《群体智能与仿生计算》是2012年电子工业出版社出版的图书，作者是杨淑莹、张桦。
本书可作为高等院校计算机工程、信息工程、生物医学工程、智能机器人学、工业自动化、模式识别等学科本科生、研究生的教材或教学参考书，也可供相关工程技术人员参考。
全书共分为12章，内容包括进化计算、人工免疫算法、Memetic算法、粒子群算法、混合蛙跳算法、猫群算法、细菌寻食算法、人工鱼群算法、蚁群算法、蜂群算法、量子遗传算法等。
其中，进化计算内容包括进化计算、遗传算法、进化规划算法、进化策略算法、差分进化算法；
人工免疫算法内容包括人工免疫算法概述、免疫遗传算法、免疫规划算法、免疫策略算法、基于动态疫苗提取的免疫遗传算法、免疫克隆选择算法；
量子计算内容包括量子计算、量子进化算法和量子遗传算法。

Multi_Layer_Perceptron_Classifier_MNIST-Dataset：对粒子数据集使用多层Perceptron分类模型以获得高功能

说明，这个matlab程序的目标是对BP神经网络中的神经元连接权和阈值构成的高维参数空间进行最优求解，试图用PSO算法求解神经网络中的参数，而不是用传统的误差反传算法。
但由于经典粒子群算法存在局部最优的问题。
该算法也存在同样的问题。
该算法在迭代数较大时可以基本做到误差较大的函数拟合。
但是通过该资源提供的图解和代码正文，用户可以很容易的学习到PSO算法的过程。
至于如何突破局部最优，这个就有待各位PSO爱好者进行优化了。

粒子群算法对二阶对象辨识

unity里常用的喷泉效果可以根据此做出水花的效果调粒子零碎的参数网上有解释，你学习一下教程，三言两语说不清。
你要想省资源的话，可以检测它距离大于某个值时，变成一张静态贴图（面向相机），也检测它若被遮挡了，就不显示。
这样来节省资源。
另外你要是+了光影效果，建议不要让粒子零碎参与光影计算

使用的主要技术有：1、大面积山脉渲染，使用Heightmap构造地形，7级LOD细节精度，地形无限重复循环。
2、清晰、自然的地表贴图。
3、读取.MD2、.MS3D格式的3D模型文件。
4、粒子系统，产生爆炸、炊烟等特效。
5、太阳光晕。
6、使用Blend模拟Brightness/contrast调节图象亮度。
操作控制可以在GameSetting菜单中设定：1.视频属性(VideoSetting)1).屏幕分辨率(Resolution)游戏率默认为800*600,在任务执行前可改变分辨率，但不会立即生效，只有在初始化任务时才改变分辨率。
2).屏幕亮度(Brigthness)在不同的硬件配置上，屏幕亮度往往表现出较大差异，通过该项可将亮度调节到最佳。
3).视野范围(VisibleDistance)调节地形绘制的距离。
对于配置较低的硬件，适当降低视野距离可提高帧速率，但由于远处地形网格较粗，对帧速率提高贡献并不大。
4).雾浓度(FogDensity)2.音频属性(AudioSetting)1).背景音乐(music)可以打开或关闭背景音乐，可以调节音量。
音乐播放audio/music/menu.mp3,如果你有自己喜爱的mp3音乐文件可以将它替换menu.mp3文件。
2).音效(sound)可以打开或关闭音效，可以调节音量。
游戏中的枪声与人物的发声具有3D效果。
3.键盘操作(KeyboardSetting)以下操作可以更改Up、Down、Left、Right设定移动操作。
Fire射击Jump跳跃Zoom放大远处景物Help弹出协助修改方法：用鼠标点击选项，然后输入新的按键。
另外，游戏保留了几个开发模式下的操作：PageUp提升视点高度PageDown降低视点高度(可以看到地形绘制区域)L线框模式F冻结所有敌人V隐身N敌人攻击力为零I隐藏房子O隐藏敌人P隐藏树木在游戏运行中，按Help项的按键获得协助。
4.鼠标操作鼠标的移动可改变视角，默认设定左键为射击，右键为放大。

基于粒子群算法的无功优化程序.matlab写的，基于14节点的rpo，自顺应权值调整。

使用粒子群算法求解一个简单地二元函数最小值！处理函数最值问题！

这是unitypackage的气流特效插件，可以根据本人的需求去调效果，欢迎下载。

小波分析、Hilbert-Huang变换，EMD-AR谱提取柴油机活塞、活塞销毛病特征EMD-包络谱变速器毛病诊断人工神经网络的MATLAB实现及应用研究BP人工神经网络的MATLAB函数BP人工神经网络在机械毛病诊断中的应用模糊聚类分析在机械毛病诊断中的应用模糊神经网络在机械毛病诊断中的应用遗传算法在机械毛病诊断中的应用实例粒子群算法在机械毛病诊断中的应用实例支持向量机在机械毛病诊断中的应用信号处理工具箱，emd、wavelet、libsvm、nnet、tftb

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。