图片太小，或者全为黑色，当经过特征提取和单词构造完成使用svm进行分类时候会出现错误。
经过调试代码，发现上述图片在生成该图片的单词的时候所得到的单词矩阵会是一个空矩阵，即该矩阵的行列数都为0，所以在使用svm分类器时候就出错。
所以在使用每个输入图片的单词矩阵的时候先做一个判断，如果该矩阵行列数都为0，那么该图片直接跳过。

matlab蛙跳算法程序！这里面是matlab蛙跳算法的程序，实现简单易懂！

主要为大家详细介绍了ios版微信小程序跳一跳辅助，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

基于Qt实现的猜数字游戏，先在主界面设置猜数字的时间。
使用进度条来显示剩余时间。
当输入数字过大提示数字过大，反之提示数字过小。
如果输入正确则跳出成功动画。

先电云计算IAAS平台手工搭建笔记经本人实战操作一点点跳坑修改的，上面有一些命令参数的注释以及各个组件的简介。
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配置完成后，文档右侧出现该文档的所有函数，点击函数可以直接跳到该函数处配置方法：关闭notepad++;functionlist.dll拷贝到安装目录/plugins目录下;c++.flb和FunctionListRules.xml拷贝到C:\DocumentsandSettings\Administrator\ApplicationData\Notepad++\plugins\config下;其间文件不能用notepad++编辑。
配置完成后，启动notepad.

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。