MAX插件,里面有很多的功能都可以一起使用，时间记录，飘带计算，暴力粘贴，读取工具，蒙皮工具，轨迹工具，显示轨迹，隐藏/冻结模型创建/清除末端，骨骼工具等等

matlab图论工具箱有max_flow,Floyd最短路径等函数

母狮••母狮编程语言Lioness是一种专为数学目的而设计的高级动态编程语言。
该项目包括一个词法分析器，解析器，编译器和解释器。
所有这些都是100％用Swift编写的，没有依赖项。
Lioness的语法受Swift启发，其功能集类似于诸如GLSL之类的着色器语言。
标准库（缩写为：stdlib）包含用于数字处理的基本函数，包括：max/min，ceil，floor，trigonometry等。
但是，更多琐碎的函数（例如计算质数）与标准库不相关。
来源范例以下Lioness代码以递归方式计算阶乘：funcfactorial(x)returns{ ifx＞1{returnx*factorial(x-1)} return1}a=factorial(5)//a=120以下Lioness代码使用dotimes循环：a=1n=10dontimes{a+=a}//a=1024在可以找到更多示例。
特征简约但

max渲染效果图后用本强强可再次渲染出RGB单色通道更方便PS后期处理的插件

本设计制作了一个乒乓球游戏机。
在设计中，系统开发平台为MAX+PLUSII，程序设计语言为VHDL。
设计的乒乓球游戏机能够正确判断与显示乒乓球的位置，并能自动裁判和记分的装置。
本课程设计了乒乓球游戏机程序并进行了程序仿真,从而实现一个完整的乒乓球游戏机。
程序通过调试运行，初步实现了设计目标，可应用于实际的乒乓球游戏比赛中。
本论文对系统的功能设计、实现流程及正确使用都做了详细的描述。

LibNoise分形噪声函数库的JAVA翻译版，个人开发，仅供参考。
包中包含：异常模块:noise.Exceptionnoise.ExceptionInvalidParam无效的参数异常。
noise.ExceptionNoModule无模块异常，无法检索到该源模块noise.ExceptionOutOfMemorynoise.ExceptionUnknown模型模块：noise.model.Line线noise.model.Plane平面noise.model.Sphere球体noise.model.Cylinder圆柱发生器模块：noise.module.Perlin培林噪声 noise.module.RidgedMulti脊多重分形噪声noise.module.Billow巨浪 value=|perlin_value|*2-1.0;noise.module.Voronoi细胞噪声,Voronoi图noise.module.Const常量 value=const;noise.module.Cylinders圆柱noise.module.Checkerboard棋盘格 value=(floor(x)&1^floor(y)&1^floor(z)&1)!=0?-1.0:1.0;noise.module.Spheres球体选择器模块：noise.module.Select选择noise.module.Blend混合 value=((1.0-(modules[3].value+1)/2)*modules[0].value)+((modules[3].value+1)/2*modules[1].value);修饰器模块：noise.module.Invert倒置 value=-value;noise.module.Abs绝对值 value=|value|;noise.module.Clamp截取 value=(valueupperBound?upperBound:value);lowerBound:下截取值;upperBound:上截取值noise.module.Curve曲线 value=noise.module.Curve.ControlPoint控制点noise.module.ScaleBias偏移缩放， value=value*scale+offsetnoise.module.Turbulence湍流 value=modules[0].getValue(x+modules[1].value*power,y+modules[2].value*power,z+modules[3].value*power);noise.module.Exponent指数 value=(pow(abs((value+1.0)/2.0),exponent)*2.0-1.0);组合模块：noise.module.Add添加 value=modules[0].value+modules[1].value;noise.module.Max最大值 value=max(value);noise.module.Min最小值 value=min(value);noise.module.Multiply乘法 value=modules[0].value*modules[1].value;noise.module.Power权重 value=pow(modules[0].value,modules[1].value);变压模块：noise.module.Displace位移替换，扭曲value=modules[0].getValue(x+modules[1].value,y+modules[2].value,z+modules[3].value);noise.module.RotatePoint点旋转noise.module.ScalePoint点缩放,轴缩放 value=modules[0].getValue(x*xScale,y*yScale,z*zScale);noise.module.Terrace露台，梯台noise.mod

0.96寸OLED带字库（）1概述GT20L16S1Y是一款内含15X16点阵的汉字库芯片，支持GB2312国标简体汉字（含有国家信标委合法授权）、ASCII字符。
排列格式为竖置横排。
用户通过字符内码，利用本手册提供的方法计算出该字符点阵在芯片中的地址，可从该地址连续读出字符点阵信息。
1.1芯片特点●数据总线：SPI串行总线接口●点阵排列方式：字节竖置横排●时钟频率：30MHz(max.)@3.3V●工作电压：2.2V~3.6V●电流：工作电流：8mA待机电流：8uA●封装：SOT23-6●尺寸SOT23-6：2.9mmX1.6mmx1.10mm●工作温度：-20℃~70℃

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

把长度为l1,l2…ln的n个程序放在磁带T1和T2上，并且希望按照使用最大检索时间取得最小值的方式存储，即如果存放在T1和T2上的程序集合分别为A和B，则希望所选择的A和B使得max{∑li1,∑li2}(i1属于A，i2属于B)取得最小。
使用回溯法实现。

不耐烦不是没有人有时间收集数据（即将推出）不耐烦如何翻译查询介绍Impatient是一个库，它提供了为SQL数据库构建功能强大的LINQ查询提供程序所需的基础结构。
它提供以下支持：导航属性几乎每个标准的LINQ查询运算符，包括（但不限于）：Select/Where和他们的“索引参数”变种OrderBy/ThenBy及其Descending变体Join/GroupJoin/SelectMany/GroupJoinGroupByAverage/Count/LongCount/Max/Min/SumAll/Any/ContainsFirst/Last/Single/ElementAt及其OrDefault变体Concat/Except/Intersect/UnionSkipWhile/TakeWhile及其“索引参数”变体DistinctReverseSequenceEqualZip数据库本机JSON支持（例如SQLServer的FORJSON）

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。