去掉了部分水印2019张宇高等数学18讲侵权请联系删除

读入一个C程序，统计程序中代码、注释和空行的行数以及函数的个数和平行行数并利用统计信息分析评价该程序的风格。

该游戏于2012年6月，7月和8月从头开始编写，但从TankorSmash的教程页面中获取的sprite循环代码除外。
这是我写的第二个游戏，第一个是Hangman+。
游戏背后的想法是为了一个更真实的自上而下的赛车游戏，其中找到最快的赛车线是关键，而不是在角落附近滑动。
最初的计划是针对多个赛车手和人工智能，但我宁愿发布基于单圈计时/鬼圈的当前版本，并在花费数月时间之前获得一些反馈。
提示和提示较快的自行车加速较慢，需要较长时间才能减慢转弯速度。
你最好从自行车1开始学习跑道，然后再转向更快的自行车。
在速度越来越慢的技术轨道上，越过最快的速度是关键。
同时尽量不要让提升时间过长-许多短促的提升会让您的整体时间更快，因为您的自行车需要一段时间才能从提升的最高速度下降。
您可以夹角，但如果您在草地上超过0.5秒，那么您的圈速时间将失效。
您还必须跨越2个扇区/时间线才能计数。
一旦有效圈完成，您只能获得一辆鬼车。
未来计划我还希望在将来的版本中实施以下内容：-永久记录鬼圈声音！网络/多人游戏

用算法程序集（C语言描述）（第五版）+源代码第1章多项式的计算1.1一维多项式求值1.2一维多项式多组求值1.3二维多项式求值1.4复系数多项式求值1.5多项式相乘1.6复系数多项式相乘1.7多项式相除1.8复系数多项式相除第2章复数运算2.1复数乘法2.2负数除法2.3复数乘幂2.4复数的n次方根2.5复数指数2.6复数对数2.7复数正弦2.8复数余弦第3章随机数的产生3.1产生0到1之间均匀分布的一个随机数3.2产生0到1之间均匀分布的随机数序列3.3产生任意区间内均匀分布的一个随机整数3.4产生任意区间内均匀分布的随机整数序列3.5产生任意均值与方差的正态分布的一个随机数3.6产生任意均值与方差的正态分布的随机数序列第4章矩阵运算4.1实矩阵相乘4.2复矩阵相乘4.3一般实矩阵求逆4.4一般复矩阵求逆4.5对称正定矩阵的求逆4.6托伯利兹矩阵求逆的特兰持方法4.7求一般行列式的值4.8求矩阵的值4.9对称正定矩阵的乔里斯基分解与列式求值4.10矩阵的三角分解4.11一般实矩阵的QR分解4.12一般实矩阵的奇异值分解4.13求广义逆的奇异值分解法第5章矩阵特征值与特征向量的计算5.1约化对称矩阵为对称三对角阵的豪斯荷尔德变换法5.2求对称三对角阵的全部特征值与特征向量5.3约化一般实矩阵为赫申伯格矩阵的初等相似变换法5.4求赫身伯格矩阵全部特征的QR方法5.5求实对称矩阵特征值与特征向量的雅可比法5.6求实对称矩阵特征值与特征向量的雅可比过关法第6章线性代数方程组的求解6.1求解实系数方程组的全选主元高斯消去法6.2求解实系数方程组的全选主元高斯-约当消去法6.3求解复系数方程组的全选主元高斯消去法6.4求解复系数方程组的全选主元高斯-约当消去法6.5求解三对角线方程组的追赶法6.6求解一般带型方程组6.7求解对称方程组的分解法6.8求解对称正定方程组的平方根法6.9求解大型系数方程组6.10求解托伯利兹方程组的列文逊方法6.11高斯-塞德尔失代法6.12求解对称正定方程组的共岿梯度法6.13求解线性最小二乘文体的豪斯伯尔德变换法6.14求解线性最小二乘问题的广义逆法6.15求解病态方程组第7章非线性方程与方程组的求解7.1求非线性方程一个实根的对分法7.2求非线性方程一个实根的牛顿法7.3求非线性方程一个实根的埃特金矢代法7.4求非线性方程一个实根的连分法7.5求实系数代数方程全部的QR方法7.6求实系数方程全部的牛顿下山法7.7求复系数方程的全部根牛顿下山法7.8求非线性方程组一组实根的梯度法7.9求非线性方程组一组实根的拟牛顿法7.10求非线性方程组最小二乘解的广义逆法7.11求非线性方程一个实根的蒙特卡洛法7.12求实函数或复函数方程一个复根的蒙特卡洛法7.13求非线性方程组一组实根的蒙特卡洛法第8章插值与逼近8.1一元全区间插值8.2一元三点插值8.3连分式插值8.4埃尔米特插值8.5特金逐步插值8.6光滑插值8.7第一种边界条件的三次样条函数插值8.8第二种边界条件的三次样条函数插值8.9第三种边界条件的三次样条函数插值8.10二元三点插值8.11二元全区间插值8.12最小二乘曲线拟合8.13切比雪夫曲线拟合8.14最佳一致逼近的里米兹方法8.15矩形域的最小二乘曲线拟合第9章数值积分9.1变补长梯形求积法9.2变步长辛卜生求积法9.3自适应梯形求积法9.4龙贝格求积法9.5计算一维积分的连分式法9.6高振荡函数求积法9.7勒让德-高斯求积法9.8拉盖尔-高斯求积法9.9埃尔米特-高斯求积法9.10切比雪夫求积法9.11计算一维积分的蒙特卡洛法9.12变步长辛卜生二重积分方法9.13计算多重积分的高斯方法9.14计算二重积分的连分方式9.15计算多重积分的蒙特卡洛法第10章常微分方程组的求解10.1全区间积分的定步长欧拉方法10.2积分一步的变步长欧拉方法10.3全区间积分维梯方法10.4全区间积分的定步长龙格-库塔方法10.5积分一步的变步长龙格-库塔方法10.6积分一步的变步长基尔方法10.7全区间积分的变步长默森方法10.8积分一步的连分方式10.9全区间积分的双边法10.10全区间积分的阿当姆斯预报校正法10.11全区间积分的哈

自己训练的opencv基于haar特征的adaboost级联分类器模型，里面包含30个model，不同正负样本比例、不同层数。
2.0-2500x7500，2.1-2500x6300，2.2-2500x5000，2.3-1500x4000-hr0.99-fa0.5

C#开发的类模块DLL程序集，.NETFX4.0框架，兼容x86/x64；
适用于三菱FX全系列的串口与PC串口通讯；
支持16位、32位整数、浮点数等8种数据类型；

实验内容：进程调度模拟程序：假设有10个进程需要在CPU上执行，分别用：先进先出调度算法；
基于优先数的调度算法；
最短执行时间调度算法确定这10个进程在CPU上的执行过程。
要求每次进程调度时在屏幕上显示：当前执行进程；
就绪队列；
等待队列实验目的：1）掌握处理机调度及其实现；
2）掌握进程状态及其状态转换；
3）掌握进程控制块PCB及其作用。
实验要求：1）创建10个进程的PCB，每个PCB包括：进程名、进程状态、优先级（1~10）、需要在处理机上执行的时间（ms）、队列指针等；
2）初始化10个PCB（产生随机数0或1，分别表示进程处于就绪态或等待态）；
3）根据调度算法选择一个就绪进程在CPU上执行；
4）在进程执行过程中，产生随机数0或1，该随机数为1时，将等待队列中的第一个PCB加入就绪队列的对尾；
5）在进程执行过程中，产生一个随机数，表示执行进程能在处理机上执行的时间，如果随机时间大于总需要的时间，则执行完成。
如果小于，则从总时间中减去执行时间。
6）如果执行进程没有执行完成。
则产生随机数0或1，当该随机数为0时，将执行进程加入就绪队列对尾；
否则，将执行进程加入等待队列对尾；
7）一直到就绪队列为空，程序执行结束。

使用android-support-multidex解决Dex超出方法数的限制问题,让你的应用不再爆棚.Google在API21中提供了通用的解决方案，那就是android-support-multidex.jar.这个jar包最低可以支持到API4的版本(AndroidL及以上版本会默认支持mutidex).

求解线性⽅方程组Ax=b，其中A为nxn维的已知矩阵，b为n维的已知向量，x为n维的未知向量。
(1)Jacobi迭代法。
(2)Gauss-Seidel迭代法。
(3)逐次超松弛迭代法。
(4)共轭梯度法。
A为对称正定矩阵，其特征值服从独⽴同分布的[0,1]间的均匀分布;b中的元素服从独立同分布的正态分布。
令n=10、50、100、200，分别绘制出算法的收敛曲线，横坐标为迭代步数，纵坐标为相对误差。
比较Jacobi迭代法、Gauss-Seidel迭代法、逐次超松弛迭代法、共轭梯度法与高斯消去法、列主元消去法的计算时间。
改变逐次超松弛迭代法的松弛因⼦，分析其对收敛速度的影响。

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.

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。