这篇论文中详尽描摹了Dinkelbach算法的原理及实现，Dinkelbach适宜于处置最优比率树，最小环等下场
2023/3/25 22:21:14
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破产中台本领方案不合本领架构、不合使用运行运维平台，基于华为云DevOps一站式开拓运维平台以及中间件快捷开拓以及削减运维。
一个大平台，四个尺度化（底子配置配备枚举、使用架构、数据集成、交付进程）底层中间相助力:以硬核本领平台打造云底子效率尖刀微效率中间相助力:业界最优成果，端到端全场景反对于企业微效率化转型
一个大平台，四个尺度化（底子配置配备枚举、使用架构、数据集成、交付进程）底层中间相助力:以硬核本领平台打造云底子效率尖刀微效率中间相助力:业界最优成果，端到端全场景反对于企业微效率化转型
2023/3/22 12:03:11
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https://coding.imooc.com/learn/list/241.html这个课程的条记，人民收拾的，挺好的
2023/3/22 5:11:29
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：为改善遗传算法部份寻优精度较差的固有缺陷，提出一种基于遗传算法一方式搜查法的无人机路途方案算法。
付与约莫的一维编码展现路途，结构了路途最优化的目的函数暖以及应度函数。
先用遗传算法全局搜查．患上到全局类似最优路途，在此底子上使用部份寻优精度好的方式搜查法，患上到精度更好的路途。
仿真下场评释所提的遗传算法一方式搜查法改善了繁多遗传算法部份寻优精度较差的缺陷，普及了路途方案的精度。
付与约莫的一维编码展现路途，结构了路途最优化的目的函数暖以及应度函数。
先用遗传算法全局搜查．患上到全局类似最优路途，在此底子上使用部份寻优精度好的方式搜查法，患上到精度更好的路途。
仿真下场评释所提的遗传算法一方式搜查法改善了繁多遗传算法部份寻优精度较差的缺陷，普及了路途方案的精度。
2023/3/21 18:50:45
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OEM信息变更货物(电脑OEM信息菜单更正助手)是一款极其优优异用的电脑OEM信息变更帮手货物。
这款OEM信息变更货物成果渺小片面，约莫易用，使用后能够帮手用户更轻松便捷的变更电脑OEM信息菜单。
软件可用于快捷更正盘算机属性界面的OEM信息菜单。
这款OEM信息变更货物成果渺小片面，约莫易用，使用后能够帮手用户更轻松便捷的变更电脑OEM信息菜单。
软件可用于快捷更正盘算机属性界面的OEM信息菜单。
2023/3/21 15:34:58
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1某系统的非线性形态方程和观测方程分别如式（1-1）和（1-2）所示。
系统的一维形态变量为，观测变量为，是方差为10.0的零均值高斯白噪声，是方差为1.0的零均值高斯白噪声。
试利用扩展卡尔曼滤波理论求出的最优估计。
要求：（1）利用Matlab或Python编写仿真程序。
（2）在同一张图中，给出的真值和估计值曲线。
（3）给出的真值与估计值之间的误差曲线变化图，并求出误差的均值和方差。
（4）对滤波效果进行分析。
系统的一维形态变量为，观测变量为，是方差为10.0的零均值高斯白噪声，是方差为1.0的零均值高斯白噪声。
试利用扩展卡尔曼滤波理论求出的最优估计。
要求：（1）利用Matlab或Python编写仿真程序。
（2）在同一张图中，给出的真值和估计值曲线。
（3）给出的真值与估计值之间的误差曲线变化图，并求出误差的均值和方差。
（4）对滤波效果进行分析。
2023/3/20 9:05:05
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通过实验仿真分析得出:（1）趋势项信号可以影响预测的精度，设置最优的频谱阈值去除趋势项能够使得预测误差减少5%；
（2）压缩后的路网预测运转时间明显减少，节约时间90%；
（3）本文提出的预测模型在预测精度上优于其他预测模型，预测误差比SVR模型减少8%，路网中各个路段的平均预测精度可以达到92%
（2）压缩后的路网预测运转时间明显减少，节约时间90%；
（3）本文提出的预测模型在预测精度上优于其他预测模型，预测误差比SVR模型减少8%，路网中各个路段的平均预测精度可以达到92%
2023/3/19 17:30:15
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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。
2024-04-09 15:03
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