计算机算法设计完整实验报告，计算机算法设计实现题关于n色方柱问题的实验报告。

本资源包含密码学IDEAECCMD5三个加/解密算法的c++实现，以及每个算法的报告，开发工具vc++6。

NLMS即归一化LMS算法，是LMS的改进算法，编程实现NLMS和LMS性能对比，以及不同步长下的对比

空域自适应旁瓣相消的算法及其实现空域自适应旁瓣相消的算法及其实现

用动态规划算法实现检测前跟踪。
其中包含了仿真场景的设置，主要参考了D.J.Samlond的apartilcefilterfortrack-before-detect文章中的仿真场景和目标量测模型，动态规划算法的实现主要参照了电子科技大学易伟博士的博士论文。

正交频分复用技术（OFDM）具有抗频率选择性衰减和提高频带利用率的良好特点。
本文设计了基于OFDM技术的水声通信系统，此系统通过IFFT/FFT算法来实现，利用保护间隔的循环前缀来克服码间干扰，并通过Matlab仿真说明OFDM系统在水声通信中有抗多径干扰性能。
OFDM技术受到高速率数据传输系统的青睐，在水下通信中具有很好的应用前景。

项目名称:基于Spark的PSO并行计算编程语言:scala项目内容:将粒子群算法pso实现的了并行,并成功集成了bencmark的测试函数,可以利用该标准的测试函数,来验证算法的性能.测试结果:在benchmark的20个测试函数当中有9个超过decc-g的测试结果注意:本算法会因机器的性能,函数的特性不同执行的效率也不一样,本程序还有很大的改进空间,希望大家可以继续完善.

c++实现道格拉斯压缩，MFC显示，对矢量数据这里是线条进行压缩

随着人们对基于位置的服务（LocationBasedService，LBS）需求日益增大，以及无线通信技术的快速发展，无线定位技术成为了一个研究热点。
人们在室外广泛使用目前较成熟的GPS，A-GPS等定位系统进行定位，但是在复杂的室内环境中，这些技术的定位精度不高，不能满足室内定位的需求。
WIFI网络具有通信快速、部署方便的特点，它在室内场所广受欢迎.Android系统从几年前发布以来在智能手机操作系统市场占有率不断升高，成为目前使用最为广泛的智能手机操作系统，同时Android移动终端自身具备WIFI无线连接功能。
指纹定位算法以其独特的优势减小了对室内难以精确定义的信号传播模型的依赖性，成为定位技术中的一个研究热点。
基于此，本课题重点研究并改进指纹定位算法，设计实现基于Android的WIFI室内定位系统。
首先，通过阅读大量相关的文献资料，对比分析了当前国内外WIFI室内指纹定位技术的研究现状对其中涉及到的相关技术的原理和特点进行介绍分析，包括WIF1无线通信技术，室内无线定位技术以及位置指纹定位技术，并根据室内WIFI指纹定位技术的特征对定位过程中的影响因素进行分析。
其次，根据前面提到的定位过程中的关键影响因素，介绍了对应的解决方案。
分析与研究了几种典型的指纹定位算法，包括最近邻法（NN）.K近邻法（KNN）、K加权近邻法（WKNN），并提出算法的改进方案，使用MATLAB软件进行算法的仿真分析，寻求其中的最佳参数值以及定位性能差异。
通过分析几种算法的性能仿真结果，拟定了基于最强AP法的改进算法作为定位系统采纳的算法。
然后，通过对基于Android的WIFI室内定位系统的需求分析，提出了一种基于Android的WIF1室内定位系统设计方案。
接着介绍了定位系统软件开发环境，并设计了定位系统总体架构，以及定位系统的各个功能模块。
在各项设计确定以后，采用JAVA语言编程实现定位系统的各项功能。
最后，搭建了WIFI室内定位实验环境，使用完成的室内定位系统结合硬件资源，在实验环境下，进行离线阶段创建数据库以及在线阶段的定位测试，并记录呈现在定位客户端上定位结果，分析对应的定位性能.

BPNet算法是一种最有效的多层神经网络学习方法算法实现分类。
包括已实现的代码和训练、测试的数据集。

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。