包含北京、西安、南京、成都四个城市2016年8月6日-12日每日0点-12点内的demand（打车需求量）distribute（出租车分布）money（车费）response（被抢单时间）satisfy（打车难易度）五种信息
2023/11/14 13:21:36
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项目介绍：模仿国内知名B2C网站,实现的一个分布式B2C商城使用SpringBoot自动配置Dubbox/MVC/MyBatis/Druid/Solr/Redis等。
2023/11/13 13:47:21
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Memcached是一个高性能的分布式内存对象缓存系统，用于动态Web应用以减轻数据库负载。
它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数，从而提高动态、数据库驱动网站的速度。
它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数，从而提高动态、数据库驱动网站的速度。
2023/11/12 19:13:25
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提出改进非劣分类遗传算法NSGA-Ⅱ在燃煤锅炉多目标燃烧优化中的应用,优化的目标是锅炉热损失及NOx排放最小化。
首先,采用BP神经网络模型分别建立了300MW燃煤锅炉的NOx排放特性模型和锅炉热损失模型,同时利用锅炉热态实验数据对模型进行了训练和验证,结果表明,BP神经网络模型可以很好地预测锅炉的排放特性和锅炉的热损失特性。
在建立的锅炉排放特性和热损失BP神经网络模型基础上,采用非劣分类遗传算法对锅炉进行多目标优化,针对NSGA-Ⅱ在燃煤锅炉燃烧多目标优化问题应用中Pareto解集分布不理想、易早熟收敛的问题,在拥挤算子及交叉算子上进行了相应改进。
优化结果表明,改进NSGA-Ⅱ方法与BP神经网络模型结合可以对锅炉燃烧实现有效的多目标寻优、得到理想的Pareto解,是对锅炉燃烧进行多目标优化的有效工具,同改进前的NSGA-Ⅱ优化结果比较,其Pareto优化结果集分布更好、解的质量更优。
首先,采用BP神经网络模型分别建立了300MW燃煤锅炉的NOx排放特性模型和锅炉热损失模型,同时利用锅炉热态实验数据对模型进行了训练和验证,结果表明,BP神经网络模型可以很好地预测锅炉的排放特性和锅炉的热损失特性。
在建立的锅炉排放特性和热损失BP神经网络模型基础上,采用非劣分类遗传算法对锅炉进行多目标优化,针对NSGA-Ⅱ在燃煤锅炉燃烧多目标优化问题应用中Pareto解集分布不理想、易早熟收敛的问题,在拥挤算子及交叉算子上进行了相应改进。
优化结果表明,改进NSGA-Ⅱ方法与BP神经网络模型结合可以对锅炉燃烧实现有效的多目标寻优、得到理想的Pareto解,是对锅炉燃烧进行多目标优化的有效工具,同改进前的NSGA-Ⅱ优化结果比较,其Pareto优化结果集分布更好、解的质量更优。
2023/11/12 14:58:33
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等高线追踪基于TIN绘制等高线直接利用原始观测数据，避免了DTM内插的精度损失，因而等高线精度较高；
对高程注记点附近的较短封闭等高线也能绘制；
绘制的等高线分布在采样区域内而并不要求采样区域有规则四边形边界。
而同一高程的等高线只穿过一个三角形最多一次，因而程序设计也较简单。
但是，由于TIN的存贮结构不同，等高线的具体跟踪算法跟踪也有所不同。
基于三角形搜索的等高线绘制算法如下：对于记录了三角形表的TIN，按记录的三角形顺序搜索。
其基本过程如下：1）对给定的等高线高程h，与所有网点高程zi（i=1,2,?，n），进行比较，若zi=h，则将zi加上（或减）一个微小正数ε＞0（如ε=10-4），以使程序设计简单而又不影响等高线的精度。
2）设立三角形标志数组，其初始值为零，每一元素与一个三角形对应，凡处理过的三角形将标志置为1，以后不再处理，直至等高线高程改变。
3）按顺序判断每一个三角形的三边中的两条边是否有等高线穿过。
若三角形一边的两端点为P1（x1，y1，z1），P2（x2，y2，z2）则(z1-h)(z2-h)0表明该边无等高线点。
直至搜索到等高线与网边的第一个交点，称该点为搜索起点，也是当前三角形的等高线进入边、线性内插该点的平面坐标（x，y）：
对高程注记点附近的较短封闭等高线也能绘制；
绘制的等高线分布在采样区域内而并不要求采样区域有规则四边形边界。
而同一高程的等高线只穿过一个三角形最多一次，因而程序设计也较简单。
但是，由于TIN的存贮结构不同，等高线的具体跟踪算法跟踪也有所不同。
基于三角形搜索的等高线绘制算法如下：对于记录了三角形表的TIN，按记录的三角形顺序搜索。
其基本过程如下：1）对给定的等高线高程h，与所有网点高程zi（i=1,2,?，n），进行比较，若zi=h，则将zi加上（或减）一个微小正数ε＞0（如ε=10-4），以使程序设计简单而又不影响等高线的精度。
2）设立三角形标志数组，其初始值为零，每一元素与一个三角形对应，凡处理过的三角形将标志置为1，以后不再处理，直至等高线高程改变。
3）按顺序判断每一个三角形的三边中的两条边是否有等高线穿过。
若三角形一边的两端点为P1（x1，y1，z1），P2（x2，y2，z2）则(z1-h)(z2-h)0表明该边无等高线点。
直至搜索到等高线与网边的第一个交点，称该点为搜索起点，也是当前三角形的等高线进入边、线性内插该点的平面坐标（x，y）：
2023/11/9 22:08:01
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Graph-Cut算法是图像及视频中经典且有效的前景和背景分离算法,针对其计算量较大导致实时性不佳、前景和背景颜色相似时分割结果易出现shrinkingbias现象的问题,提出一种改进算法.该算法利用Mean-Shift技术对图像进行预处理,将原图像表示成基于区域的、而不是基于像素的图结构,预处理结果还可应用于后续的前景和背景颜色分布估计过程,使得计算量大大下降;在能量函数中引入了具有自适应权值调节功能的连通性约束项,有效地改善了shrinkingbias现象,提高了分割结果的精确性.实验结果表明,文中算法具有良好的实时交互性,且分割效果更加稳定和精确.
2023/11/8 23:52:57
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注意力不集中现象在儿童中比较普遍，目前，国内外存在的注意力训练方法有纸质量表、行为观察、生物反馈、计算机辅助训练等方式。
这些方法无法便捷实现大量人群的训练和训练结果的持续有效追踪。
而对儿童进行注意力训练提高他们的注意力水平。
本设计以移动终端的触摸屏操作代替传统的纸笔训练，借助阿里云数据的分布式存储，实现高可用，高性能，可弹性伸缩的目标，免去数据库安全和运维烦恼，借助微信公众平台实现训练结果的一站式追踪。
这种B/S模型为注意力训练提供持久的服务支持，帮助提高儿童的注意力。
通过功能测试和性能测试，验证了该设计的方便操作和可维护性。
这些方法无法便捷实现大量人群的训练和训练结果的持续有效追踪。
而对儿童进行注意力训练提高他们的注意力水平。
本设计以移动终端的触摸屏操作代替传统的纸笔训练，借助阿里云数据的分布式存储，实现高可用，高性能，可弹性伸缩的目标，免去数据库安全和运维烦恼，借助微信公众平台实现训练结果的一站式追踪。
这种B/S模型为注意力训练提供持久的服务支持，帮助提高儿童的注意力。
通过功能测试和性能测试，验证了该设计的方便操作和可维护性。
2023/11/8 14:24:47
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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。
2024-04-09 15:03
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