根据Fraunhofer衍射理论，建立了基于相位调制的二维M×N激光相干阵列的远场光强分布理论模型。
结合应用实际，对5×5激光相干阵列的远场光强分布进行数值模拟，分析了不同调制相位对远场光强分布的影响。
结果表明，远场光强分布的主极大(小)的位置随调制相位变化，相对强度也随之变化；
不同阵列结构，光强分布不同，每列(行)相邻两阵元上加载的相位差为π时，出现较多的主极大和次极大且对称分布。
这些结果可为应用相位调制去控制远场光强分布提供有益的参考。

自己做的一个基于比例导引法搭建的一个三维的simulink的模块，三自由度模型，考虑导弹质点、倾角、偏角、攻角、升力阻力等等，最后在M文件给出仿真结果图。
2016版的matlab，运行时在2016版本及以上运行。

对已知图像进行模糊处理,用逆滤波和维纳滤波恢复图像，有Matlab程序和自己试验后的结果及简要的分析讨论

1.鼠标显示STL三维模型；
2.支持旋转、缩放和平移；
3.该资源为源码，可先下载OpenGL鼠标旋转缩放及STL三维模型显示（demo.exe）预览一下，是否符合自己的要求，然后再下载

看大小就知道很全啦查看地址https://blog.csdn.net/qq_43333395/article/details/98508424目录：数据结构：1.RMQ(区间最值,区间出现最大次数,求区间gcd)2.二维RMQ求区间最大值(二维区间极值)3.线段树模板(模板为区间加法)(线段树染色)(区间最小值)4.线性基(求异或第k大)5.主席树(静态求区间第k小)(区间中小于k的数量和小于k的总和)(区间中第一个大于或等于k的值)6.权值线段树(求逆序对)7.动态主席树(主席树+树状数组)(区间第k大带修改)8.树上启发式合并(查询子树的优化)9,树状数组模板(求区间异或和，求逆序对)扩展10.区间不重复数字的和(树状数组)11.求k维空间中离所给点最近的m个点,并按顺序输出(KD树)12.LCA(两个节点的公共父节点)动态规划：1.LIS(最长上升子序列)2.有依赖的背包(附属关系)3.最长公共子序列(LCS)4.树形DP5.状压DP-斯坦纳树6.背包7.dp[i]=min(dp[i+1]…dp[i+k]),multset博弈：1.NIM博弈(n堆每次最少取一个)2.威佐夫博弈(两堆每次取至少一个或一起取一样的)3.约瑟夫环4.斐波那契博弈(取的数依赖于对手刚才取的数)5.sg函数数论：1.数论素数检验：普通素数判别线性筛二次筛法求素数米勒拉宾素数检验2.拉格朗日乘子法（求有等式约束条件的极值）3.裂项（多项式分子分母拆分）4.扩展欧几里得(ax+by=c)5.勾股数(直角三角形三边长)6.斯特林公式(n越大越准确,求n!)7.牛顿迭代法(求一元多次方程一个解)8.同余定理(a≡b(modm))9.线性求所有逆元的方法求(1~pmodp的逆元)10.中国剩余定理(n个同余方程x≡a1(modp1))11.二次剩余((ax+k)2≡n(modp)(ax+k)^2≡n(modp)(ax+k)2≡n(modp))12.十进制矩阵快速幂(n很大很大的时候)13.欧拉函数14.费马小定理15.二阶常系数递推关系求解方法(a_n=p*a_{n-1}+q*a_{n-2})16.高斯消元17.矩阵快速幂18.分解质因数19.线性递推式BM(杜教)20.线性一次方程组解的情况21.求解行列式的逆矩阵，伴随矩阵，矩阵不全随机数不全组合数学：1.循环排列(与环有关的排列组合)计算几何：1.三角形(求面积))2.多边形3.三点求圆心和半径4.扫描线(矩形覆盖求面积)(矩形覆盖求周长)5.凸包(平面上最远点对)6.求凸多边形的直径7.求凸多边形的宽度8.求凸多边形的最小面积外接矩形9.半平面交图论：基础:前向星1.最短路(优先队列dijkstra)2.判断环(tarjan算法)3.最小生成树(Kruskal模板)4.最小生成树(Prim)5.Dicnic最大流(最小割)6.无向图最小环(floyd)7.floyd算法的动态规划(通过部分指定边的最短路)8.图中找出两点间的最长距离9.最短路(spfa)10.第k短路(spfa+A*)11.回文树模板12.拓扑排序(模板)13.次小生成树14.最小树形图(有向最小生成树)15.并查集(普通并查集,带权并查集,)16.求两个节点的最近公共祖先(LCA)17.限制顶点度数的MST(k度限制生成树)18.多源最短路(spfa,floyd)19.最短路(输出字典序最小)20.最长路图论题目简述字符串：1.字典树(多个字符串的前缀)2.KMP(关键字搜索)3.EXKMP(找到S中所有P的匹配)4.马拉车(最长回文串)5.寻找两个字符串的最长前后缀(KMP)6.hash(进制hash,无错hash,多重hash,双hash)7.后缀数组(按字典序排字符串后缀)8.前缀循环节(KMP的fail函数)9.AC自动机(n个kmp)10.后缀自动机小技巧：1.关于int,double强转为string2.输入输出挂3.低精度加减乘除4.一些组合数学公式5.二维坐标的离散化6.消除向下取整的方法7.一些常用的数据结构(STL)8.Devc++的使用技巧9.封装好的一维离散化10.Ubuntu对拍程序11.常数12.Codeblocks使用技巧13.java大数叮嘱共173页

由于数据在各个科学领域的增值，新兴的数据分析技术正在以难以置信的速度发展。
大数据集目前通常在科学上用于激励发展数学技术和计算方法，用来帮助分析、解释和释疑数据在科学应用环境中的意义。
本书的特定目的是集成标准的科学计算方法和数据分析技术。
通过这种方式，本书还引入了统计学、时频分析和降维处理等方面的重要思想。
全书共分四部分（26章），前三部分详细讲解各类数学运算与分析方法，第四部分重点讲解如何应用数学方法进行动态复杂系统分析与大数据处理。
其中，第一部分讨论数学、矩阵分析和概率论的主要数据计算方法及结果可视化；
第二部分讨论微分方程计算与建模；
第三部分讨论各种数值分析与计算方法并进行比较，引入动态复杂系统概念；
第四部分讲解复杂系统与大数据分析方法和处理模型的建立。

北京数码大方科技股份有限公司（CAXA）是中国领先的工业软件和服务公司，是中国最大的CAD和PLM软件供应商，是中国工业云的倡导者和领跑者.是学习者入门二维软件首选。
备注：仅供学习交流，不得从事利用该资源从事其它任何违反相关规定的行为！

维尔图库贝该项目不再开发。
我出于历史的考虑将其保留在网上，但是您不应该期望它会起作用，并且绝对不要期望其支持，修复或功能。
Virtuakube设置了虚拟Kubernetes集群进行测试。
与minikube或云集群相比，它具有几个优点：支持任意数量的节点，仅受系统RAM限制。
可以在没有root特权的情况下运行（某种程度上-当前仍然需要docker特权才能构建映像）。
无需互联网即可运行。
因为它模拟完整的以太网LAN，所以可以用来测试联网的系统。
初始设置后，可以在不到10秒钟的时间内重新创建复杂的VM和网络拓扑，非常适合运行大量的单元测试。
这是一个非常年轻的系统，并且是为测试的需求而，但是对于使用Kubernetes和测试场景，它似乎通常都非常有用。
但是，到目前为止，您应该期望API会经常更改。
欢迎用户和贡献者，但是请注意，您正在使用的是非常年轻的软件。

本文在VS2012开发平台上面配置PCL1.7.2+KinectV2.0SDK+opencv2.4.9，使用最新的KinectV2.0传感器设备获取场景中的深度图像和彩色图像，并将二者转换保存为PCL数据库所使用的PCD点云数据格式，然后借助编程算法，编写程序将保存的点云PCD格式数据，成功的保存到电脑Dist里面。
本程序所使用的配件较多，自己起步一点点摸索的话，极费事、极费时间，这里将其拿出来供大家直接使用，也算是为致力于三维点云图像处理和PCL+KinectV2.0的同仁志士加了点催化剂，给予一点帮助吧。
让三维点云的获取更加方便，KinectV2.0使用范围更广阔吧。

收到一些国内外朋友的来信，咨询关于容积卡尔曼滤波的问题(CKF)，大家比较疑惑的应该就是generator或G-orbit的概念。
考虑到工作以后，重心必然转移，不可能再像现在这样详细的回答所有人的问题，更不可能再帮大家改论文、写(或改)代码了，请各位谅解！在此，上传一个CKF和五阶CKF用于目标跟踪的示例代码，代码中包含详细的注释，希望对大家以后的学习和研究有所帮助！此代码利用C++对五阶CKF的第二G-轨迹进行了封装(Perms.exe)，能理解最好，如果无法理解，也无须深究其具体构造方法！可执行文件底层是用字符串+递归算法实现的，理论上可以应用于任意维模型。
但考虑到递归算法可能存在的栈溢出，重复压栈出栈带来的时间消耗等问题，我们利用矩阵的稀疏性和群的完全对称性，并通过分次调用，来尽可能减少栈的深度，提高计算速度。
容积点一次生成后，可以一直使用，通过对50维G-轨迹的生成速度(CoreT6600@2.2GHz)进行测试，包含数据读写在内的速度约为1.5秒，速度尚可。
而目前为止，本人尚未遇到达到甚至超过50维的系统，因此，暂时不作算法层面的优化。
注意：Perms.exe可以用于任意维模型，将可执行文件复制至工作目录下，调用时选择N/n，并输入你的模型维数，即可生成所需的第二G-轨迹。
如果无法理解相关的概念，请参考示例代码，并记住如何使用即可~~~相关理论基础及所用模型，请参考以下文献：References(youmayciteoneofthearticlesinyourpaper):[1]X.C.Zhang,C.J.Guo,"CubatureKalmanfilters:Derivationandextension,"ChinsesPhysicsB,vol.22,no.12,128401,DOI:10.1088/1674-1056/22/12/128401[2]X.C.Zhang,Y.L.Teng,"AnewderivationofthecubatureKalmanfilters,"AsianJournalofControl,DOI:10.1002/asjc.926[3]X.C.Zhang,"Cubatureinformationfiltersusinghigh-degreeandembeddedcubaturerules,"Circuits,Systems,andSignalProcessing,vol.33,no.6,pp.1799-1818,DOI:10.1007/s00034-013-9730-0

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。