最优状态估计卡尔曼，H∞及非线性滤波_中文版

本实例给出了TSP问题的多个测试实例，并给出了最优解的值及最优解路径。

淘宝详情页已经有近三年时间没做大的修改，由于B2C跟C2C之间最大的差别就是标准化和个性化之争，因此修改详情页规则的前提就是——为了最大限度地保持淘宝卖家的个性化展示空间，同时做出一些必要的规范。
当然，这些规则都是为了保证在面向消费者端时，商品的体验更优，因为说白了，详情页就是卖家与买家之间不在场的虚拟沟通。
只有在详情页上给出更多“合胃口”的信息，才能够引起买家的旺旺询盘，至于是不是放的信息越多越好，这些也一直存在争论，后面的数据会为卖家决策提供依据。
我们首先把去年所做的一个非常重要的调研结果公布给大家，就是《2012年宝贝详情描述用户调研》，希望这份报告中的数据能够给卖家一个参考。
文中提到的

├─新版MySQLDBA课件ppt│第一课数据库介绍篇.pdf│第七课MySQL数据库设计.pdf│第三十一课percona-toolkits的实战及自动化.pdf│第三课MySQL授权认证.pdf│第九课MySQL字符集.pdf│第二十一课MySQL常见错误-converted.pdf│第二十课MySQL索引和调优.pdf│第二课MySQL入门介绍.pdf│第五课MySQL常用函数介绍.pdf│第八课InnoDB内核.pdf│第六课SQL高级应用.pdf│第十一课MySQL表分区8.0.pdf│第十七课Elasticsearch分享-张亚V4.pdf│第十三课MySQL5.7高可用架构之Mycat.pdf│第十三课MySQL8.0高可用架构之Mycat.pdf│第十九课MySQL备份和恢复.pdf│第十二课MySQL5.7复制.pdf│第十二课MySQL8.0复制.pdf│第十五课MySQL8.0高可用架构之MHA和MMM.pdf│第十五课MySQL高可用架构之MHA和MMM.pdf│第十八课mongo分享-张亚V1.pdf│第十六课Redis分享-张亚V2.pdf│第十四课MySQL8.0高可用架构之Atlas.pdf│第十课MySQL8.0锁机制和事务.pdf│第十课MySQL锁机制和事务.pdf│第四课SQL基础语法.pdf│├─新版MySQLDBA综合实战班第01天│0_MySQL高级DBA公开课视频.avi│1_数据库通用知识介绍.avi│2_MySQL8常规安装.avi│3_MySQL8非常规安装.avi│4_MySQL8常见客户端和启动相关参数.avi│├─新版MySQLDBA综合实战班第02天│10_MySQLUpdate课堂练习.mp4│1_课后作业讲解.mp4│2_MySQL权限系统介绍.mp4│3_MySQL授权用户和权限回收.mp4│4_MySQL8新的密码认证方式和客户端链接.mp4│5_MySQLCreate命令.mp4│6_MySQLCreateTable命令.mp4│7_课堂练习1.mp4│8_MySQLInsert命令.mp4│9_MySQLInsert课堂练习和Update命令.mp4│├─新版MySQLDBA综合实战班第03天│1_课堂作业讲解.mp4│2_MySQLDelete语法讲解.mp4│3_MySQLSelect语法讲解.mp4│4_MySQLSelect多表连接讲解.mp4│5_MySQL其他常用命令讲解.mp4│6_MySQL操作符和常用函数.mp4│7_MySQL常用字符串和日期函数.mp4│delete.txt│MySQL高级DBA大作业1.docx│作业.docx│├─新版MySQLDBA综合实战班第04天│1_课后作业讲解.mp4│2_SQL课堂强化练习1.mp4│3_SQL课堂强化练习2.mp4│4_存储过程函数概念和创建讲解.mp4│5_存储过程函数流程控制语句讲解.mp4│├─新版MySQLDBA综合实战班第05天│1_课后作业讲解.mp4│2_MySQL游标讲解.mp4│3_MySQL触发器.mp4│4_MySQL触发器课堂强化练习.mp4│5_MySQL数字和时间类型.mp4│6_MySQL字符串类型.mp4│7_MySQL存储引擎.mp4│8_MySQL第三范式设计讲解.mp4│9_MySQL数据库设计工具.mp4│├─新版MySQLDBA综合实战班第06天│1_课堂作业讲解.mp4│2_Inn

1stOpt（FirstOptimization）世界领先的非线性曲线拟合，综合优化分析计算软件平台。
是七维高科有限公司（7D-SoftHighTechnologyInc.）独立开发，拥有完全自主知识产权的一套数学优化分析综合工具软件包。
在非线性回归，曲线拟合，非线性复杂工程模型参数估算求解等领域傲视群雄，首屈一指，居世界领先地位。
除去简单易用的界面，其计算核心是基于七维高科有限公司科研人员十数年的革命性研究成果【通用全局优化算法】(UniversalGlobalOptimization-UGO)，该算法之最大特点是克服了当今世界上在优化计算领域中使用迭代法必须给出合适初始值的难题，即用户勿需给出参数初始值，而由1stOpt随机给出，通过其独特的全局优化算法，最终找出最优解。
以非线性回归为例，目前世界上在该领域最有名的软件工具包诸如OriginPro，Matlab，SAS，SPSS，DataFit，GraphPad，TableCurve2D，TableCurve3D等，均需用户提供适当的参数初始值以便计算能够收敛并找到最优解。
如果设定的参数初始值不当则计算难以收敛，其结果是无法求得正确结果。
而在实际应用当中，对大多数用户来说，给出(猜出)恰当的初始值是件相当困难的事，特别是在参数量较多的情况下，更无异于是场噩梦。
而1stOpt凭借其超强的寻优，容错能力，在大多数情况下（大于90%)，从任一随机初始值开始，都能求得正确结果。

语音情感特征的提取和选择是语音情感识别的关键问题，针对线性预测（LP）模型在语音情感谱包络方面存在的不足。
本论文提出了最小方差无失真响应（MVDR）谱方法来进行语音情感特征的提取；
并通过人工蜂群（ABC）算法找到最优语音情感特征子集，消除特征冗余信息；
利用径向基函数（RBF）神经网络对CASIA汉语情感语料库中的4种情感语音即生气、平静、高兴、害怕进行实验识别。
实验结果表明，该方法比线性预测法有更高的识别率和更好的鲁棒性。

这是一本介绍mysql如何优化提速的书籍，其中有些问题是面试中常常遇到的。
希望这本书能给在坐的php程序员提供一些帮助。

全局最优方法——随机行走法的matlab实现，移植性强。

LDMOS器件设计中，常采用RESURF技术来提高器件的性能。
文中主要研究具有RESURF技术结构的LDMOS器件，围绕当获得最优的器件结构时，其外延层单位面积杂质密度Ntot不是定值这一现象展开研究，给出了一种关于外延层单位面积杂质密度Ntot的近似解析表达式。
经过大量的模拟仿真及数据分析，发现在最优器件结构中均匀掺杂的外延层单位面积杂质密度Ntot与衬底掺杂浓度存在有规律的函数关系。
最终，通过综合分析影响器件的关键因素，得到了最优器件的外延层单位面积杂质密度Ntot与衬底掺杂浓度的关系函数。

简单的遗传算法，计算函数最值.functionga_main()%遗传算法程序%n--种群规模%ger--迭代次数%pc---交叉概率%pm--变异概率%v--初始种群（规模为n）%f--目标函数值%fit--适应度向量%vx--最优适应度值向量%vmfit--平均适应度值向量clearall;closeall;clc;%清屏tic;%计时器开始计时n=20;ger=100;pc=0.65;pm=0.05;%初始化参数%以上为经验值，可以更改。
%生成初始种群v=init_population(n,22);%得到初始种群，22串长，生成20*22的0-1矩阵[N,L]=size(v);%得到初始规模行，列disp(sprintf('Numberofgenerations:%d',ger));disp(sprintf('Populationsize:%d',N));disp(sprintf('Crossoverprobability:%.3f',pc));disp(sprintf('Mutationprobability:%.3f',pm));%sprintf可以控制输出格式%待优化问题xmin=0;xmax=9;%变量X范围f='x+10*sin(x.*5)+7*cos(x.*4)';%计算适应度，并画出初始种群图形x=decode(v(:,1:22),xmin,xmax);"位二进制换成十进制，%冒号表示对所有行进行操作。
fit=eval(f);%eval转化成数值型的%计算适应度figure(1);%打开第一个窗口fplot(f,[xmin,xmax]);%隐函数画图gridon;holdon;plot(x,fit,'k*');%作图,画初始种群的适应度图像title('(a)染色体的初始位置');%标题xlabel('x');ylabel('f(x)');%标记轴%迭代前的初始化vmfit=[];%平均适应度vx=[];%最优适应度it=1;%迭代计数器%开始进化whileit＜=ger%迭代次数0代%Reproduction(Bi-classistSelection)vtemp=roulette(v,fit);%复制算子%Crossoverv=crossover(vtemp,pc);%交叉算子%Mutation变异算子M=rand(N,L)＜=pm;%这里的作用找到比0.05小的分量%M(1,:)=zeros(1,L);v=v-2.*(v.*M)+M;%两个0-1矩阵相乘后M是1的地方V就不变，再乘以2.NICE!!确实好！！！把M中为1的位置上的地方的值变反%这里是点乘%变异%Resultsx=decode(v(:,1:22),xmin,xmax);%解码，求目标函数值fit=eval(f);%计算数值[sol,indb]=max(fit);%每次迭代中最优目标函数值，包括位置v(1,:)=v(indb,:);%用最大值代替fit_mean=mean(fit);%每次迭代中目标函数值的平均值。
mean求均值vx=[vxsol];%最优适应度值vmfit=[vmfitfit_mean];%适应度均值it=it+1;%迭代次数计数器增加end

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。