基于最小生成树的全局优化立体匹配方法，全局优化，效果非常好，跑赢局部优化方法，效果刚刚的。
并且已经进行了simd优化

遗传算法是一种有导向和启发式的搜索算法,具有较高的搜索效率。
提出遗传算法综合优化模糊控制器,并将优化后的模糊控制器引入无刷直流电机双闭环控制系统中的速度环。
仿真结果表明,该控制算法具有良好的动态性能和鲁棒性。

好用的STM32F412工程模板STM32F412的新型大量数据获取模式（BAM），为数据处理进行了功耗优化，将DynamicEfficiency提升到了一个新的水平。
BAM允许通信外设实现批量数据交换，同时器件的其它部分（包括CPU）可保持在省电模式。
性能：在100MHz频率下，从Flash存储器执行时，STM32F412能够提供125DMIPS/339CoreMark性能，并且利用意法半导体的ART加速器实现FLASH零等待状态。
DSP指令和浮点运算单元扩大了产品的应用范围。
功效：ST该系列产品采用意法半导体90nm工艺，使用ART加速器和动态功耗调整功能，从Flash存储器执行指令，运行模式下可实现低至112µA/MHz的电流消耗。
停机模式下，功耗低至18µA。
集成度：STM32F412器件内置高达512至1024KB的Flash存储器和高达256KB的SRAM。
具备从48到144引脚各类封装。
4路USART，速度高达12.5Mbit/s5路SPI（I²S多路传输），速度高达50Mbit/s4个I²C，高达1Mbps2xCAN（支持2.0B）1个SDIO，运行于高达48MHz，所有封装都提供1个USB2.0OTG全速（FS）2个全双工I²S，最高32-bit/192kHz3个单工I²S，最高32-bit/192kHz2个数字滤波器，用于∑Δ调制器4个PDM接口，支持立体声麦克风速度高达2.4MSPS的12位ADC，14个定时器，频率高达100MHz的16和32位定时器硬件随机数发生器

本论文首先从CDN基本概念入手，重点介绍了CDN技术的研究背景、研究现状，分析了CDN网络的基本原理和CDN的核心技术之一负载均衡。
其次从CDN关键技术入手，针对现行CDN网络整体架构进行了现有方案比较和问题剖析。
利用现实网络的使用情况分析了构建大型CDN网络的要求，在现有CDN网络架构的基础上设计了CDN融合网络架构，在自适应流媒体透明传输方案的基础上提出了CDN自适应流媒体传输的优化方案。
最后归纳总结了CDN未来发展最可能的趋势、CDN与P2P融合技术的特点和实现融合的两种方案。

本文件是关于PSO粒子群算法优化RBF神经网络的MATLAB源程序。

matlab开发-使用PSO的最佳模糊控制器。
基于粒子群优化的模糊控制器

基于Matlab_Simulink的开关磁阻电动机数字仿真提出了以傅立叶级数为基础的开关磁阻电动机(SRM)的电感模型。
计算结果与实际测量结果吻合,验证了该模型的准确性和适用性;同时运用该电感模型建立了开关磁阻电动机的非线性模型,并用于电机控制方式的研究,进一步验证了非线性模型的正确性。
在建立非线性模型的基础上,对SRM的关断角进行优化,仿真结果符合优化的结论。

运筹学优化领域，多目标优化算法，多目标自适应粒子群优化算法；
并简要介绍了开源多目标优化算法框架jMetal。
原文参见https://blog.csdn.net/dkjkls/article/details/88364570

改进遗传算法代码，有两个变异率和交叉率，可以用于电压无功的优化，但数据输入选要求填写。

《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是图像处理、分析和机器视觉领域的一本经典教材，第3版提供了高清英文原版的PDF版本。
这本书深入浅出地探讨了图像处理的基础理论和应用，是计算机视觉、电子工程、生物医学工程等相关专业学生和研究人员的重要参考书。
我们要理解图像处理的基本概念。
图像处理涉及到对数字图像进行各种操作，以改善其质量、提取有用信息或进行分析。
这包括图像增强、去噪、分割和复原等技术。
例如，图像增强通过调整亮度、对比度来优化视觉效果；
去噪则通过滤波器去除图像中的噪声；
图像分割将图像区域划分为不同的对象或类别，便于进一步分析。
机器视觉则是图像处理的一个重要应用领域，它使计算机能够“看”并理解图像。
在《MilanSonka》一书中，读者可以学习到如何构建和应用机器视觉系统。
这包括特征检测（如边缘检测、角点检测）、模板匹配、模式识别和物体识别等技术。
这些技术在自动驾驶、无人机导航、工业自动化和医疗诊断等领域有着广泛应用。
此外，书中还涵盖了与机器学习相关的主题，如监督学习和无监督学习，它们在图像分类、目标检测和图像识别任务中至关重要。
支持向量机（SVM）、神经网络、深度学习框架（如卷积神经网络CNN）等现代机器学习方法也是书中讨论的重点。
深度学习，尤其是深度卷积网络，已经在图像处理和计算机视觉领域取得了突破性进展，极大地推动了人脸识别、图像生成和自动驾驶等技术的发展。
书中还涉及到了图像分析，这是对图像内容进行理解和解释的过程。
这包括图像理解、场景分析和行为识别。
图像理解需要从图像中提取高级语义信息，比如识别出图像中的物体、场景和事件。
场景分析则涉及环境的理解，例如确定图像中的背景、前景和物体之间的关系。
行为识别则关注动态图像中的动作和活动，如行人跟踪和运动分析。
书中还涵盖了实际应用中的算法实现和评估方法，这对于任何从事图像处理和机器视觉研究的人来说都是必不可少的知识。
实验部分通常会介绍如何使用编程语言（如MATLAB或Python）实现所讨论的算法，并提供数据集和代码示例。
《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是一部全面覆盖图像处理、分析和机器视觉的教材，无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中受益匪浅。
通过深入学习这本书，你可以掌握图像处理的基本原理，理解机器视觉的核心技术，并了解如何将这些知识应用于实际项目中。

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。