无线传感器网络节点定位程序，运用遗传算法，使用MATLAB编程语言

含线路损耗的相关讲义，含计算多节点的线路损耗代码，节点数可自行更改

软件名称：协同办公考勤管理系统语言：Asp.Net数据库：SqlServer2008（支持2005及以上版本）框架版本：Framework4.0运行环境：Winodws系统下配置IIS环境即可功能介绍：1、分管理员、部门、员工三个功能模块，①、管理员界面：员工管理（增删查改）、部门管理（增删查改）、考勤设置（指定放假、工作日期，不设置默认为周1-5上班周六周日休假）.②、部门主管界面：请假审批（增删查改、审核员工提交的请假申请）、考勤数据导入（导入Excel文件导入打卡信息）③、员工界面：请假申请（增删查改、向主管发起请假申请）、考勤记录（查看自己每个月考勤数据）2、调用中国天气网api，联网状态下首页支持显示当天天气3、支持用户自己修改头像。
4、新增锁定模式，用户暂时离开可保留会话状态。
管理员默认账号：admin密码：1部门主管测试账号：1030密码：1员工测试账号：1056密码：1关于数据库的配置：导入根目录下面的Attendance.bak导入到数据库即可.数据库连接配置：编辑根目录下面的Web.config文件，修改configuration节点下面的连接信息即可。
再就是版本不同可能有些数据库字符串不能识别，

matlab程序，分析复杂网络时使用以美国航空网数据集为例将txt文件中的数据集改为--邻接矩阵--形式进行保存转换结果为无向、无权图a为节点个数（可随意设）为了执行简单，函数没有设置参数，大家直接在程序里改参数a的值

在学校、机关、厂矿企业等单位的公共场所以及居民区的公共楼道，长明灯现象十分普遍，这造成了能源的极大浪费。
另外，由于频繁开关或者人为因素，墙壁开关的损坏率很高，增大了维修量、浪费了资金。
同时，为了加强我们对模拟电子技术合数字电子技术的理解合巩固，我花了1个星期的时间进行电子技术课程设计，而我设计的课题是模拟声光控制开光的设计，我设计了一种电路新颖、安全节电、结构简单、安装方便、使用寿命长的声光双控开关灯。
在本设计中介绍了多种声光控开光控制器的组成、性能，适用范围及工作原理，给出各电路原理图及元件参数选择，节电效果十分明显，同时也大大减少了维修量、节约了资金，使用效果良好。
白天光照好，不管发出多大声音，都不会是发光二极管发光。
夜晚光暗，电路的拾音器只要检测到有碎发声响，发光二极管就会自动发光，过几十秒后又自动熄灭，节能节点。
关键字：自动控制；
节能；
；
声控电路；
光控电路；
延时电路

C++实现了一个自定义的数据结构——自然树，该自定义结构不同于二叉树及其他数据结构，每个节点的子节点个数不受限制，最大限度保留了数据的原始结构，并实现了其前序和后序遍历的方法。
优点是节省了内存，但缺点则是基于链表结构查询的时间开销会相对较大。
详细内容请查看我的博客《实现自定义的数据结构——自然》，链接：https://blog.csdn.net/jack__linux/article/details/113576127

研究和开发了基于ZigBee技术的大棚温湿度无线监控系统。
采用ZigBee技术将各种传感器、执行机构以及无线收发模块自组网形成无线传感网络，监控节点遍及大棚内各个监控位置，实现智能监控和数据管理。
监控系统以PID控制算法为核心，对大棚内温湿度进行实时控制。
实验表明，大棚温湿度无线监控系统能够有效监控大棚内温湿度变化，并且能够克服扰动,降低管理成本，提高大棚种植的科学管理水平、生产效率和植物产量及质量。

%%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

一、引言自适应噪声抵消技术是一种能够很好的消除背景噪声影响的信号处理技术，应用自适应噪声抵消技术，可在未知外界干扰源特征，传递途径不断变化，背景噪声和被测对象声波相似的情况下，能够有效地消除外界声源的干扰获得高信噪比的对象信号。
从理论上讲，自适应干扰抵消器是基于自适应滤波原理的一种扩展，简单的说，把自适应滤波器的期望信号输入端改为信号加噪声干扰的原始输入端，而它的输入端改为噪声干扰端，由横向滤波器的参数调节输出以将原始输入中的噪声干扰抵消掉，这时误差输出就是有用信号了。
在数字信号采集、处理中，线性滤波是最常用的消除噪声的方法。
线性滤波容易分析，使用均方差最小准则的线性滤波器能找到闭合解，若噪声干扰类型为高斯噪声时，可达到最佳的线性滤波效果。
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机械毕业论文www.lunwenwanjia.com在实际的数字信号采集中，叠加于信号的噪声干扰往往不是单一的高斯噪声，而线性滤波器所要求的中等程度噪声偏移，使线性滤波器对非高斯噪声的滤波性能下降，为克服线性滤波器的缺点，往往采用非线性滤波器，所以本文采用神经网络对信号进行滤波处理。
二、基于BP算法和遗传算法相结合的自适应噪声抵消器在本文中，作者主要基于自适应噪声对消的原理对自适应算法进行研究，提出了一种新的算法，即BP算法和遗传算法相结合的自适应算法。
作者对BP网络的结构及算法作了一个系统的综述，分析了BP算法存在的主要缺陷及其产生的原因。
传统的BP网络既然是一个非线性优化问题，这就不可避免地存在局部极小问题，网络的极值通过沿局部改善的方向一小步进行修正，力图达到使误差函数最小化的全局解，但实际上常得到的使局部最优点。
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学习过程中，下降慢，学习速度缓，易出现一个长时间的误差平坦区，即出现平台。
通过对遗传算法文献的分析、概括和总结，发现遗传算法与其它的搜索方法相比，遗传算法（GA）的优点在于：不需要目标函数的微分值；
并行搜索，搜索效率高；
搜索遍及整个搜索空间，容易得到全局最优解。
所以用GA优化BP神经网络，可使神经网络具有进化、自适应的能力。
BP-GA混合算法的方法出发点为：经济论文www.youzhiessay.com教育论文www.hudonglunwen.com；
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（1）利用BP神经网络映射设计变量和目标函数、约束之间的关系；
（2）用遗传算法作实现优化搜索；
（3）遗传算法中适应度的计算采用神经网络计算来实现。
BP-GA混合算法的设计步骤如下：（1）分析问题，提出目标函数、设计变量和约束条件；
（2）设定适当的训练样本集，计算训练样本集；
（3）训练神经网络；
（4）采用遗传算法进行结构寻优；
（5）利用训练好的神经网络检验遗传算法优化结果。
若满足要求，计算结束；
若误差不满足要求，将检验解加入到训练样本集中，重复执行3～5步直到满足要求。
通过用短时傅立叶信号和余弦信号进行噪声对消性能测试，在单一的BP算法中，网络的训练次数、学习速度、网络层数以及每层神经元的节点数都是影响BP网络的重要参数，通过仿真实验可以发现，适当的训练次数可以使误差达到极小值，但是训练次数过多，训练时间太长，甚至容易陷入死循环，或者学习精度不高。
学习速度不能选择的太大，否则会出现算法不收敛，也不能选择太小，会使训练过程时间太长，一般选择为0.01～0.1之间的值，再根据训练过程中梯度变化和均方误差变化值确定。
基于梯度下降原理的BP算法，在解空间仅进行单点搜索,极易收敛于局部极小，而GA的众多个体同时搜索解空间的许多点，因而可以有效的防止搜索过程收敛于局部极小，只有算法的参数及遗传算子的操作选择得当，算法具有极大的把握收敛于全局最优解。
使用遗传算法需要决定的运行参数中种群大小表示种群中所含个体的数量，种群较小时，可提高遗传算法的运算速度，但却降低了群体的多样性，可能找不出最优解；
种群较大时，又会增加计算量，使遗传算法的运行效率降低。
一般取种群数目为20～100；
交叉率控制着交叉操作的频率，由于交叉操作是遗传算法中产生新个体的主要方法，所以交叉率通常应取较大值，但若过大的话，又可能破坏群体的优良模式，一般取0.4～0.99；
变异率也是影响新个体产生的一个因素，变异率小，产生个体少，变异率太大，又会使遗传算法变成随机搜索，一般取变异率为0.0001～0.1。
由仿真结果得知，GA与BP算法的混合算法不论是在运行速度还是在运算精度上都较单纯的BP算法有提高，去噪效果更加明显，在信噪比的改善程度上，混合算法的信噪

胶枪Gluegun是一个令人愉悦的工具包，用于在TypeScript或现代JavaScript中构建基于节点的命令行界面（CLI），并支持：:burrito:参数-命令行参数和选项:control_knobs:template-从模板生成文件:file_cabinet:修补-处理文件内容:floppy_disk:文件系统-移动文件和目录:hammer_and_pick:系统-执行其他命令行脚本:Santa_Claus:http-与API服务器交互:bellhop_bell:提示-自动完成提示:woman_dancing:打印-打印漂亮的颜色和表格:airplane:‍:airplane_selector:semver-使用语义版本控制:violin:字符串-处理字符串和模板数据:package:packageManager-使用Yarn或NPM安装NPM软件包此外，gluegun通过一组易于编写的强大插件和扩展来支持扩展CLI的生态系统。
为什么使用格鲁贡？在以下情况下，您可能需要使用Gluegun：您需要构建一个CLI应

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。