要在n个城市间建立通信网，已知各个城市间的距离，建立的通信线路要使得这n个城市连通，而且建立的通信网络代价最小（最短）。
(1) 输入:n个城市的距离关系图，即图的顶点和边上的权值(2) 输出:含n个城市顶点的最小生成树中的边和代价(3) 功能:建立图的最小生成树

（1）I：初始化（Initialization）。
从终端读入字符集大小n，以及n个字符和n个权值，建立哈夫曼树，并将它存于文件hfmTree中。
（2）E：编码（Encoding）。
利用已建好的哈夫曼树（如不在内存，则从文件hfmTree中读入），对文件ToBeTran中的正文进行编码，然后将结果存入文件CodeFile中。
（3）D：译码（Decoding）。
利用已建好的哈夫曼树将文件CodeFile中的代码进行译码，结果存入文件TextFile中。
（4）P：打印代码文件（Print）。
将文件CodeFile以紧凑格式显示在终端上，每行50个代码。
同时将此字符形式的编码文件写入文件CodePrin中。
（5）T：打印哈夫曼树（Treeprinting）。
将已在中的哈夫曼树以直观的方式（树或凹入表形式）显示在终端上，同时将此字符形式的哈夫曼树写入文件TreePrint中。

霍夫曼编码，对输入的字符集和各个字符对应的权值，例如A={a,b,c,d,e,f,g,h}，各个字符对应的权值为{5,29,7,8,14,23,3,11}，求出每个字符的霍夫曼编码。
【输入形式】输入若干个字符（1＜=n＜=26），其权值为int型。
输入数据的第一行的整数n，表示字符数；
接下来的n行是字符集，一行一个字符；
最后一行是各字符的权值，以空格分隔。
【输出形式】每个字符（节点）的霍夫曼编码。
参见样例输出。
【样例输入】4abcd13722【样例输出】a:000b:001c:01　　d:1【样例说明】提示：1、将最小两个子树合并过程中一定要从前向后去查找两个最小子树，最小子树作为新结点的左子树，次小子树作为新结点的右子树，编码过程中左子树定义为0，右子树定义为12、另外：一般原则要求：　若有重复权值结点，原来森林中的结点优先选择（即深度小的结点优先，以确保最终总树深较浅并相对平衡）。
新生成的权值和的结点后用。

识别0-9十个数字，BP神经网络数字识别源代码使用说明第一步：训练网络。
使用训练样本进行训练。
（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别）第二步：识别。
首先，打开图像（256色）；
再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”；
最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。
识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中。
该系统的识别率一般情况下为90%。
此外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作，但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。
具体步骤为：“256色位图转为灰度图”－“灰度图二值化”－“去噪”－“倾斜校正”－“分割”－“标准化尺寸”－“紧缩重排”。
注意，待识别的图片要与win.dat和whi.dat位于同一目录，这两文件保存训练后网络的权值参数。
具体使用请参照书中说明。

C++信号放大器(1)运用二叉树的定义将左孩子、右孩子、结点值、权值即与父结点的衰减量、以及当前结点的最大衰减量联系起来。
(2)设置信号放大器函数该函数主要实现判断是否超过容忍值并在合适位置放置信号放大器使其数量最少。
首先将当前结点最大衰减量D初始化，当只有右子树时即左子树为空，计算出当前结点的最大衰减量，判断当超过容忍值时则放置信号放大器并输出；
当只有左子树时即右子树为空，计算出当前结点的最大衰减量，判断当超过容忍值时则放置信号放大器并输出；
当左右子树都存在并左子树的衰减量大于右子树时则计算当前结点最大衰减量D并判断是否超过容忍值并输出，继续进一步比较其右子树的当前最大衰减量与右子树的衰减量之和和其左子树的衰减量，若大于则更新D，并判断是否超过容忍值并输出，再进一步比较其右子树的衰减量与其左子树的衰减量，若大于则再更新D；
当左右子树都存在且右子树的衰减量大于左子树时，比较方法与前者相似，颠倒左右即可。
通过此算法可将放置的放大器数目最少。
(3)主函数主函数中包括输入信息时的声明及相关函数的调用。
四调试分析该程序在设置信号放大器的比较算法上有些麻烦，需要进行很多比较。
结点信息的输入也比较麻烦，很浪费时间，还有就是输出结果时最好将二叉树的具体结构一同输出便于检查，并且形象直观。

一、问题描述若要在n个城市之间建役通信网络，只福要架设n-1条级路即可．如何以最低的经济代价建设这个通信网，是一个网的最小生成树问题。
二、基本要求（1）利用克鲁斯卡尔算法求图的最小生成树。
（2）能实现教科书6.5节中定义的抽象数据类型MFSet.以此表示构造生成树过程中的连通分量。
(3)以文本形式输出生成树中各条边以及他们的权值．三、需求分析1、构造图结构。
2、利用克鲁斯卡尔算法求图的最小生成树。
3、完成生成树的输出。

提出了一种将蚁群算法与算法相融合共同完成反传神经网络训练的方法，ACO一BP算法。
该算法首先采用蚁群算法对网络权值进行整体寻优，克服BP算法容易陷入局部最优的不足再以找到的较优权值为初值，采用BP算法做进一步的寻优，以提高网络的训练和预报精度。
将ACO一BP神经网络用于函数逼近问题，并与BP神经网络、蚁群算法神经网络和遗传神经网络的逼近结果进行了比较，验证了该算法的有效性。

现代设备技术水平不断提高，生产率、自动化要求越来越高，相应地，故障也随之增加。
变压器作为电力系统中非常复杂而且非常重要的设备，其工作状态对电力系统、企事业单位生产及居民生活具有十分重要的影响。
如何提前对变压器故障进行预测和在故障发生后迅速判断故障原因是提高工作效率、减少经济损失的一个重要途径。
因此研究变压器故障诊断对保证系统安全、可靠、经济运行，提高经济效益具有重要意义。
本文针对传统故障诊断的若干弊病，提出了将神经网络用于变压器故障诊断系统。
传统的故障诊断方法大多是以领域专家和操作者的启发性经验知识为核心，知识获取困难、推理效率低下、自适应能力差，并且常见的诊断方法常常由于其单一性而存在一定的误差。
同时由于故障征兆和故障类型之间常常存在复杂的非线性关系，使得诊断系统的数学模型很难获取。
而人工神经网络以其分布式并行处理、自适应、自学习、联想记忆以及非线性映射等优点，为解决这一问题开辟了新途径。
鉴于此，在开发变压器故障诊断系统时，将神经网络作为故障分类器进行设计。
本文首先分析了故障诊断和神经网络的基本理论，并在此基础上提出了神经网络对于变压器故障诊断系统的适用性;文中将BP神经网络算法用计算机实现;并针对其本身存在的一些缺点提出了一系列改进措施，通过在修正权值的时候增加动量项，并且限制输入值范围来减小误差、提高系统的诊断正确率;在对输入数据进行归一化处理的时候，采取按类逐项归一化的方法，避免了输入数据出现0或者1而使训练进入平坦区。
这样可以大大提高系统的诊断效率和诊断正确率。
将变压器诊断中典型的油中气体分析法和神经网络方法相结合，采用Java语言开发出界面友好、性能优秀的变压器故障诊断系统;此外，文中还详细探讨了网络各结构参数的选择方法，并且就变压器这一实际诊断系统，分析了不同结构参数对系统误差的影响。
在文章的最后，总结了神经网络故障诊断系统的优秀性能以及它存在的不足，并且分析了未来神经网络用于故障诊断的前景和发展方向。
关键词故障诊断；
神经网；
BP算法；
变压器油中气体分析

（啊啊啊大家别下载了，我的这个代码有bug的！）采用的狄杰斯特拉算法。
对每一个站点创建station对象（不同线路的换乘车站算不同的站点），每个站点的相邻点为其之前站点，之后站点，和换乘站点，换乘站点之间权值为0，然后建立邻接表，用狄杰斯特拉算法从起始站开始遍历，如果遍历到的站点为终点站，停止遍历，于是得到最短路径。

由于神经网络具有拟合非线性的能力,所以可以用神经网络来处理内部模型的非线性特性,因此这种内部模型采用神经网络的非线性PLS方法得到了广泛的应用。
传统的前馈神经网络在训练中采用梯度学习算法,网络中的参数需要迭代更新,不仅训练时间长,而且容易导致局部极小和过度训练等问题,另外其多隐层的结构也导致了样本训练速度慢,训练误差大"此外,Bartlett提出对于已达到最小训练误差的前馈神经网络,权值越小泛化特性越好,而传统的梯度学习算法仅仅考虑训练误差最小,忽视了权值大小对网络的影响,这些问题都将影响到模型的泛化特性。

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。