设a为长度为n的整数型一维数组。
（1）试编写求a中的最大值、最小值和平均值的函数。
请分别用两种方法完成： 分别编写三个函数intaMAX(int*a,intn)、intaMIN(int*a,intn)、intaAVE(int*a,intn)实现求最大值、最小值和平均值。
 用一个函数voidaMAX_MIN_AVE(int*a,intn,int&max,int&min,int&aver)实现求上述三个值，用“引用参数”带回结果。
（2）试编写函数intprime_SUM(int*a,intn)计算a中所有素数之和。
（3）编写函数voidaSORT(int*a,intn)对a进行从小到大的排序，并输出排序结果。

这是一个C语言入门的小课设（酒店管理），是用结构体数组做的，能够查询，排序，插入，删除，求平均值，并且存储信息到TXT文档，这个小C语言课设在文件存储上还是过于繁琐，仅供初学者参考~

提出了一种结合最小误差熵和最优控制策略开发的具有不确定计量延迟的半导体Craft.io运行控制方法。
在大多数半导体Craft.io中，上一次运行的产品质量数据在下一次运行开始之前通常不可用。
因此，校正步骤通常被延迟一批次或更多，并且延迟的持续时间具有随机特性是不确定的。
再加上不正确的过程模型，即使使用指数加权移动平均值（EWMA）控制器，延迟也可能导致过程输出的显着变化。
从概率的角度出发，提出了一种处理不确定的计量延迟的新方法。
首先要重新检查运行控制系统的基本原理，然后通过将熵（或信息势）和跟踪误差的平均值与控制输入能量的约束相结合来给出创新的性能指标。
针对扰动和时延不是高斯的过程，提出了一种基于概率密度函数（PDF）的最优控制算法，并对算法的稳定性进行了分析。
另外，所提出的控制策略的方法被扩展为包括递归PDF估计和在线实时实施。
本文还包括钨化学气相沉积Craft.io的最小熵控制的仿真示例，以说明该方法。
此外，通过对常规EWMA方法和提出的方法进行比较，以显示我们提出的方法的优点。

5.1试编写一个汇编语言程序，要求对键盘输入的小写字母用大写字母显示出来。
5.2编写程序，从键盘接收一个小写字母，然后找出它的前导字符和后续字符，再按顺序输出5.3将AX寄存器中的16位数分成4组，每组4位，然后把这四组数分别放在AL、BL、CL、DL中。
5.4试编写一程序，要求比较两个字符串STRING1和STRING2所含字符是否相同，若相同则显示‘MATCH’,若不相同则显示‘NOTMATCH’。
5.5试编写一程序，要求能从键盘接收一个个位数N，然后响铃N次。
5.6编写程序，将一个包含有20个数据的数组M分成两个数组：正数数组P和负数数组N，并分别把这两个数组中的数据的个数显示出来。
5.7试编制一个汇编语言程序，求出首地址为DATA的100D字数组中的最小偶数，并把它放在AX中。
5.8把AX中存放的16位二进制数K看作是8个二进制的“四分之一字节”。
试编写一个程序，要求数一下值为3（即11B）的四分之一字节数，并将该数在终端上显示出来。
5.9试编写一汇编语言程序，要求从键盘接收一个四位的十六进制数，并在终端上显示与它等值的二进制数。
5.10设有一段英文，其字符变量名为ENG，并以$字符结束。
试编写一程序，查对单词SUN在该文中的出现次数，并以格式”SUNXXXX“显示出次数。
5.11从键盘输入一系列以$为结束的字符串，然后对其中的非数字字符进行计数，并显示出计数结果。
5.12有一个首地址为MEM的100D字数组，试编制程序删除数组中所有为零的项，并将后续项向前压缩，最后将数组的剩余部分补上零。
5.13在STRING到STRING+99单元中存放着一个字符串，试编制一程序测试该字符串中是否存在数字，如有，则把CL的第五位置1，否则置0.5.14在首地址为TABLE的数组中按递增次序存放着100H个16位补码数，试编写一个程序把出现次数最多的数及其出现的次数分别放在AX和CX中。
5.15数据段中已定义了一个有N个字数据的数组M，试编写一程序求出M中绝对值最大的数，把它放在数据段的M+2n单元中，并将该数的偏移地址存放在M+2（n+1）单元中。
5.16在首地址为DATA的字数组中，存放了100H个16位补码数，试编写一个程序求出它们的平均值放在AX寄存器中；
并求出数组中有多少个数小于此平均值，将结果放在BX寄存器中。
5.17试编写一个程序，把AX中的十六进制数转换为ASCII码，并将对应的ASCII码依次存放到MEM数组中的四个字节中，例如：当（AX）=2A49H时，程序执行完后，MEM中的4个字节的内容为39H，34H,41H和32H。
5.18把0~100D之间的30个数存入以GRADE为首地址的30个字数组中，GRADE+i表示学号i+1的学生的成绩。
另一个数组RANK为30个学生的名次表，其中RANK+i的内容是学号为i+1的学生的名次。
编写一程序，根据GRADE中的学生成绩，将学生名次填入RANK数组中。
5.19已知数组A包含15个互不相等的整数，试编写一程序，把既在A中又在B中出现的整数存在于数组中C中。
5.20设在A,B和C单元中存放着三个数，若三个数都不是0，则求出三树之和并存放于D单元中；
其中有一个数为0，则把其他两个数也清零。
试编写此程序。

在织物单位长度中排列的经纬纱根数，称为织物的经纬纱密度。
织物密度的计算单位以公制计，是指10cm内经纬纱排列的根数。
密度的大小，直接影响织物的外观，手感，厚度，强力，抗折性，透气性，耐磨性和保暖性能等物理机械指标，同时他也关系到产品的成本和生产效率的大小。
经纬密度的测定方法可以采用直接测数法。
直接测数法是凭借照布镜或织物密度分析镜来完成。
织物密度分析镜的刻度尺长度为5cm,在分析镜头下面，一块长条形玻璃片上刻有一条红线，在分析织物密度时，移动镜头，将玻璃片上红线和刻度尺上红线同时对准某两根纱线之间，以此为起点，边移动镜头边数纱线根数，直到5cm刻度线为此。
输出之纱线根数乘以2，即为10cm织物的密度值。
在点数纱线根数时，要以两根纱线之间的中央为起点，若数到终点时，超过0.5根，而不足一根时，应按0.75根算；
若不足0.5根时，则按0.25根算。
织物密度一般应测得3-4个数据，然后取其算术平均值为测定结果。
这种计数的方式可以使用图像处理技术自动来完成，设计一应用程序完成织物密度检测。
要求完成功能：1、能够读取和存储图像，对图像进行去噪和对比度增强；
2、对任意指定的距离范围内的织物进行自动经纬纱根数计数；
3、设计软件界面。

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

SWAT模型中气象数据的计算翻译By：94527257TheProgrampcpSTATUser’sManualStefanLiersch,Berlin,August12,2003stliersch@freenet.de下载地址：http://www.brc.tamus.edu/swat/pcpSTAT.zip引言pcpSTAT.exe程序用来计算SWAT模型气象发生器所需要的每日降水数据的统计参数(userwgn.dbf)。
表1中列出的一些参数能毫不费力地利用MICROSOFTEXCEL等工具计算出来，而PR_W1和PR_W2比较难计算。
表1：SWAT所用的降水统计参数PCPMM(mon)=averageormeantotalmonthlyprecipitationPCPSTD(mon)=standarddeviationfordailyprecipitationinmonthPCPSKW(mon)=skewcoefficientfordailyprecipitationinmonthPR_W1(mon)=probabilityofawetdayfollowingadrydayPR_W2(mon)=probabilityofawetdayfollowingawetdayPCPD(mon)=averagenumberofdaysofprecipitationinmonth输入文件存储着每日降水数据的输入文件必须是只有一列数字的ASCII码文本文件（图1）。
观测期必须是开始于1月1日，结束于12月31日。
换句话说，第一个数据值是1月1日的，最后一个是12月31日的。
虽然对利用的总年数没有限制，但每一次的计算都必须是基于一整年。
若是有缺失的数据，需要用空值（必须是数字）来填充这些缺失的数据值。
程序会询问这些值，并用整个系列的平均值取代空值。
图1:ExampleofaPrecipitationInputFile翻译By：94527257创建输入文件降水数据文件通常是文本文件，一列是日期，一列为降水值。
用EXCEL打开数据文件，若有必要可以缩减日期，以使其从1月1日开始，12月31日结束。
随后，删除日期列，只剩降水数据列，并保存为文本文件(filename.txt)。
若是使用其它软件创建输入文件或是之后使用文本编辑器操作文件，确保最后存在一个空行。
若是没有空行或是超过一个空行，程序将会中断并弹出消息“Endoffileduringread”，且将会产生错误的输出数据运行pcpSTAT.exe程序将程序和输入文件放在同一个目录，双击pcpSTAT.exe或是从DOS窗口中启动程序（图2）。
键入输入、输出文件的名字（包括其扩展名），至于输出文件，可以任意命名。
下一步，需要输入起始年份，用来判断一个年份是否是闰年。
只要键入第一年（4位数字）回车。
此后，需要输入无数据值，若降水数据有缺测，需要输入一个并不存在的数字，例如“999”。
图2:ProgrampcpSTAT.exe在计算结束后，输出文件（图3）会自动保存在程序目录中。
此外，还会生成2个文件：totalpcp.sta和mean_pcp.sta。
totalpcp.sta（图4）包含了每年每个月的总降水，mean_pcp.sta则包含每年每个月的平均每日降水。
翻译By：94527257图3:ExampleofanOutputFile翻译By：94527257图4:ExampleoftheFiletotalpcp.sta

1、设计内容：对8路0—5V的模拟电压进行循环采集。
2、基本要求：①对8路模拟输入实行循环采集，每路连续采集16次，取平均值；
②输入量与显示误差＜1%；
③CPU以中断方式读取采集数据。
3、发挥部分：①分别设定每一路的上限值，若采集的平均值超过该界限值，则对应通道的指示灯闪烁10次以后一直亮，以示警告；
②能对输出控制信号进行调节：对于第0路，则设定一个下限和一个上限，当采集的平均值小于下限时，输出一个较大的模拟信号作为向大的方向的调节控制信号；
当采集的平均值大于上限时，输出一个较小的模拟信号作为向小的方向调节的控制信号，且两种超限指示灯均闪烁10次后亮；
③速度上实现高精度采集；
④提高系统精度；
⑤设计抗干扰性；

%%求复杂网络中两节点的距离以及平均路径长度%%求解算法：首先利用Floyd算法求解出任意两节点的距离，再求距离的平均值得平均路径长度%A————————网络图的邻接矩阵%D————————返回值：网络图的距离矩阵%aver_D———————返回值：网络图的平均路径长度

已知head为单链表的表头指针，链表中存储的都是整形数据，实现下列运算的递归算法：（1）求链表中的最大值。
（2）求链表中的结点个数。
（3）求所有整数的平均值。

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。