本书在《随机系统最优控制》（清华大学出版社，2005年出版）的基础上，融合了相关新理论和新技术，详细讨论了随机系统统计分析、状态估计、随机*优控制、随机稳定性分析及参数优化等新的理论和方法。
内容新颖，研究方法独特，学术水平较高，应用范围较为广泛。

马尔可夫随机场方法是图像分割中一个极为活跃的研究方向。
本文介绍了基于马尔可夫随机场模型的一般理论与图像的关系，给出它在图像分割中的通用框架：包括空域和小波域图像模型的建立、最优准则的选取、标号数的确定、图像模型参数的估计和图像分割的实现，评述了其在图像分割中的应用，展望其发展的方向。

利用栈求表达式的值，可供小学生作业，并能给出分数。
要求：建立试题库文件，随机产生n个题目；
题目涉及加减乘除，带括弧的混合运算；
随时可以退出；
保留历史分数，能回顾历史，给出与历史分数比较后的评价。

随机算法存储库

这是随机森林的MATLAB程序代码，主要用于各种数据的分类

用java语言实现的自动组卷系统，可以对txt文档的题库进行提取，自动随机选择n道题目作为试题。

人形生物一个Node.js包，可绕过WAF反机器人JS挑战。
关于Humanoid是一个Node.js程序包，用于解决和绕过CloudFlare（并希望在将来-以及其他WAF一样）JavaScript反机器人挑战。
尽管可以通过无头浏览器解决反机器人页面，但它们很沉重，通常被认为是最容易抓取的页面。
人型机器人可以使用Node.js运行时解决这些挑战，并显示受保护HTML页面。
会话Cookie也可以委派给其他漫游器以继续抓取，从而使它们完全避免JS挑战。
产品特点随机浏览器用户代理自动重试失败的挑战高度可配置-破解自定义Cookie，标头等支持清除cookie和旋转User-Agent支持对Brotli内容编码进行解压缩。
默认情况下，Node.js的request不支持！安装通过npm：npminstall--savehumanoid-js用法承诺的基本用法：constHumanoid=require("humanoid-js");lethumanoid=newHumanoid();humanoid.get

GB∕T32915-2016信息安全技术二元序列随机性检测方法

卷积码是在信息序列通过有限状态移位寄存器的过程中产生的。
通常，移存器包含N级(每级A比特)，并对应有基于生成多项式的m个线性代数方程，输入数据每次以A位(比特)移入移位寄存器，在此同时有n位(比特)数据作为己编码序列输出，编码效率为A／n。
参数N被称作约束长度，它指明了当前的输出数据与多少输入数据有关。
它决定了编码的复杂度。
译码器的功能就是，运用一种可以将错误的发生减小到最低程度的规则或方法，从已编码的码字中解出原始信息。
在信息序列和码序列之间有一对一的关系。
此外，任何信息序列和码序列将与网格图中的唯一一条路径相联系。
因而，卷积译码器的工作就是找到网格图中的这一条路径。
Viterbi算法可被描述如下；
把在时刻i，状态所对应的网格图节点记作，每个网相节点被分配一个值。
节点值按如下方式计算：(1)设，。
(2)在时刻i，对于进入每个节点的所有路径计算其不完全路径的长度。
(3)令为在i时刻，到达与状态。
相对应的节点的最小不完全路径长度。
通过在前一节点随机选择一条路径就可产生新的结果。
非存留支胳将从网格图中删除。
以这种方式，可以从。
处生成一组最小路径。
(4)当L表示输入编码段的数目，其中每段为k比特，m为编码器中的最大穆存器的长度，如果，那么令，返回第二步。
一旦计算出所有节点值，则从时刻，状态。
开始，沿网格图中的存留支路反向追寻即可。
这样被定义的支路与解码输出将是一一对应的。
关于不完全路径长度，硬判决解码将采用Hamming距离，而软判决解码将采用Euclidean距离。

两种方式，使用JSP来搭建属于自己的随机图API

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。